スタンフォード大学HAI（人間中心AI研究所）は2026年版AIインデックスを発表しました。生成AIの個人普及率が53%（PCやインターネットよりも速いペースでの普及）、組織レベルの導入率が88%に達するなど、AI活用の急速な拡大が数字で裏付けられた一方、主要な基盤モデル（Foundation Model）の透明性スコアは前年の58点から40点へと大幅に下落。米国ではAI規制に対する政府への信頼度が31%にとどまり、調査対象国の中で最下位となりました。
HAIの報告によると、AIの能力面では特にソフトウェアエンジニアリング評価指標「SWE-bench Verified」のスコアが1年間で60%から約100%近くに急上昇しており、AIによるコード生成・修正能力が人間レベルに接近していることが示されています。また、高難度の学術問題集「Humanity's Last Exam」においても最高スコアが50%を超え、AIの汎用的な問題解決能力の向上が確認されています。しかし能力の向上と対照的に、モデルの学習データや評価方法に関する情報開示は後退しており、規模の大きなモデルほど非公開化が進む傾向が明確になっています。
X上では「SWE-bench Verifiedのスコアが1年で60%→約100%に急上昇」という能力曲線への驚きと、「透明性スコアが40点に下落——規模が大きいほど非公開化が進む」という懸念が対比されて拡散しました。r/MachineLearningでは、AI能力の飛躍的向上を示すデータと「AIへの公的信頼の二極化——59%が楽観的だが52%が不安も感じる」という社会的データの両面が議論されています。Hacker Newsでは「透明性の後退は規制の後退と連動している」という政策論と「ベンチマーク飽和が起きる前の最後のデータポイント」という技術論が激しく議論され、米国の政府AI規制信頼度31%という数字が特に多くの反応を引き出しました。
AIが社会インフラに深く組み込まれていく中で、能力と透明性のギャップが広がっていることは重大な問題です。このレポートは、技術的進歩の速さと社会的受容・規制整備の遅れという構造的な課題を改めて浮き彫りにするものとなっています。