引用ジャングル

スケーリング則とは、AIの学習において、計算能力、データ、そしてモデルサイズを増やすことで、予測可能なパフォーマンスの向上がもたらされるというものです。言い換えれば、すべてをスケールアップすることでAIはより良くなるのであり、新しい手法は必要ありません。

アモデイ氏は今日に至るまで、AI研究のリーダーたちの中で、スケーリング則を最も強く信じている人物と言えるだろう。Google DeepMindのCEOデミス・ハサビス氏やMetaのチーフAIサイエンティスト、ヤン・ルカン氏といったAI研究者は、AI業界が人間レベルの人工知能に到達するには更なるブレークスルーが必要だと示唆しているが、アモデイ氏は確信を持って（ただし完全ではない）、前進への道は明確だと断言する。そして、AI業界が小都市ほどの巨大なデータセンターを建設するにつれ、彼は並外れた強力なAIが急速に近づいていると見ている。

「この指数関数的な成長が見える」と彼は言う。「指数関数的な成長に乗っていると、本当に騙されやすい。指数関数が完全に狂い始めるまであと2年なのに、まだ始まったばかりのようだ」