サツケバー「規模拡大から研究の時代へ」｜Dwarkesh Podcast（2025年11月）

何を語ったか

• 2025年11月、サツケバー氏は、今のAIは難しい評価テストでとても良い成績を出すのに、経済への影響はずっと遅れていると述べ、これが今いちばん不可解な点だと語りました。すごいことができる一方で、同じ間違いを2回繰り返すこともある、という例を挙げています
• 2012〜2020年は「研究の時代」、2020〜2025年は「規模拡大（スケーリング）の時代」だったと整理しました。計算が非常に大きくなった今、再び「研究の時代」に戻ったと述べています
• 根本の問題は、モデルが人間に比べて「劇的に汎化が下手」なことだと指摘しました。十代の若者が、決まった採点なしに短い練習で車の運転を覚えるような学び方が、今のAIにはできていないという説明です
• 人間のようによく学び、その結果として人を超えるシステムができるまでの見通しを聞かれ、「5〜20年」と答えました
• 考えが変わった点として、AIを前もって少しずつ世に出すことをより重視するようになったと述べました。まだ存在しないシステムを想像するのは難しく、実際に触れることで人も社会も備えられるという理由です
• 目指すべきは「感覚を持つ生命（sentient life）を大切にする」ように頑健に調整されたAIだと語っています

社長にとってのポイント

「テストの成績は良いのに、実際の仕事での効果がついてこない」というのは、社内でAIを試したときにもよく起きることです。AIの導入を判断するときは、宣伝の性能比較ではなく、自社の実際の書類や問い合わせを使って試し、どこで間違えるかを確かめましょう。また、AIは一度うまくいった作業でも、少し条件が変わると失敗することがあります。新しい種類の仕事に広げるたびに、最初の数週間は人が確認する期間を設けると安心です。

背景

同じ番組には2023年3月にも出演しています（1回目）。2024年12月の「事前学習は終わる」という発言（NeurIPS講演）を、さらに詳しく語った回といえます。

出典：Dwarkesh Podcast「Ilya Sutskever — We're moving from the age of scaling to the age of research」（2025年11月25日、番組公式ページの書き起こし）