AIの自己改善ループはまだ「自己加速」に達していない：経済学モデルが示す閾値

The Economics of Recursive Self-Improvement [pdf]

Elasticity Instituteの研究者らが、AIの再帰的自己改善（RSI）の経済学をモデル化し、その実現可能性と影響を評価した。フィードバックループの強さを弾力性の積として表現するグラフ理論的枠組みを導入し、「狭い」能力と「広い」能力の区別が重要であると指摘。既存データに基づくキャリブレーションでは、モデル能力が1単位向上したときのR&D生産性の向上率は約9%で、自己持続的加速に必要な15%の閾値に達していない。しかし、この値は上昇傾向にあり、近い将来の加速可能性を排除しない。また、AI企業が公開可能なデータの要望リストも提示している。