スタンフォード大学2025年AIレポートが発表されました。

スタンフォード大学のHuman-Centred Artificial Intelligence Institute (HAI)（人間中心人工知能研究所）は、この度、第8版となる「人間中心人工知能」を発表した。人工知能指数レポート（2025年）".本レポートは、この1年間でAIの研究開発、応用、投資が大幅に加速したことを描き出すと同時に、責任あるAIの実践、社会的信頼、技術開発の世界的偏在といった点で残された課題も指摘している。

AIの性能は急上昇し、テクノロジーの状況は急速に変化している

2025年レポートは、様々な難しいベンチマークにおけるAIの性能が急速に向上し続けていることを示している。MMMU、GPQA、SWE-benchのような新しく導入された難易度の高いテストでは、AIシステムがこれまでよりもはるかに速くテストをクリアしている。報告書はまた、AIモデルが（OpenAIのSORAやGoogleのVeo 2のような）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、限られた時間枠の中で特定のプログラミングタスクにおいて人間のプログラマーを凌駕することさえできると言及している。

技術面では、状況は急速に変化している。同様に、リーダーボードのトップ10モデルの性能差は11.9%から5.4%に縮小しており、高品質なモデルの人気が高まっていることを示している。が人気を集めていることを示している。マイクロソフトのPhi-3-miniのような小型のモデルも好成績を収め、以前なら100倍以上のモデルが必要だったレベルに達しており、アルゴリズムの効率が向上していることを示している。

AIモデルの使用コスト（推論コスト）は劇的に低下しており、例えばMMLUベンチマークでGPT-3.5レベルを達成したモデルは、2022年末から使用コストが280倍以上削減されている。ハードウェアコストは年間約30%減少し、エネルギー効率は年間約40%改善した。しかし、複雑な論理的推論と計画能力が、今日のAIシステムが直面する主な課題であることに変わりはないと、報告書は注意を促している。

投資ブームと経済統合の深化

世界の企業のAIへの投資額は2024年に過去最高の2523億ドルに達した。民間投資は44.5%ドル急増し、2021年以来の前年比増加となった。ジェネレーティブAIは特に吸収力が高く、339億ドルの民間投資を集め、AI投資全体の20%以上を占めた。

AIへの民間投資における米国のリードはさらに広がり、1091億ドルが投資され、中国の約12倍、英国の24倍となっている。ジェネレーティブAIの分野では、米国は中国、EU、英国を合わせた投資額よりも多い。

企業によるAIの導入も飛躍的に進んでいる。マッキンゼーの調査データによると、2024年には78%の企業が少なくともビジネスの一部でAIを利用しており、2023年の55%を大きく上回っている。10%以下）。AIが生産性を向上させ、多くの場合、高スキルの従業員と低スキルの従業員との間のギャップを埋めるのに役立つことが、調査によって引き続き確認されている。

責任あるAIの不均等な進歩に課題が残る

AIインシデント・データベースによる）AI関連のネガティブ・インシデントは56.41 TP3Tと劇的に増加し、2024年には過去最高の233件に達する。しかし、HELM SafetyやAIR-Benchのような新しいベンチマークは出現しているものの、大規模モデルに対する責任あるAIの評価基準の調和はまだ不十分である。

ベースモデル透明性指数によると、モデル開発の透明性は向上している（平均スコアは2023年10月の37%から2024年5月の58%へ）が、まだ改善の余地は大きい。組織はデータの不正確さやサイバーセキュリティのようなRAIのリスクを認識しているが、リスクに対する認識と実際の緩和策の採用との間にはまだ大きな隔たりがあると報告書は指摘している。

社会的信頼も問われている。世界的に、個人情報を保護するAI企業への信頼は低下し、AIシステムに偏見や差別がないと考える人は昨年より減少している。この調査では、不偏不党を明示的に設計したモデルでさえ、潜在的な社会的バイアスを示す可能性があることもわかった。さらに、AIのトレーニングのためにデータのクロールを制限するウェブサイトが増えているため、「データ共有」リソースは縮小しており、将来のモデルの多様性や能力に影響を与える可能性がある。

地政学、ガバナンス、世界的センチメント

地政学的な面では、2024年に最も多くのトップAIモデルを生み出す国（40）は依然として米国であり、中国（15）と欧州（3）を大きく引き離している。しかし、主要ベンチマークにおける中国モデルとの性能差は急速に縮まり、2024年末には米国モデルとほぼ同等になると報告書は強調している。AIに関する出版物や特許の総数では中国がリードしているが、被引用数が最も多いのは米国の研究機関である。

世界各国の政府は、大規模な投資プログラム（カナダ、中国、フランス、インド、サウジアラビアなど）だけでなく、規制活動も活発化させ、AIゲームを強化している。報告書によると、世界75カ国が立法課題の中でAIに言及する数を21.31 TP3T増加させており、米国では連邦政府によるAI関連規制の数が2024年には2023年の2倍以上に増加する。米国の各州も非常に積極的で、特にディープフェイク（深層偽装）技術の規制に力を入れている。国際協力も活発化しており、OECD、EU、国連、AUなどの組織が責任あるAIの枠組みを発表し、AIセキュリティ研究所の国際ネットワークも設立されている。

国民感情の面では、世界的に慎重な楽観主義の傾向が見られ、特にドイツやフランスなど、以前は懐疑的だった国々で顕著である。しかし、地域差は依然として大きく、中国やインドネシアなどではAIに対して非常に強気な意見が多数を占める一方、カナダ、米国、オランダなどでは楽観的な意見はかなり低い。

科学と日常生活で高まるAIの役割

2023年に米国食品医薬品局（FDA）が承認したAI対応医療機器は223件で、2015年のわずか6件から大幅に増加した。自動運転車も試験段階を脱しつつあり、Waymoは米国のいくつかの都市で広く運用され、バイドゥのApollo Goは中国で急速に拡大している。

AIが科学に与える多大な影響は、ノーベル賞でも認められている。物理学賞と化学賞は、それぞれディープラーニングとタンパク質フォールディング（アルファフォールド）に関連する業績に対して授与され、チューリング賞は強化学習分野の創始者に授与された。AIは科学的発見を推進し続けており、タンパク質配列モデル（ESM3、アルファフォールド3など）の進歩や、基本的なモデルが医療分野で応用され始めている。AIは科学的発見を推進し続けている。

スタンフォード2025年AI指数報告書は、急成長するAI分野の姿を描き出している。それは、目に見える利益をもたらし、かつてないほどの投資を集める一方で、倫理的な深い問題やガバナンスの課題、より広範な社会的信頼を築き、公平な発展を確保する緊急の必要性にも直面している。