Meta AIのTRIBE：スキャンなしで脳の動画反応を予測

人工知能の状況は、人間の心を理解することから命を救う医薬品の設計に至るまで、急速な変化を続けています。これらの進歩は、AIの高度化と、科学、技術、社会に対するその深い影響を強調しています。

最も興味深い開発の一つは、MetaがTRIBEを導入したことです。これは、10億のパラメーターを備えた巨大なAIモデルで、人間の脳が映画コンテンツにどのように反応するかを予測できます。MetaのFundamental AI Research (FAIR) チームによって開発されたTRIBEは、映画のビデオ、オーディオ、テキストを分析して、視聴者のどの脳領域が活性化するかを予測します。これらすべては、直接的な脳スキャンを必要としません。このシステムは、Algonauts 2025脳モデリングコンペティションで特に優れており、80時間の多様なメディアを視聴した被験者で訓練された後、1,000の異なる領域にわたる脳活動パターンの半分以上を正確に予測する能力を示しました。TRIBEは、視覚、音、言語などの感覚入力が収束する領域で特に優れており、単一感覚モデルを30%も上回りました。その精度は、注意力、意思決定、感情反応に関連する前頭脳領域でも顕著でした。この技術は脳プロセスに関する前例のない洞察を約束しますが、神経レベルでのエンゲージメントを最大化するために設計されたコンテンツを作成する可能性、ひいては「ドゥームスクロール」のような現象を激化させる可能性についても疑問を投げかけています。

同時に、OpenAIはAIの推論能力における目覚ましい進歩を披露しました。彼らの汎用推論モデルは、2025年の国際情報オリンピック（IOI）という権威ある大学入学前のプログラミングコンテストで金メダルレベルのスコアを獲得しました。世界中のトップ学生プログラマーと同一の時間と提出の制約の下で競い、AIモデルは総合6位を獲得し、すべてのAI参加者の中で1位にランクインしました。この成果が特に注目に値するのは、モデルがプログラミングのために特別に微調整されておらず、基本的なツールのみに依存していたことです。その性能は、わずか1年前には同様のモデルが49%のスコアだったのに対し、現在では98パーセンタイルに達しており、大幅な飛躍を遂げています。この同じモデルは、国際数学オリンピックとAtCoderでも金メダルを獲得しており、複雑な問題解決領域におけるその汎用性を強調しています。このような急速な進歩は、競争的な知的タスクにおける人間の優位性の時代が終わりに近づいている可能性を示唆しており、科学、数学、物理学における画期的な発見を可能にする将来のAIモデルへの道を開いています。

医学の分野では、韓国科学技術院（KAIST）の研究者たちが、創薬に革命をもたらす可能性を秘めた新しい拡散モデルであるBInDを発表しました。反復的な設計とテストを伴う従来のメソッドとは異なり、BInDは、事前の分子データやトレーニング例に頼ることなく、最適な抗がん剤候補をゼロから1ステップで設計できます。この革新的なAIは、薬剤分子を作成するだけでなく、それが病気のタンパク質にどのように結合するかを同時に決定します。重要なことに、BInDは、健康なバージョンには影響を与えずに、がんを引き起こすタンパク質変異のみを正確に標的とする薬剤を設計し、真に個別化された医療の可能性を強調しています。さらに、このモデルは複数の基準を同時に最適化できるため、設計された薬剤が安全で安定しており、製造可能であることを保証します。これは、単一基準の最適化に限定されていた古いAIシステムに比べて大幅な改善です。成功から学び、「リサイクル技術」を採用することで、BInDは戦略を反復的に改良し、より効果的な治療法の開発を加速します。AIによって設計された最初の薬剤が市場に出回り始めるにつれて、これらのブレークスルーは、高度なAIモデルによって推進される人類を変える医療の進歩の波を示唆しています。

これらの主要な進歩に加えて、他の重要なAI開発には、中国のAIラボZ AIがリリースした新しいオープンソースの視覚推論モデルであるGLM-4.5Vが含まれており、多数のベンチマークで最高のパフォーマンスを示しています。動画生成の分野では、Pika Labsがソーシャルアプリ向けに新しいモデルを導入し、リップシンクとオーディオ付きのHD品質の動画をわずか数秒で生成できるようになりました。AlibabaのQwen3モデルは、最大100万トークンを処理できる超長コンテキスト機能でアップグレードされ、AnthropicのClaude AIはメモリ機能を獲得し、以前の会話を参照して一貫性を向上させることができるようになりました。これらの集団的な進歩は、イノベーションの絶え間ないペースを強調し、AIがさまざまな分野で達成できることの限界を押し広げています。