家キミ・ヤン・ジリン：大規模モデルの学習、AI主導の研究が第3段階へ
Moonshotの 創業者である楊志林氏は、2026年3月25日に開催された中関村フォーラムの年次総会において、AIを原動力として大規模モデルのトレーニングが第3の重要な段階に入っていると述べた。このパラダイムシフトは、自然データや手動によるアノテーションへの依存から、高度に自動化された自己進化への移行を示している。
技術ロードマップを振り返り、楊志林氏は大規模モデルの進化を3つの段階に分類した。3年前の第1段階は主に自然発生的なインターネットデータに依存し、手動によるアノテーションによる価値の整合は限定的であった。昨年の第2段階は、大規模強化学習を中心に、研究者がモデルの性能を向上させるために高品質なタスクをキュレーションする段階であった。 2026年、AI研究手法において根本的な転換が起こり、研究者の役割は「AI計算スケジューラー」へと進化しています。この新たな段階では、研究プロセスはAIによって駆動され、AIは膨大な数のトークンを用いて自律的に新しいタスクや環境を合成し、最適な報酬パラメータを定義し、さらには新しいネットワークアーキテクチャの探索にも積極的に取り組んでいます。
この傾向は、AIの研究開発効率が指数関数的に加速しようとしていることを示唆している。Moonshotは、同社の主力製品であるKimiが 、インテリジェント技術のフロンティアを推進し、オープンソースコミュニティとの協働的で進化し続ける技術エコシステムの育成に注力すると発表した。 「人間がAIを教える」段階から「AIが研究を導く」段階への移行は、単なるトレーニング手法のアップグレードにとどまらず、汎用人工知能（AGI）の実現に向けた重要なマイルストーンであり、受動的な学習から自律的な探索への転換を意味しています。
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