AIの学習速度、3カ月で2倍に　新指標

何が起きたか

Bytedance Seedの研究者らが、AIが複数回の試行でタスクを改善する度合いを測るベンチマーク「EdgeBench」を開発した。134のタスクで構成され、各タスクは平均57.2時間の専門家による作業を必要とし、0%から100%のルーブリックで採点される。

なぜ重要か

研究者らによると、この測定法ではAIのタスク学習速度は3カ月ごとに2倍になり、年間で約16倍に向上する可能性がある。データ分析、数学の証明、ビデオゲームなど幅広い領域で能力が急成長することを示唆する一方、明確な報酬シグナルのないタスクでの性能は測れない。国内のAI開発企業は、学習効率の加速に伴う自律エージェントのリスク管理を迫られる可能性がある。

注目点

反復して改善する能力は再帰的自己改善（RSI）に有用で、AI開発を加速させ、人間の制御を外す可能性がある。AIエージェントはすでに数週間にわたる反復に依存した自律的なサイバー攻撃を開始しており、是正には最大1億ドルの費用がかかる可能性がある。