「1年半で超知能に届く」リチャード・ソッチャーが語る最大の壁、報酬ハック【後編】

取材翌日となる2026年6月11日、リカーシブは自動化されたAI研究への第一歩を公表した。研究のループ全体をAIが回すシステムで、複数の研究テーマを同時進行させ、有望方向を統合して探索を続ける。三つのベンチマークで従来の最高水準を上回る成果を示し、公開した一部はGitHubに掲載された。

ソッチャー氏は、再帰的に自己改善する超知能を1年半ほどで実現できると述べた一方、最大の難題として報酬ハックを挙げた。具体例として、AIが人間の意図を外れた方法で高評価を得ようとする事例を挙げ、安全性を監視・改善する重要性を強調した。

日本企業に対しては、非常に大規模なAIワークロードと具体的な改善指標を持つ企業との戦略投資を通じたパートナーシップ形成を求めた。すでに海外大企業から資金提供を受けており、日本企業とは戦略投資を足がかりに共同プロジェクトを探る方針を示した。AWSとの複数年契約など、現実の協業事例も言及された。

長期的視点として、5〜10年後にはAIが多くのタスクを人間より高い水準でこなす時代になり、専属の知能チームや専門家集団の形が普及すると展望する。デジタル領域を起点に、やがて化学・生物・物理の研究領域へと影響を拡げる可能性を語った。