自己改善するAI

Googleの研究者が、自律的に改善するAIエージェントによるテストの暗記を抑え、未知のベンチマークのスコアを高めながら実行時のトークン使用量を削減するRRSIを提案した。

Google DeepMindのDream-RSIは、AIエージェントが過去の検索実行を再利用して探索を調整し、基盤モデルを変えずに高コストな試行回数を削減できるようにする。

Anthropicの研究者ジェイコブ・コクソンは、自己改善型AIへの懸念から辞任し、最先端ラボに開発の減速と安全協定の交渉を呼びかけた。

Deep Cogitoは、自己改善型AIモデルの推進と企業向けモデル学習の拡大のために4,300万ドルを調達したが、資金調達の詳細は依然として限られている。

Mirendilは、自己改善AI研究のための計算資源拡大に向け、1億ドル超の複数年Google Cloud契約を締結したと述べている。

Recursive SuperintelligenceはAWSの計算資源に4億1000万ドルの契約を結び、自己改善型AIスタートアップが人員よりもインフラへ資本を移している実態を示した。

OpenAIは、GPT-5.6 Solが小型モデルLunaを疎なプロンプトから後学習したと述べており、これはより自動化されたAI研究ワークフローに向けた注目すべき一歩です。

Fortuneは、自己改善型AIシステムが重大な社会的リスクを生み出す可能性があるというAnthropicの警告を報じている。

Metaの新しいハイパーエージェント・フレームワークにより、AIシステムは人間の介入なしに自らのロジックを書き換え、プログラミング以外のタスクへと拡張できる。

シリコンバレーは再帰的な自己改善という夢に資金を注ぎ込んでおり、元Googleの研究者が設立したスタートアップRicursive Intelligenceは、自ら改善できるAIを構築するために40億ドルの評価額に達した。