[論文レビュー] Forecasting Transformative AI: An Expert Survey

Ross Gruetzemacher, David Paradice+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2019

Big Data Technologies and Applications参考文献 11被引用数 3

ひとこと要約

この専門家アンケート調査は、2018年に開催されたICML、IJCAI、HLAI会議に参加したAI研究者を対象に、変革的AIのタイムラインを予測している。AIが90%の人的作業を自動化する確率が50%になるのは25年後、99%の自動化は50年後であると判明した。HLAI参加者はより前向きで楽観的なタイムラインを提示しており、変革的AIの影響に備えた政策立案の必要性が浮き彫りになった。

ABSTRACT

Transformative AI technologies have the potential to reshape critical aspects of society in the near future. However, in order to properly prepare policy initiatives for the arrival of such technologies accurate forecasts and timelines are necessary. A survey was administered to attendees of three AI conferences during the summer of 2018 (ICML, IJCAI and the HLAI conference). The survey included questions for estimating AI capabilities over the next decade, questions for forecasting five scenarios of transformative AI and questions concerning the impact of computational resources in AI research. Respondents indicated a median of 21.5% of human tasks (i.e., all tasks that humans are currently paid to do) can be feasibly automated now, and that this figure would rise to 40% in 5 years and 60% in 10 years. Median forecasts indicated a 50% probability of AI systems being capable of automating 90% of current human tasks in 25 years and 99% of current human tasks in 50 years. The conference of attendance was found to have a statistically significant impact on all forecasts, with attendees of HLAI providing more optimistic timelines with less uncertainty. These findings suggest that AI experts expect major advances in AI technology to continue over the next decade to a degree that will likely have profound transformative impacts on society.

研究の動機と目的

• 変革的AIシステムが多数の人的作業を自動化できるまでのタイムラインを予測すること。
• 今後10年間およびそれ以降の専門家のAI能力に関する認識を評価すること。
• 会議への参加が予測タイムラインおよび不確実性に与える影響を検討すること。
• 変革的AIの影響に備えた政策立案および社会的準備を支援すること。

提案手法

• 2018年夏に開催されたICML、IJCAI、HLAI会議に参加したAI研究者を対象にアンケートを実施した。
• 5年、10年、25年、50年後のタイムスパンにおける人的作業自動化のAI能力に関する予測を収集した。
• 中央値推定値を用いて、人的作業の90%および99%自動化に達する確率を特定した。
• 会議種別（HLAI対比ICML/IJCAI）が予測タイムラインおよび不確実性に与える影響を分析した。
• 会議種別による予測の差の有意性を検証する統計的検定を実施した。
• 主要な予測マイルストーンについて信頼区間および効果量を報告した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 専門家の予測によると、AIシステムが現在の人的作業の90%を自動化するのはいつごろか？
• RQ2 AIが人的作業の99%を自動化する予測タイムラインは何か。専門家はその予測に対してどの程度の確信を持っているか？
• RQ3 HLAI会議参加者の予測は、ICMLおよびIJCAI参加者と比較して、時期と不確実性の点でどのように異なるか？
• RQ4 現在のところ、人的作業の自動化可能性はどの程度で、5年後および10年後にはどのように変化すると予想されているか？
• RQ5 専門家の会議参加機関が、変革的AIのタイムライン予測にどの程度の影響を与えているか？

主な発見

• 専門家は、今日の時点で人的作業の自動化可能性を21.5%と予測しており、5年後には40%、10年後には60%に上昇すると予想している。
• 中央値予測では、2045年（2018年から25年後）までにAIが90%の人的作業を自動化する確率が50%になるとされている。
• 中央値予測では、2070年（2018年から50年後）までに人的作業の99%が自動化される確率が50%と予想されている。
• HLAI会議参加者は、ICMLおよびIJCAI参加者と比較して有意に楽観的な予測を示しており、不確実性も低い。
• 会議種別は、すべての予測タイムラインに統計的に有意な影響を与え、専門家コミュニティ間での期待に差があることを示している。
• アンケート結果は、変革的AIの影響が今世紀の数十年以内に現れると予想されており、前もって政策立案を行う必要があることを示唆している。