OpenAIのGPT-5.5、理論問題の解決率34.6%に　MIT論文

米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者は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開した。フロンティアAIモデルの理論問題の解決能力を比較した内容で、aitimes.comが伝えた。

論文は数学や物理学、経済学など7分野の最近発表された254本の論文を収集し、OpenAIのo1からGPT-5.5まで複数世代のモデルに研究上の問題を解かせた。2024年後半に公開されたo1が解いたのは2.8%だったのに対し、2026年のGPT-5.5は34.6%に達した。GPT-5.5の理論問題1問あたりの平均試行コストは5ドル、成功した問題1問あたりのコストは15ドルだった。

MITの研究者Neil Thompson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向上すると述べた。

こうした動きに暗号研究者からはインターネットセキュリティへの懸念も上がっている。The Informationが14日に報じたところによると、1976年の公開鍵暗号の開発に関わったWhitfield Diffie氏は、暗号解析を含む数学全体に巨大な変化が起きるとの見方を示した。ジョンズ・ホプキンス大学の暗号学教授Matthew Green氏は、AIが2年以内に広く使われ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Martin Hellman氏は、短期的にはAIによる攻撃が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Yewon Tang氏は、長く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。

OpenAIは先週、数学研究の原稿722本を公開したが、暗号に関連する研究成果は含まれていなかった。

Anthropic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」の水準に近づいていると警告した。Epic Games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。OpenAIの科学チームの前責任者であるKevin Weil氏は以前、AIが科学研究を数十年単位で加速させる可能性を示していた。