AI Futures Projectは、トップ級の人間研究者を上回る能力を持つ「超人的AI研究者」が2027年に登場する可能性が高いとの見方を示した。AIがAIの研究開発を後押しし、技術進歩のペースが従来想定より速まっていることが背景にある。

この見通しは、元OpenAI所属のガバナンス研究者であるダニエル・ココタイルロが参加する非営利研究団体AI Futures Projectが公表したもの。予測時期の前倒しには、米非営利AI評価機関METRの最新分析が影響した。

METRは11月5日、AnthropicにおけるAI活用が研究開発にどの程度寄与しているかを分析した報告書を公開した。調査期間は8月12日から10月29日までで、Anthropicの社内研究資料やモデル性能、従業員インタビューなどを基に検証した。

報告書によると、10月時点でAIモデルの特定タスクの遂行能力は、2024年3月から2025年10月までの伸びと比べて、改善ペースが約2倍に加速した。社内ベンチマークでも、モデル性能の改善速度は1.9倍に高まったという。METRは、この加速の相当部分が研究開発へのAI活用によるものだと分析した。

もっとも、現時点で研究開発がAIによって完全に自動化されているわけではない。研究チームは、現状のAIは人間研究者を支援する段階にとどまる一方、今後は自律的に研究を進める能力が急速に拡大する可能性があると説明している。

AI Futures Projectは、こうした結果を踏まえ、「超人的AI研究者」が2027年に登場する可能性が高いと予測した。ここでいう超人的AI研究者とは、トップ級の人間研究者の研究目標を理解し、コーディングを完全に自動化したうえで研究開発を遂行できるAIを指す。

ココタイルロはこれまで、こうしたAIが2029年以前に登場する確率を50％とみていたが、最新の研究結果を反映し、見通しを前倒しした。

同団体はあわせて、大半のホワイトカラー業務を自動化できるAIが2028年以前に登場する可能性を35〜65％と推計した。

こうした技術が現実のものとなれば、研究開発の生産性は大きく高まる一方で、大規模な雇用減少や消費の縮小、AI制御の失敗といったリスクが拡大する可能性があるとした。

そのうえで研究チームは、安全性が十分に確保されていない超人的AIの登場が想定より早まる場合、最先端AIの開発ペースを落とし、国際的な安全管理体制を整備すべきだと主張した。

ただ、今回の見通しは限られた研究資料と予測モデルに基づくものであり、実際の登場時期が実証されたわけではない。