アンソロピックのCEOであるダリオ・アモデイ氏は、2027 年頃までに人工知能が「ほとんどすべての人間をほぼすべてのことにおいて凌駕する」という見解を表明しました。しかし、AI が遠隔フリーランス業務の 95% で失敗を繰り返したり、幻覚現象、長期計画、抽象的な推論で依然として苦戦している現状と、その楽観的な予測は矛盾しているように見えます。これに対し、MIT の研究チームが METR と共同で行った新たな研究では、大規模言語モデル（LLM）が極めて短期間で能力を飛躍させる「崩れ落ちる波」のような現象が経済全体で起きる可能性について検証されました。 研究チームは、数千の実際のタスクを通じて、AI の能力が「崩れ落ちる波」ではなく「満ちてくる潮」のように着実に向上していることを発見しました。これは、急激な能力の獲得は例外であり、原則として能力は緩やかで予測可能なペースで上昇することを示唆しています。首席著者であるニール・ソープン氏は、この潮の満ち方が速い場合でも労働者を保護するものではないが、AI の進歩を監視する労働者や政策立案者には、将来の変化を事前に察知する時間を与えるものであると述べています。 具体的には、米国の労働者が行うタスクのうち 63% を占めるテキストベースの業務に焦点を当てた調査で、適切な情報を提供された LLM は、人間の関与なしに管理者が「最低限十分」と評価できるレベルで 60% のタスクを完了できることが判明しました。また、タスクの品質が人間のそれを上回るのは 26% でした。共同研究者のマティアス・メレンツ氏は、LLM 自体が驚くべき熟練度を示していると評価しています。 MIT の推計によると、2027 年という時期は AI が人間の労働力を広く凌駕するには早すぎると考えられますが、進歩の速度は依然として急速です。現在の傾向が続けば、2029 年までに AI はほとんどのタスクで 80% の成功率を達成すると予測されています。ただし、ソープン氏はこの予測は、AI ハードウェアやアルゴリズムの継続的な進歩、およびモデルのスケールアップに依存しており、もしこれらの要素が停滞すれば、AI の能力向上ペースも遅れると注意を促しています。これらの知見は、AI による変化に対応しようとする政策立案者や企業が将来の備えを策定する上で重要な示唆を与えています。