著者:スタンフォード HAI (スタンフォード人工知能研究所)
編集：フェリックス、PANews
スタンフォードHAIは最近、456ページの「2025年人工知能指数レポート」を発表しました。 AI のトレンドから得られる重要なポイントは次のとおりです。
1. AIは想像以上に強力になっている
新しいベンチマーク MMMU、GPQA、SWE-bench では、AI パフォーマンスが大幅に向上し、スコアはそれぞれ 18.8%、48.9%、67.3% 増加しました。ベンチマークを超えて、AI システムは高品質のビデオを生成する上で大きな進歩を遂げており、場合によっては、大規模言語モデル (LLM) が時間制限付きプログラミング タスクで人間を上回っています。
注記：
MMMU は、大学レベルの多分野にわたるマルチモーダル理解と推論のための、新しい、慎重に設計されたベンチマークであり、幅広いタスクにおける基礎となるモデルの専門家レベルのマルチモーダル理解機能を評価することを目的としています。
GPQA は、さまざまな分野の専門家によって作成された、高品質で難しい多肢選択式の質問 448 件を含む、挑戦的なデータセットです。この分野で博士号を取得または取得中の専門家でも、精度はわずか 65% にとどまりました。一方、高度なスキルを持つ非専門家の検証者でも、平均 30 分以上を費やし、インターネットに無制限にアクセスできるにもかかわらず、精度はわずか 34% にとどまりました。
SWE-bench は、GitHub から収集された実際のソフトウェアの質問に対する大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを評価するためのベンチマークです。
2. AIはより効率的で、アクセスしやすく、手頃な価格である
パラメータの少ない小型の AI モデルはますます強力になっています。わずか 2 年で、パラメータの数は 100 分の 1 程度にまで削減されましたが、それでも Massive Multi-Task Language Understanding (MMLU) テストでは 60% を超えるスコアを獲得しています。
オープンソース モデルとクローズド ソース モデル間のギャップも縮まっており、一部のベンチマークではパフォーマンス ギャップが 8% からわずか 1.7% にまで減少しています。
さらに、2022年11月から2024年10月にかけて、GPT-3.5のレベルに到達するシステムの推論コストは280倍以上減少しました。ハードウェアレベルでは、コストは年間 30% 低下し、エネルギー効率は年間 40% 向上しています。
高度な AI に対する基準は急速に低下しています。 DeepSeek のようなスパース モデルの開発は言うまでもありません。Mixture of Experts (MoE) 構造の下では、ユーザーのクエリに回答するために関連パラメータのみがアクティブ化されるため、全体の効率が向上します。
実際、より小型で強力な AI モデルが出現し続けるにつれて、AI モデルのトレーニング要件は削減され、コスト効率の高い分散トレーニングが今後 10 年間で主流になると予想されます。現在、さまざまな理論的枠組みに基づいて関連する研究を行っているトップ プロジェクトがいくつかあります。
3. AIはますます日常生活に溶け込んでいる
2023年、米国食品医薬品局（FDA）はAI支援医療機器を223件承認したが、これは2015年のわずか6件から大幅に増加している。道路上では、自動運転車はもはや実験段階ではない。米国最大手の事業者の1つであるウェイモは、毎週15万回以上の自動運転乗車を提供しており、百度の無人タクシー「アポロ・ゴー」は現在、中国の複数の都市で運行されている。
4. AIへの企業投資が大幅に増加し、記録的な投資と導入を促進
ビジネスにおける AI の導入も加速しており、2024 年には組織の 78% が AI を使用する見込みで、前年の 55% から増加しています。同時に、AI が生産性を向上させ、従業員全体のスキル格差を埋めるのに役立つことを確認する研究が増えています。
実際、AI によって顧客の期待が飛躍的に高まり、既存のソリューションが一夜にして時代遅れになり、既存企業が適応する機会がなくなるため、製品と市場の適合性が崩れるケースはますます増えるでしょう。
5.世界的にAIに対する楽観的な見方が高まっているにもかかわらず、アジア人はAIに対してより楽観的である
中国 (83%)、インドネシア (80%)、タイ (77%) などの国では、大多数が AI 製品とサービスのメリットがリスクを上回ると考えています。対照的に、カナダ（40％）、米国（39％）、オランダ（36％）などの国では楽観的な見方は依然としてはるかに低いままです。
しかし、この態度は変化しつつあります。2022年以降、ドイツ（10%増）、フランス（10%増）、カナダ（8%増）、イギリス（8%増）、アメリカ（4%増）など、以前は懐疑的だった多くの国で楽観的な見方が大幅に高まっています。
6.科学研究における人工知能の影響は増大しており、科学の進歩の重要な原動力となっている。
AIの重要性の高まりは主要な科学賞にも反映されています。ディープラーニング（物理学）とそのタンパク質折り畳みへの応用（化学）の研究に対して2つのノーベル賞が授与され、強化学習への画期的な貢献に対してチューリング賞が授与されました。
明らかに、AI は予想外の急激なペースで進歩しており、これはほとんどの人にとって重要なことです。そのため、AIの安全性はますます重要になっています。 AI によって偽造は容易になりますが、暗号化によって偽造は困難になります。私たちは、ブロックチェーンの本来の特性（検証可能性と透明性）を活用して、この分野で実用的なソリューションを構築できる暗号プロジェクトに期待しています。
