[論文レビュー] When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts

Katja Grace, John Salvatier+3 more|arXiv (Cornell University)|May 24, 2017

Big Data and Business Intelligence参考文献 3被引用数 222

ひとこと要約

本論文はAI研究者を対象に、AIがタスクや職業全般において人間のパフォーマンスを超える時期を予測する。HLMIが45年以内に50%の確率で到達するとし、地域差があり、多くのマイルストーンは10年以内に予想される。

ABSTRACT

Advances in artificial intelligence (AI) will transform modern life by reshaping transportation, health, science, finance, and the military. To adapt public policy, we need to better anticipate these advances. Here we report the results from a large survey of machine learning researchers on their beliefs about progress in AI. Researchers predict AI will outperform humans in many activities in the next ten years, such as translating languages (by 2024), writing high-school essays (by 2026), driving a truck (by 2027), working in retail (by 2031), writing a bestselling book (by 2049), and working as a surgeon (by 2053). Researchers believe there is a 50% chance of AI outperforming humans in all tasks in 45 years and of automating all human jobs in 120 years, with Asian respondents expecting these dates much sooner than North Americans. These results will inform discussion amongst researchers and policymakers about anticipating and managing trends in AI.

研究の動機と目的

• 高レベル機械知能（HLMI）とすべての人間の職業の自動化のタイムラインを予測する。
• 特定のタスクや職業においてAIが人間のパフォーマンスを超えると予想される日付を評価する。
• AIの安全性・リスクに対する認識と、リスクを最小化する研究の優先順位を検討する。

提案手法

• 2015年にNIPS/ICMLに公表した研究者の調査。
• 個々の予測に対する信念をガンマCDF適合を用いて引き出す。
• 混合分布による集約とブートストラップによる95%信頼区間。
• 地域別の比較（例：アジア対北米）および人口統計による比較。
• 補足分析には頑健性チェックと予測に対するフレーミング効果の分析を含む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HLMIが50%の確率で到達する時期はいつか？
• RQ2 AIが特定のタスクや職業で人間を上回ると予測される日付はいつか？
• RQ3 地域要因や人口統計的要因はAIのタイムラインを体系的にずらすか？
• RQ4 研究者のAI安全性と潜在的な極端な結果に関する見解は？

主な発見

• 平均的な回答者は、HLMIが45年以内に50%の確率で到達すると予測した。
• HLMIが9年以内に10%の確率。
• アジアの回答者はHLMIをより早く来ると見なし（約30年）、北米の回答者は約74年と見積もる。
• 労働の完全自動化が50%の確率になる平均推定は122年；20年で10%の確率。
• HLMIの2年後に爆発的な改善が起こる確率は約20%、HLMIの2年後には爆発的な進歩が起こる確率は10%。
• 約48%がAI安全性研究を現状よりも優先すべきだと考えている。