産業爆発と技術爆発は互いを加速し得る

bioshokは、AGIの後に起こり得る技術爆発と産業爆発を、それぞれ異なるメカニズムで進みながら、互いをさらに加速させ得る二つの現象として捉えている。技術爆発では、AIによって研究開発に投入できる知的労働力が大幅に増え、従来なら長期間を要した科学技術の進歩が短期間で達成される。産業爆発では、ロボットがより多くのロボットを作る自己複製によって、物理的な産業基盤が急速に拡大する。著者の中心的な見方は、この二つが独立に進むだけでなく、互いをさらに加速させることで変化の速度をいっそう高め得るというものである。 AGIがもたらす産業・技術爆発

技術爆発についてbioshokは、現在の研究速度は人間の認知速度や制度上の摩擦に大きく制約されており、科学技術が進歩し得る物理的な速度の上限との間には大きな隔たりがあると考える。そのうえで、AGIによって研究努力量を大幅に増やせるなら、研究投入量に対する収穫逓減を考慮しても、半内生的な成長モデルでは数百年分に相当する技術進歩を10年程度で達成できる可能性がある、と論じている。これは断定的な予測ではなく、研究努力量を急増させた場合にどれほど進歩が加速し得るかという条件付きの見通しである。 AGIがもたらす産業・技術爆発

産業爆発については、ロボットによる自己複製が物理法則によって禁じられていないことと、製造業では累積生産量が倍増するたびにコストが一定割合で低下するという経験則（経験曲線）を組み合わせて説明する。自己複製ロボットの生産量が増えるほどコストが下がり、そのコスト低下によってさらに速い増産が可能になるなら、当初は1年だった倍増時間が数か月、数週間、数日へと短くなる正のフィードバックが生じ得る、という考え方である。 AGIがもたらす産業・技術爆発

記事は、技術爆発と産業爆発が互いを加速し合うと述べる一方、その相互作用自体を独立した定量モデルとして示しているわけではない。技術爆発については研究努力量の増加、産業爆発については自己複製と経験曲線という、それぞれの加速メカニズムを示している。したがって、相互加速はシナリオとして提示されているが、その具体的な速度や最終的な規模まで断定しているわけではない。記事では、起こり得る速度だけでなく、反論や物理的な上限についても検討している。 AGIがもたらす産業・技術爆発

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