中国科学院、AI最大の弱点である社会的知能を解決

2026年7月24日、中国科学院計算技術研究所知能アルゴリズム安全重点実験室の「ZhiJing」チームは、ZhiJing Social Mind大規模モデル技術体系を正式に公開した。これには、3つの主要次元、17の二次次元、71の細粒度タスクにわたる3481インスタンスを含むベンチマーク「SoMBench」が含まれ、社会知能の欠陥を特定するために設計されている。Zingは、FLAREデータフライホイール、2段階トレーニング（一般→特化）、および適応的に社会的推論を改善するOPDオンライン蒸留を特徴とするトレーニングシステムである。Actioは、PRISM、Starling Memory、SAGE、Gated RAGなどのコンポーネントを使用して明示的な精神状態管理を行うデプロイメントアーキテクチャである。国際ベンチマークでは、Zing-27Bが平均スコア79.80を達成し、GPT-5.5の78.44を上回り、Zing-32Bは76.32でDeepSeek-V4-Proの75.90をわずかに上回った。Zing-8BやZing-14Bのような小型モデルも、特に高次信念推論において顕著な向上を示した。このシステムは、社会知能を測定可能で訓練可能なエンジニアリング能力にすることを目指している。