Pour certains chercheurs, l'auto-amélioration récursive des IA pourrait provoquer une explosion de leurs capacités, et donc des risques. D'autres contestent ce scénario et jugent l'automatisation de la recherche tout à fait maîtrisable.
Le patron de Mistral, Arthur Mensch, a averti le 20 octobre que l'Europe devrait se contenter de « restes » si elle cessait de développer des modèles d'IA de pointe. S'appuyer sur des applications bâties sur des modèles américains ou chinois creuserait en outre son déficit commercial, selon lui.
Un nouveau banc d'essai de P-Zero Research évalue la capacité des modèles d'IA à concevoir et juger seuls des expériences. Les résultats progressent si vite que Jack Clark estime désormais qu'une IA capable de s'améliorer elle-même pourrait voir le jour d'ici 2027.
Dans Foreign Affairs, Niall Ferguson, Lisa Klaassen et Eric Schmidt décrivent les États-Unis et la Chine comme des empires de l'IA, le reste du monde étant réduit à la dépendance ; selon eux, la course se jouera sur la capacité de financement. Les entreprises américaines prévoient à elles seules plus de 600 milliards de dollars de dépenses en 2026, mais la dette, l'hostilité aux data centers et une éventuelle crise des puces autour de Taïwan pourraient freiner les deux puissances.
Sam Altman compte doter OpenAI de son propre robot humanoïde, dont une démonstration pourrait avoir lieu l'an prochain. Il se garde toutefois de promettre une commercialisation rapide.
Sam Altman a présenté à ses équipes trois scénarios possibles pour l'issue de la course mondiale à l'IA, qualifiant lui-même le troisième de « terrible ». Un scénario qui, relève 01net, ressemble fort à la trajectoire d'OpenAI.