AIの理論問題解決率、o1の2.8%からGPT-5.5で34.6%に上昇 マサチューセッツ工科大学の論文

マサチューセッツ工科大学の研究者らは10月13日、AIが理論研究にもたらす変化とコスト削減を扱った論文を公表した。論文は数学、物理学、経済学など7分野の最近公表された254本の論文を収集し、OpenAIのo1からGPT-5.5までの複数世代のモデルに研究問題を解かせて比較した。

2024年末に公開されたo1は問題の2.8%を解いたのに対し、2026年のGPT-5.5は34.6%に達した。GPT-5.5が理論問題を試行する際の平均コストは1回5ドル、問題を1問成功させるまでのコストは15ドルだった。

同大学の研究者ニール・トンプソン氏は、AIが理論研究の問題を解く能力は数年以内に大きく前進すると述べた。

暗号技術への懸念

ジ・インフォメーションが14日に報じたところによると、OpenAIの最近の数学研究の成果を受けて、暗号技術の専門家らがインターネットの安全性への懸念を示した。1976年に公開鍵暗号の開発に貢献したホイットフィールド・ディフィー氏は、暗号解読を含む数学全般に大きな変化が予想されると語った。ジョンズ・ホプキンス大学の暗号技術担当教授マシュー・グリーン氏は、AIが2年以内に広く使われている楕円曲線暗号で根本的な突破を達成する可能性を指摘した。

公開鍵暗号の共同開発者であるマーティン・ヘルマン氏は、AIを使った攻撃が短期的にサイバーセキュリティを混乱させる可能性がある一方、長期的にはAIがセキュリティ上の脆弱性の修正により有効に使われると予想した。プリンストン大学のイーウィン・タン教授は、長年検証されてきた暗号アルゴリズムは容易には破られないと述べた。

アンソロピックは、小型のAIモデルがIoT機器に感染して自律的に自己複製する「AIワーム」の水準に近づきつつあると警告した。エピックゲームズは、コード作成からゲームグラフィックスの制作まで「AIファースト」の制作体制を採用するよう指示した。