4月のこのツイートを掘り起こすのは、LLMの能力に関するこの共有理解の格差が*広がり続けている*からだ。今や「2つの集団がすれ違いながら話している」というより、鋭い漏斗(ファネル)状になっている。
- 概算で約6B人(人口の約75%)はLLMにほとんど触れたことがない。
- 約1-2B人(約20%)は無料枠のChatGPTのような製品をたまに気軽に使う程度のユーザーだ。この層はちょっと間の抜けたチャットボットを見て、それを少し優れたGoogle検索や文章作成支援ツールのように扱っている。エージェントがフライトの予約を試みるくらいかもしれない。私の非技術系の友人の中には、(私見ではもっともなことだが)まったく使い道がないと言う人もいる。数学&コード以外の多くの専門家でさえこの層にいる。例えば、幹部や他の多くの職能の人々は時間の大半を他の人と話すことに費やしているため、何が起きているかを理屈では理解していても、それはまだ二次的な情報で、やや抽象的に感じられている。
- ここからが、数学&コードにおけるフロンティア級LLMの専門的な利用だ。およそ20M人(0.2%)が、以前なら彼らに数週間/数か月かかった大規模で複雑なプロジェクトが、今やプロンプト一つでエージェントによって完了できることを自ら目にしている。アプリの構築、アプリの複製、アプリの翻訳、バイナリからのアプリの逆コンパイル…。これはすべてごく最近、非常に急速に起きた。1年弱前には、私はまだコードを手作業で書き、暗記したコンピュータのコマンドをコードエディタに一文字ずつ入力し、時々Tabを押して少しだけコードを自動補完していた。
- そして最後に、社内でフロンティア級のシステムにアクセスできる約5,000人(約0.00006%)の層がある。外部の世界は予告編を見た。それは、何千ものエージェントの群れが数週間かけてソフトウェアの超大型プロジェクトに協力して取り組む光景だ。ゼロデイを生み出し、機械速度でサイバー攻撃と防御を実行し、新しい科学を発見し、数学のフロンティアを前進させる。業界のトップ専門家なら数年を要したであろう仕事だ。その一方で、人間によるレビューと理解は追いつかなくなり始めている。例えば、何か月も前のOpenAI-HFインシデントの「考古学」には今も人が関わっている。数学者たちはフロンティア数学に関する722本の原稿を、しばらくの間精読し続けるかもしれない。
この漏斗(ファネル)は複数の要因の組み合わせによって生み出されている:
1. 影響の大きさは野心、問題の規模、時間的視野に比例して拡大する。段落1つで答えられる質問ではシステムにほとんど負荷がかからない。本当に心から関心のある、大きく難しい問題の蓄えが必要だ。この側面が、漏斗の消費者/専門家という次元を牽引している。
2. システムのギザギザした性質(これについては別途たくさん書いてきた)。能力のピークは、デジタル的で、検証可能で、経済的価値のある領域に出る。これは、LLMの能力が、収益性の見込みによって選別された環境ミックス上の検証可能な報酬を用いた強化学習から生まれるためだ。この側面が、主に漏斗の領域(例えば数学&コード)という次元を牽引している。
3. アクセス。無料枠、有料枠、社内。
これが今の奇妙さだ。一般の人々の大半はこれらのシステムとまだほとんど接していない。接したとしても、それは間の抜けたチャットボットに見える。専門家の大多数はまだ控えめな向上しか見ていない。そして少数の専門家だけが、垂直に立ち上がる曲線の眩暈を体験している。しかも、それがすべて同時に起きているのだ。