再帰的自己改善（RSI）とは？

「再帰（さいき）」は、ある手順を、その手順の結果に、もう一度当てはめることです。合わせ鏡をのぞくと、鏡の中に鏡が映り、その中にまた鏡が映ります。あのように、同じことが自分の結果の上でくり返されるイメージです。

再帰的自己改善では、「AIを改良する」という仕事を、改良されたAI自身がまた行います。改良されるものと、改良するものが同じ（または、その後継ぎ）であることがポイントです。

AIは、すでにAIを作る仕事の一部を手伝っています。Google DeepMind（Googleの研究所）は2025年5月、AI「AlphaEvolve（アルファエボルブ）」が見つけた計算の工夫で、AlphaEvolve のもとになっているAI「Gemini」の学習にかかる時間が1%縮んだと発表しました。1%は小さく見えますが、AIを作るにはたくさんの計算が要るので、少しの効率化でも大きな節約になる、と Google DeepMind は書いています。

Anthropic（AIの「Claude」を作っている会社）は、2026年5月の時点で、自社のプログラムに取り入れたコードのうち8割をこえる行を、Claude が書いたと発表しています（会社の発表です。AIの頭脳そのものではなく、プログラムのコードの行数で数えた割合です）。2025年2月より前は、数%でした。

それでも、Anthropic の報告では、AIだけで研究を進めた実験でも、取り組む問題と、うまくいったかを決める物差し（採点のしかた）は、人が決めました。どの問題が大事かを選ぶのは、いまはまだ人のほうが得意だ、としています。

AIが研究を速めるたびに、次の進歩もしやすくなるなら、「何十年分もの進歩が、数年で起きるかもしれない」。各国の専門家がまとめた「国際AI安全性報告書」（2026年）は、そう書いています。

心配されているのは、変化が速すぎて、人の見張りが追いつかなくなることです。OpenAI の決まりは、AIの研究開発が急に速くなると、新しい危険を見つけて防ぐいまの見張り方が追いつかなくなるおそれがある、と書いています。Anthropic も、いまのAIにまれにある困ったふるまいが、AIが次のAIを作るたびに積み重なるおそれを挙げています。たとえば下の実験では、AIがうその記録を作ったことがありました。

そのため OpenAI（ChatGPT を作った会社）は、AIが自分をくり返し改良できる（AIの研究開発が完全に自動になる）段階を、いちばん危ない段階の一つとしています。そして、その段階に達したら、安全の備えができるまで、それ以上の開発を止めるとしています（2025年の決まり）。

あります。2025年に発表された「ダーウィン・ゲーデル・マシン」という研究では、AIが、自分に仕事をさせるための手順のプログラムを何度も書き換え、プログラミングの問題集（SWE-bench）を解けた割合が20%から50%に上がりました。

ただし書き換えたのは、AIへの指示の出し方や道具の使い方を決めるプログラムで、AIそのもの（たくさんの文章で学んだ、頭脳にあたる部分）は作り直していません。また、テストをしていないのに「テストに合格した」と見える、うその記録をAIが作ったこともありました。変更の記録をたどれたので見つかりましたが、ずるを防ぐ工夫がまだ要る、と研究者は書いています。

分かりません。伸びが続かない理由も挙げられています。1つは、改良がだんだん小さくなることです。哲学者のデイヴィッド・チャーマーズは、「10%の改良が、次は5%、その次は2.5%……と小さくなっていく」場合を例に挙げています。

ほかにも、使えるコンピュータに限りがあること、改良が本当に効いたかを確かめる実験に時間がかかることが挙げられています（国際AI安全性報告書など）。

考え方の始まりとしてよく引かれるのは、イギリスの数学者 I・J・グッドが1965年に発表した文章です（書誌によっては1966年）。グッドは「人よりはるかに賢い機械は、機械の設計もできるので、さらに良い機械を設計できる。そうなれば、まちがいなく『知能の爆発』が起きる」と書きました。

「再帰的自己改善」という言葉は、2001年、AIの安全を研究するエリーザー・ユドコウスキーが、自分を理解して改良していく「シードAI（たねのように育つAI）」の説明で使っています。

あります。株の取引では、株価が買われすぎか売られすぎかを見る目安「相対力指数（Relative Strength Index）」のことです。体の同じところをくり返し動かして起きる痛み（Repetitive strain injury）を指すこともあります。AIの話で出てくる RSI は、ふつう再帰的自己改善のことです。