Import AI 462：AIの説得力、自己維持型AI、ASIへの道筋を論じる

説得力の研究はOxford、UK AI Security Institute、Stanford、LSEの研究者によるもの。政策への賛否の変化と慈善団体への寄付額を測り、AIは一般人や討論の上級者、職業キャンバサーのいずれも上回った。最も説得力が高かったのはOpus 4.1とOpus 4.6で、GPT-4o、GPT-5.4、Gemini 2.5 Pro、Grok 4.20が続いた。人間の討論者にAIを使ったコーチングを行うと差は縮まったが、埋まらなかった。AIの応答を人間の速度と文章量に制限すると、コーチ済みの討論者との差は+4.1ppから0.0ppに縮小した。Save the Childrenへの実寄付では、AIが1ポンドのボーナスのうち+10.8pp多く寄付を引き出し、Jack Clarkは約3倍の効果と紹介している。

Asterisk誌の対談では、人間の労働なしに自らの数を増やせる自己維持型AIの時期が論点になる。METRのAjeya Cotraは10年以内（2036年まで）にあり得るとし、Timothy B. Leeは20年以内の確率を10%未満、中央値を50年と見る。Leeは半導体製造に残る暗黙知を障壁に挙げ、Cotraは強化学習での習得や汎用知能の向上で回避できると応じる。双方とも、ヒューマノイドロボットの台数、能力、コストを見るべき指標に挙げている。

Google DeepMindの論文は、ASIを大規模な人間専門家集団を事実上すべての領域で上回る システムと定義し、到達経路を整理する。計算資源、モデル、データのスケーリング、アルゴリズムのパラダイムシフト、再帰的自己改善、複数エージェントの集団形成が挙がる。著者らは今後10年か20年でAGIを通り越してASIに至る可能性は簡単には退けられないと述べる。

スタートアップRecursiveは、アイデアの提案、実装、実験、検証、次の実験の選択を自動化する研究システムで、NanoChat Autoresearch、NanoGPT Speedrun、SOL-ExecBenchで最高水準を達成したと発表した。Clarkは、目標が曖昧で評価に時間がかかる領域で再現できるかが今後の焦点だとする。末尾には、機械と人類の交渉を描く短編「Sentience Accords」の第0回が載っている。