PANews 8月3日、The Informationの報道によると、Google DeepMindのチーフストラテジーオフィサーであるJasjeet Sekhon氏は、現在のAI業界における前例のない資本投入の背後にある核心的な論理の一つは、将来のAIシステムが「再帰的自己改善」（Recursive Self-Improvement、RSI）能力を備えることへの賭けであると述べた。

いわゆる再帰的自己改善とは、AIシステムが自らの能力を自律的に分析・最適化し、より効率的なアルゴリズムの設計、モデルアーキテクチャの改良を行い、次世代AIシステムの持続的な強化を推進することを指す。Sekhon氏は、RSIがAGI（汎用人工知能）に続く、AI業界の新たな中核的な投資テーマになりつつあると考えている。

Sekhon氏は近日、これほど大規模なAI分野へのインフラ投資は、その長期的価値を支えるためにより高度な技術的ブレイクスルーが必要であり、RSIこそが重要な方向性の一つであると指摘した。同氏は、現在のAI産業は単純なモデル規模と計算能力の投入拡大から、より自律性の高いAIエージェントやインテリジェントシステムの探索へと段階的に移行していると指摘。AIが持続的な自己改善を実現できれば、ソフトウェア開発、科学研究、企業の生産方式を変革し、AIインフラ投資のリターン期待をさらに高める可能性があるという。

しかしながら、現時点でRSIはまだ探索段階にある。AIモデルはコード生成やツール呼び出し、研究開発補助などの能力を既に備えているものの、大量の人的関与を必要としない真の自律的な反復と能力の飛躍には、技術面、安全性、制御可能性などの課題が依然として存在する。

テクノロジー大手が数千億ドルを投じてAIデータセンターと計算インフラの建設に注力し続ける中、市場は次の点に注目している：これらの投資は最終的に、AIを「スケーリングによる訓練」から「自己進化」という新たな段階へと押し上げることができるのか。