MIT News AI

1999年からMITで教鞭をとるデイビッド・オーター氏が経済学部長に任命され、7月1日付で就任する。オーター氏は人工知能と働き方の未来の第一人者であり、技術変化とグローバリゼーションが労働市場に与える影響を研究している。

MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の研究者らは、2つの大規模言語モデル（LLM）を用いてユーザーの曖昧な指示を自動的に明確化し、無関係な情報をフィルタリングする「Masked Inverse Reinforcement Learning（Masked IRL）」を開発した。これにより、ロボットがタスクを学習するために必要なデモデータを約5分の1に削減。シミュレーションと実ロボット実験で、暗黙のユーザー嗜好をより正確に特定し、安全にタスクを実行できることを実証した。

MITとマイクロソフトの研究者は、AIエージェントワークフローの設計と展開を最適化するシステム「Murakkab」を開発した。開発者は自然言語で意図を記述し、システムが最適なモデル、ツール、ハードウェア構成を自動選択し、速度やコストの優先順位に応じて動的に調整する。テストでは、従来手法と比較してMurakkabは約35%の計算リソース、27%のエネルギー、25%未満のコストで同等の性能を達成した。

MITで開催された「AIと社会フォーラム」では、複数の専門家がAIの雇用と民主主義への影響について議論した。経済学者のDavid Autor氏はAIが仕事を奪うという一般的な見解に異議を唱え、他の専門家はAIの協働の可能性や民主主義プロセスへのリスクについて探求した。

MITの研究者が、効率的なアルゴリズムと専用ハードウェアを組み合わせ、わずか6ミリワットの電力で小型ドローンなどの低消費電力デバイスがリアルタイムに3Dマップを構築して航行できるチップを開発した。

MITの研究チームは、機械学習モデルの訓練データセットを最適化することで、化学的に不規則な金属合金の原子環境の多様性を捉え、材料特性の予測精度を向上させる手法を開発した。この手法は、新材料の設計を加速することが期待される。

ボストン・グローブ紙の2026年「テック・パワー・プレーヤーズ」リストに8名のMIT関係者が選出。記事は、MITがAI、起業家精神、エネルギー、量子技術などの分野でリーダーシップを発揮し、マサチューセッツ州を技術革新の中心に位置づけていることを強調している。

研究者らは、ある種のゲームにおいて、見過ごされてきたアルゴリズムのクラスが予想よりもはるかに優れた性能を発揮することを示した。

MITの研究者が開発した新しいロボット用長期記憶フレームワーク「DAAAM」は、環境内の物体を詳細に記述する3Dマップと組み合わせることで、ロボットがリアルタイムで空間記憶を構築し、自然言語による複雑な質問に高精度で回答することを可能にします。精度は既存手法より21〜53%向上し、ロボットや拡張現実への応用が期待されます。

MITの研究者が、約1世紀前のランダム効用モデルに大幅な改良を加えました。従来の2者比較では選択肢間の相関を捉えられないという欠点を指摘し、3つの選択肢を順位付けすることでより正確な予測が可能になることを示しました。

ハーツ財団は、MITの在学生3名と入学予定の大学院生1名に2026年のフェローシップを授与すると発表した。このフェローシップは5年間の経済的支援と自由度の高い研究環境を提供し、ロボティクス、無機化学、人工知能、オペレーションズリサーチなどの分野で革新的な研究を支援する。

MITメディアラボの新しい研究では、GPSがナビゲーション能力を弱めたように、AIに依存して事実確認を行うと、AIを奪われた際にユーザー自身の偽情報検出能力が低下することが示されました。67人の参加者を4週間追跡した結果、AI使用時は検出精度が21%向上したものの、AIなしでは精度が15ポイント低下しました。研究は「AI依存パラドックス」を強調し、AIは「松葉杖」ではなく「コーチ」として設計されるべきだと提言しています。

MITシュワルツマン・コンピューティング・カレッジの社会的・倫理的責任イニシアチブ（SERC）が年次研究シンポジウムを開催し、AIが世界をどう形作るか、その社会的影響を探った。AIアライメントや教育におけるAIの活用など、急速に進化するテクノロジーにおける人間の価値と判断の重要性が強調された。

MITとジョージア州立大学がPATHイニシアチブを発表。産業に即したカリキュラム、実践学習、州ベースのハブを通じてAIトレーニングとキャリアパスを拡大し、コミュニティカレッジを全国的なAI人材のエンジンに変革する。

IAIFIは第2段階に入り、資金増加、より広い野心、そしてAIと基礎物理学の最前線で成長するコミュニティを特徴とする。

MITの研究者は、古典的なゲームをAIエージェントのテストベッドとして使用し、小型AIモデルが1％のコストで最大のモデルを上回ることを発見しました。

MITメディアラボの教授であるトッド・マコーヴァー氏が、ジョンズ・ホプキンズ大学ピーボディ音楽院の最高栄誉であるジョージ・ピーボディ・メダルを受賞しました。マコーヴァー氏は参加型オペラ、人工知能、クリエイティブテクノロジーにおける先駆的業績で知られています。

MITとMIT-IBMコンピューティング研究ラボの研究者らは、100万以上の多様なグラフを含むChartNetデータセットを開発し、視覚言語モデルのトレーニングに活用。小規模なオープンソースモデルが大規模な商用モデルを凌駕し、予算の限られた中小企業でもAIを活用しやすくなると期待される。

MITとマサチューセッツ州は、量子システム研究所（QSL）を設立する計画を発表。州からの2500万ドルの投資により、全州の研究者に開放される共有施設となり、量子研究の加速を目指す。

MIT経済学者David Autorが率いる新たな研究は、戦後米国の雇用データを分析し、新技術による仕事は主に都市部で高等教育を受けた若者が担ってきたことを明らかにした。また、第二次世界大戦中の政府主導の需要が新たな専門職を大量に生み出したことも示された。これらの知見はAIが雇用に与える影響を考える歴史的視点を提供するが、Autorは現時点でAIの影響を判断するのは時期尚早と述べている。

MIT准教授のConnor Coley氏は、化学と機械学習を組み合わせて創薬を加速し、化学的直感を取り入れたAIモデルを開発している。

MIT電気工学・コンピュータ科学科の准教授ジャスティン・ソロモン氏が、工学部の工学教育担当准学部長に就任。AI時代に対応した革新的な教育手法と体験学習の推進に注力する。

MITの大学院生Sunshine Jiang氏（'25）とRupert Li氏（'24）が、今年のナイト・ヘネシー奨学金を受賞。この競争率の高い奨学金は、スタンフォード大学での大学院研究を最大3年間支援するもので、今年で9年目を迎える。

MITオープンラーニングは、AIの基礎から産業応用までをカバーするオンライン自己学習型モジュラープログラム「ユニバーサルAI」を開始。最初のコースは無料で、AIパーソナライゼーションを備え、世界中の学習者にAI教育を提供する。

MITオープンラーニングが新たに立ち上げた「ユニバーサルラーニング」は、境界を超えた思考とAI支援教育により、世界中の学習者に複雑な課題に取り組む準備を提供します。

MIT助教授のGabriele Farinaは、複雑なマルチエージェントシナリオにおける意思決定の基礎を研究し、ゲーム理論と機械学習を組み合わせて、ブラフや交渉ができるAIを開発。低コストで戦略ゲームStrategoにおいて人間のトッププレイヤーを打ち負かしました。

MITの4年生オリビア・ハニーカットは、コミュニケーションの方法が世界観を形成する仕組みを研究しています。彼女は計算論と認知科学、言語学を専攻し、言語習得、大規模言語モデル（LLM）と脳の情報処理の違いを探求し、教育政策と言語的多様性に関心を持っています。南アフリカやスコットランドでのMISTIプロジェクトや、法と政策の分野での将来計画についても触れられています。

Jake Donoghue博士（2019年修了）と元MIT研究者Jarrett Revelsが創業したBeacon Biosignalsは、軽量なEEGヘッドバンドを開発し、家庭での睡眠中に脳活動をモニタリング、AI分析で神経疾患の診断と治療を支援する。

MITのサリー・コーンブルース学長が、基礎研究資金の逼迫が米国の研究エコシステムに与える影響について語り、好奇心駆動型科学の重要性やAI教育、国際人材競争などを論じた。

MIT、ウースター工科大学、グーグルの研究者らが提案した新しいバイアス除去技術「WRING」は、既存の手法で生じるバイアスの増幅や新たなバイアスの発生を回避しながら、視覚言語モデルの特定バイアスを効果的に低減します。