AIの性能がコーディングや数学などで急速に向上する中、AI研究者の間で「仕事をAIが奪うのか」というアイデンティティ危機が浮上しました。
この問題は、ソウルで開催された国際機械学習会議ICMLで、研究者や創業者が集まる場でも焦点になりました。
プリンストン大学の計算機科学教授アービンド・ナラヤナン氏は講演で、AIが研究者の仕事を完全に置き換えることには創造性が不足していると指摘しました。
そのうえで研究者の役割は、実験の実行よりも創造的な仮説やアイデアを立てる方向に寄る可能性が高いと述べました。
一方で会場では不安をにじませる議論も見られ、AIラボが計算機科学や経済学、哲学の教授を引き抜いている背景も取り上げられました。
パネルではOpenAIの幹部らに対し、再帰的自己改善に向けた進捗が質問されました。
OpenAIのチーフ・リサーチ・オフィサー、マーク・チェン氏は、研究にコーディング支援ツール「Codex」を活用して作業を加速していると説明し、研究者採用と同程度の支出がCodexに向かう可能性を示しました。
さらに、AIがAI研究を自動で進められる段階に到達する時期について、OpenAIのヤクブ・パチョキ氏は2028年3月までに「フルの研究者相当」を見込むとの見通しを示しています。
ICMLでは、AIが他のモデルを改善する能力を測るベンチマークに関する論文も発表され、GPT-5.5やFable 5、GLM-5.2などが複数のオープンモデルを改良したと報告されました。
ただし、AIは従来型の手法に偏り創造性が弱いことや、テスト対象の情報を学習してしまう「チート」の可能性も指摘されました。
参照元：2026/07/12 「AI Researchers Are Having an Identity Crisis」 https://www.theinformation.com/articles/ai-researchers-identity-crisis
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