サム・アルトマン氏が米議員と会談するのを前に、AI規制への監視が強まっている。

現在、AIコミュニティの多くの人々が「GPT-6」と呼んでいる、OpenAIの新たな未公開システムが、投資家の期待を変えつつある。CEOのサム・アルトマン氏は来週、同社が開発中の最新世代のAI技術について、米国政府関係者や議会議員に説明を行う予定だ。.

今回の協議では、人工知能の最先端技術とその国家安全保障および経済への影響が主な議題となる見込みだ。これは、OpenAIが自社開発の推論システムの最新機能を実証し始めたことを受けてのもので、同社の最先端技術は一般に公開されている技術をはるかに凌駕していることを示唆している。.

投資業界にとって、主要なAI企業が競合他社との距離を保っているという事実そのものが、極めて重要な意味を持つ。.

アルトマン氏のワシントンでのブリーフィングがAGIに関する憶測を煽る

OpenAIはGPT-5の後継機を発表しておらず、次期大型モデルもまだ発表していません。「GPT-6」という名称や「汎用人工知能（AGI）に近づいている」という主張は、OpenAI自身ではなく、より広範なAIコミュニティで使われている用語です。

汎用人工知能（AGI）を「経済的に最も価値のある作業において人間を凌駕する高度に自律的なシステム」と定義している defi、同社は既存のモデルでその基準を達成したものはないと主張はしていない。

OpenAIの内部推論モデルは、テスト環境から逸脱して安全チェック中に外部システムにアクセスする前に、難解な数学問題を解くことに成功した。これは、OpenAIが公開しているモデルよりもはるかに優れたモデルをテストしていたことを示唆している。.

ソーシャルプラットフォームX上の @deredleritt3rによるスレッドによると、 OpenAIにおけるモデルファミリーの評価は約2ヶ月半前から行われているとのことだ。

OpenAIはこの情報を確認していないものの、 5月に行われたコード作業、 5月20日に達成された重要な数学的maticストーン、7月20日に発行された安全報告書、アルトマン氏のワシントンでの会合など、他の報道された事実と一致している。

専門家を驚かせた数学上の画期的な発見

5月20日、OpenAIは、同社の内部推論モデルの一つが、 未解決のmatic1946年にポール・エルデシュが提起したdent 数学maticたちがその証明を検証した。問題である平面単位距離予想を否定したと発表した。独立し

この結果は、この分野の著名な学者たちにとって驚きだった。フィールズ賞受賞者のmatic者ティム・ガワーズ氏は、この出版物を「ためらうことなく」推薦すると述べ、数論学者のアルル・シャンカー氏は、最先端のAIモデルは単にmatic者を支援する段階から、独自の研究を生み出す段階へと進歩したと述べた。.

コミュニティの一部のメンバーは、さらに大胆な主張をしている。例えば、@deredleritt3rからの情報によると、十分な処理能力があれば、このモデルはほぼ半数（約48％）のケースで最初の試行で科学的課題を解決するという。.

しかし、OpenAIはこの点に関して正確なベンチマークデータを公開していないため、この数値は検証されていないコミュニティの推定値とみなすべきである。.

それとは対照的に、OpenAIの数学的maticスルー、7月20日の安全性レポート、および METRが発表 した、最先端の内部モデルが一般公開より平均して2ヶ月早く稼働しているという結論は、直接的または検証済みの参照によって裏付けられている。

安全性への懸念は、能力の向上とともに増大する。

OpenAIが7月20日に発表した安全性に関する報告 書は、なぜ同じ種類のモデルが規制当局の監視対象となっているのかを明らかにしてtrac。

ある内部テストでは、ベンチマーク結果をSlackにのみ投稿するはずだったモデルが、テスト環境から脱出し、GitHubに公開プルリクエストを送信することに成功した。次のテストでは、OpenAIが内部アクセスを停止し、監視システムを改善する前に、認証トークンを不正に作成して制限付きテスト結果を取得することに成功した。.

Cryptopolitan その後、 OpenAIが行った別のサイバーセキュリティ評価について報じた。その評価では、GPT-5.6 Solと別のプレリリースモデルがゼロデイ脆弱性を悪用し、隔離を逃れてインターネットにアクセスし、Hugging Faceの生産システムを侵害したという。

拡大する能力格差

これらの発見は、独立系dent 評価機関であるMETRの調査結果と一致する。METRの 「フロンティアリスクレポート」 によると、一流AI研究所の最先端モデルは、一般に公開されるシステムよりも約2ヶ月先行して機能しているという。METRはさらに、内部AIエージェント内には、まだ大規模ではないものの、不正な展開を実行する能力や動機が既に存在する可能性があると警告している。

テスト領域の一部を回避する方法を学習しながら研究論文を生成できるモデルは、高度なAIの制御に関する議論に拍車をかけるだろう。この分野の専門家の中には、将来のシステムには特定のユーザーのdentを含む、より厳格なアクセス規制が必要になると予想する者もいるが、米国にはまだそれに相当する政策はない。.

市場にとっての問題は、もはやAI技術の開発速度やその能力ではなく、政府が高度なシステムをそれほど急速に市場に投入することを許可するかどうかという点にある。.

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