AIは「面白い研究」を選べる

この論文は、Schwartz氏が所有・管理し、Anthropicが自社製品ではないと明言するツールキットBootLoopsの構築経験に基づいている。素粒子物理学の散乱振幅から出発し、Claudeは既存の手法を共通の枠組みに移し、楕円関数を含む難解な積分へと拡張した。これにより、同じ方程式がしばしば現れる生態学、集団遺伝学、経済学、言語学へ物理学の手法を応用する道が開けた。生態学では、AIの計算が中立理論の予測より4.5倍速い変化という顕著な結果を生んだが、専門家は多くの生態学者は驚かないだろうと警告し、問いの再設定を促した。同様に集団遺伝学では初期結果が決定的でなかったため、同一染色体上の変異間の相関へ分析を広げ、1000 Genomes Projectの57億組の近接変異ペアを調べ、遺伝子変換の証拠を報告したとされる。経済学では、2026年9月のNBERワーキングペーパーが、主要5誌の4,452件の再現パッケージを調べ、3,460件で不整合を指摘し、496件では精度を保ちつつ計算時間を10分の1未満に短縮し、923件で拡張を作成したAIワークフローを報告した。Schwartz氏は3か月間で19人の共著者と18分野にわたる36本の原稿に取り組んだと報告する一方、Claudeが早々に勝利を宣言し、面白さを判断するのが苦手な傾向も指摘した。提唱された保護策、すなわち明確な合格基準、人間による確認、独立した検証、専門家による評価は、AIが処理量を増やすほど、人間の監督の設計がより重要になりこそすれ、軽くなるわけではないことを示している。