第4次热潮的现在

人工智能学会的“人工智能历史画卷”（2023年）如何划分热潮与寒冬

人工智能学会用1年时间，在学会志的封面上把AI的历史画成了画卷。时期的划分是：第1幅＝从领域的开端到第一次热潮（1950年代后半期—1960年代，1960年代后半期起局限显现而转入低潮），第2幅＝从寒冬时期到第二次热潮，第3幅＝第二次寒冬（1992年前后—2010年前后），第4幅＝第三次热潮前半（2010年前后—2016年，以2012年的图像识别竞赛为契机），第5幅＝第三次热潮后半（2017年以后。“或许已经可以称之为第四次AI热潮了”（原文“最早”读作“もはや”））直至生成式AI热潮，第6幅＝研究者描绘的未来。

尚不清楚的事：画卷中关于“第四次”，也只是停留在“或许可以称之为”的说法，学会并没有作出决定。

2024年白皮书：2022年以来“据说现在已经进入第4次AI热潮”

国家白皮书（总务省《信息通信白皮书》令和6年版）说明，AI的历史是“几度经历热潮与寒冬期的反复”。在此基础上，它写道“由于2022年前后起生成式AI的迅速普及”（生成式AI是能生成文章和图像的AI），“据说现在已经进入第4次AI热潮”。它没有下断言，只停留在“也有人说”的表述上。同一节里还把第3次写作“2000年代～”和“延续至今的第3次AI热潮”。在图（图表Ⅰ-3-1-1）里，第4次的色带从2022年开始，并写着“没有经历寒冬就进入全球性的AI热潮”。

帝国数据银行2026：第4次热潮始于2022年下半，下个是“会执行的AI”

帝国数据银行的报告（TDB Review No.46）把当前的热潮定位为“第4次AI热潮”，并划分了时期：第1次＝1950年代后半期～1960年代，第2次＝以1980年代为中心、到1990年代初，第3次＝从2010年前后起，第4次＝从2022年下半年起（以大语言模型为中心的生成式AI）。报告还提出了“接下来的AI热潮”，即以AI智能体和实体AI（physical AI）为中心的“会执行的AI”。

尚不清楚的事：“接下来的AI热潮”（相当于第5次）会不会到来，现在还不清楚。报告自己也写道“为方便起见称之为‘下一次AI热潮’”。

文部科学省白皮书（2024年）：第3次约自2010年，“也有人说”正临近第4次

文部科学省的白皮书说明，AI技术“在反复经历多次热潮的同时”，不断扩大研究开发的范围。它把第1次定在1950年代后半期至1960年代，第2次定在1980年代至1990年代，第3次定在2010年前后开始。接着写道，近来“受生成式AI技术进展等的推动”，“也有人说现在正临近‘第4次热潮’”。与总务省2024年版的“据说”一样，这里也用了“也有人说”的写法。所载的图（图1-1-1）出自科学技术振兴机构（JST）的报告，用3条上升曲线描绘第1至3次热潮，其后写着“第4代AI”“值得信赖的AI”，没有写“第4次热潮”。

尚不清楚的事：JST（科学技术振兴机构）的“第4代AI”，与“第4次热潮”是不同的数法（技术世代的编号）。同样是“4”，所指不同。

总务省白皮书2025、2026年版不再写“第4次”（就所见范围）

2024年版白皮书写道“也有人说已经进入第4次AI热潮”。但在2025年版和2026年版中，整份白皮书里“热潮”一词只出现了1次。它只是记述了2006年“自从深度学习被提出以来，第3次AI热潮到来”，以及2022年生成式AI“开始真正流行”，并没有称之为“第4次”。同样是国家的白皮书，不同年份的叫法也在变化。

学会座谈会（2023）：“没人授权过吧”“约3.1次热潮”

在制作历史画卷的人们的座谈会上，鸟海不二夫问：“看来现在还是被当作第四次AI热潮吧？”松原仁回答：“也有老师这么说”，谷口忠大回答：“有点谁先说谁占便宜的意思呢（笑）”。鸟海又问是不是也没有谁来作决定，松原回答：“没有人授权过吧”（“授权”原文为authorize，意思是正式认可），并说：“不过，感觉也像是从第三次热潮起一直保持在高位”。关西大学社会学部的杉本舞说：“而且在全球范围内，第二次AI热潮及其后的第二次寒冬该如何看待，颇为微妙”，“我认为在日本，第五代计算机计划的影响很大”，还说：“只要资金不断，（在世人眼中）就不会形成衰落的印象”，由于资金从第三次AI热潮起就没有断过，一路成了生成式AI热潮，所以“我认为不能说这次热潮已经告一段落”。鸟海说“大概也就是第3.1次热潮吧”，杉本接着说，或许已经“成为了不依赖热潮也能增长、不会降温的领域”。这段对话的结尾是，鸟海说“说不定寒冬又要来了呢（笑）”，杉本回应“可能立下flag了呢（笑）”（“立flag”是说会成为某事发生的预兆的说法）。

尚不清楚的事：如果以资金是否中断来判断热潮的分界，那么第3次热潮与现在之间没有分界。如果以社会关注度的大小来判断，那么在2022—2023年有分界。以哪个为标准，答案就会不同

“第四次AI热潮”1次也没出现在国会会议录里（2026年9月）

用能检索国会全部发言的国家系统（国会会议录检索系统）查询，“第三次AI热潮”在2017—2025年的6次发言中出现过。另一方面，“第四次AI热潮”“第4次AI热潮”（原文是全角数字“第４次”）是0次。2025年4月，大臣（城内实，会议录的头衔是内阁府特命担当大臣）答辩时说了“所谓第三次AI热潮以后”。同一个月的另一次发言里，用了“生成式AI热潮”这个词。国会上没有用编号来称呼当今的热潮。

尚不清楚的事：会议录的检索只能找到完全一致的词语。像“第４次的AI热潮”这样中间夹了别的词的说法，可能没有被检索到（用“AI热潮 第四次”的组合检索，结果也是0条）。

2017年的“第四次AI热潮”，指由通用AI出现引发的未来热潮

在人工智能学会杂志的专题“AI社会论”的前言中，高桥恒一先生和井上智洋先生介绍井上先生的论文，说它讨论的是当时这轮热潮之后的“大概会由通用AI的出现所引发的第四次AI热潮”（通用AI指能像人一样完成各种工作的AI）。同一篇文章还写道，当时（第三次）的热潮，若按字面意义上的“热潮”来说，顶点是2016年或2017年，此后会归于踏实的产业话题。

尚不清楚的事：第3次热潮的顶点在何时，取决于测量什么（论文数、资金、报道数等）。2017年的预测（2016—2017年是高峰）是否应验，还没有用数字确认。

日本：第2次高峰1990年（晚英语约3年），第3次2019年，2023年起再升

根据国会的发言记录和日本书籍的书名，统计了“人工智能”和表示AI的“AI”（排除其他词语的一部分后重新计数）的数量。书名中的“人工智能”在1990年最多（37本）。国会中的“人工智能”在1985年（7件）和1990年（9件）有高峰，1993～2014年几乎为0件。国会中表示AI的“ＡＩ”，2015年11件 → 2019年593件 → 2021年减少到336件 → 2023年761件 → 2025年2,424件（这一年出台了AI的法律）。“生成ＡＩ”到2022年为0件，2023年为172件。

尚不清楚的事：2020～2021年数量减少的原因无法确定为1个（与传染病流行期重合）。

松尾丰：“可以说是‘第4次AI热潮’了”（2023年）——找到了原文

东京大学的松尾丰在访谈中说，“随着ChatGPT的登场，AI将明显改变世界已成定局”，因此“我认为从今年起可以称之为‘第4次AI热潮’了”。同一场访谈里，他还谈到，GPT-3问世的2020年前后就已经知道它有很大的力量，以及他认为将迎来比互联网诞生时更大的变化。

尚不清楚的事：松尾此前是否说过“第4次”，不清楚。2023-02-17在自民党会议上的松尾资料（31页）和内阁府AI战略会议第1、2次会议（2023年5月）的资料中，没有“热潮”这个词（见另外的记录）

“松尾说第4次AI热潮拉开序幕”，在传播中措辞越来越强

原始访谈（2023年3月13日，NHK《Science ZERO》采访组）中松尾丰的原话是“我认为从今年起可以说是‘第4次AI热潮’了”。文章的小标题是“‘第4次AI热潮’的开幕”，NHK博客的标题是“第4次AI热潮的到来”（据一桥大学市川类的论文的注）。之后，东洋经济的文章（2023年4月）的标题成了“以ChatGPT拉开序幕的‘第4次AI热潮’的激烈竞争”（原文的“炽烈”指势头猛烈）。市川的论文（2023年5月）写道，现在的状况“仿佛”是“新的第四次AI热潮拉开帷幕（松尾）”。日本经济研究所关口和一的文章（2023年6、7月号）写成“松尾丰教授指出‘AI热潮已经进入第4次’”，Aizawa投资大学的文章（2024年4月）则写道，松尾丰氏在“2023年称之为‘第4次AI热潮的开幕’”。本人“可以说”的说法，在被引用的过程中变成了“进入了”和“序幕”。

松尾丰（2023年7月）：“或许可以说第4次AI热潮到来了”，但不只是热潮

在东洋经济的访谈中，松尾丰说，“过去已有过3次AI热潮”，“生成式人工智能的普及，或许可以说是第4次AI热潮的到来”，但“现在发生的，是和‘热潮’这个词不同层次的现象”。他还说，生成式人工智能今后几年里会一下子在社会上普及开来。与3月访谈中的“可以说”一样，这里也用了“或许可以说是”的说法。同时，他并不把这看作热潮（总有一天会结束的流行）——也就是说，他把现在的情形看作“与‘热潮’一词不同维度的现象”。

尚不清楚的事：“与‘热潮’一词不同维度的”这一看法能否应验（寒冬会不会来），目前还不清楚。过去各次热潮的时候是否也有过“这次不一样”的说法，需要和本站各次热潮的记录对照后确认。

2023年2月松尾丰给政党的资料中没有“热潮”一词

对松尾丰的资料“AI的进化与日本的战略”（2023-02-17，自民党“AI的进化与落地项目组”第2次会议上使用的31页）进行全文检索，没有出现“热潮”或“第4次”这样的词。2024年5月内阁府AI战略会议（第9次）上松尾的资料（33页），以及2023年5月该会议第1、2次会议的资料（11份）中也没有“热潮”。在国家会议的资料中，几乎不使用把热潮数成第几次的说法（就查看过的范围而言）。

规模越大性能按固定规律提升的论文，但作者自己注明“趋势终究会趋于平缓”

OpenAI和约翰斯·霍普金斯大学的研究者们证明：语言模型的成绩（用预测下一个单词的难度来衡量），在增加参数数量、训练数据量和计算量时，会按整齐的固定形式（幂律）变好。这种形式在7个数量级（1000万倍）以上的范围内都持续成立。这个想法后来成了制造更大AI的竞赛的基础中的1个。

尚不清楚的事：已经清楚的：就2020年之前调查的范围而言，规模越大，性能就按固定的规则提升。尚不清楚的：能持续到哪里，为什么会这样（论文自己写道“终究会触顶”“我们并没有扎实的理论理解”）。

2023～2026年美国的AI政策出现重大转向（总统行政令的变化）

美国没有适用于全国的AI法律，一直通过总统行政令（总统向政府机构下达的命令）来确定方针。2023年10月的第14110号行政令提出“安全、可靠、值得信赖的人工智能开发与使用”，要求对训练中使用了超过10的26次方次计算的AI等，向政府报告。2025年1月，下一任总统撤销了这一命令（第14148号），并为了“保持并提升美国在全球AI领域的主导地位”，下令审查成为障碍的监管（第14179号）。7月发布了“美国AI行动计划”。12月的第14365号行政令为避免各州的AI法律变成“由50套各不相同的监管制度拼凑而成”，要求建立联邦统一的框架，并在司法部长之下设立专门负责就州法向法院提出异议的机构。2026年6月的第14409号行政令，规定了一套机制，把可能被用于网络攻击的强大AI定义为“涵盖的前沿系统”，还规定了一个自愿框架：开发企业在公开之前，最多30天内让政府试用。另一方面，它明确写明不设国家许可制。

尚不清楚的事：即使在推进放松监管的2025年“美国AI行动计划”中，也指出“前沿AI系统的内部运作机制还没有被很好地理解”，常常无法解释为什么给出那个答案，并表示要集中力量做这方面的研究（pdf第12页）。

规模越大性能按固定规律提升的论文，但作者自己注明“趋势终究会趋于平缓”

OpenAI和约翰斯·霍普金斯大学的研究者们证明：语言模型的成绩（用预测下一个单词的难度来衡量），在增加参数数量、训练数据量和计算量时，会按整齐的固定形式（幂律）变好。这种形式在7个数量级（1000万倍）以上的范围内都持续成立。这个想法后来成了制造更大AI的竞赛的基础中的1个。

尚不清楚的事：已经清楚的：就2020年之前调查的范围而言，规模越大，性能就按固定的规则提升。尚不清楚的：能持续到哪里，为什么会这样（论文自己写道“终究会触顶”“我们并没有扎实的理论理解”）。

“ChatGPT两个月1亿人”是银行分析师据访问量的估算

2023年2月，“ChatGPT公开2个月就有1亿人使用，是史上传播最快的应用”这一消息传遍世界。追根溯源，它来自投资银行瑞银（UBS）分析师的一份备忘录，是根据网络分析公司Similarweb的数字总结出的“据估计，1月的月活跃用户已达1亿”（引号内是转述这份备忘录的路透社报道的措辞）。路透社写的是“据估计”，Similarweb当时没有回应对数字的核实。《卫报》的正文则把它作为Similarweb的数字介绍：“1月约有5.9亿次访问，来自1亿独立访客”。

对话式AI“ChatGPT”作为免费的“研究预览版”公开

OpenAI公开了对话式AI“ChatGPT”。发布文章说，它能回答后续追问、承认自己的错误、指出错误的前提，并拒绝不当的请求。它的内部，是对2022年初完成训练的GPT-3.5系列，让人类给回答打分后再进行调整。文中写道，在“研究预览期间，ChatGPT可免费使用”，目的是收集用户的反馈。

尚不清楚的事：发布文章把难以纠正错误的原因中的1个，说成是“在强化学习训练期间，目前还没有真值的来源”。听起来合理的错误（后来被称为“幻觉”）为什么、何时出现，开发者在当时也写道“很困难”。

GPT-4登场：考试成绩很高，开发方却宣布报告里不写规模和做法

OpenAI发布了文本AI“GPT-4”。技术报告写道，在模仿美国律师资格考试的测试中，成绩“约为考生前10%的分数”。另一方面，同一份报告宣布：“考虑到竞争格局以及像GPT-4这样的大型网络对安全的影响，本报告不再提供关于架构（包括网络规模）、硬件、训练算力、数据集构建、训练方法等的更多细节”。GPT-2和GPT-3时论文里都写了参数量，所以公开做法的潮流发生了很大的转变。

尚不清楚的事：由于开发方不再公开规模、数据和算力，对于GPT-4以后的大规模AI，外部研究者能够查证的事减少了（报告自己明确写了不公开）

2023年春，中美企业在1个月左右的时间里相继公开文本AI

ChatGPT公开后的3—4个月里，其他公司也相继推出了文本AI。Meta（脸书的公司）推出面向研究者、连内部一起发放的LLaMA，Anthropic推出面向企业的Claude，百度推出擅长中文的文心一言（邀请制），谷歌作为“早期的实验”推出了Bard（先在美国和英国）。公开的方式各公司不同，有的连内部一起发放，有的租给企业，有的先让一部分人试用。

日本研究者开始制作全部公开（含训练数据）的日语文本AI“LLM-jp”

国立情报学研究所（NII）在2023年5月发起的“LLM学习会（LLM-jp）”，有来自高校和企业的500多人参加。10月，他们把擅长日语、参数量130亿的文本AI“LLM-jp-13B”，连同训练所用的文本（语料库）一起全部公开。NII坦率地写道，在性能上“与此前在国内公开的系统相比处于同等水平”。2024年4月新设了专门中心，12月公开了与GPT-3同等规模（约1,720亿）的模型，称其“作为连训练数据在内全部开放的系统，规模为世界最大”。2026年4月，公开了用约12万亿词训练的下一代（LLM-jp-4）。

DeepSeek公开推理AI R1，1周后英伟达股价1天跌17%

中国公司DeepSeek公开了一个文本AI“DeepSeek-R1”，它在数学和编程题上的成绩与美国OpenAI的o1相当。它连同训练好的数据一起发布，采用允许商用和修改的MIT许可证。1周后的1月27日，由于担心与DeepSeek的竞争加剧，以及对AI用部件（GPU）的投资会触顶，制造这种部件的美国英伟达（NVIDIA）股价下跌了17%。市值1天内减少了将近6,000亿美元，据报道是当时美国公司1日跌幅中最大的。

图像生成AI“Stable Diffusion”公开，人人可在自己电脑上运行

英国公司Stability AI把根据文字生成图像的AI“Stable Diffusion”的训练好的网络，以任何人都能下载使用的形式公开了。据发布文章，在家用GPU（图像处理用的半导体）上几秒钟就能生成图像，使用条款允许商业使用（附有使用限制）。在12天前面向研究者的发布文章中写道，主导开发的是Runway的帕特里克·埃瑟（Patrick Esser）和德国大学的研究小组CompVis的罗宾·龙巴赫（Robin Rombach）。训练使用了从互联网收集的图像与说明文字的配对（LAION-5B的一部分）。

公开信：立即停训比GPT-4更强的AI至少6个月；6个月后未见停下

美国的团体Future of Life Institute发表公开信，呼吁所有AI实验室“立即停止训练比GPT-4更强大的AI，至少6个月”。信中说，在暂停期间制定安全规则；如果停不下来，政府就应该出面叫停。信的结尾用季节作比喻：“享受漫长的AI之夏，而不是毫无准备地冲进秋天”。6个月后，该团体的声明没有写训练已经停止，而是呼吁政府监管，会长则说这是“仍在持续的军备竞赛”。

奠定今日AI基础的研究者中的1位辛顿离开谷歌，开始谈论AI的危险

杰弗里·辛顿（当时75岁）从1980年代起一直研究神经网络。他公开表示自己已从谷歌离职，并开始谈论人工智能的危险。他对BBC说：“目前来看，它们并不比我们更聪明，但我认为很快可能就会”，还谈到了他对坏人滥用AI的担忧，称这是“一种最坏情形”。另一方面，他也说自己并不是要批评谷歌，谷歌的做法一直“非常负责任”。

一句话声明联署：防范AI灭绝应与大流行、核战争并列

美国组织Center for AI Safety发表了一份只有1句话的声明。内容是：“降低AI带来的灭绝风险，应当与大流行病、核战争等其他影响整个社会的风险一样，成为全球优先事项”。除辛顿和本吉奥之外，谷歌·DeepMind、OpenAI、Anthropic的代表也签了名。另一方面，同样获得图灵奖的杨立昆（Yann LeCun，Meta）表示，这种警告言过其实。其他专家中也有人认为，人类灭绝的风险并不现实，反而会让人忽视已经成为问题的偏见（bias）等。

尚不清楚的事：即使在同一领域的顶尖人物（2018年图灵奖的3位得主）之间，对危险大小的判断也不一致。哪一方正确，目前还不知道。

日本用过生成AI者：9.1%→26.7%→58.8%（2023—2025）

总务省每年向日本、美国、德国、中国（2023年度还有英国）的人询问是否用过生成式AI（生成文章和图画的AI），并刊登在《信息通信白皮书》里。日本的使用率逐年上升：2023年度9.1%，2024年度26.7%，2025年度58.8%。同样这3年里，美国依次是46.3%、68.8%、75.6%，德国是34.6%、59.2%、75.6%，中国是56.3%、81.2%、93.6%。2026年版白皮书指出，1年间增幅最大的是日本。不过从2025年度起调查对象加入了15至19岁，所以与前几年的条件并不完全一致。

G7广岛峰会（日本任主席）启动讨论生成式AI规则的“广岛AI进程”

2023年5月，在广岛举行的主要7国集团首脑会议（G7峰会）上，各国首脑启动了“广岛AI进程”，指示部长们在年底前就生成式AI展开讨论。议题例子包括知识产权（著作权等）的保护、透明度，以及应对来自国外的虚假信息。据日本总务省的页面，12月，面向开发先进AI的组织的指针和行为准则汇总成“综合政策框架”，获得合意并经G7首脑批准。此后，赞同的国家和企业的框架（友好小组〔Friends Group〕）一直在扩大，到2026年仍在继续。

文部科学省发布面向中小学的生成式人工智能指南，最初是“从有限的使用开始”

2023年，ChatGPT普及，日本文部科学省公布了面向小学、初中、高中的《关于使用生成式人工智能的暂行指南》。其中称，现阶段“从有限的使用开始是合适的”，并在做好准备的部分学校开展试验。指南还写道，要让学生理解AI的长处和短处，以及“AI没有自我和人格”，理解不能全部交给AI、自己思考才是重要的。并提醒：把读后感等AI写出的文章原样提交，根据规定可能构成作弊。1年半后的2024年12月的Ver.2.0中，标题去掉了“暂行”，“利用”改成了“利活用”（意为利用与活用）。

文化厅整理AI与著作权：刻意复现画家表达的训练或不免许可

文化厅的审议会（讨论著作权法律的小委员会）整理了《关于AI与著作权的见解》（关于生成式人工智能与著作权）。依据2018年修订的《著作权法》第30条之4，AI的学习原则上无需许可即可进行。但是，像以“有意让其输出训练数据中所含作品的创作性表达的全部或一部分”为目的的追加学习（为了故意让它输出所学作品的表达，哪怕只是全部或一部分的学习）那样，同时也含有欣赏作品之目的的情形，被认为不属于这一例外。报告还指出，如果只是“所谓的‘画风’”相似，不会构成著作权问题，但只用特定创作者的少数作品来训练、并想让它输出其表达的情形，则需要注意。此外，文件开头就声明，这份文件本身没有法律约束力。

日本通过推进AI研发与应用的“AI推进法”，设立首相任首的AI战略本部

日本国会通过了《关于推进人工智能相关技术研究开发及应用的法律》（通称“AI法（AI推进法）”）。政府的概要以“日本的AI开发和应用落后了”“许多国民对AI感到不安”为理由，把目标定为“成为最易于开发和应用AI的国家”。法律规定了：设置以首相为本部长、全体大臣参加的“AI战略本部”；制定国家的“AI基本计划”；国家收集信息、调查侵权事案，并对经营者进行指导和建议；经营者必须配合国家的措施等。它不像欧盟的AI法那样按用途逐项细致地禁止，而是正如名称所示，是为“推进”（推动进展）而制定的法律。

政府制定首个“人工智能基本计划”，7个月后就决定了第2期计划

依据AI法，日本政府于2025年12月决定了“人工智能基本计划 ～通过‘可信赖的AI’实现‘日本重振’～”。计划自己写道，日本在生活和工作中并未积极使用AI，在开发和投资上也是“落后之势逐年明显”，并提出要成为“世界上最易于开发和应用AI的国家”。它把能自主推进工作的“AI智能体”和驱动机器人等的“实体AI”列为2025年的新技术。2026年7月，政府制定了题为“日本AX，更强大，更富足”（AX即AI转型，指由AI带来的变革）的第Ⅱ期计划，并写入了到2040年度为止国家和企业的投资额预估。

后来：验证要到2040年度。截至2026年9月，还不知道。

日本政府启动“AI战略会议”，第1次在首相官邸，座长松尾丰

面对生成式AI的普及，日本政府设立了由专家讨论的“AI战略会议”。第1次会议于2023年5月11日在首相官邸举行，首相岸田文雄和各阁僚也出席了。座长是东京大学的松尾丰，另有7名成员参加。会议记录里，关于是否要用法律（硬法）来规制AI，有人认为“简单的二选一式争论，正逐渐变得有些缺乏成效”。此外还留下了这样的意见：“关于负责任的AI开发、伦理方面、社会接受度这些角度，我们认为属于协作领域”（协作领域，指不竞争而是合作的领域）。会议一直持续到2025年6月的第14次。

自民党小组制定“AI白皮书～AI新时代的日本国家战略～”

自民党内2023年2月成立的“AI的进化与落地项目组”（座长：平将明），听取了专家7次意见，整理出了提议。开头是“人工智能的新时代开始了”，并以ChatGPT带来的冲击作为理由。书中引用了专家的看法，例如“很可能影响到几乎所有白领工作”（松尾丰）、“堪比内燃机、半导体和互联网的发明”（北野宏明）等。在此基础上，书中要求确定AI政策的指挥中枢、尽快制定国家新的基本战略，并在日本担任轮值主席国的G7等场合推进讨论。

日本成立AI安全研究所，并公布面向企业的“AI事业者指南”

2023年12月的AI战略会议上，首相岸田宣布要成立这一机构；2024年2月14日，研究评估AI安全性的方法和标准的机构“AI安全研究所（AI Safety Institute，AISI）”在信息处理推进机构（IPA）设立事务局后正式成立。据官方页面介绍，这是顺应英国、美国相继成立同名机构的世界潮流。4月，总务省和经济产业省公布了《AI事业者指南》第1.0版，汇总了开发、提供、使用AI的事业者最好遵守的事项。指南指出，随着对话型生成式AI使“AI的民主化”不断推进，知识产权侵害、虚假信息等新的风险也随之出现。

布莱切利园首届“AI安全峰会”：28国和欧盟宣布前沿AI尚未被充分理解

在以二战期间破译密码而闻名的英国布莱切利园，召开了第一次讨论最前沿AI安全性的国际会议。美国、中国、日本等28个国家和欧盟就“布莱切利宣言”达成一致。宣言指出，最前沿AI的部分风险源于“这些能力尚未被充分理解，因此很难预测”，并特别担忧网络攻击、生物技术和虚假信息领域。会议还决定2024年再次举行会议。

尚不清楚的事：政府之间的联合宣言明确写出，最前沿AI的“这些能力尚未被充分理解，因此很难预测”（2023年11月）。

欧盟AI法：“全球首个关于AI的全面法律框架”，2026年推迟

欧洲联盟（欧盟）制定了按风险大小对AI分类并加以监管的法律“AI法（AI Act）”。全面适用的日期定为2026年8月2日，被禁止的用途等从2025年2月2日起，对通用的大型AI的监管等从2025年8月2日起，分阶段实施。然而2026年7月，欧盟出台了修正案（Digital Omnibus on AI），目的是“关于简化人工智能统一规则的实施”。用于招聘、教育等的高风险AI的监管，推迟到2027年12月2日开始，属于产品安全监管对象的AI推迟到2028年8月2日。

中国施行生成式AI服务暂行规定，2025年又规定须标识AI生成内容

2023年7月，中国负责互联网的机构（国家互联网信息办公室）等7个部门公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（关于生成文章和图画的AI服务的管理的暂行规定），自8月15日起施行。适用对象是在中国境内向公众提供文字、图像、音频、视频生成服务的情形。仅用于研究和开发、不向公众提供的，则不在适用之列。办法以“国家坚持发展和安全并重”为基本方针，要求生成内容坚持社会主义核心价值观、防止民族、性别、年龄等方面的歧视、提高生成内容的准确性和可靠性。此外还规定，训练要使用来源合法的数据，对具有舆论属性的服务要进行安全评估等。2025年3月，4个部门公布了要求在AI生成的文章和图像等中加上看得见的标识和文件内看不见的标识的规定，自9月1日起施行（国家强制性标准同时施行）。

2023～2026年美国的AI政策出现重大转向（总统行政令的变化）

美国没有适用于全国的AI法律，一直通过总统行政令（总统向政府机构下达的命令）来确定方针。2023年10月的第14110号行政令提出“安全、可靠、值得信赖的人工智能开发与使用”，要求对训练中使用了超过10的26次方次计算的AI等，向政府报告。2025年1月，下一任总统撤销了这一命令（第14148号），并为了“保持并提升美国在全球AI领域的主导地位”，下令审查成为障碍的监管（第14179号）。7月发布了“美国AI行动计划”。12月的第14365号行政令为避免各州的AI法律变成“由50套各不相同的监管制度拼凑而成”，要求建立联邦统一的框架，并在司法部长之下设立专门负责就州法向法院提出异议的机构。2026年6月的第14409号行政令，规定了一套机制，把可能被用于网络攻击的强大AI定义为“涵盖的前沿系统”，还规定了一个自愿框架：开发企业在公开之前，最多30天内让政府试用。另一方面，它明确写明不设国家许可制。

尚不清楚的事：即使在推进放松监管的2025年“美国AI行动计划”中，也指出“前沿AI系统的内部运作机制还没有被很好地理解”，常常无法解释为什么给出那个答案，并表示要集中力量做这方面的研究（pdf第12页）。

日本通过推进AI研发与应用的“AI推进法”，设立首相任首的AI战略本部

日本国会通过了《关于推进人工智能相关技术研究开发及应用的法律》（通称“AI法（AI推进法）”）。政府的概要以“日本的AI开发和应用落后了”“许多国民对AI感到不安”为理由，把目标定为“成为最易于开发和应用AI的国家”。法律规定了：设置以首相为本部长、全体大臣参加的“AI战略本部”；制定国家的“AI基本计划”；国家收集信息、调查侵权事案，并对经营者进行指导和建议；经营者必须配合国家的措施等。它不像欧盟的AI法那样按用途逐项细致地禁止，而是正如名称所示，是为“推进”（推动进展）而制定的法律。

AI会议：首尔（2024）・巴黎（2025）・新德里（2026）

2023年11月在英国举行“AI安全峰会”（记录 → 布莱切利园首届AI安全峰会：28国和欧盟宣布前沿AI尚未被充分理解）之后，各国代表参加的会议每年都在召开。2024年5月的“AI首尔峰会”上，日本、美国、英国等10个国家和欧盟的领导人发表了宣言。宣言提出“AI的安全、创新和包容是相互关联的目标”（包容是指不让任何人掉队）。2025年2月的“AI行动峰会”（巴黎，100多个国家参加）发表了“面向人类与地球的包容且可持续的人工智能”声明。中国、日本、印度、韩国等63个国家以及非洲联盟委员会、欧盟签署了这份声明（美国和英国不在名单上）。声明中还明确写道，这是会议上首次讨论AI与能源的问题。2026年2月的“AI影响峰会”（新德里）上，92个国家和国际组织支持了“关于AI影响力的新德里宣言”。

日本3家报社以“擅自使用文章”为由，向东京地方法院起诉AI搜索公司

2025年8月，读卖新闻集团向东京地方法院起诉了用AI回答问题的搜索服务“Perplexity（困惑度）”的美国公司。随后，日本经济新闻社和朝日新闻社也联合提起了诉讼。据日经的发布，两家公司在网站上设置了“robots.txt”（告诉机器不要使用文章的标记）。两家公司主张，Perplexity公司无视这一点，擅自复制、保存文章，最迟从2024年6月前后起就用于回答。此外还主张，它在打出报社名字的同时，显示与文章不符的虚假内容，损害了信誉。两家公司各请求赔偿22亿日元。这是2018年著作权法修改（AI的学习原则上无需许可）之后，日本大型报社起诉生成式AI公司的案例。

尚不清楚的事：诉讼的结果（2026年9月时），本站没有核实。AI学习文章，与通过搜索把文章用于回答，二者的区别日本法院会如何判断，现在还不清楚。

文化厅整理AI与著作权：刻意复现画家表达的训练或不免许可

文化厅的审议会（讨论著作权法律的小委员会）整理了《关于AI与著作权的见解》（关于生成式人工智能与著作权）。依据2018年修订的《著作权法》第30条之4，AI的学习原则上无需许可即可进行。但是，像以“有意让其输出训练数据中所含作品的创作性表达的全部或一部分”为目的的追加学习（为了故意让它输出所学作品的表达，哪怕只是全部或一部分的学习）那样，同时也含有欣赏作品之目的的情形，被认为不属于这一例外。报告还指出，如果只是“所谓的‘画风’”相似，不会构成著作权问题，但只用特定创作者的少数作品来训练、并想让它输出其表达的情形，则需要注意。此外，文件开头就声明，这份文件本身没有法律约束力。

DeepSeek公开推理AI R1，1周后英伟达股价1天跌17%

中国公司DeepSeek公开了一个文本AI“DeepSeek-R1”，它在数学和编程题上的成绩与美国OpenAI的o1相当。它连同训练好的数据一起发布，采用允许商用和修改的MIT许可证。1周后的1月27日，由于担心与DeepSeek的竞争加剧，以及对AI用部件（GPU）的投资会触顶，制造这种部件的美国英伟达（NVIDIA）股价下跌了17%。市值1天内减少了将近6,000亿美元，据报道是当时美国公司1日跌幅中最大的。

“星际之门计划”：宣布“打算投资”4年5,000亿美元

软银集团和OpenAI等宣布成立新公司“星际之门计划”，在美国为OpenAI建设AI数据中心。发布文章称“打算在未来四年投资5000亿美元……其中1000亿美元立即投入”（4年计划）。最初的出资方是软银、OpenAI、甲骨文、MGX，软银负责资金，OpenAI负责运营，孙正义担任董事长。同年9月的发布称，规划中的电力接近7吉瓦，今后3年的投资超过4,000亿美元。在此基础上，文章写道“已走上清晰的道路，将在2025年底前提前落实1月宣布的5000亿美元、10吉瓦的全部承诺”。

2778名AI研究者调查（2023）：预测提前13年

同一个研究团队（AI Impacts等）在2023年秋天，围绕“人类水平的机器智能（HLMI）”，调查了在主要AI会议上发表论文的2,778名研究者。“无需协助的机器在所有可能的任务上都胜过人类”的可能性达到五五开的年份是2047年，比1年前同样调查（2022年，2060年）提前了13年。从2016年的调查到2022年的调查这6年间，是2061年 → 2060年，只变动了1年。这是在ChatGPT、GPT-4等出现之后的调查，专家的判断在1年里突然改变了。另一方面，问到“人类的所有职业都能被完全自动化”的年份，则是2116年（2022年的调查是2164年），同一份调查里，因提问方式不同产生了将近70年的差距（这2个问题是由抽签分开的不同的人回答的。任务问题1,714人，职业问题774人）。论文写道：“我们不知道预测中出现这一差距的原因”。

后来：验证时间是2027年（10%的年份）、2047年、2116年。截至2026年9月，还不知道结果。

尚不清楚的事：专家自己的判断，1年里变动13年，因提问方式不同又相差约70年。人类水平的AI什么时候会出现，专家们也还不清楚（对于因提问方式产生的差异，论文自己写道“我们不知道预测中的这一差距是什么原因造成的”）。

352名AI研究者2016年调查：翻译2024年、作文2026年

牛津大学等的研究者，询问了2015年在2个大型机器学习会议上发表论文的研究者，AI在哪一年达到与人类相当或更强的水平，有352人作了回答（占受邀者的21%）。对回答进行汇总，“在所有任务上都胜过人类”的AI（人类水平的机器智能，论文中的简称是HLMI）能实现的可能性达到五五开，是在45年后；“当所有职业都能完全自动化时”则是在122年后。亚洲的回答者认为是30年后，北美的回答者认为是74年后，地区差异很大。具体到个别任务，列出的有：“翻译语言（2024年前）、撰写高中作文（2026年前）”，以及驾驶卡车（2027年前后）等。

后来：翻译和作文都已进入了预测的时期。不过，在同一个团队2023年做的下一次调查（→ 2778名AI研究者调查（2023）：预测提前13年）中，这2项仍然留在询问实现时间的项目里。没有找到判定它们已经达成的裁判资料。人类水平的AI（2061年）有待验证。

阿莫迪：强大AI最早2026年到来；提案为2026年底或2027年初

AI企业Anthropic的负责人达里奥·阿莫迪发表了随笔《充满爱的机器》。他把“强大的AI（我不喜欢AGI这个词）”定义为“在大多数相关领域比诺贝尔奖得主更聪明”的AI等。在此基础上，他写道：“我认为最早可能在2026年到来，但也有可能要久得多”。他预先声明，许多预测会在细节上出错，但想给出有用的大致判断。第二年3月，该公司向美国政府提交的建议书中写道：“我们预计强大的AI系统将在2026年底或2027年初出现”。

后来：正处在预测的验证期当中（现在是2026年9月）。有第三方判定强大的AI已经完成的资料，本站没有找到

库兹韦尔：AI到2029年达人类水平；2002年赌2万美元

以未来预测闻名的发明家雷·库兹韦尔，在1999年预言，AI将在2029年之前达到人类水平的智能（出版社的说明）。2002年，他与米奇·卡普尔（Mitch Kapor）以2万美元打赌，对手的预言是“到2029年，没有任何计算机……通过图灵测试”（卡普尔一方）。规则定得很细：由3位评审，分别与计算机和3个人类共4位对象各用文字交流2小时（合计24小时），只要骗过3位评审中的2位以上，就算通过。库兹韦尔在2024年的书《奇点更近了》中，重新审视了这个2029年的预言。

后来：结果要到2029年才知道。2025年，有研究显示，在5分钟对话的测试中，GPT-4.5有73%的比例被判定为人类。但这是与赌约条件（合计24小时的测试）不同的测试，赌局本身的判定还没有出来（没有找到赌局判定的记录）。

DeepMind论文：强大AI何时出现不确定，但2030年前有可能

Google DeepMind的研究者们把如何应对强大AI（AGI）的危险整理成了论文。作为其中1个前提，论文写道“强大AI系统出现的时间高度不确定，但关键在于，我们认为它在2030年之前被开发出来是有可能的”（plausible）。由于时间可能非常短，安全措施的目标是做到“随时”（anytime）可用，也就是一旦需要就能马上引入。这篇论文设想的AI是“在不需要身体的广泛任务上，与技能娴熟的成年人中的前1%持平或更胜一筹”的AI。作者中也有谢恩·莱格，他在2011年预测人类水平的AGI出现的年份平均为2028年，最可能是2025年。

后来：对答案是在2030年。到2026年9月，还不知道。

尚不清楚的事：开发AI的公司的研究者自己写的是“时间非常不确定”。

AGI“我认为是今后5到10年”（哈萨比斯，2025年电视采访）

2025年4月，在美国CBS的节目“60 Minutes”中，Google DeepMind的负责人德米斯·哈萨比斯（2024年诺贝尔化学奖得主）接受了采访。当提问者问“AGI的进度是……”（AGI＝像人一样能做所有智力工作的AI）时，哈萨比斯回答“我认为是今后5到10年”。对于“到2030年你会有什么？”这个问题，他回答“对你周围的一切有细致而深入的理解、可以说融入了你日常生活的系统”。在同一次采访中，他指出，现在的AI还不能自发地提出新的问题和假设，没有好奇心，想象力和直觉大概也还有些不足。

后来：预测所指的年份还没有到来（截至2026年9月）。

尚不清楚的事：把能做到什么才叫“AGI”，不同的人和企业标准不同，所以判定是否达成的尺度本身就没有定下来（本站的推测。文字稿里把它介绍为“具有人类心智般的多才多艺”）。

孙正义：10年内AI超越人类，目标“超出人类智慧1万倍”

在软银集团的股东大会上，董事长兼总裁孙正义说，集团的使命是“人类的进化”，并把“ASI（人工超级智能）的实现”作为实现手段。据公司的文章，他把AGI（通用AI）说成“据说超过人类智慧的10倍”，而把ASI说明为“超出人类智慧1万倍的东西”。孙正义说“认真以实现ASI为目标”，文章把这个预测总结为“在今后10年里，人类将迎来被人工智能超越的转折期”，一切常识都将改变。他还说，有了ASI，也许就能让人类免受癌症、脑梗死、事故、灾害、大流行病等的危害。第二年，即2025年的股东大会上，他说“在ASI的时代，软银集团将成为世界第一的平台企业”。

后来：核对结果要等到2034年前后。到2026年9月为止，还不清楚。

奥尔特曼：“几千天内可能拥有超级智能”，2025年AI智能体

OpenAI的负责人萨姆·奥尔特曼在自己网站的文章《智能时代》中写道：“我们可能在几千天之内拥有超级智能（!）。可能需要更久，但我们确信会到达那里”（超级智能是指远远超过人类的聪明的AI）。关于能走到这一步的理由，他解释说：“深度学习奏效了，规模越大效果越可预测地变好，于是我们投入了越来越多的资源”。在第二年1月的文章《反思》中，他写道：“我们有信心，知道如何构建传统意义上所理解的AGI”，“2025年，首批AI智能体可能会‘加入劳动力队伍’，并大幅改变公司的产出”。

后来：①要等结果。②2025年已经过去。对是否大幅改变了公司产出做出判定的资料，本站没有找到。

莱格（2011）：“人类水平AGI平均2028年，最可能2025年”

AI研究者沙恩·莱格（Shane Legg）在博客上每年发布预测，在2011年的最后一天也发布了。他用概率的山峰（分布）表示出现人类水平的通用AI（AGI）的年份，平均是2028年，可能性最高的年份是2025年（以不发生核战争那样的大事件为前提）。他还写道：“我预计在未来8年内会看到令人印象深刻的proto-AGI（AGI雏形）”。他解释说，雏形指的是视觉、听觉、身体控制、语言的基本能力不是事先装进去，而是通过学习获得的系统。在评论区，他本人写道“这个预测的麻烦之处在于，也许根本无法证伪”（并接着说，比如大型军队若造出这样的系统，就有强烈的理由保密），还有“这也许是我最后一次年度预测。理由之一是，说中说不中都是吃亏的事”。

后来：被认为可能性最高的2025年已经过去。本站没有找到第三方判定人类水平的AGI已经出现的资料。平均的2028年等待验证。关于到2019年为止的“原型AGI”，本人给出了判定标准（让内行人听1—2小时说明并上手使用后，认为距离人类水平在10年以内的东西），但没有找到判断是否有东西符合的资料。

美国报告：“在未来20年内，机器不太可能展现出与人类相当或超过人类的广泛智能”

2016年10月，美国总统行政办公室的国家科学技术委员会（NSTC）发表了报告《为人工智能的未来做准备》。2016年共举办了5次公开研讨会，征求意见收到161份。报告汇总了23条建议，同时公布了国家AI研发战略计划。前言的信中写道，机器在特定工作上超过人类的情形会增加，但“在未来20年内，表现出与人类相当或超过人类的广泛智能，非常不可能”。正文中也指出，通用AI（能像人一样做各种智力工作的AI）“至少几十年内都实现不了”，这是民间专家的一致看法，委员会也持同样的看法。报告还说，对遥远未来的超级智能的担忧，几乎不应影响当前的政策。

后来：预测所针对的年份（2036年）尚未到来（截至2026年9月）。此后，在2023～2025年，企业代表和企业论文中也出现了认为在2026～2030年前后的预测（记录 → 奥尔特曼：几千天内可能拥有超级智能，2025年AI智能体、→ 阿莫迪：强大AI最早2026年到来；提案为2026年底或2027年初、→ DeepMind论文：强大AI何时出现不确定，但2030年前有可能）。专家问卷调查的结果因提问方式不同而差别很大（记录 → 2778名AI研究者调查（2023）：预测提前13年）。

尚不清楚的事：报告本身写道，社会最好能有“准确而及时的、监测和预测AI发展的方法”，并在注释中承认这可能很困难。在此基础上，它建议持续定期地调查专家的见解（pdf第33页）。

政府制定首个“人工智能基本计划”，7个月后就决定了第2期计划

依据AI法，日本政府于2025年12月决定了“人工智能基本计划 ～通过‘可信赖的AI’实现‘日本重振’～”。计划自己写道，日本在生活和工作中并未积极使用AI，在开发和投资上也是“落后之势逐年明显”，并提出要成为“世界上最易于开发和应用AI的国家”。它把能自主推进工作的“AI智能体”和驱动机器人等的“实体AI”列为2025年的新技术。2026年7月，政府制定了题为“日本AX，更强大，更富足”（AX即AI转型，指由AI带来的变革）的第Ⅱ期计划，并写入了到2040年度为止国家和企业的投资额预估。

后来：验证要到2040年度。截至2026年9月，还不知道。

2005年库兹韦尔把奇点定在2045年：智能达全人类10亿倍

雷·库兹韦尔（2014年的人工智能学会会志介绍他是“美国的未来学家”）在为2005年的著作《奇点临近》（The Singularity Is Near，日语译名《后人类诞生》）而自己回答的问答中写道：在四分之一个世纪之内，机器的智能将在广度和细腻程度上追平人类的智能，随后超越。他还把机器的智能重新设计自身、变得越来越快越来越聪明、技术进步快到未经改造的人类智能追赶不上的那个时间点，称为“奇点（the Singularity）”，并把这一年定为“我将奇点的时间定为2045年”。那一年造出的机器智能，将拥有“相当于今天全人类智能的10亿倍的力量”。关于为此所需的计算量，他写道：人脑整体的工作需要每1秒约1京次（10^16次）计算，超级计算机将在2000年代末达到这一水平（日本的2个计划正以此为目标），到2020年只需约1,000美元就能买到。

后来：2045年的验证还在以后（截至2026年9月）。在中途的展望里，关于超级计算机达到每1秒10^16次（1京次）的预测，日本理化学研究所（RIKEN）的“K computer”在2011年11月的TOP500上跑出了10.51 petaflops。这成了首台达到“每秒10千万亿次计算”（即每1秒1京次）的超级计算机（比预测的“本十年末前后”（即2000年代末）稍晚）。到2020年以约1,000美元获得每1秒10^16次的展望，本站没有打开可供验证的资料。

尚不清楚的事：人脑整体的工作所需的计算量，因估算者不同有100倍的差别（库兹韦尔2005是每1秒10^16次，莫拉维克1998是1亿MIPS＝每1秒10^14条指令）。大脑到底在进行多少计算，至今不清楚。

库兹韦尔：AI到2029年达人类水平；2002年赌2万美元

以未来预测闻名的发明家雷·库兹韦尔，在1999年预言，AI将在2029年之前达到人类水平的智能（出版社的说明）。2002年，他与米奇·卡普尔（Mitch Kapor）以2万美元打赌，对手的预言是“到2029年，没有任何计算机……通过图灵测试”（卡普尔一方）。规则定得很细：由3位评审，分别与计算机和3个人类共4位对象各用文字交流2小时（合计24小时），只要骗过3位评审中的2位以上，就算通过。库兹韦尔在2024年的书《奇点更近了》中，重新审视了这个2029年的预言。

后来：结果要到2029年才知道。2025年，有研究显示，在5分钟对话的测试中，GPT-4.5有73%的比例被判定为人类。但这是与赌约条件（合计24小时的测试）不同的测试，赌局本身的判定还没有出来（没有找到赌局判定的记录）。

图灵预言：“大约50年后……问5分钟之后正确识别出来的几率不到70%”

在1950年的论文中，图灵写下了自己的展望：大约50年后，就能让计算机把模仿游戏玩得很好，普通提问者问5分钟之后正确识别出来的几率将不到70%。他在同一段里还写道，到本世纪末，词语的用法和人们的想法都会改变，到那时，“谈论机器在思考”也不会再遭到反对。

后来：2000年的总结论文（Saygin等人）指出，1991年起举办的设有奖金的比赛（勒布纳奖）中，还没有一个程序拿到大奖，从记录看，机器通常很快就会被识破。也就是说，到了预言所说的年份，预言并没有以预言的形式实现。另外，对于2000年的比赛结果，曾有人说它“表明图灵的预测是错误的”，但科普兰在同一个2000年写道：“‘大约50年’并不意味着‘恰好50年’”。其后在2025年3月，美国大学（加州大学圣迭戈分校，UC San Diego）的研究者在论文（arXiv）中发表了一项实验结果：提问者同时与1个人和1台机器各对话5分钟。在被指示扮演人类的2个大型文本AI中，1个（GPT-4.5）有73%的比例被判定为人类，另外1个（LLaMa-3.1-405B）有56%（因为是2选1，对前者，提问者正确识破的是其余的27%）。不过，这只是一个研究小组的发表，本网站没有查证后来的评价。至于“谈论机器思考而不必担心遭到反驳”这一点，本网站没有查证。

尚不清楚的事：2025年的实验中机器被判定为人类，是否就意味着它“在思考”，目前并不清楚（图灵本人也认为最初的问题不值得讨论，因此把它换成了游戏）。

AI 2025年前拿数奥金牌？2022年两人预测<8%与>16%

AI研究者保罗·克里斯蒂亚诺和埃利泽·尤德科夫斯基对AI进步的看法不同。于是他们公开了一个能分出对错的预测：在国际数学奥林匹克（高中生的比赛）中，“赛前开发的AI……能在2022〜2025年中的某一年拿到金牌”的概率（时间等规则按IMO大挑战的规定）。克里斯蒂亚诺说低于8%，尤德科夫斯基说16%以上。对于解出最难一道题的概率，克里斯蒂亚诺预测低于4%。2025年7月，谷歌DeepMind宣布，Gemini的增强版6道题中完整解答了5道，42分中拿到35分（金牌分数），并由比赛的评分员正式评分并确认。它在4.5小时的限时内，用普通的自然语言写出了解答。

后来：2025年7月，谷歌DeepMind的Gemini增强版在42分中拿到35分（金牌分数）。比赛的评分员正式评分，国际数学奥林匹克的主席确认为“金牌分数”（不过据博客所述，确认的是解答，并不是对AI结构的验证）。比赛在4.5小时的限时内进行，最难的一题（第6题）没有解出（6题中解出5题）。两种预测都是概率，无法断定中或不中，但实际结果更接近把概率估得较高的一方（16%以上）。

福特宣布：2021年让无方向盘无踏板的完全自动驾驶车大量投入网约车（2016）

2016年8月，汽车公司福特（在帕洛阿尔托）宣布，计划2021年在网约车和拼车服务中大量投放“4级”（在限定区域内的完全自动驾驶）的车辆。计划中，这种车不装方向盘、油门和刹车。总裁说：“未来十年将是汽车自动化的时代”。差不多同一时期，日本的国家计划和汽车公司也发布了以2020年前后为目标的自动驾驶计划（→ 国家计划：高速公路自动驾驶与限定地域无人移动服务到2020年实现）。

后来：2021年，这种形式的服务并没有开始。2022年10月26日，福特宣布，业界要以能获得巨大利润的形式把4级投入实用，将比最初预想的更晚。该公司对其出资的自动驾驶企业Argo AI的投资计入了27亿美元的损失，并把开发资金转向2+ 级和3级（由人监视驾驶的驾驶辅助技术）。

96位专家的国际报告：AI内部难读懂，进展意见不一

以布莱切利会议（2023年）为契机，由约书亚·本吉奥担任主席的96位专家（包括由30个国家以及联合国、欧盟、经合组织遴选的顾问委员会），汇编了一份关于AI安全的国际报告（日本方面有北野宏明）。报告说明，通用AI模型“并非按传统意义编程”，而是通过学习构建出来的，并写道：“这些系统的内部运作在很大程度上难以理解，对其开发者来说也是如此”“目前用来解释通用AI系统为何给出某个输出的可解释性技术，仍然非常有限”。关于今后的进展，报告称通用AI的能力提升“可能进展缓慢、迅速或极其迅速”，并称“由于对进一步扩大（scaling）前景的看法不同，专家们对今后的进展速度意见不一”。2026年2月的第2份报告也指出：“研究人员无法可靠地预测某种能力何时会出现”“对于投入（算力、算法改进、数据）的指数级增长是否会持续，专家们意见不一”。

尚不清楚的事：尚不清楚的事（由各国遴选的专家指出）：①现代大规模AI的内部运作（内部的机制连开发者也几乎无法读懂，解释技术也非常有限）。②今后的进步速度（从缓慢到极快，都有可能。专家们对扩大规模能奏效到什么程度意见不一）。2026年的报告中，同样的不确定性仍在持续。

研究AI内部的29人：“该领域有许多需要解决的未解决问题”

研究大规模AI内部各个要素如何计算的领域（解读其机制＝机制可解释性，mechanistic interpretability）的29位研究者，汇总了这个领域的“未解决的问题”。作者所属单位有阿波罗研究（Apollo Research）、Anthropic、谷歌DeepMind、麻省理工学院、哈佛大学、特拉维夫大学、墨尔本大学等，横跨企业和大学。论文在承认近年进展的同时写道：“这个领域有许多未解决的问题，需要先解决它们，才能获得许多科学和实用上的好处”。所列举的要点例如：作为研究线索核心的“特征”究竟是什么，并不清楚；目前主要靠从外部看答案的“黑箱”测试来考察AI的能力；在小型实验用AI上管用的方法，能否推广到最前沿的大规模AI，还不知道。

尚不清楚的事：尚不清楚的事（研究内部结构的专家自己的指出）：解读大规模AI内部在计算什么的方法，从基本想法（“特征”是什么）起就还不明确。现在AI的能力，主要还是靠从外部试验来考察。

96位专家的国际报告：AI内部难读懂，进展意见不一

以布莱切利会议（2023年）为契机，由约书亚·本吉奥担任主席的96位专家（包括由30个国家以及联合国、欧盟、经合组织遴选的顾问委员会），汇编了一份关于AI安全的国际报告（日本方面有北野宏明）。报告说明，通用AI模型“并非按传统意义编程”，而是通过学习构建出来的，并写道：“这些系统的内部运作在很大程度上难以理解，对其开发者来说也是如此”“目前用来解释通用AI系统为何给出某个输出的可解释性技术，仍然非常有限”。关于今后的进展，报告称通用AI的能力提升“可能进展缓慢、迅速或极其迅速”，并称“由于对进一步扩大（scaling）前景的看法不同，专家们对今后的进展速度意见不一”。2026年2月的第2份报告也指出：“研究人员无法可靠地预测某种能力何时会出现”“对于投入（算力、算法改进、数据）的指数级增长是否会持续，专家们意见不一”。

尚不清楚的事：尚不清楚的事（由各国遴选的专家指出）：①现代大规模AI的内部运作（内部的机制连开发者也几乎无法读懂，解释技术也非常有限）。②今后的进步速度（从缓慢到极快，都有可能。专家们对扩大规模能奏效到什么程度意见不一）。2026年的报告中，同样的不确定性仍在持续。

英国央行提醒：股票估值似乎偏高，尤其是大力投入AI的科技公司

英国央行（英格兰银行）负责监测金融稳定的委员会，在2025年10月的会议记录里写道：“按若干指标衡量，股票市场估值似乎偏高，尤其是科技公司”，其中以大力投入AI的科技公司为甚。由于股价指数集中于少数企业，一旦“如果对AI影响的预期变得不那么乐观”，市场就可能受到很大冲击。记录列举的下跌诱因包括：AI的性能或普及不及预期，以及电力、数据、材料的短缺。它还举了一个例子：思路上的重大发现，使得大型AI设施变得不再需要。2026年7月的报告又写道：“股票价格上涨了，尤其是与AI相关的股票”，“按部分指标衡量，估值也变得更加高企”，“股市急剧下跌的风险依然很高”。

尚不清楚的事：这轮热潮之后会不会迎来寒冬，现在还不知道。2026年7月，央行还写着“股市急剧下跌的风险依然很高”，而股价却仍在上涨。答案还没有出来。

2025年同一家公司对日本的判断：生成式AI在“‘过度期待’的顶峰期”

Gartner Japan的“日本面向未来型基础设施技术的炒作周期：2025年”正文，写明AI代理和生成式AI “被定位在‘过度期待’的顶峰期”。而图中生成式AI的点落在顶峰期与幻灭期分界线上，有一篇报道的标题则写作“生成式AI处于幻灭期”。

尚不清楚的事：第4次现在处于曲线的哪个位置，因人而异，并不清楚。