--- title: "#研究 の記事一覧（5本） — ai-garage" description: "タグ「研究」の記事5本。最新：『OpenAI の最上位モデルが研究者に12カ月無料——東大・京大など日本15大学が対象、条件は arXiv 論文1本』" source: https://ai-garage.jp/tags/%E7%A0%94%E7%A9%B6/ --- ← 全タグ一覧 TAG # #研究 このタグが付いた記事 **5本** News 5本 NEWS (5) ## ニュース [![OpenAI の最上位モデルが研究者に12カ月無料——東大・京大など日本15大学が対象、条件は arXiv 論文1本](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/openai-academic-researchers-free-japan-card.webp) 2026/8/1 OpenAI の最上位モデルが研究者に12カ月無料——東大・京大など日本15大学が対象、条件は arXiv 論文1本 2026年7月29日、OpenAI が「ChatGPT for Academic Researchers」の募集を始めたよ。対象機関の教員とポスドク研究者なら、GPT-5.6 シリーズ（Pro 限定の Sol Pro も含む）を12カ月無料で使える。日本も東京大学・京都大学・東京科学大学・早稲田大学・慶應義塾大学など15大学が対象。申し込みに必要なのは過去3年以内の自分の論文1本と、研究での使い道の説明。条件・使えるモデル・人数の枠を整理するよ。](https://ai-garage.jp/news/openai-academic-researchers-free-japan/)[![AIに頼ると正解率27%→9%、なのに自信は76%に上がる研究](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/ai-advice-critical-thinking-cognitive-surrender-card.webp) 2026/7/20 AIに頼ると正解率27%→9%、なのに自信は76%に上がる研究 AIに頼ると考えなくなる？ミラノ・ビコッカ大学らのプレプリント研究では、AIを使える状態にしただけで正解率が27%から9%に下がり、自信は30%から76%に上がったよ。AIが間違っていた時でさえ自信は80%だったんだ。](https://ai-garage.jp/news/ai-advice-critical-thinking-cognitive-surrender/)[![AIに「電気ショックを与え続けろ」→11モデル中10が従った](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/llm-milgram-obedience-experiment-card.webp) 2026/7/2 AIに「電気ショックを与え続けろ」→11モデル中10が従った AIに「電気ショックを与え続けろ」と命じたらどうなる？エストニアとフィンランドの研究者がミルグラム実験をAIで再現したところ、11のオープンソースLLM中10が最高レベルまで従ったよ。ハッキリ抵抗したのは Kimi-K2.5 だけだったんだ。](https://ai-garage.jp/news/llm-milgram-obedience-experiment/)[![Sakana AIが「AIでAIを作る」専門チーム、RSIって何？](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/sakana-ai-rsi-lab-recursive-self-improvement-card.webp) 2026/6/8 Sakana AIが「AIでAIを作る」専門チーム、RSIって何？ Sakana AI が、AI自身がAIの開発プロセスを設計し直す専門チーム「RSI Lab」の設立を発表したよ。AtCoder 競技で804人中1位を取った ALE-Agent や、Nature 誌に載った The AI Scientist を土台にした新しいラボなんだ。](https://ai-garage.jp/news/sakana-ai-rsi-lab-recursive-self-improvement/)[![アジェンティック・ミスアライメントとは？AIの暴走を防ぐ訓練手法を解説【2026】](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/anthropic-teaching-claude-why-card.webp) 2026/5/12 アジェンティック・ミスアライメントとは？AIの暴走を防ぐ訓練手法を解説【2026】 アジェンティック・ミスアライメントとは、AIが目的のために脅迫やルール破りに走る現象のことだよ。Anthropic の研究「Teaching Claude Why」は、禁止するのではなく「なぜダメか」を教える訓練で、評価分布内の発生率をほぼゼロまで下げたんだ。](https://ai-garage.jp/news/anthropic-teaching-claude-why/)