カーパシー氏が指摘する、AIの能力をめぐる認識格差とは？

AI研究者のアンドレイ・カルパシー氏は、日本時間2026年10月12日、AIの能力に対する人々の理解の隔たりが広がっているとXに投稿しました。無料のチャットを時々使う人と、最先端のAIに仕事を任せている人では、同じ「AI」という言葉から想像するものが大きく違うと指摘しています。

カルパシー氏は、現在の状況を、先に進むほど人数が急激に少なくなる「漏斗」に例えています。

最も大きい層は、文章を理解・生成する大規模言語モデルにほとんど接触していない人です。その人数を約60億人と見積もっています。

次に、無料版のChatGPTのような製品を時々使う約10億〜20億人がいます。この層にとってAIは、検索や文章作成を助ける道具です。仕事によっては、便利さをそれほど感じないこともあるとしています。

その先には、数学やプログラミングで最先端のAIを仕事に使う約2,000万人がいます。さらに、研究機関や企業の内部で最先端のシステムを使える人は、約5,000人と推定しています。

ただし、これらは調査結果ではなく、カルパシー氏による大まかな概算です。

プログラミングの分野で起きている変化として、同氏はアプリの作成、既存アプリの再現、別の実装への変換などを挙げています。以前は何週間、何か月もかかった複雑な作業を、指示を受けたAIエージェントが進められるようになっているという見方です。

AIエージェントとは、返答を作るだけでなく、ソフトウェアなどの道具を操作して作業を進めるAIです。短い質問への回答と、長い開発作業を任せる体験では、実感する能力が大きく変わります。

内部の最先端システムについては、数千のエージェントが数週間にわたって協力する開発や、未知の脆弱性の発見、科学・数学研究への応用にも言及しています。ただし、投稿では個別の評価条件や成功率は示されておらず、あらゆる仕事で同じ成果が出ると確認されたわけではありません。

カルパシー氏は、AIの能力には分野ごとの大きな凹凸があると説明しています。特に進歩しやすいのは、コンピューター上で作業でき、結果の正しさを検証でき、経済的な価値も高い分野です。

例えば、プログラムには「テストに合格したか」という判断基準があります。こうした結果を使えば、成功した行動を学ばせる「強化学習」を進めやすくなります。

同氏の見方では、企業が収益につながる用途を優先して開発していることも、この偏りを生んでいます。そのため、日常的な会話での印象だけでは、専門分野で起きている進歩を捉えきれません。

投稿では、認識の違いを生む要因として、課題の大きさ、分野ごとの得意不得意、利用できるシステムの違いが挙げられています。

一段落で答えられる質問と、数週間かかる開発課題では、AIに求める仕事が違います。無料版、有料版、内部システムというアクセス条件も、体験を左右します。

一方で、カルパシー氏は、人間による確認や理解がAIの出力に追いつかなくなり始めているとも指摘しています。高度な成果を大量に生成できても、その正しさや意味を専門家が検証する作業は残ります。

今回の投稿が示しているのは、AIへの評価を比べる際には、「どのシステムを、どの分野で、何に使ったのか」まで確認する必要があるということです。