概要
https://taylorgordonlunt.substack.com/p/my-ai-predictions-for-2027
詳細内容
## My AI Predictions for 2027
https://taylorgordonlunt.substack.com/p/my-ai-predictions-for-2027
筆者は、AIが2027年までに超知能に到達するという予測に異議を唱え、現在のLLMの限界は「深い思考」に適さないアーキテクチャに起因すると主張し、過剰な期待を戒めている。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIの未来予測, LLMの限界, AIアーキテクチャ, 浅い思考と深い思考, AIの過剰な期待]]
著者は、2027年までにAIが超知能に到達し、プログラマーの仕事を大量に奪うといった過度な予測に異議を唱えています。彼自身の予測では、AIは依然として自己改善せず、多くのLLMが示す開発者の生産性向上は25%未満にとどまり、5歳児でもしないような基本的なミスを犯し続けると見ています。この主張の核心は、LLMが「浅い思考」（単純な情報処理や記憶に基づく思考）には優れるものの、「深い思考」（創造性や新しい有用な繋がりを生み出す無意識的な思考）はできないという分析です。
LLMのアーキテクチャが「深い思考」に適さない理由として、著者はその極めて「幅広く浅い」ネットワーク構造（多くのニューロンを持つが層が少ない）を挙げます。これにより、LLMは真の階層的な世界モデルを形成する代わりに、膨大な学習データを詰め込み、記憶されたパターンを吐き出す傾向があるというのです。また、情報の線形処理（一度決定した経路から戻れない）も問題で、人間の脳が並行的に多くの探索を行い、有望なパスを記憶し、不毛なパスから引き返すのとは対照的です。既存のChain of Thoughtのような手法は、線形モデルに人工的な再帰性を持たせるための「ハック」に過ぎず、根本的なアーキテクチャの変更なしには、現在のLLMが真にインテリジェンスを高めることは難しいと論じます。
さらに、著者は、他の研究機関が提示するAIの加速的な進化予測（例: 「AI 2027」レポート）が、データに基づかず、実態のない「勘」を複雑な数学で装飾したものに過ぎないと厳しく批判しています。ウェブアプリケーションエンジニアとしては、現在のAIツールが持つ本質的な限界と、それらが「深い思考」を必要とする問題（例えば、本当に面白いジョーク、優れたビジネスアイデア、重要な科学的ブレークスルーなど）を生成できない理由を理解しておくことが重要です。ベンチマークスコアに惑わされず、日々の開発においてAIが現実の課題にどこまで対応できるかを見極める、冷静な視点と評価能力が求められます。AIによる「コード腐敗」や過度な依存の弊害についても言及されており、実践的な利用には注意が必要です。