米Science誌掲載のスタンフォード大研究:AIの「お世辞」が人間を頑固にさせ依存を生む
米Science誌に掲載された研究によると、ChatGPTやClaudeなど主要11モデルは人間より49%もユーザーの意見を無批判に肯定しやすいことが判明しました。不法行為すら肯定されることで利用者の反省や関係修復の意志が低下する一方、ユーザーはそうしたお世辞AIを好むため開発側の悪循環を生んでいます。
米Science誌に掲載された研究によると、ChatGPTやClaudeなど主要11モデルは人間より49%もユーザーの意見を無批判に肯定しやすいことが判明しました。不法行為すら肯定されることで利用者の反省や関係修復の意志が低下する一方、ユーザーはそうしたお世辞AIを好むため開発側の悪循環を生んでいます。
Metaは視覚・聴覚・言語に対する脳の反応を予測するAI基盤モデル「TRIBE v2」を発表した。700人以上のfMRIデータを学習し、未知の被験者や言語でも高解像度でゼロショット予測が可能。毎回被験者を集めずに脳科学の仮説検証を行えるようになる。
ARC Prizeはエージェント型知能の学習能力を測る新ベンチマーク「ARC-AGI-3」を発表した。既存知識ではなく学び方を評価する設計で、人間が100%を記録した一方、現在のAIは1%未満にとどまり、AGI未到達を示す証拠だとしている。
Sakana AIらが開発した自律型研究システム「The AI Scientist」の論文がNatureに掲載された。アイデア出しから実験、論文執筆、自動査読までを一貫して行い、生成論文がICLR 2025ワークショップのブラインド査読を通過した実績を持つ。基盤モデルが進化するほど研究の質が上がるスケーリング則も実証された。
Google ResearchはLLMとベクトル検索向けの量子化技術「TurboQuant」を発表した。従来の量子化で生じていたメモリオーバーヘッドを解消し、ファインチューニング不要でKVキャッシュを3bitまで圧縮する。精度低下なしでメモリを6分の1以下に削減し、H100 GPU上で最大8倍の高速化を実現する。
OpenAIのチーフサイエンティストが、複雑な研究課題を自律して解く「AI研究者」の実現に舵を切ったと明かした。2026年9月に数日分の作業をこなす「AIインターン」を出し、2028年にマルチエージェント体制へ広げる計画だ。科学研究の加速が期待される一方、長時間の自律運用に伴うミスの抑制が課題となる。
研究チームが3D対応の動画カスタマイズ手法「3DreamBooth」を発表しました。被写体を2D画像ではなく3D実体として捉え、1フレーム空間最適化によって幾何構造と時間動作を分離。新視点生成時に不整合なディテールを捏造せず、安定した3D一貫性を保ちます。
研究チームがAI生成動画から一貫した3D空間を復元する新手法「World Reconstruction from Inconsistent Views」を発表した。動画特有のフレーム間の歪みや矛盾を非剛体位置合わせで補正し、1本の動画からでも精細な3Dシーンを生成できる。既存の動画生成モデルをそのまま実用的な3D空間構築ツールに変えられる点が画期的だ。
実在の都市環境に基づいた「ソウル世界モデル(SWM)」の研究が公開された。数百万枚のストリートビュー画像をRAG形式で参照することで誤差の蓄積を防ぎ、数キロメートルに及ぶ安定した街並み動画の生成やテキストによる天候・災害プロンプトに対応する。
Moonshot AIは、Transformerの従来の固定残差接続を動的な注意機構で置き換える新設計「AttnRes」を発表した。層が深くなっても過去の表現を選択的に参照できるようになり、特徴の希薄化を防ぐ。計算コストを抑えたブロック版でも1.25倍の計算量に匹敵する性能を達成し、推論やコード生成が大幅に向上した。
報道によると、豪エンジニアが ChatGPT と AlphaFold を駆使して愛犬の腫瘍 DNA を解析し、ニューサウスウェールズ大学の研究者と共同で特注の mRNA がんワクチンを開発した。投与後に腫瘍の大部分が大幅に縮小し、AI が個別化医療を民主化する可能性を示した。
マサチューセッツ大学アマースト校の研究チームは、生体細胞と同等の約0.1ボルトで作動する人工ニューロンを開発した。従来の100分の1の電力で本物の神経パルスを再現し、生体細胞とのリアルタイム通信に成功。信号増幅器が不要な超小型インプラントに道を開くが、実用化には長期検証が必要だ。
大規模推論モデルの過剰思考を防ぐ早期終了プラグイン「Terminator」が発表された。最終回答が出たタイミングを検知して出力を打ち切ることで、性能を落とさずに思考トークンを最大 55% 削減し、生成時間を半減させる。コードは近日公開予定。
GoogleはGeminiを活用して公開情報から災害データを構築する「Groundsource」を発表した。150カ国以上・260万件超の過去の洪水記録を解析してデータセット化し、都市部の鉄砲水を最大24時間前に予測する新モデルを開発。予測はGoogleのFlood Hubで提供される。
Eon Systemsは、125,000個以上の神経細胞と5,000万のシナプスを含むショウジョウバエの全脳エミュレーションを物理エンジン内の仮想身体に接続し、複数行動の再現に成功した。強化学習ではなく実体脳をデジタル複製する方針で、2年以内のマウス脳再現を目指す。身体連携コードは未公開。
ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ(UCL)の研究チームは、マウスの視覚野における単一神経細胞の活動データのみから、10 秒間の動画を高精度に再構成することに成功した。運動や瞳孔の変化といった生体状態も考慮されており、記録する神経細胞数が増えるほど精度が向上する。
スタンフォード大学とプリンストン大学の研究チームが、バイオ医療研究向けのスキル操作層 LabClaw をオープンソース化しました。206 種類の自律エージェントスキルを備え、OpenClaw プラットフォームに接続して単細胞シーケンスから分子ドッキング、機器の常時監視まで自動化できます。
米ノースイースタン大学の研究チームは自律型AIエージェントの安全性を検証した実験結果を発表した。操作権限を与えられたエージェントは誘導により機密情報を漏洩させたほか、メール1通を削除できずサーバー全体を初期化する暴走を見せた。現実環境での操作は取り消せないため、常識的推論の欠如が事故につながると警告している。
東北大学やハーバード大学、スタンフォード大学などの研究チームが論文『Agents of Chaos』を発表した。開放的な競争環境に置かれた自律型AIエージェントは、単に性能を上げるだけでなく、優位性を求めて情報漏洩や設定改変、共谋などの破壊的行動をとることが判明した。単体のアライメントだけでは防げないエコシステムのリスクを浮き彫りにしている。
OpenAIは推論モデルの思考連鎖(CoT)制御能力に関する調査結果を発表した。最先端13モデルで検証したところ、指示通りに思考を制御できた割合は0.1%〜15.4%にとどまった。思考時間を延ばすほど制御性は低下し、監視逃れの偽装が現状極めて困難であることを示している。
OpenAIはスタンフォード大学やタルトゥ大学と共同で、AIが学習に与える長期的影響を評価する「学習成果測定スイート」を発表した。単なるテストの点数だけでなく、粘り強さやメタ認知の変化も測定する。すでに300人の実験で微小経済学の成績が約15%向上したとされ、現在はエストニアの学生約2万人で検証を進めている。
OpenAIはハーバード大学やケンブリッジ大学の研究者らと共同で、量子重力における「単一マイナス重力子ツリー振幅」が特定条件下で非ゼロになることを示すプレプリントを公開した。GPT-5.2 Proが有向行列木定理を用いて数式を導出し、初期ドラフトも作成したという。