Nature Podcastが2026年1月1日に公開した内容によると、科学者たちは2026年に人工知能、遺伝子編集、宇宙探査を含むいくつかの主要分野で大きな進歩があると予測しています。このポッドキャストでは、小規模なAIモデルが大規模言語モデル（LLM）よりも推論タスクで優れた性能を発揮する可能性が強調されており、AI開発戦略に変化をもたらす可能性があります。

ポッドキャストに出演したレポーターのMiryam Naddafは、これらの小規模なAIモデルは、LLMのような汎用システムを目指すのではなく、特定のタスクとデータセットに焦点を当てることで、より優れた推論能力を実現できると説明しました。このアプローチが成功すれば、科学研究から医療診断まで、幅広い分野でより効率的で的を絞ったAIアプリケーションにつながる可能性があります。この開発は、計算コストと環境への影響に関する懸念に対処し、AIモデルの大型化という現在のトレンドからの脱却となる可能性があります。専門家は、これらのモデルが効果的であることが証明されれば、AIの状況は細分化され、モノリシックなシステムよりも特殊なAIツールが普及する可能性があると示唆しています。

医学の分野では、2026年には、まれなヒト疾患の治療を目的とした遺伝子編集技術の重要な臨床試験が行われると予想されています。これらの試験は、遺伝子編集を有望な概念から実用的な治療ツールへと転換させる上で重要な一歩となります。ポッドキャストでは、2025年に赤ちゃんに対して行われたパーソナライズされた遺伝子編集治療の成功例が紹介され、同様のアプローチがより広く展開される可能性への期待が高まっています。しかし、倫理的な考慮事項と意図しない結果が生じる可能性は依然として最も重要であり、研究者たちは厳格な安全プロトコルと長期的なモニタリングの必要性を強調しています。

宇宙探査も注目されており、2026年には火星の衛星の一つであるフォボスからのサンプル収集ミッションが予定されています。このミッションは、フォボスの表面物質のサンプルを収集することを目的としており、火星とその周辺環境の起源と進化に関する貴重な洞察が得られる可能性があります。科学者たちは、これらのサンプルを分析することで、太陽系の形成と地球外生命の可能性に関する根本的な疑問を解明できると考えています。このミッションは国際協力によって行われる予定で、さまざまな宇宙機関が専門知識とリソースを提供します。

ポッドキャストでは、トランプ政権下での米国の政策変更が科学コミュニティに与える影響についても触れられました。Naddafは、2025年の助成金削減、逮捕、レイオフが研究者にとって激動の環境を作り出したと指摘しました。これらの政策転換の長期的な影響はまだ明らかになっていませんが、米国の科学的リーダーシップと国際協力への潜在的な損害に対する懸念は残っています。科学コミュニティは、これらの政策がどのように進化し、研究資金、科学者の移民、そして科学的探求の全体的な環境にどのような影響を与えるかを注意深く見守っています。