Anthropicの共同創業者ジャック・クラーク氏は、個人ニュースレター「Import AI」で、AIによる再帰的自己改良（AIが自らAIを研究・改良する循環）が、以前の予想だった2028年より2027年に起きる可能性が高いと述べました。根拠として、P-Zero Researchのベンチマーク「TasteVal」を挙げました。同調査では、AIの「実験研究の勘」が2025年12月以降、およそ3カ月ごとに倍増していました。AIがAI研究をうまく進められれば、人間の支援をあまり受けずに自らを改良できる、というのが中心的な見立てです。

TasteValは、訓練データの準備やモデルの微調整など、実際のAI開発から選んだ8つの課題をAIに与えました。各課題につき少なくとも2人、OpenAI、Google DeepMind、NVIDIA、Microsoft Researchに所属する計24人の専門家と結果を比較しました。最も成績がよかったAnthropicのOpus 5.5は、人間の基準を上回り、1回の試行あたりの費用は専門家の平均のおよそ30分の1でした。

クラーク氏の見通しには、創造性を感じさせる最近のAI数学の進展も反映されています。以前の論考「AI Systems Are About To Start Building Themselves」では、AIがどれほど速く自らを改良できるかを左右する要素として創造性を挙げました。今年の初めには、AIはまだ大きな形で創造性を示していないと述べていましたが、現在は数学の成果とTasteValの試験を見方を改めた主な理由にしています。

このベンチマークが測るのは、実験を選び結果を解釈するという研究の一部分であり、どの問題が重要かを選ぶ能力は対象外です。クラーク氏は、再帰的自己改良が起きる場合、AIの進歩は人間の研究者数だけに左右されなくなると述べました。再帰的自己改良とは、AI研究ができるAIがより優れたAIを作り、そのAIがさらに次のAIを作る循環を指します。

Anthropicの共同創業者ジャック・クラーク氏は、個人ニュースレター「Import AI」で、AIによる再帰的自己改良（AIが自らAIを研究・改良する循環）が、以前の予想だった2028年より2027年に起きる可能性が高いと述べました。根拠として、P-Zero Researchのベンチマーク「TasteVal」を挙げました。同調査では、AIの「実験研究の勘」が2025年12月以降、およそ3カ月ごとに倍増していました。AIがAI研究をうまく進められれば、人間の支援をあまり受けずに自らを改良できる、というのが中心的な見立てです。

TasteValは、訓練データの準備やモデルの微調整など、実際のAI開発から選んだ8つの課題をAIに与えました。各課題につき少なくとも2人、OpenAI、Google DeepMind、NVIDIA、Microsoft Researchに所属する計24人の専門家と結果を比較しました。最も成績がよかったAnthropicのOpus 5.5は、人間の基準を上回り、1回の試行あたりの費用は専門家の平均のおよそ30分の1でした。

クラーク氏の見通しには、創造性を感じさせる最近のAI数学の進展も反映されています。以前の論考「AI Systems Are About To Start Building Themselves」では、AIがどれほど速く自らを改良できるかを左右する要素として創造性を挙げました。今年の初めには、AIはまだ大きな形で創造性を示していないと述べていましたが、現在は数学の成果とTasteValの試験を見方を改めた主な理由にしています。

このベンチマークが測るのは、実験を選び結果を解釈するという研究の一部分であり、どの問題が重要かを選ぶ能力は対象外です。クラーク氏は、再帰的自己改良が起きる場合、AIの進歩は人間の研究者数だけに左右されなくなると述べました。再帰的自己改良とは、AI研究ができるAIがより優れたAIを作り、そのAIがさらに次のAIを作る循環を指します。