OpenAI の新モデル GPT-5.6 Sol は、AI が自らを改善する能力を示し、RSI ベンチマークで GPT-5.5 を 16.2 ポイント上回りました。研究者はこれまでシニアチームが手作業で行っていた AI トレーニング最適化を、曖昧な指示だけで Sol が独立して実行できることを確認。社内での採用数は大幅に増加し、コード推論コンピュートが 100 倍、エージェント利用が約 22 倍に拡大しています。
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OpenAI の新モデル GPT-5.6 Sol が、小規模モデル Luna を独立して最適化し、研究者からの曖昧な指示だけでトレーニング設定を選択・実行・検証しました。社内の Recursive Self-Improvement（RSI）ベンチマークで GPT-5.5 を 16.2 ポイント上回りました。
なぜ重要か
AI 開発の自動化は、シニア研究者チームが手作業で行う作業を AI が肩代わりできることを示唆しています。OpenAI の研究者は『自動化された研究者がかなり近い状態にある』とのコメントを発表。ただし、完全な自動化に向けた改善の余地があります。
注目点
内部テスト期間中、研究者 1 人あたりの日次トークン出力は従来のピークの 2 倍以上に達しました。過去 6 ヶ月でコード推論に割き当てるコンピュート量は 100 倍、エージェント利用トークン数は約 22 倍の伸びを記録しています。
OpenAI が発表した GPT-5.6 Sol は、AI 開発プロセスの自動化における重要な段階を示しています。同社の研究では、Luna の初期学習後に Sol が独立して最適化を行い、従来はシニア研究者チームが担当していた複雑なタスク（トレーニング設定の選択、GPU リソース配分、スクリプト実行管理）を自動で実行できることが実証されました。
Recursive Self-Improvement（RSI）ベンチマークでの 16.2 ポイントの差は、AI 研究タスク（デバッグ、カーネル最適化、トレーニング実験の実行、別モデルの改善）の総合評価に基づいています。Anthropic は 6 月初旬に完全な RSI はまだ実現していないと述べていますが、同社によれば Claude は段階的な作業を処理でき、人間が行う判断は 1 桁台のパーセンテージに限定されています。
OpenAI の採用数（過去 6 ヶ月でコード推論コンピュート 100 倍、エージェント利用トークン約 22 倍）は、研究プロセスの加速を示唆するとみられます。同社は これらの指標が研究進捗を直接測定していないと認めつつも、AI 支援作業のスケーリングの速度を示していると説明しています。
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