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God of Prompt
なんてこと。。。Metaは「AIは自らを改善し、私たちを置き去りにする」という考えを覆す論文を発表し、その影響は非常に大きい😳です
ここが驚くべきところです:
彼らは、超知能への最も安全かつ最速の道は自己改善AIではないと主張しています。
これは人間とAIが共同でAI研究を行う共改良システムです。
「AIが研究者に取って代わる」という意味ではありません。
「AIは闇の中で書き換える」ではありません。
しかし、AIは人間とアイデア出し、ベンチマーク作成、実験、誤差分析、アラインメント作業、システム設計などで協力するために明確に構築されています。
詳細を読むと、なぜこれが重要なのかが明らかになります。
→ 自己改善と共改善はまったく異なる世界として扱われている:
自己改善は人間を排除します。
共創は、人間がAIを改善し、AIが人間の研究を向上させ、両者が共に上昇していくループを生み出します。
→ 3ページの表1は「AI研究の協働」が実際に何を意味するのかを分解しています:
ベンチマークの共同設計
共同運営実験
共同デバッグの失敗
安全手法の共同開発
共著論文
共同建設インフラ
これは文字通り研究パイプラインの全てですが、共有されています。
→ 現在のすべての自己改善手法(合成データ、セルフリワード、セルフプレイ、NASなど)には盲点があります:報酬ハッキング、ドリフト、脆弱性、人間の事前情報の欠如、透明性ゼロ。
共創は人間を推論のループに留めることで、失敗モードを回避します。
核心的な考え方は強烈に響きます:
自己改善型AIが監督なしで前進しています。
AIの共存は人類を共に引き上げます。
そして、より大きな主張:
共超知能とは「AIが超知能になる」ことではありません。
それは人間+AIが一緒に超知能を成し遂げているということです。なぜなら、両者が同じ研究サイクルの中で学び、暗黙の知識を蓄積し、反復しているからです。
このパラダイムが定着すれば、未来は「AGI対人類」ではありません。
統合された研究生物だ。
集合知です。
この論文は、アライメントの刃先で終わらないAIの未来に関する最も明確な設計図のように感じられます。
それは超知能から逃げる必要はないと主張しています。
私たちはそれと共に進化する必要があります。
正直なところ?他の選択肢よりもずっと理にかなっています。

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MITの研究者たちは、プロンプト工学が技術的なものではなく社会的なスキルであることを証明しました。
そしてその発見は、私たちがAIと関わることについて知っていたすべての知識を打ち砕きます。
彼らは667人のAI問題解決者を分析しました。ベイズ統計を用いて、各人の2つの異なる能力を分離しました。一人で問題を解決する能力。AIで問題を解決する能力。
これがこの枠組みを打ち砕いたものだ。
この二つの能力はほとんど相関しません。
一人で天才的な問題解決者であることは、AIとどれだけうまく協力できるかをほとんど示していません。それらは別々で測定可能で、独立して機能するスキルです。
つまり、すべてのプロンプトエンジニアリングのコース、すべてのメガプロンプトテンプレート、「より良い結果を得るための10のハック」スレッドは、良い結果が出たときに実際に何が起きているのかを根本的に誤解しているということです。
テンプレートは機能します。しかし、それは皆が思っている理由ではありません。
それが機能するのは、偶然にも全く別の練習を強いてしまうからです。
AIで実際に成功を予測するスキルは、キーワードや構造、思考の連鎖的なフォーマットではありません。
それは心の理論です。他のエージェントが知っていること、知らないこと、信じていること、必要としていることをモデル化する能力です。混乱が起こる前に予測するために。あなたが存在すら気づいていなかった情報のギャップを埋めるために。
そしてここからがゲームを完全に変える部分です。これは固定的な特性ではないと証明されました。
それはダイナミックなものです。アクティブ。オンオフするものだ。
視点を取るためにどれだけ認知的努力を費やすかが瞬間ごとに変化し、個々のプロンプトに対するAIの応答の質が直接的に変わりました。
つまり、特定の質問に対して「このAIが知るべきことを私が当然のように思っていることは何だろう」と考えると、その質問に対して明らかにより良い答えが得られます。
スキルは上下に調整するものです。練習。強める。自分でも気づかなかった筋肉のように。
AIを不完全な情報を持つ協力者のように扱うほど、検索エンジンを魔法の言葉でハッキングしようとするよりも、より良くなっていきます。

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