本動画は、私たちが既にシンギュラリティの初期段階に突入している可能性について論じている。AIシステムが次世代のAIを作成するシステムを実質的に改善し始めており、指数関数的な自己改善の循環が既に始まっているという強力な兆候が見られる。具体的には、AIがコーディング能力で飛躍的な進化を遂げ、GoogleエンジニアがClaude Codeを使って1年分の作業を1時間で再現した事例や、Anthropicが1週間半でCo-workを構築した事例が挙げられる。さらに、AIが数学の未解決問題に貢献し始めており、GPT-5.2 Proが生成した証明がテレンス・タオによって認められるなど、AIが新たな知識の最前線に到達しつつある。加えて、AIエージェントが完遂できるタスクの長さが7ヶ月ごとに倍増しており、近い将来、数時間のタスクから数日、数週間のタスクへと急速に進化する可能性がある。これらの要素が組み合わさることで、通常の技術進歩ではなく知能爆発の初期段階に見える現象が起きている。イーロン・マスクやサム・アルトマンもシンギュラリティへの突入を認識しており、これは単一の瞬間ではなく、システムが人間が追いつけない速度で自己改善を始めるプロセスとして到来するものである。
シンギュラリティの初期段階に突入した可能性
さて、今日はいつもとは少し違う動画になります。ますます多くの人々が話題にしているものの、まだ本気で受け止められていないことについて触れたいと思います。それはシンギュラリティです。私たちは既にシンギュラリティの初期段階に入っている可能性が本当にあると思いますし、ほとんどの人がまだそのことに気づいていないだけなのです。
念のため明確にしておくと、私がシンギュラリティと言うとき、意識を持ったAIやロボットが突然支配権を握るという意味ではありません。次世代のAIを作成するシステムをAIシステムが実質的に改善し始めることを意味しています。そして今私たちが目にしているものに基づくと、この種の指数関数的な自己改善の好循環が既に始まっているという強力な兆候があります。詳しく見ていきましょう。
AIのコーディング能力の飛躍的向上
さて、私たちが既にシンギュラリティの中にいると思う最初の理由は、これらのモデルがコーディングにおいて信じられないほど有能になっているという事実です。数週間前にバイラルになったツイートに何度も立ち返っています。そこではGoogleのエンジニアがClaude Codeを使った経験について語っていました。
彼女はこう書いています。冗談ではなく、これは面白い話でもありません。私たちは昨年からGoogleで分散型エージェントオーケストレーターを構築しようとしてきました。様々な選択肢があります。全員が同じ方向を向いているわけではありません。私はClaude Codeに問題の説明を与えました。すると、私たちが昨年構築したものを1時間で生成したのです。
覚えておいてください。これは自分のアカウントで投稿しているGoogleのエンジニアで、別の会社のAIエージェントが1年分の本格的なエンジニアリング作業を1時間で再現したことを認めているのです。
彼女は完璧ではなく、自分でまだ反復作業を続けていることを認めています。しかし、この意味するところについて考えてみてください。コーディングは単なるタスクではありません。コーディングこそが、そもそもAIシステムを構築する方法なのです。そして、AIがより多くのAIを構築するものに対して極めて優れた能力を持つようになると、再帰的自己改善に非常に似たものが現れ始めるのです。
そして、これにはさらに最近の例があります。Anthropicはつい最近Co-workをローンチしました。これは本質的にClaude Codeの非技術者向けバージョンで、日常的な知識労働のために設計されています。私が本当に目を引いたのは、これがどれだけ速く構築されたかです。Anthropicによれば、Co-workの構築には約1週間半かかったとのことです。
そして彼らが言うには、すべてのコードはClaude Code自身によって書かれたということです。明確にしておくと、人間の関与はありました。彼らはシステムを計画し、ワークフローを設計し、Claudeとやり取りを重ねました。しかし、それがまさにポイントなのです。人間はより監督者や製品デザイナーのように振る舞い、一方でAIが実際の実装を処理したのです。
これは、わずか1年前の状況から見ると大きな変化です。そして、AI研究者やエンジニアが自分たちの仕事を自動化するためにAIを使っているのを見ると、それは私たちが非常に異なる何かの初期段階を越えたという強力なシグナルです。シンギュラリティに非常に似た何かです。実際、この同じエンジニアは、先月Anthropicで行った自分の仕事のすべてがClaude Codeによって完全に書かれたと主張しています。その一行一行すべてです。
彼は言っています。ソフトウェアエンジニアリングは変化しており、私たちはコーディング史における新たな時代に入っています。そして、私たちはまだ始まったばかりなのです。
数学における画期的な貢献
コーディングはこの一面です。それはAIがより多くのAIの生産を加速させているということです。しかし、これにはさらに無視しがたい別の側面があります。それは数学で起こっていることです。
なぜなら、数学は実装ではないからです。足場でもありません。自動化でもありません。それは最前線なのです。長い間、人々はこれがAIが越えられない一線だと思っていました。AIは作業をチェックしたりアイデアを検索したりする手助けはできても、実際に何か新しいものに貢献することはできないと。そして、その仮定が崩れ始めています。
過去1年間で、私たちはAIシステムがエルデシュ問題を含む未解決の数学問題に有意義な貢献をするのを見てきました。プロの数学者が何年も、場合によっては何十年も行き詰まっている問題です。これらはベンチマーク問題ではありません。トレーニングデータのどこかに隠れている既知の解決策があるものではありません。これらは本物の未解決問題であり、その貢献は現役の数学者によって公に認められています。
ほんの数日前、GPT-5.2 Proによって生成され、問題397のためにHarmonicで形式化された証明が、存命の最も偉大な数学者の一人として広く認められているテレンス・タオによって受理されました。私の記憶が正しければ、これは実際に、その後の文献レビューで関連する事前の部分的または完全な解決策が明らかにならなかった未解決問題に対して、AIシステムによって生成された初めての完全な解決策です。
本質的に、これは人間が事前に答えを知らず、既知の事前解決策なしに、AIが実際に新しい数学的発見をした初めてのケースです。
タスク長の指数関数的増加
この時点で、私たちは2つの本当に重要なことを見てきました。AIはコーディングに極めて優れるようになっています。より多くのAIを構築するものです。そして、数学に貢献し始めています。知識そのものの最前線を定義するものです。
しかし、私たちがシンギュラリティの初期段階に入っているという最大のシグナルは、AIエージェントが首尾よく完了できるタスクの長さがどれだけ速く増加しているかということだと思います。これはMETRの研究者が注意深く追跡していることです。そして彼らが発見しているのは、タスク長がゆっくりと、あるいは線形的に改善しているのではないということです。
指数関数的に改善しているのです。たとえば、現在私たちはClaude Opus 4.5のようなモデルを持っており、これは約50%の成功率でほぼ5時間続くタスクを完了できます。最初はそれほど狂気じみたことには聞こえないかもしれませんが、わずか1年前、あるいは2年前の状況と比較すると、これは大規模なジャンプです。
METRによれば、これらのシステムが扱える最大タスク長は約7ヶ月ごとに倍増しています。そして、その推定値は既に控えめかもしれません。そして、ここで事態は不快になり始めます。なぜなら、タスク長が倍増し続けると、5時間のタスクから6時間のタスクに進むのではなく、非常に速く時間から日、週へと進むからです。
そして、その時点では、もはやAIが仕事の一部を手伝うという話ではなくなります。AIがプロジェクト全体を引き受けるという話になります。以前は人間のチームが完了するのに数週間、あるいは数ヶ月を要したプロジェクトです。それはまさに、Googleエンジニアの例で私たちが見たものです。1年間のエンジニアリング作業が約1時間に圧縮されました。
問題が簡単になったからではなく、システムが絶え間ない人間の介入なしに推論し、実装し、反復できるようになったからです。タスク長がそれを可能にするものです。
知能爆発の初期段階
これらすべてをまとめると、AIがより多くのAIの創造を加速させ、AIが新しい数学的知識に貢献し、AIがますます長い自律的な時間軸で動作するようになっています。そして、それを史上最大のインフラ構築が既に進行中であるという事実と組み合わせます。世界のAIコンピューティング能力は7ヶ月ごとに倍増しており、需要が狂気的な速度で成長しているという事実、OpenAIは2030年までに週間アクティブユーザー数が26億人になると予測しています。
これは通常の技術進歩のようには見えなくなり、知能爆発の初期段階のように見え始めます。おそらく私たちはまだ最も劇的なSF的な意味でのシンギュラリティを越えていないかもしれませんが、人々が歴史的に指摘してきたほぼすべての初期シグナルは既にここにあります。
つまり、自動化されたAI研究は既に起こっており、今後さらに増えるでしょう。私たちはそれのコントロールを失ったのでしょうか。少なくともまだではないと私は言いたいです。しかし、AI開発は近いうちに止まることはありません。そしてこれが、私たちが既に後戻りできない地点を越えたと思う理由です。もし私たちが既にシンギュラリティの中にいないのなら、まさに入ろうとしているところです。
イーロン・マスクは実際に、私たちは既にそれに入っていると信じており、おそらく彼は正しいでしょう。サム・アルトマンも最近、私たちは事象の地平線を越え、離陸が始まったと述べており、それを穏やかなシンギュラリティと呼んでいます。
シンギュラリティは静かに到来する
では、これらすべては実際に何を意味するのでしょうか。それは、シンギュラリティはおそらくカレンダー上で指し示すことができる単一の瞬間として到来しないということを意味します。
それはプロセスとして到来します。最初は静かに、システムが人間が有意義に追いつけるよりも速く自己改善を始めると。そして、今起こっていることを見ると、私たちがまだその世界から遠く離れていると主張することがますます困難になっています。
しかし、皆さんがどう思うか本当に興味があります。あなたは私たちが既にシンギュラリティの初期段階にいると思いますか。それとも、これの多くは単に誇張された誇大宣伝だと思いますか。コメント欄で教えてください。そしていつものように、いいねを押して、チャンネル登録ボタンを押してください。それでは次の動画でお会いしましょう。
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