AIDB

研究者らがAIと一緒に数学の長年解けていなかった問題を解き、論文を出そうとしたら「その前日に、別の大学のチームが同じAIと一緒に同じ答えを出していた」と報告しています。

研究者らは「今後のAIによる同時発見を議論するきっかけにしてほしい」とのこと。

今回、2つのチームはどちらも、GPT-6 Astraに相談しながら、未解決問題における予想の一部を証明しました。
南カリフォルニア大学などのチームは9月15日に証明を得て、17日の朝に公開する予定でした。ところが16日に、メリーランド大学のチームがほぼ同じ方法で同じ結果を出していたのです。

※題材は、面接したその場で採否を決めるときに一番良い人を選ぶ方法を考える「秘書問題」でした。

こうした現象が続く可能性があることを考えると、なにか特別な決まりを作るべきなのでしょうか。

バイブコーディングで興に乗って「もう少しこうして」とAIに指示を出しまくっているとき、それは果たして本当に意味のある内容でしょうか・・・
ユーザーの追加指示の"8割"は、出しても出さなくても仕上がりが変わらない、とすら言われています。
それはトークンだけ余計に使っていることになります。
ai-data-base.com/archives/142983
本記事では、「AIで何が良くなったのか」を数字で答えるために付けておきたい記録を紹介します。

「AIで作ればSaaSは解約できる」は本当か？AIで社内ツールを作った米国の企業で、AIが書いたSQLが約50行から5,000行近くまで膨らみました。
こうなると、データチームが確かめないかぎり、出てくる数字が正しいかどうかも分かりません。
AIで作ったあとの保守は社内で引き受けることになります。
ai-data-base.com/archives/143029
本記事では、SaaSの解約を決める前に、試作の段階からとるべき工夫を紹介します。

Google DeepMindなどの研究者らが、「Geminiだけで構成されたAI研究者チーム」を何組も動かし、4時間おきに「AIだけの学会」を行わせる仕組みを開発。

すると、最終的には核融合や薬の研究に使う量子計算で、これまでより大幅に少ない資源で済む設計が見つかっています。

さらに、あるAIチームが口にした"生煮えのアイデア"を別のAIチームが引き取って完成させ、正しいことまで証明して研究が一気に前に進む現象が観察されました。
学会はAIにとっても上手くできた仕組みだったのかもしれません。

ただしAIたちだけの学会はシンプルなルールで運用されました。
・各チームが研究途中の案を発表します
・ほかのチームが質問や批判をぶつけます

基本的には人間の研究者が学会でやってきたことです。とはいえ、AIたちは短縮された時間軸で繰り返します。

なお、人間は解くべき問題と答え合わせの基準を用意しただけで、研究の途中には口を出していません。

また、今回使ったモデルはGemini 4 Carbonでした。