Severin Field, fellow de l'IAPS, a interrogé 25 chercheurs issus d'OpenAI, d'Anthropic, de Google DeepMind, de Meta et d'universités américaines sur l'auto-amélioration récursive de l'IA. Dans un nouveau billet de blog, il a comparé leurs précédentes prévisions à l'évolution actuelle de la situation.
Selon The Decoder, plusieurs des jalons nommés par les chercheurs ont déjà été franchis. La source ne précise pas, dans le matériel fourni, de quels jalons spécifiques il s'agit ni quand ils ont été atteints.
Cela est important car les estimations des délais d'automatisation de la recherche en IA sont utilisées pour comprendre le rythme de développement du secteur. Cependant, les données disponibles ne permettent pas de conclure à l'avènement d'une auto-amélioration récursive à part entière ou à ses conséquences.
commentaire éditorial
Pourquoi c’est important
Une conséquence probable est un renforcement de l'attention portée à la vérification des délais d'automatisation de la recherche en IA, plutôt qu'aux prévisions abstraites. Le prochain signal observable sera la publication d'une liste précise des jalons et des critères de leur atteinte. Une incertitude substantielle demeure : la source fournie ne divulgue pas les détails et n'est pas confirmée par une seconde publication indépendante.