2026-09-07

OpenAI、「自動化された研究インターン」の目標を達成したと発表

要闻

OpenAIは、AIシステムが「自動化リサーチインターン」の目標に到達し、人間の指示の下で熟練研究者なら数日を要する明確なタスクを遂行できると説明した。同社は2028年3月までに自動化AI研究者を開発する計画だ。

OpenAIはブログ「Research acceleration: The view inside OpenAI」で、「自動化リサーチインターン」という段階目標を達成したと発表し、自動化AI研究者の開発期限を2028年3月までに設定した。同社の説明によると、現在のシステムは人間の指示の下で範囲が明確な研究タスクを処理でき、同種の作業には熟練研究者でも通常数日を要する。開示された8月中旬時点で、社内研究チームにおけるプログラミングAgentの1日当たり推論コストは、API価格換算で中央値が600ドル超、第90パーセンタイルが7,000ドル超だった。1日8時間として計算すると、Agentの総稼働時間は人間の総労働時間の3.1倍に相当する。コード提出と実験実行のペースも上がり、8月のアクティブな実験担当者1人当たりの実験回数は、2025年1月の記録開始以来の最高値となった。

日常の研究でAgentが担う業務は、コード作成から技術的なトラブルシューティングや実験監視へ広がっている。公式によると、タスクの成功率も上昇しているが、高レベルの計画が出力に占める割合は依然としてごく小さい。OpenAIが示したそれ以前の6か月間では、Agentが完了に成功し、人間なら4～8時間を要すると見積もられたタスクのうち、半数超で少なくとも1回の人間による介入が発生した。OpenAIは、計算資源と自動化が難しい工程が引き続き研究を制約するため、利用量や成果指標の増加を研究全体の進捗が前年同期比で加速したことと直接同一視できないとしている。

原文を読む →

OpenAI、思考連鎖モニタリングの信頼性が低下、安全基準の策定が必要と指摘

要闻

OpenAI の首席科学者 Jakub Pachocki は、GPT‑6 Astra のアラインメント性能が GPT‑5.6 Sol を上回る一方、思考連鎖監視の信頼性は低下しているとし、外部機関の監督下で拘束力を持つ安全基準を提唱した。

OpenAI の首席科学者 Jakub Pachocki は『An Alien Mind』で、OpenAI が研究の重点を再帰的自己改善と自動アラインメントへ移し、アラインメント、監視、防御システムの研究を継続するとともに、必要に応じてモデル規模のさらなる拡大を自主的に停止すると表明した。現在の AI の進歩速度は再帰的自己改善の段階まで続く可能性が高く、その段階では AI が自らの研究開発に一層関与し、進展を推進するようになるとの見方を示した。また、安全を確保しながら最高速度での規模拡大を長期間維持できるほど、アラインメントと監視を進展させた研究機関は現時点で存在しないとした。

Pachocki の説明によると、GPT‑6 Astra のアラインメント性能は GPT‑5.6 Sol を上回るが、評価では思考連鎖監視の信頼性が低下しつつある。理由として、モデルの推論と外部とのやり取りが次第に一体化していること、モデルが自らの推論過程を操作する能力を高めていること、明示的な推論を使わずにより複雑なタスクを処理できることを挙げた。今後の研究開発には拘束力を持つ安全基準を設け、第三者監査機関、政府、国際機関が履行を監督すべきだと主張した。共通基準が整うまでは、各研究機関が自主的に開発速度を落として国際協調を強化し、人間が AI の自己改善に継続して関与して将来の決定権を保持できるようにすべきだとした。

原文を読む →

OpenAI Codex、品質を維持したままAstraの使用量最適化を完了

要闻

OpenAI Codex責任者のTibo氏は、チームがAstraを改善したと発表しました。同氏によると、ChatGPTアカウントでログインする上級ユーザーは、ロングテールの利用場面でサブスクリプション使用量を従来の約4分の1まで抑えられ、品質は変わりません。

OpenAI CodexチームはAstraの使用量に関する複数の改善を完了し、ChatGPTアカウントでログインする上級ユーザーを対象に適用しました。Codex責任者のTibo氏が個人アカウントで明らかにしました。同氏の説明では、調整はロングテールの利用場面を対象とし、品質を変えることなく、サブスクリプション使用量を従来の約4分の1まで削減でき、最大で3～4倍の節約に相当します。この数値はロングテールの利用場面における上限であり、すべての利用ケースで達成できるわけではありません。Tibo氏は以前、推論強度の調整についても、GPT-6 Astraのlow設定はGPT-5.6 Solのhigh設定を上回るため、Solをhighで使用して結果に満足していたユーザーには、Astraのlowまたはmediumへの切り替えを提案していました。

原文を読む →

ジェンスン・フアン、GPT-6 Astraの学習に10万基超のGB200 NVL72を使用したと明かす

行业动态

黄仁勋氏は、GPT-6 Astraが約10万基以上のNVIDIA Grace Blackwell NVLink72を使って学習されたと説明した。OpenAIのテキサス州アビリーンにあるStargateデータセンターは、最大約40万基の先進AIチップを収容する計画だという。

黄仁勋氏はソーシャルメディアへの投稿で、GPT-6 Astraの学習を約10万基以上のNVIDIA Grace Blackwell NVLink72が支え、OpenAIが今後さらに40万基のGPUを稼働させると明らかにした。同氏は、ChatGPTからo1を経てAstraに至るまでわずか4年だったことを理由に、AGIが到来したと主張し、OpenAIのチームを祝福した。同氏の説明によると、この追加計算資源は米国テキサス州アビリーンにあるOpenAIのStargateデータセンターに対応し、同施設は最大約40万基のNVIDIA製先進AIチップを収容する計画となっている。

原文を読む →

研究チーム、「AI関連精神病」という概念を提唱

技术与洞察

arXiv番号2608.23937v1のページタイトルは、研究チームが「AI関連精神病」という概念を提唱したとしています。ただし、提示された原文にはチームの構成員、概念の定義、研究方法、結論はなく、arXivLabsの機能と協力原則だけが記載されています。

arXiv番号2608.23937v1のページには「研究チームが『AI関連精神病』の概念を提唱」との題名が付いていますが、提示された原文には論文の要旨、著者、公開日、方法、サンプル、データ、結論がなく、この概念の定義や研究上の根拠は確認できません。ページの文章は、arXivLabsが協力者による新機能の開発と共有をarXivのWebサイト上で可能にするフレームワークだと説明しています。公式によると、参加する個人と組織は、オープン性、コミュニティ、卓越性、ユーザーデータのプライバシーという価値観を受け入れており、arXivはそれらを順守するパートナーとのみ協力します。ページは、arXivコミュニティに価値を加えるプロジェクトの提案者に対し、arXivLabsの詳細を確認するよう案内しています。

原文を読む →