家Moonshot AIの楊志林氏：100万トークンモデルが示す新たなAIのパラダイム
AIの進化のペースは、まもなくAI自身によって決定されるようになるかもしれない。
3月25日、2026年中関村フォーラム年次総会において、Yue Zhi Anの創業者である楊志林氏が基調講演を行った。同氏は、今後1年ほどの間に人工知能の研究開発手法が根本的な転換を遂げ、人間の研究者の役割が「実践的な構築者」から「リソースの調整役」へと移行すると予測した。
新たな研究開発パラダイム：「人間主導型」から「トークン駆動型」へ
楊志林氏は、AI開発がAI主導の新たな段階に入っていると指摘した。このパラダイムにおいて、研究者の働き方は大きく変化するだろう：
中核リソースとしてのトークン：将来的には、各研究者が膨大な量のAIトークンを保有することになる。これらのトークンは単なる会話単位という役割を超え、生産性の基盤となるリソースとなる。
AIによる自律的探索：豊富なトークンを活用することで、AIは研究者が新規タスクを合成し、新たなトレーニング環境を構築し、さらには最適な「報酬関数」を定義するのを支援し、革新的なニューラルアーキテクチャの自律的な探索を可能にする。
効率の特異点：「自律走行」型AI研究開発
この変革により、AIの反復プロセスは、もはや人間の専門家の認知的限界や成果に完全に制約されることはなくなります。
指数関数的加速：AIが研究プロセスそのものを主導し始めると、技術進歩のペースは指数関数的な成長を遂げることになるでしょう。
エコシステムの構築：Yue Zhi Anは、オープンソースコミュニティと緊密に連携し、知能技術のフロンティアを共に押し広げ、よりダイナミックなエコシステムを育成していくという決意を表明しました。
業界の展望：大規模モデルが「エージェント型実行」の時代へ
Yang Zhilin氏の講演と時を同じくして、業界では「エージェント（知的エンティティ）」の機能に関するトレンドが大幅に高まっています。
Tencent：同社の AI アシスタント「Crab（WorkBuddy）」は、オフィスでの生産性シナリオにおける有用性を大幅に向上させるアップデートを受けました。
Step Star：OpenClawフレームワークを基盤とするクラウド型AIアシスタント「StepClaw」も正式にリリースされた。
結論：AIがAIを研究するとき
「AIにコミュニケーションを教える」ことから「AIに研究開発を行わせる」ことへの移行は、単なるツールのアップグレードにとどまらず、生産関係の変革を意味する。楊志林氏のビジョンによれば、将来の最先端研究所において、研究者の力量を測る重要な指標は、AIトークンを指揮してイノベーションを推進する効率性になるかもしれない。
AIの研究開発がこうした「自律運転」の段階に入ると、汎用人工知能（AGI）への道のりは、我々が予想しているよりも近くなるかもしれない。
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