Google DeepMindは10月14日公開の「Gemini 4 Argon Safety & Security Report」の中で、自社の機械学習研究・開発(ML R&D)におけるAIの寄与度を初めて包括的に検証した結果を明らかにした。検証を主導したHaydn Belfield氏はX(旧Twitter)上で、「AIによるものか否かにかかわらず、ML R&Dにおいて現時点で有意な加速は見られない」と説明している。
検証では、123のモデルと92のベンチマークを用いて独自の「General Capability Index(汎用能力指数)」を構築し、月あたりの能力向上の速度を測定した。報道によれば、2026年4月より前は月あたり約0.091ポイント、4月以降は約0.118ポイントの伸びとなり、両者の間に統計的に意味のある差は確認できなかったという。一方で、DeepMindの本番コードのうち75%超がすでにAIによって書かれているとも報告されており、コード生成の自動化自体は進んでいる。
ただし、AIが生成したコード変更のうち、人間のレビューや修正を経ずに完全にAIへ委任されている割合は約12%にとどまり、大部分は依然として人間による監督・修正を必要としている。Belfield氏は、創造的な研究課題の設定や新しい実験デザインの考案、学習の不安定性の診断といった領域では人間の役割が引き続き不可欠だとも述べている。今回の検証はDeepMind自身の開発環境に基づくもので、AI業界全体に当てはまる結論とは限らない点には留保が必要だ。
出典: Decrypt
