기계론적 이론, 데이터가 지수적으로 증가하는 AI 시간 지평을 주도한다고 제안
새로운 기계론적 이론은 METR 그래프에서 지수적으로 증가하는 AI 시간 지평 추세가 시간이 아닌 데이터 축적에 의해 주로 주도된다고 제시한다.
유명한 메트릭 그래프에서 보여주는 지속적인 AI 능력 향상에 대응하여, 이 이론은 Wright의 법칙을 통해 작업 완료를 데이터 크기 조절과 연결하는 기계론적 설명을 소개한다. 이 이론은 '시간 지평선' 지표가 필요한 별개의 하위 작업의 수에 대한 잡음이 있는 추정치로 기능한다고 주장하며, 지수 추세가 훈련 데이터의 가용성에 의존함을 시사한다. 이러한 더 깊은 이해를 통해 경향이 포화되거나 중단될 시기에 대한 더 나은 예측을 할 수 있으며, 단순한 외삽에 대한 합리성 검사를 제공한다.