スタンフォードHAI「2025年人工知能指数レポート」のハイライト
TechFlow厳選深潮セレクト
スタンフォードHAI「2025年人工知能指数レポート」のハイライト
人工知能はより効率的で、利用しやすく、経済的である。さらに、アジア人は人工知能に対してより楽観的である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Stanford HAI（スタンフォード大学人工知能研究所）
翻訳：Felix、PANews
スタンフォードHAIはこのほど、全456ページに及ぶ『2025年人工知能指数レポート』を発表した。以下は、人工知能のトレンドに関する主なポイントである。
1. 人工知能は予想をはるかに超える強力さを獲得している
新たなベンチマークテストMMMU、GPQA、SWE-benchにおいて、人工知能のパフォーマンスは大幅に向上し、それぞれ得点が18.8%、48.9%、67.3%上昇した。ベンチマークテストに加え、高品質な動画生成においても著しい進展が見られ、場合によっては大規模言語モデル（LLM）が時間制限のあるプログラミングタスクで人間を上回ることさえある。
注：
MMMUは大学レベルの多分野・多モーダル理解と推論を目的とした、精巧に設計された新しいベンチマークであり、基礎モデルが幅広いタスクにおいて専門家レベルの多モーダル理解能力を持つことを評価することを目的としている。
GPQAは、異なる分野の専門家が作成した448問からなる難度の高い高品質な選択問題データセットである。対象分野で博士号を取得または取得中の専門家の正答率はわずか65%であり、熟練した非専門検証者の正答率はネットアクセス制限なしで平均30分以上かけても34%にとどまる。
SWE-benchは、GitHubから収集した現実世界のソフトウェア課題におけ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ある。
2. 人工知能はより効率的で、利用しやすく、経済的になっている
パラメータ数が少ない小型AIモデルの能力も高まり続けている：わずか2年間でパラメータ数は約100倍減少したが、大規模マルチタスク言語理解（MMLU）テストでのスコアは依然60%以上を維持している。
オープンソースモデルとクローズドソースモデルの性能差も縮小しており、一部のベンチマークでは差が8%からわずか1.7%まで縮まっている。
さらに、2022年11月から2024年10月にかけて、GPT-3.5レベルのシステムの推論コストは280倍以上低下した。ハードウェア面でも、コストは年間30%低下し、エネルギー効率は年間40%向上している。
高度なAIへの参入障壁は急速に下がっている。DeepSeekのようなスパースモデルの開発もあり、エキスパート・オブ・エキスパート（MoE）構造により、ユーザーのクエリに応じて関連するパラメータのみが活性化され、全体としてさらに効率的になっている。
実際に、より小さくても高性能なAIモデルが次々と登場する中で、AIモデルのトレーニング要件は低くなり、費用対効果の高い分散型トレーニングが今後10年間の主流になると見込まれる。現在、さまざまな理論枠組みに基づいた先端プロジェクトが研究されている。
3. 人工知能は日常生活にますます統合されつつある
2023年には米国食品医薬品局（FDA）が223件のAI支援医療機器を承認しており、2015年の6件から大きく増加している。道路上でも自動運転車はもはや実験段階ではなく、米国最大手事業者の一つであるWaymoは週に15万回以上の完全自動運転サービスを提供しており、百度の無人タクシー「Apollo Go」も中国の複数都市で本格運用されている。
4. 企業によるAI投資が大幅に拡大し、記録的な投資と応用が進んでいる
ビジネスにおけるAIの活用も加速している：2024年には78%の組織がAIを使用しており、前年の55%から上昇している。同時に、AIが生産性を向上させ、労働力全体のスキルギャップを縮小するのに役立つことが、多くの研究で裏付けられている。
実際、AIによって顧客の期待値が指数関数的に高まるにつれ、既存のソリューションは一夜にして陳腐化し、既存企業が適応する余地を失うことが多くなり、プロダクトマーケットフィットの崩壊がより頻繁に発生するようになるだろう。
5. 世界的にAIへの楽観的見方が高まる中、アジアの人々は特に楽観的である
中国（83%）、インドネシア（80%）、タイ（77%）などでは、大多数の人がAI製品・サービスは利益の方が大きいと認識している。一方、カナダ（40%）、米国（39%）、オランダ（36%）などでは、楽観的な意見は依然としてそれらを大きく下回っている。
しかし、こうした態度は変化しつつある：2022年以降、ドイツ（+10%）、フランス（+10%）、カナダ（+8%）、英国（+8%）、米国（+4%）など、以前は懐疑的だった国々でも楽観的な見方が顕著に増加している。
6. AIは科学研究への影響力を増し、科学進歩を促す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る：深層学習（物理学）およびそれをタンパク質折りたたみに応用した研究（化学）に貢献した研究者にノーベル賞が、強化学習における先駆的貢献にトuring賞が授与された。
明らかに、AIは指数関数的かつ予想外のスピードで急速に発展しており、これは大多数の人々にとって大きな意味を持つ。そのため、AIの安全性もますます重要になっている。確かにAIは偽造を容易にするが、暗号技術はそれを困難にする。ブロックチェーンの本質的特性（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する暗号プロジェクトに期待したい。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
@StanfordHAI
