AIの自己改善はすぐには来ない？ 最新研究が示す「創造性の壁」

AI recursive self-improvement might not come so quickly after all (August 2026)

AIが自らを改良する「再帰的自己改善」の到来が期待される中、Princeton大学のPeter Kirgis氏とSayash Kapoor氏らが新たな評価手法「shadow evaluation」を実施。未発表のNeurIPS論文2本をAIエージェントに解かせたところ、両方とも著者らに却下された。エージェントは文献調査や数百の実験をこなす工学能力は持つが、独創的な仮説の探索や失敗からの軌道修正ができず、トップ会議レベルの研究には程遠いことが判明。Kapoor氏は「エージェントは研究そのものを実行するのが明らかに苦手」と指摘する。