すごいなぁ。私がAIについてThought leadershipを書いていた2018年頃は、「汎用型AI」「特化型AI」などと言って、2030年頃には汎用型AIが実現するとか、いや無理だとか言われていました。最近では、「2200年までに、汎用型AIが50％の確率で実現される」としている専門家もいるようですね。

“数カ月の学習期間に、GPT-3は大量の書籍、ウィキペディアの記事、その他のオンラインテキストの山から、1750億以上のパラメータ（パターン）を特定した。これらのパターンは、人間の「言語の地図」に相当する。
言語の地図とは、ブログを書くときにも、ソフトウェアプログラムのコードを書くときにも共通する「人が文字をつなぎ合わせる方法」を数学的に表現したものだ。このマップを適用すると、GPT-3はもともとの設計にないあらゆる種類のタスクを実行できる。”

これ、もう本当に人間の学習プロセスと思考回路に極めて近いですよね。

今までは、AIが出来ることは、
インプット（ゴミみたいなデータが入っていないことが重要）
↓
判断のロジックが明確
↓
アウトプット
というイメージで（なので、保険のアクチュアリーや財務会計などはAIに置き換わりやすいと言われていた）、この判断ロジックが定量的、規則的であればあるほど、アウトプットの質も上がる、というイメージだったのですが、これが更にもう一段階、「人間だけが出来る」と思われていた領域に近づいた感じです。

もちろん課題は多いでしょうが、この先はおそらく、これまで以上に倫理学や哲学（何をどこまでAIに判断させるのが正しいのか、AIが進化を続ける中で人間の存在意義とは何か等）とともに、検討していく領域になるんでしょうね。興味深い。