- クロード（Claude）がプログラマーに愛用されていること、そして5月に公開されたソースコードの 4/5 以上を Claude Code が執筆したこと（以前のわずか数パーセントから急増）により、Anthropicは歴史上最大規模のグループに属する IPO の準備を進めています。
- METR のベンチマークによると、2025年初頭のモデルは人間が1時間近くかかるタスクしか完了できなかったのに対し、新世代システムは1営業日を超える業務を処理できます。
- 共同創業者のジャック・クラーク（Jack Clark）氏は、2028年末までにAIが人間の手を完全に借りずに次世代を自ら創り出す確率を 60% と予測しており、再帰的自己改善（recursive self-improvement）の幕開けとなります。
- 再帰的自己改善は、各バージョンがより強力なバージョンを創り出すことを可能にするため、超知能が制御を超えて加速し、人間の役割を置き換えるのではないかという懸念を呼び起こしています。
- Google DeepMind の AlphaEvolve は、Googleのグローバルな計算処理を 0.7% 削減し、Gemini の訓練速度を約 1% 加速させました。また、Autoresearch は Nanochat の訓練時間を2時間以上から1時間39分へと短縮しました。
- 専門家は、計算インフラ、訓練データ、および顧客の需要による制限が、初期段階におけるAIの自己改善プロセスを依然として遅らせる可能性があると警告しています。
- 📌 結論： エンジニアに依存するのではなく、AIが次世代の自主開発へと移行する可能性に関する分析。Claudeは現在、Anthropicのソースコードの大部分を生成しており、AlphaEvolveとAutoresearchは、計算処理の 0.7% 削減、訓練速度の 1% 向上、訓練時間の 1 時間 39 分への短縮といった改善により、AIが研究を最適化することを証明しました。しかし、再帰的自己改善が現実のものとなるには、計算インフラ、データ、および安全性が依然として重要な障壁となっています。
