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arXivは8月(現地時間)、AI（人工知能）の意識に関する不確実性への対処法を提案する研究論文「How to Navigate Uncertainty About AI Consciousness」を公開した。この論文は、Dr. Tom McClelland氏が執筆したもので、潜在的に意識を持つAIの扱い方を巡る既存の倫理的ジレンマに対し、新たな焦点を当てるアプローチを示している。AIが意識を持つか否かという問いに代わり、AIが価値のある経験（valenced experiences）を構成する状態を有するかどうかを評価する手法を提示している。
arXiv cs.AIは8月13日(現地時間)、エンドツーエンドのオムニモーダル (omni-modal) AI科学者「オムニサイエンティスト (OmniScientist)」に関する論文を公開した。このシステムは、異種 (heterogeneous) の生データ (raw evidence) から学際的な (multidisciplinary) 研究を直接実行し、仮説生成から論文準備までの研究ワークフローを自動化する。5つの分野ファミリーと4つの科学的証拠ファミリーにわたる36の実データケースで評価された。
Microsoft Researchは2026年7月30日(現地時間)、AIシステムが自身の経験から学習し、展開後も適応し続けるためのフレームワーク「EvoLib」を発表した。EvoLibは、大規模言語モデルが推論時に自身の経験から再利用可能なスキルと洞察を抽出し、知識として継続的に洗練、統合、再重み付けすることを可能にする。これにより、AIモデルは基盤モデルを更新することなく、時間の経過とともに性能を向上させる。
Google DeepMindは2026年6月11日(現地時間)、Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation、Advanced Research and Invention Agency (ARIA) と共同で、世界中の研究者を対象とした新たな技術研究資金提供の募集を開始しました。Google.orgの支援を受け、最大1000万ドルが提供されます。この資金提供は、多数のAIエージェントが相互作用する未来に向けた安全性の強化を目的としています。