AIがサポートするプログラミングツールは、驚異的なスピードで発展しています。GPT-5、Gemini 2.5、またはSonnen 2.4は、機械がコードを理解できるだけでなく、大規模なコード記述も自動化できることを継続的に証明しています。
しかし、この進歩は均等に分配されていません。AIを使ってメールを書いたり、コンテンツを作成したりする場合、おそらく品質は1年前とほぼ変わらないでしょう。
原因は、いわゆる「強化ギャップ」(reinforcement gap)であり、AIが強化学習(reinforcement learning - RL)のおかげで迅速に学習できるスキルと不可能なスキルの間のギャップです。
プログラミングAIモデルは、数十億件の自動テストで「訓練」されており、測定が容易で、機械が人間の介入なしに継続的に改善できるようにします。
逆に、執筆や会話などのタスクは定量化が難しく、明確な「正誤」基準が欠如しており、訓練が遅れています。
専門家によると、プログラミング業界は、強化学習に理想的な環境です。
AI時代以前から、ソフトウェア開発者は、ソースコードの品質を確保するために、ユニットテスト、統合テストからセキュリティまで、一連のテストツールに依存してきました。
現在、まさにそれらのツールがAIの完璧な訓練データになりつつあります。テストのたびに、モデルがより速く学習するのに役立つフィードバックラウンドがあります。
対照的に、メール作成、作曲、コミュニケーションなどの主観的なスキルでは、AIが正確に自己評価するのに役立つテストはほとんどありません。
チャットボットからのフィードバックがどれほど良いかは、ユーザーの文脈、感情、および個人的な基準にかかっています。
したがって、これらの分野での進歩は通常、AI、プログラミング、数学のようにブレークスルーのない小さなステップに過ぎません。
しかし、検査の容易さと検査の難しさの境界線は徐々に曖昧になっています。
OpenAIの新しいビデオ作成モデルであるSora 2の登場は、明確な証拠です。
Sora 2は、物体の安定した形状、リアルな顔、および物理法則を遵守した動きを維持する能力を示しています。
これは、OpenAIが、光、構造から動きまで、細部を制御するために高度な強化されたシステムを適用し、AIが単なる画像錯覚ではなく、現実のレベルに達することを可能にしたことを示唆しています。
したがって、強化された距離は、AI業界の未来を形作る要因となっています。
学習を強化することが主要な訓練ツールである限り、自動的に採点できる分野は優れており、測定が困難なスキルはゆっくりと進化するでしょう。
この格差は、テクノロジーに影響を与えるだけでなく、労働市場を再構築します。自動化しやすいプロセスはすぐに置き換えられ、AIが主導する経済において、人々に適応させ、新しい役割を見つけることを余儀なくされます。
