Julian Schrittwieser (Anthropic): - La discussione sulla bolla dell'AI su X è "molto distaccata" da ciò che sta accadendo nei laboratori all'avanguardia. "Nei laboratori all'avanguardia, non stiamo vedendo alcun rallentamento dei progressi." - L'AI avrà un "impatto economico massiccio". Le proiezioni di fatturato per OpenAI, Anthropic e Google sono in realtà "abbastanza conservative". - Estrapolando da dati come quelli di METR, l'anno prossimo, i modelli saranno in grado di lavorare autonomamente su un'intera gamma di compiti. La lunghezza del compito è importante, perché sblocca la possibilità per un umano di supervisionare un team di modelli, ognuno dei quali lavora autonomamente per ore alla volta (rispetto a dover parlare con un agente ogni 10 minuti per dargli feedback). - È "estremamente probabile" che l'attuale approccio alla formazione dei modelli AI (pre-addestramento, RL) produrrà un sistema in grado di eseguire a un livello sostanzialmente umano in praticamente tutti i compiti che ci interessano in termini di produttività. - Su Move 37: "Penso sia abbastanza chiaro che questi modelli possono fare cose nuove." AlphaCode e AlphaTensor "hanno dimostrato che puoi scoprire programmi e algoritmi nuovi". L'AI sta "assolutamente scoprendo cose nuove" già, e "stiamo solo salendo la scala di quanto impressionanti e interessanti siano le cose che è in grado di scoprire da sola." - È "altamente probabile" che entro l'anno prossimo avremo alcune scoperte che le persone concordano all'unanimità siano super-impressionanti. - L'AI sarà in grado di fare da sola una scoperta che merita un Premio Nobel nel 2027 o 2028. - Sulla capacità dell'AI di accelerare lo sviluppo dell'AI: Un problema molto comune in molti campi scientifici è che diventa sempre più difficile fare progressi man mano che il campo avanza (cioè, 100 anni fa, un singolo scienziato poteva scoprire il primo antibiotico per caso, mentre ora ci vogliono miliardi di dollari per scoprire un nuovo farmaco). Lo stesso potrebbe accadere con la ricerca sull'AI - anche se l'AI renderà la ricerca di nuove AI più produttiva, potrebbe non esserci un'esplosione a causa dei nuovi progressi che diventano sempre più difficili da trovare.