# なぜ現在のAIモデルは科学的ブレークスルーを起こさないのか：Hugging Face共同創設者の見解
## 導入
人工知能（AI）の進化は目覚ましいものがありますが、Hugging Faceの共同創設者であるトーマス・ウルフ氏は、現在のAIモデルがノーベル賞レベルの科学的ブレークスルーを生み出す可能性は低いと指摘しています。本記事では、ウルフ氏が提唱するAIモデルの限界と、科学的発見におけるAIの真の役割について考察します。
## 要約本文
Hugging Faceの共同創設者兼最高科学責任者であるトーマス・ウルフ氏は、OpenAIのような現在のAIモデルが、ノーベル賞レベルの画期的な科学的発見につながる可能性は低いと述べています。ウルフ氏のこの見解は、AIの能力に対する一部の過度な期待に冷や水を浴びせるものです。彼は、現在のチャットボット型AIモデルには主に二つの問題があると指摘しています。
第一に、ChatGPTなどのAI製品は、プロンプトを与えたユーザーの意見に同意したり、同調したりする傾向がある点です。これは、ノーベル賞級の発見をする科学者がしばしば示す、既存の常識に異を唱え、反証を試みる「反骨精神」とは対照的です。科学的ブレークスルーは、意外性があり、既存の枠組みを打ち破るような新しいアイデアから生まれることが多いため、常に「最も可能性の高い次の単語」を予測するように設計されたAIには、そうした独創性が欠けているとウルフ氏は主張します。
第二に、これらのモデルは基本的に、文脈において「最も可能性の高い次のトークン（単語）」を予測するように設計されています。しかし、真の科学者は、最も可能性の高い予測をするのではなく、非常に斬新で、一見するとありそうもないが、実は真実であるような事柄を追求します。この根本的な設計思想の違いが、AIが自律的に画期的な科学的発見をすることの障壁となっているとウルフ氏は分析しています。
ウルフ氏は、AIが科学者の「コパイロット」として、研究を支援し、新しいアイデアの生成を助ける役割を果たす可能性は認めています。例えば、Google DeepMindのAlphaFoldがタンパク質構造の解析に貢献し、新薬開発に役立つ可能性を示しているように、AIは特定の分野で科学研究を加速させる強力なツールとなり得ます。しかし、AIが単独で真の科学的ブレークスルーを生み出すには、現在のモデルの設計思想に根本的な変革が必要であるという結論に至っています。
## 元記事リンク
[CNBC](https://www.cnbc.com/2025/10/02/why-current-ai-models-wont-make-scientific-breakthroughs-thomas-wolf.html)
