「2028年に正真正銘のAI研究者」—サム・アルトマン発言の真意と現実味

TechCrunchは10月28日、OpenAIのサム・アルトマンCEOが「2028年までに“正真正銘のAI研究者（legitimate AI researcher）”を実現できる」と語ったと報じました。
References:TechCrunch

社内の到達目標としては、2026年9月に“インターン相当の研究アシスタント”を達成し、その先に完全自動の研究者像を見据えるという説明です。

発言はライブ配信で行われ、要旨は複数メディアが追認しています。

何をもって「AI研究者」と呼ぶのか

アルトマン氏の過去発言と今回の表現を突き合わせると、ロードマップは次のように読めます。

①論文・データの探索と要約、②コードと実験パイプラインの作成、③結果の解釈と仮説修正、④新規性のある“洞察”の提示——この一連を人の監督を最小にして閉じられるかがポイントです。

実際、同氏は「2026年にAIが“新しい洞察（novel insights）”を出せる段階に達する」と6月にも言及しており、今回の「研究者」発言はその延長線上の具体化と位置づけられます。

この目標は超大型計算基盤と長期投資を暗黙の前提にしています。

OpenAIは“Stargate”と呼ばれる大規模データセンター網の構築でパートナー連携を進め、数百億〜数千億ドル規模の投資構想を報じられてきました。

加えて、COOの主導でグローバル展開と提携を拡大し、研究と製品開発の統合を強める組織改編も明らかになっています。

一方で、長期リスクに向き合う体制には課題も残ります。

OpenAIでは“Superalignment（長期安全性）チームの解散”や、共同創業者イリヤ・スツケヴァー氏が“安全な超知能”を掲げる新会社へ移った動きが注目を集め、安全研究の継続性を疑問視する声も出ました。

“研究者AI”の社会導入には、技術力と同じ比重で安全・ガバナンスの担保が要求されます。

マルチモーダル理解
論文PDF・コード・図表・動画講義・実験ログなど、異種データを一貫表現で扱い、相互参照できること。
ツール使用と実験実行
検索・数式処理・コード実行・クラウド実験・可視化までを自動オーケストレーション。
研究領域ごとの専門ツール群へ安全に接続する“手”が要る。
反事実推論と仮説生成
「もし◯◯なら」「この前提を外すと」など、代替仮説を系統的に立てられること。
単なる要約では研究にならない。
研究プロセスの監査性
データ来歴・設定・バージョンが再現可能で、他者検証に耐えること。
研究ノートの完全自動記録と第三者チェックが鍵。

2026年の「インターン相当」とは、大量の下調べ・コード整備・既存手法の再現をAIが肩代わりする段階を指すと考えられます。

人間研究者は問題設定・研究計画の要諦・検証設計・最終的な結論の責任に集中。

2028年の「正真正銘の研究者」は、仮説生成→実験→解釈→反証の大半を自立ループで回し、成果物（論文・データセット・再現キット）まで出荷できるレベルを示唆します。

ただし、研究倫理の判断・社会的含意の評価といった人間の価値判断は引き続き不可欠です。

研究速度の“指数化”：
文献サーベイと実験設計の探索空間が広がり、試行回数が桁違いに増える。
ボトルネックは計算資源とデータ可用性へ移動。
役割の再定義：
PI/リード研究者は問いの設計者・予算配分者・安全性の統括者へ。
ジュニア層はAIの実験ログを読み解く“品質管理者”の比重が増す。
再現性と評価の強化：
プロトコル自動化で再現キットの標準化が進み、査読は「設計の妥当性」と「社会的影響」の比重が高まる。

“生成物で学ぶ”ことの劣化（モデル崩壊）
合成データへの過度依存は性能劣化を生むとの研究が出ており、人間起点の高品質データや実世界ログを定期補給する設計が不可欠。
安全研究の組織的持続性
安全チーム再編の透明性とリソースの明示が求められる。
長期安全KPI（誤用耐性・出典忠実性・再現性）を外部説明できる枠組みが鍵。
ガバナンスと責任主体
AIが書いた論文・発見の著作権・責任の所在、利益相反の開示、データ来歴（Provenance）の刻印を規程化。
研究機関・学会・出版社の合意形成が必要。