強化学習の第一人者であるリチャード・サットンは、5月19日に自身の「苦い教訓」を再確認することでAI開発の議論を再燃させました。サットンは、人間の知識に頼るのではなく、計算能力に支えられたスケーラブルな一般的手法に注力すべきだと主張しています。この立場は、現在の大規模モデルが依然として人間の知識に大きく依存していると主張するゲイリー・マーカスのようなAI専門家から批判を受けています。トーマス・G・ディッタリッヒも、AIの限界を特定するためには人間の認知構造を理解することが重要だと主張しています。この議論は、AIの進化における計算力と人間の入力のバランスに関する異なる見解を浮き彫りにしています。