スタンフォードHAIの2025年人工知能指数レポートのハイライト

原題: 2025 AI Index Report

原著者: Stanford HAI (スタンフォード人工知能研究所)

原訳: Felix、PANews

スタンフォード HAI は最近、456 ページの「2025 Artificial Intelligence Index Report」を発表しました。 AI のトレンドから得られる重要なポイントは次のとおりです。

1. AI は想像以上に強力になっています

新しいベンチマークである MMMU、GPQA、SWE-bench では、AI のパフォーマンスが大幅に向上し、スコアはそれぞれ 18.8%、48.9%、67.3% 増加しました。ベンチマークを超えて、AI システムは高品質のビデオを生成する上で大きな進歩を遂げており、場合によっては、大規模言語モデル (LLM) が時間制限付きプログラミング タスクで人間を上回っています。

注:

· MMMU は、大学レベルの多分野にわたるマルチモーダル理解と推論のための慎重に設計された新しいベンチマークであり、幅広いタスクにおける基本モデルの専門家レベルのマルチモーダル理解機能を評価することを目的としています。

· GPQA は、さまざまな分野の専門家によって作成された、高品質で難しい多肢選択式の質問 448 件を含む、挑戦的なデータセットです。この分野で博士号を取得または取得中の専門家の正確性はわずか65％で、高度なスキルを持つ非専門家の検証者の場合、平均30分以上を費やし、インターネットに無制限にアクセスできるにもかかわらず、正確性はわずか34％でした。

· SWE-bench は、GitHub から収集された実際のソフトウェアの問題に対す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す。

2. AI はより効率的で、アクセスしやすく、手頃な価格になっています

パラメータの少ない小規模な AI モデルはますます強力になっています。わずか 2 年でパラメータの数は 100 分の 1 程度にまで削減されましたが、それでも大規模マルチタスク言語理解 (MMLU) テストでは 60% を超えるスコアを獲得しています。

オープンソース モデルとクローズド ソース モデル間のギャップも縮まっており、一部のベンチマークではパフォーマンス ギャップが 8% からわずか 1.7% にまで減少しています。

さらに、2022年11月から2024年10月にかけて、GPT-3.5のレベルに到達するシステムの推論コストは280倍以上減少しました。ハードウェアレベルでは、コストは年間 30% 低下し、エネルギー効率は年間 40% 向上しています。

高度な人工知能の実現閾値は急速に低下しています。 DeepSeek のようなスパース モデルの開発は言うまでもありません。Mixture of Experts (MoE) 構造の下では、ユーザーのクエリに回答するために関連パラメータのみがアクティブ化されるため、全体の効率が向上します。

実際、より小型で強力な AI モデルが出現し続けるにつれて、AI モデルのトレーニング要件は削減され、コスト効率の高い分散トレーニングが今後 10 年間で主流になると予想されます。現在、さまざまな理論的枠組みに基づいて関連する研究を行っているトップ プロジェクトがいくつかあります。

3.人工知能は、日常生活にますます統合されるようになっています。

2023 年には、米国食品医薬品局 (FDA) が AI 支援医療機器を 223 台承認しましたが、これは 2015 年のわずか 6 台から大幅に増加しています。道路上では、自動運転車はもはや実験ではありません。米国最大手のオペレーターの 1 つである Waymo は、毎週 15 万回以上の自動運転乗車を提供しており、Baidu の自動運転タクシーである Apollo Go は現在、中国のいくつかの都市で運行されています。

4.人工知能への企業の投資は大幅に増加し、記録的な投資と導入を促進しています。

ビジネスにおける人工知能の利用も加速しており、2024 年には組織の 78% が人工知能を使用しており、前年の 55% から増加しています。同時に、AI が生産性を向上させ、従業員全体のスキル格差を埋めるのに役立つことを確認する研究が増えています。

実際、AI によって顧客の期待が飛躍的に高まり、既存のソリューションが一夜にして時代遅れになり、既存企業が適応する機会が奪われるため、製品と市場の適合性が崩れるケースはますます増えるでしょう。

5. AI に対する楽観的な見方が世界的に高まっているにもかかわらず、アジア人は AI に対してより楽観的です

中国 (83%)、インドネシア (80%)、タイ (77%) などの国では、大多数の人が AI 製品とサービスのメリットがリスクを上回ると考えています。対照的に、カナダ（40％）、米国（39％）、オランダ（36％）などの国では楽観的な見方は依然としてはるかに低いままです。

しかし、この態度は変化しています。2022年以降、ドイツ（10%増）、フランス（10%増）、カナダ（8%増）、イギリス（8%増）、アメリカ（4%増）など、以前は懐疑的だったいくつかの国でも楽観的な見方が大幅に高まっています。

6.研究における人工知能の影響力の高まりは、科学の進歩にとって重要な原動力となっています。

人工知能の重要性の高まりは、主要な科学賞に反映されています。ディープラーニング（物理学）とそのタンパク質折り畳みへの応用（化学）の研究に対して 2 つのノーベル賞が授与され、強化学習への先駆的な貢献がチューリング賞で表彰されました。

人工知能が予想外の急激な速度で進歩していることは明らかであり、ほとんどの人にとってそれは当然のことです。そのため、AIの安全性はますます重要になっています。 AI によって偽造は容易になりますが、暗号化によって偽造は困難になります。私たちは、ブロックチェーンの本来の特性（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できる暗号プロジェクトに期待しています。

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