[D] 業界は2026年に学術機械学習研究を実質的に終焉させたのか？

以前はそうではありませんでしたが、今では想像できるほぼすべての機械学習の研究テーマが、計算資源の過剰と尽きない国際的な才能のおかげで、産業界ではるかに優れた形で行われています。

学界に残っているのは、主に次のようなものだけのようです：

1. 古いモデルの仕組みを非常に深く掘り下げるニッチな研究（例：GAN、スパイキングNN）で、実際の応用で日の目を見ることは決してないと十分自覚しており、それらの応用は、巨額の資金を投じているどの産業によってより良く実現されているからである。
2. 現実にはほとんど起こり得ないようなとんでもないシナリオ（たとえばホワイトボックスの敵対的攻撃に関するこれまでの研究すべて、正直言って任意のボックス攻撃を含むものも含む）で、数万件にも及ぶ。
3. 機械学習の単純な誤用、特に実際の専門知識を要する応用、たとえばジェット機を飛ばすようなケース。
4. 産業界から出てくるモデルの調査は、公開される頃にはすでに価値を失っており、実質的には存在しなくなっている。言い換えれば、ML考古学。

動物の話す仕組みをMLで解読するような画期的な研究の可能性もありますが、学術界の多くはそれを認めません。なぜなら、それはクレイジーとみなされ、実際の研究を要するためすぐには研究論文には結びつかないからです（日本の10歳の蝶研究者がしているようなことを例に挙げれば）。

また、研究者や学術機関の教員は圧倒的に産業界へ移るか、二重所属となるか、あるいは自分自身のペット・スタートアップを立ち上げることさえあります。

機械学習の学術界は現在、非常に厳しい立場に置かれていると思います。ご意見はありますか？