じゅうあまりにも多くのことが起きているため、すべてを把握するのは難しい場合がある。しかし、業界に精通した人々が提示する、最大の新興プロジェクトの調査から、いくつかの指針を得ることができる。私は、MITが発表した今後1年間の注目すべき技術進歩のリストを見て喜び、それらが私たちの世界にどのように応用されるかについて言及したいと思った。
エネルギー、モデル発見、ハードウェア革新のいずれに関連するものであれ、これらは新年が始まるにつれて、おそらくさらに多く耳にすることになるものだ。
よりクリーンな電池、安全な原子力、エネルギーの進歩
MITの「10のブレークスルー技術」のリストにある項目のいくつかは、私たちが社会として直面しているエネルギー課題への対応に関するものだ。私たちの電力需要は膨大であり、特に大規模なデータセンターによって提供される大規模言語モデル（LLM）の莫大な電力消費が一因となっている。そのため、Constellation（コンステレーション）、Vistra（ビストラ）、TerraPower（テラパワー）などの企業は、送電に伴う損失を最小限に抑えるため、データセンターと併設する新しい形態の原子力エネルギーを開拓している。
そして、太陽エネルギーは至る所にあるが、どのように貯蔵するのか。科学者たちは、コストやリチウム採掘の性質など、現在デバイスで使用されているリチウムイオン電池のいくつかの問題を解決するナトリウムイオン電池に取り組んでいる。
生成型コーディングとエージェント型タスク処理
これは非常に明白で、言うまでもないことだ。2025年の間に、LLMは比較的単純な回答マシンから、ツールを操作し、システムをナビゲートし、人間のようにタスクを達成できる強力な存在へと進化した。
「参入障壁はもはや構文を学ぶことではない」と、Orbit（オービット）のアナリストは書いている。具体的にMITのリソースを引用しながら、「それは、自分が望むものを明確に説明することを学ぶことだ」と述べている。
したがって、アンドレイ・カルパシー氏が「バイブコーディング」という用語を生み出したわずか数カ月後、私たちはここにいる。そして、これらすべてが2026年も継続することが期待できる。
遺伝学におけるブレークスルー
これは、MITのリストで複数回言及されたもう1つのカテゴリーであり、絶滅種を「復活させる」遺伝子研究（私は昨年初めにダイアウルフに適用されたこれについて書いた）や、KJという名前の遺伝子編集された赤ちゃんが含まれていた。
フィラデルフィア小児病院からのプレスリリースは、科学者のレベッカ・アーレンス=ニックラス氏とキラン・ムスヌル氏がこの解決策にどのように取り組んだかについて詳しく述べている。
「同様の疾患を引き起こす変異体を用いた数年間の前臨床研究の後、アーレンス=ニックラス氏とムスヌル氏は、KJの出生直後に特定されたCPS1の特定の変異体を標的とした」と広報担当者は書いている。「6カ月以内に、彼らのチームは、KJの欠陥のある酵素を修正するために、脂質ナノ粒子を介して肝臓に送達される塩基編集療法を設計し、製造した。2025年2月下旬、KJはこの実験的治療の最初の注入を受け、それ以来、2025年3月と4月に追加投与を受けている」
これはエキサイティングな研究であり、将来的に多くの同様の介入への道を開く可能性がある。ある意味でDNAにコード化されていた病理への扉を閉じる、遺伝子変化に基づく「治療法」だ。
作業ロボットとコンパニオンロボット
リストのもう1つの枠は「コンパニオンロボット」に割り当てられた。これは、産業における労働ロボットのかなり高度な一連のアプリケーションの裏返しだ。しかし、MITテクノロジーレビューは、このエントリーを次のように扱った。
「毎日、何百万人もの人々がAIチャットボットと対話している。彼らの中には、ボットと親密で個人的な絆のように感じられるものを形成する人もいる。これが危険である可能性があるという証拠が増えており、政治家たちはついに目覚めつつある」
懸念に関する多くの報告は、LLMの使用に潜在的に関連する多数の10代の自殺を中心に展開しているが、他の可能性のある影響もある。
カリフォルニア州は、待ってはいない。
「カリフォルニア州は、OpenAI（オープンAI）、Meta（メタ）、Character AI（キャラクターAI）に関連する事件を含む、若いユーザーに関わるいくつかの自殺事件の後、AIコンパニオンチャットボットの安全基準を義務付ける米国初の法律を制定した」と、The Decoder（ザ・デコーダー）のマクシミリアン・シュライナー氏は書いている。「SB 243と呼ばれるこの法律は、2026年1月1日に発効し、プラットフォームにユーザーの年齢確認、警告の表示、会話が人工的であることの開示、未成年者向けの性的コンテンツのブロック、州保健局と共有される危機対応プロトコルの実装を要求している」
これに注目してほしい。
メカニスティック解釈可能性の可能性
2026年、コンピューター科学者たちは、LLMの応答をマッピングして、私たちのモデルの友人がどのように「考える」かについてさらに理解しようとする、かなりの仕事にも取り組むだろう。
ここにAnthropic（アンソロピック）からのリソースがある。これは、サンフランシスコ・ベイブリッジなどの例を使用し、トークンの関係と結果として生じるニューラルアテンションパターンを明らかにしながら、これがどのように機能するかを詳しく説明している。
「メカニスティック解釈可能性は、コンパイルされたバイナリコンピュータープログラムをリバースエンジニアリングするのと同様に、ニューラルネットワークをリバースエンジニアリングしようとするものだ」と、クリス・オラー氏は、関連する方法論の多くを概説する「ノート」に書いている。
または、ケンプナー研究所のデンバ・バ氏からのこの説明的な比喩を見てみよう。
「ボストン交響楽団の演奏で、目を閉じて、特定の時間のスニペットでどの楽器のセットが演奏されているかを推測しようとしている自分を想像してみてほしい。いくつかは常にバックグラウンドに存在するかもしれないが、他のものは音楽作品へのより疎らな貢献をするかもしれない。これは、高度に訓練された音楽家にとってはアクセス可能なタスクかもしれないが、音楽的背景のない人にとってはほぼ不可能なタスクだ。これは点源検出問題であり、複雑な信号の複数のソースが特定される。脳はオーケストラのようなものだ。さまざまなタイプの細胞の大きなアンサンブルであり、その協調的でありながら異質な活動パターンが（ほとんど）調和のとれた行動を生み出す」
本質的に、この新しい分析方法により、私たちはより深く内部を理解し、重要な方法でニューラルネットを理解することができる。これらすべてが、ハイエンドアプリケーションを駆動し、私たちの世界を破壊するLLMとモデルに関する私たちの研究に革命をもたらすことを約束している。
しかし、これらすべてはどのように機能するのだろうか。それは秩序あるプロセスになるのか、それとも技術的なゲルニカのようなものになるのか。乞うご期待。
