自己持続型AIウイルスと開発ペース調整の進展：今週のAIニュース

トロント大学、ベクター研究所、ケンブリッジ大学、およびサービスのチームは、オープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）を使用して、侵害されたGPUノード上で推論を実行し、攻撃を推論して実行できるコンピュータウイルスのプロトタイプを構築した。カスタムハーネスと推論グラフで動作するこのワームは、脆弱性検出で約80%、悪用で53%、自己複製で88%の成功率を達成し、全体の攻撃成功率は約37%となり、自己持続型のAI駆動のサイバー脅威の出現が浮き彫りになった。一方、ドワルケシュ・パテル氏は、AIシステムがより賢くなるにつれて、同じ計算量をよりうまく収益化できるため、計算価格が急騰すると主張しており、H100が年間25万ドル以上でレンタルされる可能性があるが、サプライチェーンのロボット化により最終的にはコストが下がるかもしれないと述べている。一方、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、Meta、およびSafe Superintelligence Inc.を含む主要なAI研究所から1,300人以上の従業員が、人間の制御を超えた急速な加速のリスクを挙げ、自動化されたAI開発の最前線を意図的にペース調整するツールを開発するための国際的な取り組みを米国政府が支援するよう求める声明に署名した。研究分野では、プリンストン大学、スタンフォード大学などの連携により、AIシステム（OpenClawハーネス内のClaude Opus 4.8）がNeurIPS 2026提出論文からの未発表の研究質問に回答しようとする「シャドウ評価」が実施された。両方の試みは、新しい貢献が欠けており、実験設計が不十分であるとして、元の著者に拒否され、AIシステムはエンジニアリングには強いが、創造的な研究には弱いことを示している。この発見は、再帰的自己改善のタイムラインが一部の予想よりも長くなる可能性があることを示唆している。