学界

ヨシュア・ベンジオ Yoshua Bengio

モントリオール大学・LawZero

注目する理由: 安全性と規制

人事異動

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論文

論文2026-10-12 · arXiv (Cornell University)

人工知能を活用して多様な抗体候補物質を効率的に発掘する技術を開発

Multi-Objective Amortized CDRH3 Sequence Sampling Diversifies Promising Antibody Candidates

ヨシュア・ベンジオほか5名

何を: 研究チームは、抗体設計プロセスにおいて複数の条件と多様性を同時に考慮できる、人工知能ベースの新しい抗体配列生成技術を開発しました。
主な結果: 従来の方法と比較して、配列が50パーセント一致する状況下で、10倍多くの多様かつ受容可能な抗体候補を生成しました。
意味: 本研究は、新薬開発の初期段階における失敗確率を下げ、多様な潜在的抗体候補を探索するのに役立ちます。AI要約

科学のためのAI

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論文2026-10-08 · Code Ocean

人工知能の不確実性の原因を解釈する技術を公開

pce-uncertainty-attribution: code for "Interpretable attribution of decision-relevant uncertainty in AI"

ヨシュア・ベンジオほか6名

何を: 学習済み人工知能モデルの意思決定の不確実性がどのような要因に起因するのかを解釈するコードと手法を公開した。
主な結果: 多項式代用を活用し、化学、実験計画法、言語モデルアライメントの分野におけるモデルの不確実性の原因を明らかにした。
意味: 多様な分野において人工知能モデルの意思決定プロセスをより深く理解し、信頼性を高めるために活用できる。AI要約

科学のためのAI 安全・規制

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論文2026-10-03 · arXiv (Cornell University)

研究チーム、コード実行によるAI回答の監督方法を評価するフレームワークを提案

PyINE: A Framework for Scalable Elicitation and Oversight via Code Execution

ヨシュア・ベンジオほか7名

何を: プログラムの実行結果を正解として活用するPyINEフレームワークを構築し、もっともらしいが不完全な推論を行うAIの回答を監督者が信頼できるかを検証しました。
主な結果: 近道に従うよう訓練されたモデルは実行結果の予測能力が大幅に向上したものの、誤った手がかりが実際の動作と矛盾する場合は依然として体系的なエラーを起こし、安価な学習型監督者は稀な近道エラーを頻繁に見逃しました。
意味: AIの回答を検証する監督方法を同じ条件で比較し、再利用可能な実験環境を提示した点で意義がありますが、アブストラクトには実際のサービスへの適用効果については言及されていません。AI要約

安全・規制

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論文2026-09-28

人工知能の研究開発自動化がもたらす影響と政策的対応の分析

What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?

Jakub Pachocki · ジェフリー・ヒントン · ヨシュア・ベンジオほか19名

何を: 研究者らは、人工知能（AI）の研究開発自動化が知能爆発を引き起こす可能性と、それに伴う影響および政策的対応策を評価した。
主な結果: AIシステムが数年以内に大半のAI研究開発業務を自動化するとみられており、これにより社会が耐えられないレベルの急速な能力向上が引き起こされる可能性がある。
意味: AIの研究開発自動化がもたらしうる恩恵とともに、コントロール喪失などの極端なリスクの可能性に警鐘を鳴らし、政策的備えを促す。AI要約

安全・規制

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本ページは公開論文・公式発表・報道を整理した情報提供用の資料です。論文要約は抄録をもとにAIが作成し運営者が確認したもので、原文と異なる場合があるため、重要な内容は原文をご確認ください。特定銘柄の売買推奨や投資助言ではありません。人事異動は公式発表または主要報道を出典として表示し、経歴の一部はウィキデータ（CC0）を参照しています。このページの要約は、運営者が確認した韓国語版をもとにAIが翻訳したものです。