MIT 複雑な科学問題をAIが15ドルで解決と発表

MIT FutureTechの研究は、これまで捉えにくかった変化を数字で示した。AIの理論的推論がどれだけ速く進歩しているか、そしてそれがいくらで済むかという変化だ。2024年12月から2026年4月までに公開されたOpenAIの6世代のモデルに同一の問題を出し、元の論文とインターネットを遮断した。検索力ではなく推論力を試す設定である。満点は254問中7問から88問に増え、満点解答の計算コストは約170ドルから15ドルへおよそ11分の1に下がった。

著者のGabriel Manso氏、Claudio Mayrink Verdun氏、Neil Thompson氏は、誰が問いを立てる余裕を持つかという観点でこの結果を位置づける。コスト低下により、従来の専門分野の外で働く科学者も高度な理論的手法を使えるようになり、これまで手が出せなかった問いに取り組む価値が生まれる可能性がある。改善は一つの分野にとどまらず、7分野すべてで進んだ。

論文は、この結果が示さないものにも注意を払う。もっともらしい理論的解答を出すことは、新たな科学的知見を確立することと同じではない。採点は主にAIに依存し、独立した数学的レビューは限定的だった。コストの数字には人件費と検証作業が含まれていない。研究者らは、推論が安くなるにつれ、価値ある問いの特定、結果の検証、既存知見への位置づけが進歩を制約する要因として強まると示唆する。研究の進む速さだけでなく、研究の組織の仕方も変わるということだ。