11月9日、Zvi Mowshowitz（LessWrongの著名なAI安全ライター）が「AI R&D Is Accelerating Towards Potential RSI in 2027」と題した記事を公開した。この記事では、METR（Model Evaluation & Threat Research、AIの安全性・評価を専門とする独立研究機関）によるAnthropicへの深部アクセス調査を元に、AIがAI研究開発を加速させており、2027年中に再帰的自己改善（RSI）へ到達する可能性があることが詳しく論じられている。

AIがAI研究を加速させている——その実態

METRは、AnthropicのAI R&Dプロセスに対して前例のない深部アクセスを得て、大規模な調査報告書を作成した。その核心的な結論はシンプルかつ重大だ。

Anthropicは2024年3月〜2025年10月の期間と比較して、現在おおよそ2倍の速度でモデル能力を向上させている（95%信頼区間：1.3x〜3x）。さらに、その加速の大部分——おそらく約80%——は、AIがAI研究開発そのものを担うようになったことに起因すると推定される。

これは「**再帰的自己改善（RSI: Recursive Self-Improvement）」——AIが自らをより賢くすることで、さらに自己改善の速度が上がるというフィードバックループ——への接近を示している。ナイーブな外挿では、フルRSIまで1年以内**という可能性が示唆される。

Anthropic内部でAI能力を測定するための指標であるAECI（Anthropic版のEpoch Capabilities Index）のスコアは、2025年10月以降、それ以前の期間と比べて1.9倍のペースで成長している（95%CI: 1.5〜2.8x）。これは、過去1年間で歴史的に約2年分の進歩を達成したことを意味する。

何が加速を引き起こしているのか

METRは加速の原因を詳細に調査した。重要な知見は以下の通りだ。

• 学習用コンピュートのスケールアップではない。これは確認済みで、加速の原因から除外されている。
• Anthropicスタッフへのインタビューと社内調査では、AIシステムの活用によって研究開発速度が2倍になったという自己報告が一致している。
• 現時点では研究開発への貢献は「AIによる完全自律的な寄与」よりも「AIアシスタンス」が主だが、完全自律的な貢献が近い将来に大きな役割を担う兆候がある。
• アルゴリズム的進歩、実験用コンピュート、データの面で、今後12ヶ月の進捗を妨げるような重大なボトルネックは観測されなかった。

ただし、METRはこの点についても慎重に留保している——詳細情報が入るたびにボトルネックの評価が変わったため、現在の判断に自信を持てないとしている。

大量の情報が黒塗りにされた

AnthropicはMETRによる今回の調査に対して異例の協力を行い、内部ベンチマークスコア、事前学習・強化学習の効率指標、研究員ごとの進捗帰属、AIエージェントの推論コスト推移、約15名の主要スタッフへのインタビューなど、高度に機密性の高い情報へのアクセスをMETRに提供した。

一方で、公開版ではMETRが最も重要だと評価した証拠の大部分がAnthropicによって黒塗りにされた。

METRは約100ページの完全版報告書を提出したが、公開バージョンでは以下が開示されていない。

• 加速とAI活用の寄与についての詳細な推定値
• 学習パイプラインの各要素への帰属分析
• 将来モデルの性能指標予測
• ボトルネックに関する詳細な回答

Anthropicは「他のAI開発者の加速につながりうる機密情報の除去が目的」と説明している。METRは一部の黒塗りは適切と認めつつも、疑問を呈する箇所もあると述べている。

Zviはこの点に関して議会への提言も行っており、「Anthropicを召喚して完全な報告書と経営陣が本当に考えていることを見せるべきだ」とKelsey Piperの提案を引用している。

内部モデルを含めると絵が変わる

公開モデルだけを見れば、進歩のペースが変わっていないという解釈も成立した。しかし未公開の内部モデルのデータポイントを加えると、その物語は成立しない。

Anthropicの内部モデルはHaikuシステムカードで示されていた約1.7xという推定値を、最新の内部モデルリリースを含めると1.9xへ引き上げた。

Peter WildefordはこのポイントをX上で整理している。

AI企業には、私たちが使える公開モデルより強力な未公開内部モデルが存在する。それらを考慮して初めて、AI進歩が実際に加速していることが見えてくる。しかもAI企業は同じAIを私たちの約1万倍のコンピュートで動かしている。

Benjamin Todd（80,000 Hours共同創業者）の試算では、AnthropicのAI R&D内部データを外挿すると、2027年中頃にClaudeが社内研究をリードするようになり、2027年末にはほぼ完全な自動化に近づくと予測されている。

タイムラインへの更新

Ajeya Cotra（METR）は「過去数ヶ月、METRの同僚がAnthropicの内部アクセスを通じて調査してきた結果、Anthropicの"劇的な加速"の閾値はすでに超えられているように見える」と述べている。

Zviは多くの人がこの報告書に対して驚いていることを意外だとしながら、「もしこの報告書を受けて大きくタイムライン予測を更新しているなら、それは以前の見積もりに誤りがあったことを示している」と指摘する。

6週間前のOpus 5.5システムカードの時点で、すでに少なくとも1.5xの加速という見積もりがあった。METRの中でさえ、Ryan Greenblatt（METR研究員）は今年の加速を1.15x〜1.3x程度と予測していた——実態はそれを大きく上回っていた。

残された問い

METRの報告書が示すのは「2027年にRSIが起きる」という断言ではない。報告書自身も次の可能性を挙げている。

• 推計が外れているケース（ボトルネックが見えていない）
• 研究所が自主的に減速を選ぶケース
• 外部からの停止が入るケース

ただし、現時点では「そうしたブレーキが機能するという根拠は観測されていない」というのがMETRの判断だ。RSIという概念がSFの域を出て、業界内部の実証的調査で語られるようになったこと自体、AIの進歩をめぐる議論が新たな局面に入ったことを示している。

詳細はAI R&D Is Accelerating Towards Potential RSI in 2027を参照していただきたい。