Yann LeCun 氏は、テキストでトレーニングするだけでは人間レベルの知能に到達することは決してできないと述べています AI は、ビデオなどの高帯域幅の感覚データから学習して、真の世界のモデルを構築する必要があります 現在のモデルは博士号取得者のように見えますが、ほとんどが逆流しており、実際の理解はありません 「猫でも物理的な世界をよりよく理解している」

ニック・ボストロム氏は、超知能のタイムラインが非常に短く、たとえ2〜3年であっても排除できないと述べている 1 回の「ホブリングのない」微調整で、大規模なデータセンターに人間のようなサンプル効率をもたらすことができます もしそれが今日の研究室で起こったとしても、私たちは知らないかもしれません 「したがって、これ以上時間がかかるとは確信できません」

GPT-5 の憎しみは今や誇張されており、多くの人がそれが大きな飛躍であることに同意しています リリースされたとき、最初の反応は「役に立たない、頭打ち」でした しかし、実際のエージェントタスクでテストした後: - 指示に従う - ツール呼び出し -推論 GPT-5 は大きな前進であることに気づきました。 > UI コンポーネントをより適切に使用します >はその推論をより明確に説明しています したがって、GPT-5 はついにエージェントの構築方法を変えます