人工汎用知能、またはAGIは、AI業界で最も引用されるマイルストーンの一つだ。テック幹部はそれを予測し、投資家は何十億も資金を投入して研究を支援し、批評家はその到来後のリスクを警告している。 しかし、AGIとは何かは依然として不明確であり、研究者たちは「汎用知能」とは何を意味するのか、いつ到達するのか、そして到達したときにどのように認識すればよいのかについて意見が分かれている。 「いくつかの定義がある」と、マロ・ブルゴン、マシンインテリジェンス研究所のCEOは_decrypt_に語った。「このシステムはAGIか？あのシステムはAGIか？正確にはどの定義によってAGIと認められるのか？それを判断するのはちょっと難しいと思う。」
著名な人物、例えばOpenAIのサム・アルトマンCEO、Anthropicのダリオ・アモデイCEO、xAIのイーロン・マスクCEOなどは、AGIの出現について意見や予測を述べている。 「2026年にAGIに到達すると考えている」と、マスクは12月にXPRIZE財団のエグゼクティブチェアマン、ピーター・ディアマンディスとのインタビューで述べた。「2030年までには、AIがすべての人間の知性を超えると確信している。」 ChatGPTをはじめとする生成AIと異なり、人工汎用知能（AGI）は、一般的には、人間のように多様なタスクを理解し、学習し、知識を応用できるAIシステムを指す。単一の専門的な機能を実行するだけではなく、多くの異なるタスクをこなす能力を持つことが求められる。この概念は1950年代のAI研究の初期に遡る。
2000年代初頭から、ベン・ゴーツェル、シェーン・レッグ、ピーター・フォスなどの研究者は、「人工汎用知能」という用語を普及させ、当初の人間レベルの広範囲にわたるAIの目標と、研究所や大学で開発されている成功しているが限定的なAIシステムとの差別化を図った。 しかし、ブルゴンは、「人間レベルの知性」を達成することは一律の目標ではないと述べている。 「私たちの進化の歴史や脳の構造、ニューロンの遅さ、作業記憶の制限、脳の動作速度など、多くの理由がある。もし私たちと同じ性質を持つAIシステムを設計できるなら、その上にはおそらく巨大な余地があるだろう」と彼は言う。
一部の人々は、すでにAGIが存在すると主張している 最近の大規模言語モデルやGemini、ChatGPT、Grok、Claudeなどの強力なAIは、エッセイの執筆、画像の作成、コード生成、複雑な質問への回答などができることから、すでにAGIが達成されたと主張する声もある。しかし、ブルゴンによれば、それらに欠けているのは自律性だ。 「ほとんどの人のAGIの定義には、自律性の感覚が含まれている」とブルゴンは述べる。「これらのものは単なるツールやチャットボットとして振る舞うだけでなく、さまざまな環境で多くの自律性を持ってタスクを達成できるエージェント的な性質を持っているということだ。」
シンギュラリティネットのCEOであり、AGIの普及に貢献した人物の一人、ベン・ゴーツェルは、その解釈は概念を拡大していると指摘する。 「この用語は今やメディアでかなり混乱している」とゴーツェルは_decrypt_に語った。「テックCEOたちは『すでにAGIを立ち上げた』と言うのが便利で、人々はそれをセンセーショナルに扱う。」
理論的には、ゴーツェルは、AGIは明示的に訓練された範囲を超えて、多様なタスクを学習し実行できるAIシステムを指すと説明している。今日のモデルは強力だが、根本的には汎用知能とは異なる。 「すべてを学習してできるようになるのではなく」と彼は言う。「インターネット全体を知識ベースに詰め込むことで到達しているのだ。」
AI開発者は、より強力なモデルのために計算能力を供給するAIデータセンターに何十億ドルも投資しているが、真の汎用知能は、訓練データを単にリミックスするだけでなく、本当に新しい洞察を生み出す必要があると彼は説明する。 「現在の深層ニューラルネットを音楽に訓練したとしても、1900年までの音楽しか理解できず、ヒップホップやグラインドコアを発明することは決してないだろう」とゴーツェルは言う。
ゴーツェルは、AGIへの移行は一つの明確なポイントとして現れる可能性は低いと主張している。 「AGIとプレ-AGIの間に完全に鮮明な境界線がある必要はない」と彼は言い、これをウイルスやレトロウイルスの周囲の灰色の領域に例えている。犬が生きていることや岩がそうでないことは今もわかるが、一部のエッジケースは「曖昧」なこともあると付け加えた。
ブルッキングス研究所の研究者カイル・チャンは、議論はさまざまなシナリオに拡大していると述べている。 海外の開発 「AGIの意味にはさまざまな範囲がある」とチャンは_decrypt_に語った。「一方では、自己改善の再帰的なサイクルや知性の爆発といった考えもあれば、もう一方では、人間ができる多くのことをこなせるAIや、インターネットやコンピュータのような普通の技術としてのAIもある。」
アメリカのAI研究所がAGIの存在意義について議論する一方、中国の議論はかなり異なる様子だ。
「中国では、特に政策立案者や広範なAIコミュニティ、テック業界の中で、AGIはそれほど大きな話題ではない」と彼は言う。「ほとんどの人はこの技術でお金を稼ぐことに集中していて、特に物理的な側面に関しては、中国や多くの技術企業が米国より優位に立てると感じている。ロボットや自律システム、ドローンなどを構築できるハードウェアの供給網を持っているからだ。」
彼は、中国のAI開発者は米国のそれほどAGIに焦点を当てていないと認めつつも、それは依然として彼らの視野に入っているとも述べた。 「一部の中国のAI創業者はAGIについて語るし、ASIのようなものについても話すことがある」と彼は言う。「ただし、一般的には、AGIは中国ではそれほど大きな話題ではない。」
AGIの到来時期についての予測は大きく異なる。技術を研究する研究者にとっては、そのラベル自体よりも、システムが何をできるかの方が重要だ。 「これらのシステムの効果や能力は何か？」とブルゴンは述べる。「それが今私たちが意識すべきことだ。」
