アップルの研究者：主流のAIモデルは依然としてAGIの期待される推論レベルに達していない

Gate News bot のメッセージ、アップルの研究者が6月に発表した「思考の幻想」と題する論文で、先進的な人工知能 (AGI) モデルは推論において依然として困難があることを指摘しているため、汎用人工知能 (AGI) の開発競争は依然として遠い道のりである。

記事では、OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeなど、(LLM)主流のAI大規模言語モデルの最新のアップデートには、大規模な推論モデルが(LRM)含まれていることを指摘していますが、その基本的な特徴は、 拡張された機能と制限は「まだ完全には理解されていません」。

現在の評価は、主に確立された数学とコーディングのベンチマークに焦点を当てており、「最終回答の精度を強調しています」。 しかし、研究者たちは、この評価ではAIモデルの推論能力に関する洞察が得られず、汎用人工知能がわずか数年で達成されるという期待とはまったく対照的であると述べています。

研究者たちは、クロード・ソネット（Claude Sonnet）、OpenAIのo3-miniとo1、DeepSeek-R1およびV3チャットボットの「思考」と「非思考」バリアントをテストするために、標準的な数学基準を超えるさまざまなパズルゲームを設計しました。

彼らは、「最先端の論理推論モデル（LRM）は、一定の複雑さを超えると精度が完全に崩壊することがある」と発見しました。効果的に推論を一般化できず、その利点は複雑さの増加に伴って消失します。これは、一般的な人工知能（AGI）の能力に対する人々の期待とは反対です。

出所:コインテレグラフ