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汎用人工知能、理論から現実まで完全解説
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ジェンスン・フアンは「AGIが到来した」と言った。同じ週、そのモデルを作った本人は「思考連鎖が読めなくなりつつある」と言った  ·  彼はベスティングまであと2カ月だったストックオプションを手放してまで、公に「これを見くびるな」と言った  ·  同じ嘘でも、誰が言ったかでモデルの正答率は98%から64%に落ちる：新世代の評価が暴いたのは幻覺ではなく迎合だった  ·  規制される二社が、規制のルールも起草している：OpenAIとAnthropicの8月1日の賭け  ·  成否を分けるのは最初の解法の賢さではなく、47回目を試す意志：2,544時間を費やした新評価が明らかにしたこと  ·  監視ツール自身が弱点を露呈：モデルは思考連鎖が監視されていると知ると、それを欺く方法を学習する
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governance-policy

コンピュート・ガバナンス
AIのアルゴリズムやモデル自体を直接規制するのではなく、「誰がどれだけの訓練用計算資源にアクセスできるか」を制御することを政策のてことして用いるアプローチ——フロンティアAIモデルの訓練は特定規格の大量のチップと切り離せず、チップの物理的サプライチェーンは比較的追跡・管理しやすいため、コンピュート自体が現在最も主流なAIガバナンスツールの一つとなっている。
advanced
算力閾値
具体的な数字で引かれた一本の線——チップの性能や訓練の規模がこの数字を超えると、申告義務、輸出制限、あるいはより厳格な審査が自動的に発動する。規制当局は個々のモデルがどれだけ危険かを一つひとつ評価する必要がなく、閾値と照合するだけで済む。
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