じゃけえ、SakanaAIがまず最初の論文で示した一つの命題は、「簡単に評価できるものなら簡単に最適化できる」って事で、次の論文で示した命題は「簡単に評価できるものならAIに試行錯誤させれる」って事。AIに損失関数を書かせたのはそれが簡単に評価できるものだから。つまりここに金脈を見出すとしたら、世の中には簡単に評価できる割に試行錯誤を面倒くさがって詰められてない分野が残ってますよね？というね。さらに言うと生成AIの進歩によって面倒くさかった評価が簡単になった分野もある。例えばYoutube動画をAIと協力して試行錯誤するにはイテレーションのたびにAIが示すアイデア通りに人間が動画作って投稿して再生数の成り行きを確認する手間がかかってダルい。一方で、DreamMachine以降はAIが自分で動画作れるから自分で勝手に動画作ってアップして再生数観て次のアイデア考えて…って全自動イテレーション回せるかもしれない