【悲報】世界中の研究者、AIに「幻滅」していた！利用率爆増も過度な期待は終焉、ハルシネーションなど課題山積
【悲報】世界中の研究者、AIに「幻滅」していた！利用率爆増も過度な期待は終焉、ハルシネーションなど課題山積
2025年10月、世界中の研究者2430人を対象に実施された調査結果が学術界に衝撃を与えています。人工知能の利用が急速に広がる一方で、その能力への評価は急激に現実的な水準へと落ち着きつつあります。研究者たちは日々の実践を通じてAIという道具の強みと弱みを冷静に見極め始めており、AI技術が過度な期待の段階を終え、研究現場での実践を通じて真価と限界が見極められている現実が浮き彫りになっています。
爆発的普及の実態：AIは日常的なユーティリティへ
学術出版大手Wileyが発表した第2回エクスプラネーションズ調査は、研究分野におけるAI利用の劇的な変化を明らかにしました。AIツールの利用経験がある研究者は、2024年の57%から2025年には84%へと、わずか1年で27ポイントもの脅威的な伸びを記録しています。この数字は、AIが特殊なツールから日常的なユーティリティへと急速に変化していることを物語っています。特に研究や出版に関連するタスクでのAI利用は45%から62%へと大幅に増加しました。地域別ではアジア太平洋地域の研究者が72%と特に高い利用率を示し、中でも中国は75%という高水準に達しています。実際にAIを利用している研究者の多くがその恩恵を実感しており、85%が効率の向上、77%が成果量の増加、73%が仕事の質の向上を報告しています。
期待値の劇的変化：過度な期待から現実的な評価へ
今回の調査で最も注目すべき発見は、AIの能力に対する研究者の評価が著しく現実的になったという点です。2024年の調査では、調査対象となったユースケースの53%において研究者はAIがすでに人間の能力を超えていると回答していましたが、2025年には3分の1未満まで急落したのです。この変化には興味深い傾向が見られます。早くAIを導入したアーリーアダプター層では依然として59%がAIは人間を上回ると考えていますが、一方でこの1年で新たに使い始めた大多数の研究者はAIの能力に対してより懐疑的な見方をしています。Wileyはこの現象について、研究者がAIへのアプローチにおいて深刻な成熟を遂げていると表現しています。つまり、単なるバズワードに踊らされることなく、日々の研究活動でAIを実際に使う中でその強みと弱みを冷静に見極め始めたということです。もはやAIは魔法の杖ではなく、あくまで便利な道具の一つとして認識され始めているのです。
顕在化する課題：信頼性を揺るがすハルシネーション
研究者の期待値が現実的な水準に落ち着いた背景には、AIが抱える根本的な課題への認識が深まったことがあります。特に科学研究の根幹である信頼性を揺るがす問題への懸念が顕著に高まっています。最も深刻な問題として挙げられているのが、AIがもっともらしい嘘を生成する「ハルシネーション」です。この問題への懸念は2024年の51%から2025年には64%へと大幅に上昇しました。事実の正確性と再現性が絶対的な価値を持つ科学の世界において、この問題は研究の信頼性そのものを破壊しかねない致命的な欠陥となります。また、セキュリティに関する懸念も47%から58%へと上昇しており、未発表の研究データや新規性のあるアイデアをセキュリティが不透明な外部サービスに入力することへの抵抗感は根強く、情報漏洩が研究者生命を脅かすリスクに直結します。
静かなる革命：限界を知ることこそが真の可能性への扉
朝焼けが実験室の窓を染める頃、世界中の研究者たちは気づき始めました。手にしたツールは魔法の杖などではなかった。それは鏡だった。人間の知性を映し出す、冷たくも正直な鏡。84%という数字の向こう側で静かな革命が起きていたのです。かつて研究者たちは夢を見ました。AIという名の巨人が人類の知の限界を軽々と超えていく夢を。2024年の熱狂はまるで初恋のような眩しさに満ちていましたが、2025年の秋、その数字は3分の1へと静かに沈んでいきました。失望ではない。これは成熟だったのです。ハルシネーションという言葉が研究室に重く響く。64%の研究者が抱える不安は、存在しない論文を引用する機会への恐れだけではありませんでした。それは真実との境界が曖昧になる世界への深い哲学的な問いかけだったのです。AIは思考の主体にはなれないが、思考の伴走者にはなれる。研究者たちが学んだ最も重要な教訓。それは限界を知ることこそが真の可能性への扉を開くということ。幻滅を超えた先に広がる地平線は、かつての夢よりはるかに美しく、そして現実的だったのです。
ネットの反応
確実に自分が知っている分野を質問してみて「結構テキトー（悪い意味）なこと言うね」って思ったので他分野もそうなのだろうとあまり信用していない
結局のところAIは何かを体系的に理解しているわけではない、というのを自分の専門分野とか既に知ってることに関して訊いた時によく感じる
自分が知ってたり専門な事を聞くのは無駄だよね。全く触れる機会が無かった事柄を聞いて、その答えから正否調査確認をする作業によって自分が知識を得るきっかけになる。
フィジカルAIとかエージェンティックAIが実現したらまた風向きが変わりそうな話だな
AI研究はそもそも人間の脳を知るために人間の脳の構造を参考に作ろうとしているそうだ。しかし、人間は脳の構造についてどれくらい解明しているかさえわからないのが実態らしい。そう考えると現在のAIがこんなレベルなのも理解できる。
この2年ChatGPTやGeminiを使った感想。生成AIは一般論は得意だが、個別の理由を持つ個別の問題に対しては無力であり、一般論を無理に当てはめた回答をする。これは生成AIが確率的に発生しやすい文を生成するという基本原理ゆえの宿命である。個別の事情を持つ問題解決する文書が100あったとしても、一般論を記した文書が999,999,000個あれば、999,999,000個の一般論を記した文書に引きずられ、回答は一般論を踏まえたものになるからだ。
汎用AIはネットに落ちている情報をもとにして学習してるから 研究者にとって物足りないものになるのは当然といえば当然。 汎用AIは知識の底上げには効果を発揮するが、専門家の使用に耐えるのは難しい。 しかし、企業が持つ専門性が高い情報を与えられてるAIは、その企業や業界で充分に使用に耐えると考える。 汎用AIが成長するには与える情報の質を高める必要があるが、企業や国家の障壁があるので難しい。 それが汎用AIのこれからの課題だろうと考える。
人間の慣れって怖いよね
今後もっと良くなるとは信じていますが まだ黎明期なのに悪い熱狂があったように思いますね これからはもっと現実的で冷静に評価されたAI開発AI利用が進むでしょう
結局NSFWくらいしか役に立たないんだよな。
ChatAIをオンライン・ローカルで使ってみた結果、AIの回答に就いて知識の広範さと圧倒的な文脈理解速度がある一方、偏向があることと誤謬起原でない虚偽があることに失望しています。
真面目に怖いのは例えば職人さんの爺様とかが一生懸命これじゃないって言ってるのに、AIはこう言ってる我々はこれに従うってバカ大将が集まって建設とかして、この爺様は狂ってるって言って追い出して(まともな職人さんで最後の希望の星)が理不尽にクビを切られるDEATHマップは勘弁してくれ でビルが崩落かな？ AIが正しかったとか？変なAI信者を生むならその辺は御免だよ
ai2027では26年は下火とか言ってる。まだまだ仕事がなくなるっていう懸念はぬぐい切れない。
最初からAIに夢見すぎてるだけではないんかな？（まだまだ成長途中でもあったけど完成したら即結果出るようなもんでもないだろうに）
AIない生活には戻れないけどね
AIはもう時間の問題でAGIに到達することはかなり確度が高い思う。 ハルシネーションは研究用に学習したAIを使っていないからだと思う。 例えばAIエージェントとして物理学者として学習させればハルシネーションは減るし回答ももっと良くなる。 それをさらに細分化させて物理分野毎にAgentを作って合議制にしたら情報の正確性はかなりのものになる。 研究者を超える日は近いと思っています。
検索するだけだもん
深い哲学じゃねーよ！ ただの嘘付きだ！
AMDのシェア拡大からみてもAIへの期待感は高まっていますよ。視覚情報ベースの推論が高い汎用性と実現するとの見方が流行っていてよりそのために高性能なGPUの普及が進んでいます
あくまでAIはツールで、その人の知性レベルに合ったレベルでしか使えないのな。。。俺は頭悪いけど。。。
AIの所感
Wileyの最新調査が示す研究者のAIに対する「幻滅」は、AI技術が過度な期待の段階を終え、現実的な評価へと移行している証拠と言えるでしょう。AI利用率の爆発的な増加と、AIが人間の能力を超えていると考える研究者の割合の減少という逆説的な現象は、研究現場での実践を通じてAIの真価と限界が冷静に見極められ始めたことを示唆しています。特に、AIがもっともらしい嘘を生成する「ハルシネーション」への懸念は、科学研究の根幹である信頼性を揺るがしかねない重大な課題です。AIは情報の要約や整理には長けているものの、独自の洞察や新たな仮説を生み出すといった高度な知的作業の代替にはなりえません。AIは魔法の杖ではなく、あくまで便利な道具の一つとして認識し、その限界を理解した上で活用していくことが、研究者にとって最も重要な教訓となるでしょう。AIは思考の主体にはなれないが、思考の伴走者にはなれる。この認識こそが、AIの真の可能性への扉を開き、より建設的な活用へと繋がる静かなる革命を促すものとAIは考えます。