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Zhitong Finance APPは、マサチューセッツ工科大学（MIT）研究所のダロン・アセモグル教授が、今後10年間でコスト効率よく自動化できるのは人工知能関連タスクの4分の1だけだと述べたことを知った。

アセモグル氏はゴールドマン・サックス取引所のポッドキャストで、人工知能に大きな進歩があったとしても、その影響は数年は感じられないと述べた。

ゴールドマン・サックスは、これは今後10年間で人工知能が影響を与えるのはすべてのタスクの5％未満で、米国の生産性向上はわずか0.5％、累積GDP成長率への貢献は0.9％にとどまることを意味すると述べた。

同氏は次のように述べています。「現在の大規模言語モデル (LLM) アーキテクチャは多くの人が予想していたよりも優れていることが判明しましたが、このアーキテクチャに依存して次の単語を予測するだけで、「Space 2001」のようなものが得られると思います。 「放浪者」のロボット、ハルのように賢いものでも、かなりの自信が必要です。」

「私たちの現在の LLM アーキテクチャは、非常に厳しい制限を受ける可能性があります」と Acemoglu 氏は言います。

同氏はまた、AI が単により多くの GPU 能力を投入するだけで、必要な目標をより速く達成できるかどうかについても疑問を抱いています。

容量ではなく高品質のデータがますます必要とされるだろうが、そのようなデータがどこから来るのかは不明だと同氏は付け加えた。

ゴールドマン・サックスのグローバル株式調査責任者、ジム・コヴェロ氏は、エヌビディア(NVDA.US)、マイクロソフト(MSFT.US)、グーグル(GOOGL.US)、メタ(META.US)の恩恵を受けるには、今後の成長が期待されると述べた。今後数年間で人工知能の設備投資に投資し、アマゾン (AMZN) やスーパー マイクロ コンピューター (SMCI) などの企業が利益を得るためには、人工知能が複雑な問題を解決できなければなりません。

「私たちは数年間この技術に取り組んできましたが、現時点では費用対効果の高いものはありません。この技術が何をするかについて信じられないほど誤解されていると思います。それが解決する問題は大したことではありません。」認知的推論は関係ありません。」