「AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）が2025年3月に発表した報告書「AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE Future of AI Research」が示すもの（要約）。」Summary of the report "AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE FUTURE OF AI RESEARCH" published by AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) in March 2025.

「AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）が2025年3月に発表した報告書「AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE Future of AI Research」が示すもの（要約）。」

​AAAIが2025年3月に発表した報告書「AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE Future of AI Research」は、AI研究の現在の動向（2025年時点）と将来の課題を明確にすることを目的としています。​

この報告書（全 91-page）は、17の主要なトピックに関する章で構成されており、各章ではその歴史、現在のトレンド、未解決の課題が議論されています。​

 [NEWS]  本Vol.7 No.10では、AAAI 2025 AI Researchの各章の主旨を以下に簡潔にまとめてありますのでご参照ください。

What IS “​AAAI”.

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特に、「Page-24 　AI Evaluation：AIの評価」では、以下の現状分析と課題提起がなされています。

AI評価:

AI評価は、AIシステムのパフォーマンス、信頼性、安全性を評価するプロセスです。

[主なポイント]

• AIシステムは、標準的なソフトウェアの検証・確認手法の範囲をはるかに超える、独自の評価課題をもたらす。
• 現在の評価手法は、(生成)モデルの品質を測るベンチマーク主導のテストに重点を置いており、使いやすさ、透明性、倫理ガイドラインの遵守といった重要な要素への配慮が不足している。
• 信頼できる大規模なAIの展開を実現するには、新たな知見や評価手法の確立が求められる。

したがって、AI機能PV SystemのGVP CSV検証（Validation）においても、その評価手順や規制要件に対応した信頼性保証が取れる「合理的な手法」が求められています。

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「要約」「AAAI 2025 PRESIDENTIAL PANEL ON THE Future of AI Research」 (Japanese Translated by HiroPharmaConsulting)

1. 1. AI推論：​人間の知能の中核的な特徴であり、検証可能なAIシステムの構築に不可欠です。SAT、SMT、確率モデルなどの技術が重要視されています。​
   2. AIの事実性と信頼性：​AIシステムは虚偽の情報を避け、堅牢性、理解可能性、人間の価値観との整合性を持つべきです。ファインチューニングや検証などのアプローチが取られています。​
   3. AIエージェント：​自律的な問題解決から協調的なAIフレームワークへの進化が見られます。大規模言語モデル（LLM）の統合が進んでいます。​
   4. AIの評価：​AIの性能、信頼性、安全性を評価することが重要です。ベンチマーク主導のテストから、より広範な評価手法への移行が求められています。​
   5. AIの倫理と安全性：​倫理的・安全性の課題が緊急性を増しています。公平性、差別、安全性に関する懸念が高まっています。​
   6. エンボディードAI：​物理的世界との相互作用を通じて知能が形成されるという視点です。強化学習やロボット工学へのLLMの適用が進んでいます。​
   7. AIと認知科学：​認知科学とAIの相互作用が、認知アーキテクチャなどの分野で有益な洞察をもたらしています。​
   8. ハードウェアとAI：​ハードウェアとソフトウェアの共同設計が、AIシステムの性能最大化に寄与しています。エネルギー効率やスループットの課題が存在します。​
   9. 社会的善のためのAI：​社会的影響を目的としたAIの応用が進んでいます。倫理的配慮、学際的協力、スケーラビリティが重要視されています。​
   10. 持続可能性とAI：​AIは持続可能性に貢献する可能性を持つ一方で、エネルギー消費や資源利用の課題も抱えています。​
   11. 科学的発見のためのAI：​AIは科学的発見を加速させるツールとして機能しています。自律的なシステムや協働的なAIの活用が進んでいます。​
   12. 汎用人工知能（AGI）：​人間レベルの知能を持つAGIの議論が活発化しています。安全性やガバナンスの課題が指摘されています。​
   13. AIの認識と現実：​AIに関する過度な期待と現実とのギャップが存在します。一般の人々への教育や誤解の解消が求められています。​
   14. AI研究アプローチの多様性：​ニューラルネットワーク以外の多様な研究手法の重要性が強調されています。​
   15. AI研究コミュニティ外での研究：​学際的な協力や社会的要因の考慮が、AI研究において重要視されています。​
   16. 学術界の役割：​AI研究の焦点が民間セクターに移行する中、大学の役割や資源の課題が浮上しています。​
   17. AIの地政学的側面と影響：​AIは世界のパワーバランスを再構築し、経済や安全保障の構造に影響を与えています。国際的な協力と競争が進行中です。​

この報告書は、2025年時点でのAI研究の多面的な進化と、それに伴う課題やアクションを包括的に分析・報告されています。

オリジナルは、以下のリンク先のレポートをご参照ください。

https://aaai.org/wp-content/uploads/2025/03/AAAI-2025-PresPanel-Report-FINAL.pdf

https://aaai.org/about-aaai/presidential-panel-on-the-future-of-ai-research/?utm_source=chatgpt.com

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