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Big World Hypothesis（大きな世界仮説）とは？サットンが合成データを「大きな間違い」と切る理由

強化学習の創始者でチューリング賞受賞者のリチャード・サットンが、大手AIラボが頼る合成データによるスケーリングを「大きな間違い」と一蹴しました。根拠は、教え子クラム・ジャベードらが定式化した「Big World Hypothesis」——現実世界は無限に複雑で、どんなシミュレータもその「顕微鏡的な」一部でしかない、という主張です。