第2章：技術的飽和とスケーリング限界
2.1 スケーリング法則とその黄金時代
AIの技術的進展を支えてきたのは、いわゆる"スケーリング法則"である。これは、モデルのパラメータ数、学習データ量、計算資源を増加させれば、予測性能がほぼ対数的に向上するという経験則である。OpenAIやDeepMind、Anthropicなどの研究では、このスケーリング則がTransformerベースのモデルにおいて顕著に成立し、性能の向上が一定の規則性に従うことが示された。
こうした法則は、GPT-2からGPT-4に至るモデル進化を支える理論的支柱であり、資本と技術が結託した「演算量の暴力」が知能の代替を可能にするという希望を抱かせた。しかし、この希望には、深刻な限界が伴う。
2.2 飽和の兆候：収穫逓減と非効率の増大
スケーリングの継続は、必ずしも無限ではない。2024年時点において、多くの研究者が指摘するのは、性能の向上が徐々に逓減し始め、計算資源の投入に対して成果が鈍化しているという現実である。つまり、「千億単位のパラメータモデル」が「兆単位のモデル」になっても、人間との知能差を構造的に突破する兆しは見えていない。
また、巨大化したモデルは以下のような問題を抱えている：
推論の透明性が低下し、ブラックボックス性が増す
エネルギー消費・環境負荷が急増
社会的・経済的集中（少数企業による独占）
これらの構造的制約は、技術的な飽和点が近づいていることを示唆している。
2.3 構造的限界としての「非意味知能」
スケーリングによる性能向上がもたらすのは、あくまで「統計的正確さ」の向上であり、知能そのものの構造的深化ではない。現行のLLMは「意味」や「意図」を持たず、あくまで与えられたデータ分布の中で最尤推定的に応答を返すだけである。
このようなモデルには以下の限界がある：
自己目的的な行動原理（内発的価値）の欠如
文脈を超えた記号的連続性の欠如
世界モデルにおける因果・倫理の埋め込みが不可能
これらは、知能を「意味を構成しうる存在」として捉える上で、致命的な欠落である。本章は、スケーリング戦略の終焉が単なる計算上の問題ではなく、知能概念そのものの誤認である可能性を提起するものである。
