OpenAIとAnthropicにおける再帰的自己改善(RSI) · 第7節(全9節)
7. 評決、基準率、そして評価を変えうるもの
7.1 段階ごとの評決
| 段階 | 評決 | 根拠 |
|---|---|---|
| 1. ラボにおけるAI支援コーディング | 普及については検証済みでほぼ飽和状態。生産性の倍率は未検証 | 2026年5月時点でAnthropicのマージ済みコードの>80%がClaudeによって書かれている。ただしAnthropic自身が、コード行数は真の利得を過大に示すと注記している [Anthropic Institute, 2026]。OpenAIとGoogleでは日常のR&DにAIが組み込まれている [METR, 2026b]。唯一のRCTでは、2025年初頭のツールを使った経験豊富な開発者が、自分では20%速くなったと信じながら実際には19%遅くなっていた [METR, 2025a]。追試実験は選択効果の問題から再設計された [METR, 2026d]。[confidence: high on adoption; low-medium on the size of the gain] |
| 2. 自律的な数時間規模のエンジニアリング | 信頼度50%で1〜16時間の範囲において検証済み。ただし計測器は劣化しつつある | 信頼度80%ではおよそ一桁低い水準にとどまる(Opus 4.6では50%タイムホライズンが719分であるのに対し70分)。METRは現行のスイートでは16時間を超える計測は信頼できないと述べており、検出された不正行為は成功した8時間超の実行の少なくとも16%を汚染していた [METR, 2026a; METR, 2026b; METR, 2026f]。[confidence: high] |
| 3. 実際の利得をもたらす自律的な新規研究 | 厳密な検証器が存在する狭い領域では検証済み。オープンエンドな研究については反証済み | カーネル、スケジューリングのヒューリスティクス、行列乗算、設定の適応 [Google DeepMind, 2025/2026; OpenAI, 2026b]。6日間と約$3,000の計算資源を与えられたフロンティアのエージェントは、未発表のNeurIPS 2026投稿論文2本のエンジニアリング部分を完了したが、研究部分には失敗した。両論文とも元の著者らによって却下された [Kirgis et al., 2026]。[confidence: high — labs and independent evaluators agree on the split] |
| 4. 次のサイクルを短縮する閉ループ | 実証されておらず、主張もされていない | OpenAIのAI Self-ImprovementカテゴリーでHighと評価されたモデルは存在しない [OpenAI, 2026a]。METRはGPT-5.6 Solについて「完全に自動化されたAI R&Dを可能にするものではない」と結論づけた [METR, 2026c]。Anthropicの自動化AI R&Dの閾値は、超えたと宣言されていない [Anthropic, 2026a]。[confidence: high] |
| 5. 持続的な超指数関数的成長、人間はループの外 | 実証されておらず、誰も主張していない | いかなるラボも主張していない。明示的な決着条件を持つ唯一の予測市場は「2026年半ばまでの再帰的自己改善(RSI)」を5%と値付けしている(2026年8月23日に再取得。ボラティリティについてはセクション3.5の注記を参照) [Manifold, 2026]。[confidence: high] |
7.2 専門家の意見対立の構造
Severin FieldがOpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、Princeton、UC Berkeley、Stanfordの研究者25名に行ったインタビュー(2025年8月から9月に実施、2026年8月13日に公開)は、入手可能な最良の見取り図である [Field, 2026]。構造を示す数字は三つある。25名中20名がAI R&Dの自動化をAIシステムがもたらす最も深刻で緊急なリスクの一つに挙げた。軌道について言及した21名のうち12名は、AIが人間の研究者の労働に匹敵するまでスケーリングの傾向が続くと予想した。16名は正のフィードバックループそのものについて懐疑を表明した。専門家は概ね能力面での同等化を予想しつつ、ループには疑いを持っており、この分裂は段階3と段階4の区別にそのまま対応する。懐疑派は、パラダイムを転換する突破口には記憶、創造性、真の新規性が必要であり、スケーリングはそれらをまだもたらしていないと論じる。肯定派はMETRのタイムホライズンの傾向を指す。(Fieldはまた、25名中17名が高性能モデルが内部に留め置かれることに懸念を表明したことも見出した [Field, 2026]。)
Fieldは、企業の研究者が学術研究者より強気である理由を説明する三つの要因を挙げる。選択効果(肯定派は資金豊富なラボに引き寄せられる)、進歩への近さ、そして誇張の誘因である [Field, 2026]。ラボの声明を読む際には、この三つすべてが当てはまる。
7.3 2026年8月時点の予測の分布
| 出典 | 予測 | 日付 | 典拠 |
|---|---|---|---|
| Jack Clark (Anthropic) | 2028年末までにRSIの確率60%。早ければ2027年に約30%(2027年の数字は二次情報) | 2026年5月4日 | 60%については一次情報: Xの投稿 [Clark, 2026, https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886]。2026年5月7日のAxiosインタビュー |
| Anthropic Frontier Safety Roadmap | 研究の自動化は「早ければ2027年初頭にも、もっともらしい」(全文はセクション2.2) | 2026年7月10日 | 一次情報 [Anthropic, 2026b]。安全対策の計画文書であり、予測ではない |
| OpenAI (Altman/Pachocki) | リサーチインターンの目標は2026年9月。自動化された研究者は2028年 | 2025年10月28日 | TechCrunch経由のライブ配信 [TechCrunch, 2025] |
| Jared Kaplan (Anthropic) | AIに自らを訓練させるかどうかを人類は「2027年から2030年の間に」決める | 2025年12月2日 | Guardianのインタビュー。流布している「早ければ1年以内」という発言には一次情報がない |
| Kokotajlo | 超人的コーダーの中央値は2029年末から2030年初頭頃。AGI(TED-AI)の中央値は2030年12月 | 2026年1月27日 | 一次情報 [Lifland, Kokotajlo & Halstead, 2026] |
| Lifland | TED-AIの中央値は2035年 | 2026年1月27日 | 一次情報 [same] |
| Cotra | 2026年末までにAI R&Dの完全自動化が10%。METRタイムホライズンの中央値は24時間 | 2026年1月14日 | 一次情報 [Cotra, 2026]。2026年3月5日までに、自身のSWE予測はすでに「はるかに保守的すぎたと感じられる」と述べた |
| METRパイロット調査(AI専門家) | 6年分の進歩が2年に圧縮される確率20% | 2025年8月 | [METR, 2025d]。パイロット調査であり「示唆的な証拠にすぎない」 [confidence: medium — pilot figures not independently reconfirmed] |
| METRパイロット調査(超予測者) | 同じ質問に対して8% | 2025年8月 | [METR, 2025d] |
| Manifold市場 | 2026年半ばまでのRSIは5%(2026年8月23日に再取得。ボラティリティについてはセクション3.5の注記を参照) | 2026年8月 | [Manifold, 2026] |
| Metaculusコミュニティ | 2029年までにAGIが25%。2033年までに50% | 2026年2月 | 二次情報 [confidence: medium] |
この表の誰一人として、2026年12月から2027年3月の間にRSIが実現するとは予測していない。最も近い拠り所はFrontier Safety Roadmapの「2027年初頭」であるが、その本文自体が「完全に自動化する」と「劇的に加速する」を切り分け、双方を予測ではなく安全対策のための計画上の前提として位置づけている。短いタイムラインを主張する文書として最も影響力のあるAI 2027の著者らは、2026年12月から2027年3月という主張が流布している間に、自らの中央値を3年から4年後ろにずらした [Lifland, Kokotajlo & Halstead, 2026]。[confidence: high]
7.4 基準率
関連する基準率は三種類ある。
専門家への集計調査は信頼性が低く、変動が大きい。Grace et al.の2023年調査(N=2,778)は高水準の機械知能が50%の確率で実現する時期を2047年とし、これは前年の中央値より13年早い。また「労働の完全自動化」と「ほとんどの人間の職業を典型的な人間と同等以上にこなす」という言い換えの違いだけで中央値は69年以上動いた [Grace et al., 2024, arXiv:2401.02843]。1年で13年、言い換えで69年振れる計測器は、何の時期も特定できない。
短期のベンチマーク予測は良好であった。Epoch AIによる2025年予測の振り返りでは、RE-Bench(予測1.1に対し実績1.13)とFrontierMath(40%に対し40.7%)でほぼ正確、SWE-Bench Verifiedではわずかな過大予測であった一方、現実世界の数量は大きく外した。フロンティアラボの収益は予測$16 billionに対し実績$30.4 billion、世論の懸念はおよそ3.2倍過大に見積もられた [Epoch AI, 2026a]。パターンは明確である。予測者は1年のホライズンでベンチマークの数値はよく当てるが、能力が世界で何を意味するかの予測は下手である。「2027年3月までにRSI」は完全に後者の型の主張であり、ベンチマークの数値ではなく能力の意味についての主張である。
ラボが発表するマイルストーンの期日に関する基準率は、短いながらも示唆に富み、その最初の実地試験は係争中の期間の中に落ちる。OpenAIの2026年9月のリサーチインターン目標が最初に期限を迎える。2026年8月時点でそのような製品は出荷されていない。OpenAIはSol/Lunaのポストトレーニングの一件を、ある一つの側面で目標を超えた証拠として指す [The Deep View, 2026]。これは再定義によって達成が宣言されるマイルストーンの典型的な形であり、2027年3月まで注視すべきパターンである。RSIの到来ではなく、「RSI」がすでに達成済みの何かへと下方に再定義されることを注視せよ。[confidence: high]
7.5 意見対立の大半は定義の問題である
観察された事実については、ほぼすべての関係者が一致している。フロンティアラボではコードの大半をAIが書いている。タイムホライズンは急速に伸びている。エージェントは数週間規模の検証可能な再実装タスクを完了する。エージェントはまだ研究課題を選んだり判断したりできない。計算資源、電力、調整は依然として現実の制約である。対立しているのは、この言葉がどの段階を指すべきかである。Anthropicは「再帰的自己改善」を、まだ到達していないとする閾値に対して使う。メディア報道はそれをコードの80%という統計に対して使う。OpenAIのPreparedness Frameworkは「自己改善」を閉ループより数段階下の階層に適用する。学術文献はそれを有界な形とオープンエンドな形に分ける [Chen, Wang & Qu, 2026]。「ラボはRSIが間近だと言っている」という報道は、通常、ラボがその語句を使ったという報道である。
7.6 この評価を変えるもの
診断上の価値のおおよその順に、次の五つの観察があれば懐疑的な評決は動く。
- OpenAIがいずれかのモデルをAI Self-ImprovementでHighと評価すること、またはAnthropicが自動化AI R&Dの閾値を超えたと宣言すること(RSP v3.4。加速の要件による宣言は段階4の証拠であり、代替の要件による宣言は段階3の証拠である。バージョン1.16で追加)。
- METRが、その範囲で信頼できると自ら認証した計測器において、50%タイムホライズン40時間超と80%タイムホライズン8時間超を公表すること。
- Kirgis et al.の再現実験で、エージェントがトップ会議に採択される研究を生み出すこと。
- AIが発見した効率改善が計算資源の制約を緩和する速度で複利的に積み上がることを示す、公表された一連の結果。
- 世代交代にあたるモデル改良が2024年の実時間の5分の1で完了し、それが数か月にわたって持続すること。これはOpenAI自身のCriticalの試験である [OpenAI, 2025]。
逆に、次の四つの観察は計測に関する悲観論を裏づける。50%と80%のタイムホライズンの差の拡大が続くこと。検出される不正行為の割合の増加が続くこと。最も高性能なモデルが内部専用の配備へさらに移ること(Fieldのインタビュー対象者の大半が予想する結果)。そしてマイルストーンの再定義がさらに続くこと。2026年9月のリサーチインターン目標はその最初の実地試験である。
7.7 評決
OpenAIとAnthropicが2026年12月から2027年3月の間に再帰的自己改善に到達するという主張は、述べられている形では信用に値しない。それは実在する傾向線を計測器の範囲を超えて外挿し、出典のいずれも用いていない定義に結びつけ、出典のいずれも挙げていない期間に日付を置いたものである。[confidence: high] この一文には正直な但し書きを一つ添えるべきである。記録に残る最も強い拠り所であるAnthropicのFrontier Safety Roadmapは、AIシステムが一流の研究チームの仕事を「完全に自動化するか、あるいはその他の形で劇的に加速する」ことが「早ければ2027年初頭にも」もっともらしいとしている(セクション2.2) [Anthropic, 2026b]。
2027年に始まるAI R&Dの劇的な加速は、ラボ自身の計画文書上、現実の可能性である。2027年3月までのRSIは、彼らが書いたいかなるものにも支持されていない。[2026年9月の補遺、バージョン1.8:第8節参照。日付は依然として支持されていない。方向、すなわちRSIを目指す研究、OpenAIのチーフサイエンティストがそこまで持続すると予期する速度、両研究所が後退していると言う監視、そしてどちらの研究所も十分と呼ばない計画は、今や研究所自身が述べている。要旨は両方を反映している。]