Julian Schrittwieser (Anthropic): - 在 X 上對 AI 泡沫的討論與前沿實驗室的實際情況是 "非常脫節" 的。"在前沿實驗室，我們並沒有看到任何進展的放緩。" - AI 將會有 "巨大的經濟影響"。對 OpenAI、Anthropic 和 Google 的收入預測實際上是 "相當保守" 的。 - 根據 METR 數據等推斷，明年，這些模型將能夠獨立完成一系列任務。任務的長度很重要，因為它解鎖了人類監督一組模型的能力，每個模型都能自主工作數小時（而不是每 10 分鐘就必須與代理進行對話以給予反饋）。 - "極有可能" 當前的 AI 模型訓練方法（預訓練、強化學習）將產生一個能夠在我們關心的幾乎所有生產力相關任務中表現出大約人類水平的系統。 - 關於 Move 37："我認為這些模型能夠做出新穎的事情是相當明確的。" AlphaCode 和 AlphaTensor "證明了你可以發現新穎的程序和算法"。AI "絕對已經在發現新穎的事物"，而且 "我們只是在提升它能夠自主發現的事物的令人印象深刻程度和趣味性。" - "高度可能" 明年某個時候我們將會有一些發現，大家一致認為是非常令人印象深刻的。 - AI 將能夠在 2027 或 2028 年獨立取得一項值得諾貝爾獎的突破。 - 關於 AI 加速 AI 發展的能力：在許多科學領域中，一個非常普遍的問題是，隨著領域的進展，取得進展變得越來越困難（即，100 年前，一位科學家可以偶然發現第一種抗生素，而現在發現新藥需要數十億美元）。同樣的情況可能會發生在 AI 研究中——儘管 AI 將使新 AI 的研究更具生產力，但由於新進展變得越來越難以找到，可能不會出現爆炸性增長。