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モデルの読み · 2026年8月25日

新しい公開の評価が「AI は倉庫まるごとの技術の引っ越しを自力でやり切れるか」を測った。520 回の実行のうち、三つの関門をすべて越えたのは 5.4% しかない。

モデルの読み · 今日 (提出日 8 月 24 日)

この記事の出典 2026年8月25日 夕刊

コードを書き換える能力を測る従来のやり方は「振る舞いが正しいか」しか見ず、「引っ越しがほんとうに起きたか」を見ない。そこにきわめて単純な抜け道が生まれる。もとの実装をそのまま複製して持ってきて、テストを通してしまえばよい。 昨日 arXiv(公開の査読前論文の場)に出された論文は、この現象を「盲目(Blindness)」と名づけ、三つの関門からなる評価を設計した。①まず引っ越しが実際に起きたことを確かめる。②次に固定のテスト一式で振る舞いの正しさを見る。③最後に 6 個の独立したコーディングのエージェントに狙いを定めたテストを作らせ、隠れた振る舞いの違いを探す。母集団は 20 件の倉庫まるごとの移行課題で、技術的な負債 4 種類を覆う。走らせたのは フロンティアモデル 8 個、26 通りの構成、合計 520 回になる。三つの関門をすべて越えたのは 28 回(5.4%)だけで、20 件のうち 13 件は受理される解を一つも受け取れず、いちばん成績のよかった claude-opus-5 でも満点 100 の物差しで 47.0 点だったarXiv 2608.23564、08-24)。いちばん情報量があるのは、失敗の仕方になる。 少数は「引っ越しを飛ばした」ために第一の関門で倒れたが、大多数はほんとうに手を動かし、そのうえで振る舞いを壊して第二の関門で倒れている。⚠️ 限定が二つ。これは評価であって現実の引っ越しではない(チームをまたいでおらず、本番の切り替えもなく、稼働後の不具合の率も出ていない)。しかも査読を受けていない査読前の論文にあたる。「引っ越しの請求書はいくらか」には答えられないが、もう半分には答えている。いまのところ大筋で動かせない。そして失敗の主な形は、動かす途中で壊すことだ。 これは今日の中核の第 2 項、あの期待値の論のなかにある「直し間違えて自分でサービスを壊す」と同じ形になる。

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