Julian Schrittwieser (Antrópico): - A discussão sobre a bolha de IA em X é "muito divorciada" do que está acontecendo nos laboratórios de fronteira. "Nos laboratórios de fronteira, não estamos vendo nenhuma desaceleração do progresso." - A IA terá um "enorme impacto econômico". As projeções de receita para OpenAI, Anthropic e Google são, na verdade, "bastante conservadoras". - Extrapolando coisas como dados METR, no próximo ano, os modelos poderão trabalhar por conta própria em uma ampla gama de tarefas. A duração da tarefa é importante, porque desbloqueia a capacidade de um humano supervisionar uma equipe de modelos, cada um dos quais trabalha de forma autônoma por horas a fio (em vez de ter que falar com um agente a cada 10 minutos para dar feedback). - "Extremamente provável" que a abordagem atual para treinar modelos de IA (pré-treinamento, RL) produza um sistema que possa funcionar em nível aproximadamente humano em basicamente todas as tarefas com as quais nos preocupamos em termos de produtividade. - Sobre o movimento 37: "Acho que está bem claro que esses modelos podem fazer coisas novas." AlphaCode e AlphaTensor "provaram que você pode descobrir novos programas e algoritmos". A IA já está "absolutamente descobrindo coisas novas" e "estamos apenas subindo na escala de quão impressionantes, quão interessantes são as coisas que ela é capaz de descobrir por conta própria". - "Altamente provável" que em algum momento do próximo ano tenhamos algumas descobertas que as pessoas concordam unanimemente que são superimpressionantes. - A IA será capaz de fazer por si só um avanço digno de um Prêmio Nobel em 2027 ou 2028. - Sobre a capacidade da IA de acelerar o desenvolvimento da IA: Um problema muito comum em muitos campos científicos é que se torna cada vez mais difícil fazer avanços à medida que o campo avança (ou seja, 100 anos atrás, um único cientista poderia descobrir o primeiro antibiótico por acidente, enquanto agora são necessários bilhões de dólares para descobrir um novo medicamento). O mesmo pode acontecer com a pesquisa de IA - embora a IA torne a pesquisa de nova IA mais produtiva, pode não haver uma explosão devido a novos avanços se tornando cada vez mais difíceis de encontrar.