AIは世界をどう変えるのか？ 「AIをつくった人たち」の証言から読み解く未来 発売予定

序文
機械学習の基礎知識
第1章 スケーリングの科学：なぜ、たくさんのデータを入れるとうまくいってしまうのか?
01 データをたくさん入れたら知性が現れた!
02 ケーリングが機能するワケ
03 予測精度と実際の推論能力は違う
04 人間もAIも、計算リソースを投入することで進化した
05 学習から探索へ
06 信頼性のナイン
07 「足かせを外す(アンホプリング)」
08 AIの汎化能力とグラウンディングについて
09 機械学習は「泥臭い進化」である
10 なぜ世界はスケーリングの威力を読み間違えたのか？
11 エピソード記憶とアーキテクチャの未来
12 学習データ不足は、セルフプレイや合成データで乗り越えられるか?
13 AIの非効率性
第2章 大規模言語モデルの評価：「ブラックボックス」をどう評価するか?
01 知能の正体
02 暗記か、真の推論か
03 AIの「いびつな知性」
04 まだ評価できていないAIの能力
05 AlphaZeroの教訓
06 ベンチマークへの過学習とテストデータの汚染
07 AI論文におけるPハッキングと機械学習
08 長期的タスクにおける「信頼性」の壁
09 AIの不連続な能力向上をどう監視するか
第3章 大規模言語モデルの内側：モデルの内部では何が起こっているのか?
01 小脳的構造に秘められたもの
02 シャーロック・ホームズの推論は「高次な連想」なのか?
03 LLMは「局所的な汎化」しかできないのか?
04 重ね合わせの謎
05 概念の解像度を上げる
06 AIの嘘は見抜くことができるか?
07 思考の連鎖
08 アライメントのメカニズムは、まだ誰も知らない
第4章 生成AI技術の取り扱い方：自分より賢いものをどうコントロールするか?
01 AIは人間の価値観を「理解」しても「共有」するとは限らない
02 スーパーアライメントの必要性
03 Base64と異質な知性
04 AIの反乱はなぜ難しいか
05 口にする言葉と価値観は違う
06 アライメントのタイムライン
07 ワルイージ問題
08 長期的タスクがもたらすミスアライメントの脅威
09 ミスアライメントはどう生じるのか?
10 解釈可能性のゴール
11 異質な思考への対処
12 オープンソースの脅威
13 アライメントの「数学的定義」は不可能なのか
14 AIとの共存と道徳的配慮
15 審美眼を磨け
16 アライメントと子育て
第5章 AGI実現への投資と資源：1兆クラスタ構想と現実
01 1兆ドル規模の計算クラスタと「電力」の壁
02 スケーリングのボトルネックは「魔法」では超えられない
03 壁、壁、壁
04 その投資は回収できるか?
05 AGIへの投資は「経済全体」を投じる価値がある
06 マルチサイト構想
07 AIインフラと地政学
08 データセンターの物理的防衛
09 「データの壁」は訪れるのか
10 データ不足は「障害にはならない」という楽観論
第6章 AIの社会的影響：いま、世界で何が起ころうとしているのか?
01 2030年のAI学習の姿
02 スケーリングしつづければ、何でも解決できるのか?
03 ボーナスタイム
04 AIバブルか、それとも「史上最大の投資機会」か
05 AIの反乱シナリオ
06 諜報機関の介入と「湾岸戦争」レベルの圧倒的軍事格差
07 AIが暗黙知を埋める日
08 人類がAIへ主権を明け渡す未来
第7章 知能爆発：知性がより優れた知性を生むとしたら?
01 ブロブ(巨大な知能の塊)
02 労働力の倍増がもたらす「収穫逓減の打破」
03 自己改善のストッパー
04 武力乗っ取りの可能性
05 国際規制の必要性
06 AIにアライメントを任せることの「悪夢」
07 AGI完成後の人類の生きがい
08 ハードウェアの進化が止まっても知能爆発は起きるか
09 価値のロックイン
10 ASI時代の地政学
11 AGIは政府主導か、民間主導か
12 チェック・アンド・バランス
13 悪用と反逆の二重の危機
第8章 AGIはいつ実現するか？
まとめ
有識者たちのプロフィール
付録：エッセイ
"The Bitter Lesson" (「苦い教訓」)／"Excerpt from The Scaling Hypothesis" (「スケーリング仮説」からの抜粋)／"Will Scaling Work?" (「スケーリングは機能するのか？」)／"On the Broad Success of Transformers" (「Transformerの幅広い成功について」)
用語集
引用
参考文献

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