ドワルケシュ・パテル（原著） , 株式会社クイープ（翻訳）
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ChatGPTの登場以降、世界は一変した。
大量のデータと計算資源を投入すればするほど、AIは予測可能な形で青天井に賢くなっていく。
なぜそんなことが起きるのか?
AIはどのように「思考」しているのか?
そして、AIが人間の知能を超える「AGI（汎用人工知能）」に到達したとき、人類には何が待ち受けているのか?
本書は、OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Metaなど、現代のAI革命を牽引する最前線のCEO、チーフサイエンティスト、研究者たちとの対話を厳選し、テーマ別に編纂したオーラル・ヒストリーである。
AIの内部で起きていることや技術や開発の限界という現在から、サイバーテロの脅威、知能爆発の可能性など、人類より賢いAIをどう扱っていくのかという未来まで、難解な技術的議論をかみ砕きながら、AIのこれまでとこれからを研究者たちの「肉声」で解き明かす。
AIをビジネスに活用する技術者やプロダクト開発者はもちろん、急速に変化するテクノロジーの現在地と行き着く先を知りたいすべての人にとって、必読の一冊となるだろう。
【主な登場人物】
ダリオ・アモデイ（Anthropic 共同創業者兼CEO）
デミス・ハサビス（Google DeepMind 共同創業者兼CEO）
イリヤ・サツケバー（Safe Superintelligence Inc.共同創業者／元OpenAI チーフサイエンティスト）
マーク・ザッカーバーグ（Meta 会長兼CEO）
ほか多数
【目次】
序章 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?
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?
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?
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?
第5章 AGIがもたらす未来：1兆クラスター構想と現実
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?
第7章 知能爆発：知性がより優れた知性を生むとしたら?
第8章 AGIはいつ実現するか?
まとめ
序文
序章 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?
I. 予測可能性と「モデルの意志」について
II. スケーリングが機能する「シンプルな説明」
III. 推論能力とスケーリング則の限界
IV. 進化生物学から見るAGIへの道筋
V.真の創造性と「探索（Search）」の必要性
VI. コンテキスト長、信頼性、そしてスケールの限界
VII. 「足かせを外す（Unhobbling）」とSystem 2の獲得
VIII. 汎化能力、グラウンディング、そしてスケーリングの限界
IX. 機械学習は「泥臭い進化」である
X. なぜ世界はスケーリングの威力を読み間違えたのか？
XI. エピソード記憶とアーキテクチャの未来
XII. 合成データとデータの壁
XIII. AIの非効率性という最大の謎
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?
I. 知能とは「チューリングマシンの探索」に過ぎないのか？
II. 暗記か、真の推論か
III. AIの「いびつな知性」
IV. 現在の評価指標（Evals）に欠けているもの
V. AlphaZeroの教訓
VI. ベンチマークへの過学習とテストデータの汚染
VII. AI論文におけるPハッキングと機械学習研究の健全性
VIII. 長期的タスクにおける「信頼性」の壁
IX. 長期的強化学習における能力のジャンプと安全性の監視
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?
I. モデル内部の情報の流れと脳（小脳）とのアナロジー
II. シャーロック・ホームズの推論と「高次な連想」
III. LLMは「局所的な汎化」しかできないのか?
IV. 重ね合わせの謎
V. 辞書学習による解釈可能性へのアプローチ
VI. アライメントの訓練と「神経嘘発見器」
VII. 思考の連鎖とKVキャッシュの「ステガノグラフィ」
VIII. 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?
I. AIは人間の価値観を「理解」しても「共有」するとは限らない
II. RLHFの限界と「スーパーアライメント」の必要性
III. ショゴスとしてのAI：Base64と異質な知性
IV. AIの反乱はなぜ難しいか
V. 言葉と真の価値観の乖離
VI. アライメントのタイムラインと「サイコパス」を見抜くMRI
VII. ワルイージ効果と人間の善良さを抽出する困難
VIII.長期的タスクがもたらすミスアライメントの脅威
IX.自動化されたAI研究者によるアライメント検証
X. 解釈可能性のゴール
XI. 異質な思考への対処：サンドボックスと狭化AIによる監視
XII. オープンソースの脅威
XIII. アライメントの「数学的定義」は不可能なのか
XIV. AIとの共存と道徳的配慮
XV. アライメント研究者への助言と「進化」の非情さ
XVI. アライメントと「子育て」のアナロジーの限界
第5章 AGIがもたらす未来：1兆クラスター構想と現実
I. 1兆ドル規模の計算クラスターと「電力」の壁
II. スケーリングのボトルネックは「魔法」では超えられない
III. GPU不足から「電力インフラの許認可」問題へ
IV. 10GWのデータセンターと「年間1000億ドルの収益」の実現性
V. AGIへの投資は「経済全体」を投じる価値がある
VI. 物理的限界への挑戦と「マルチサイト学習」の可能性
VII. AIインフラと地政学
VIII. 「空母」に匹敵するデータセンターの物理的防衛
IX. 「データの壁」は訪れるのか
X. 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?
I. AIによるAI自身の「脳の直接編集（Online Learning）」
II. 科学的発見の限界と「P予想 vs NP予想」の壁
III. AGI到達前の「指数関数的な価値創出」のボーナスタイム
IV. AIバブルか、それとも「史上最大の投資機会」か
V. AIの反乱シナリオ：「サイバー攻撃」による監視システムの無効化
VI. 諜報機関の介入と「湾岸戦争」レベルの圧倒的軍事格差
VII. 生物兵器テロの脅威：AIが「暗黙知」を埋める日
VIII. 人類が「自発的」に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?
I. すべてを見通す「The Blob（計算の塊）」と調整コストの消滅
II. AI研究の自動化：労働力の倍増がもたらす「収穫逓減の打破」
III. 自己改善のストッパー
IV. 武力乗っ取りの確率と、防御側の優位性
V. 権力の集中を防ぐオープンソース化と、全開発者に適用される「国際規制」の必要性
VI. AIにアライメントを任せることの「悪夢」
VII. AGI完成後の人類の生きがい
VIII. ハードウェアの進化が止まっても知能爆発は起きるか
IX. 価値のロックイン
X. ASI時代の地政学：軍備管理の不安定さと「先制攻撃」の誘惑
XI. AGIは政府主導か、民間主導か
XII. チェック・アンド・バランス
XIII. 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
苦い教訓／「スケーリング仮説」からの抜）／スケーリングは機能するのか？／Transformerの幅広い成功について
用語集
引用
参考文献
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