Julian Schrittwieser (Anthropic) : - La discussion sur la bulle de l'IA sur X est "très déconnectée" de ce qui se passe dans les laboratoires de pointe. "Dans les laboratoires de pointe, nous ne constatons aucun ralentissement des progrès." - L'IA aura un "impact économique massif". Les prévisions de revenus pour OpenAI, Anthropic et Google sont en réalité "assez conservatrices". - En extrapolant à partir de données comme celles de METR, l'année prochaine, les modèles seront capables de travailler de manière autonome sur toute une gamme de tâches. La durée des tâches est importante, car elle permet à un humain de superviser une équipe de modèles, chacun travaillant de manière autonome pendant des heures (contre le fait de devoir parler à un agent toutes les 10 minutes pour lui donner des retours). - Il est "extrêmement probable" que l'approche actuelle de formation des modèles d'IA (pré-formation, RL) produira un système capable de performer à peu près au niveau humain dans toutes les tâches qui nous intéressent en termes de productivité. - À propos du Move 37 : "Je pense qu'il est assez clair que ces modèles peuvent faire des choses nouvelles." AlphaCode et AlphaTensor "ont prouvé que l'on peut découvrir des programmes et des algorithmes nouveaux". L'IA est "absolument en train de découvrir des choses nouvelles" déjà, et "nous ne faisons que monter en échelle sur l'impressionnant, sur l'intéressant des choses qu'elle est capable de découvrir par elle-même." - Il est "très probable" qu'à un moment donné l'année prochaine, nous aurons des découvertes que les gens s'accordent à dire sont super impressionnantes. - L'IA sera capable, par elle-même, de réaliser une percée digne d'un prix Nobel en 2027 ou 2028. - Sur la capacité de l'IA à accélérer le développement de l'IA : Un problème très courant dans de nombreux domaines scientifiques est qu'il devient de plus en plus difficile de faire des avancées à mesure que le domaine progresse (c'est-à-dire, il y a 100 ans, un seul scientifique pouvait découvrir le premier antibiotique par accident, alors qu'aujourd'hui, il faut des milliards de dollars pour découvrir un nouveau médicament). Il se pourrait que la même chose se produise avec la recherche en IA - même si l'IA rendra la recherche de nouvelles IA plus productive, il se peut qu'il n'y ait pas d'explosion en raison des nouvelles avancées devenant de plus en plus difficiles à trouver.