汎用人工知能はすでに到達しているのか？カリフォルニア大学サンディエゴ校（UC San Diego）による根拠と定義
彼らがAGIの到来を主張する根拠として挙げているのは、その振る舞いだ。現代の大規模言語モデル（LLM）は、チューリングテスト形式の会話のハードルを日常的にクリアしており、ベンチマークテストにおいても、多くの分野で人間の専門家に匹敵するか、それを上回るパフォーマンスを発揮できる。著者らは、近年のモデルがチューリングテスト形式の評価において、偶然を遥かに上回る頻度で人間であると判定された研究を引用し、私たちは通常、同様の観察可能な振る舞いに基づいて人間に汎用的な知能を認めているのであり、理解の有無を判断するために人間の脳内を覗き込むようなことはしないと指摘している。
決定的な点として、UCSDのグループは汎用知能を、超知能や人間のような認知とは区別している。彼らの主張は、機械が子供のように学習することや、人間のような身体を持つこと、あるいは完璧であることを求めていない。代わりに、他の「精神」に対して用いる基準に照らしたとき、一部の機械が、私たちが汎用知能と結びつけて考えているような、柔軟で領域横断的な能力を示しているという説得力のある行動的証拠があるか、と問いかけている。彼らの答えは、特定の側面においては「イエス」である。
汎用人工知能はすでに到達しているのか？業界の声と反論
業界のリーダーたちもこれに拍車をかけている。著名なクラウドおよびAIプラットフォームのCEOを含む一部の経営陣は、現在のシステムはすでにAGIに到達している、あるいはその境界は事実上、透過的になっていると公言している。こうした主張は、商業的な自信の表れであることが多い。モデルは言語を生成し、文書に基づいて推論し、コードを書き、さらに複数のモデルを「エージェント」として連携させることでワークフローを実行できるからだ。顧客や投資家にとって、これらの能力はすでに経済的な変革をもたらしている。
しかし、振る舞いにおける同等性がAGIと等しいと誰もが認めているわけではない。批判派は、現代のLLMを汎用知能と呼ぶことは、重要な区別を曖昧にすると主張している。技術的な異議は、いくつかの大きなカテゴリーに分類される。世界に関する因果モデルを持たず、単に統計的なパターンマッチングを行っているだけのモデル、ハルシネーション（幻覚）を起こしたり、自信満々に誤った出力を生成したりするシステム、永続的な目標やエージェンシー（主体性）、身体的な相互作用を欠いたアーキテクチャ、そして能力を習得するために人間よりも桁違いに多くのデータを必要とするシステムといった点だ。多くの懐疑論者にとって、これらの違いは表面的なものではなく、現在のAIと、強靭で自律的な汎用知能との間にある根本的な隔たりを露呈している。
研究者はAGIをどう定義しているか、そしてなぜ定義が重要なのか
汎用人工知能とは、正確には何なのだろうか。定義は様々だが、本格的な議論では2つの考え方が繰り返し登場する。1つは、言語、数学、計画、知覚、問題解決、創造的・科学的思考など、人間ができるほぼすべての認知タスクを実行できる実用的な能力としてAGIを捉えるものだ。もう1つは、より形式的な研究分野で、タスクの分布全体における問題解決能力の普遍的な指標を求めるものだ（これは「ユニバーサル・インテリジェンス」に関する研究に見られる理論的なプログラムである）。
AGIは依然として理論上のものだと主張する人々は、その仕組みを重視する。つまり、柔軟に目標を設定し、少ないデータで全く異なる領域間で学習を転移させ、環境と物理的に関わり、その継続的な相互作用から学ぶことができるシステムである。彼らは、現在のモデルがいかに強力であっても、信頼できる因果推論を欠いていることが多く、エージェントとして振る舞うには人間による多大な支援を必要とし、学習データの分布外では予測不可能な形で失敗することを指摘する。これに対し、推進派は、人間には決して求めないような証拠（例えば内部プロセスの精査）を機械に対して求めるのは、一貫性に欠けると反論している。
今日のAIが人間の能力と一致する点、一致しない点
- 一致する点: 流暢な言語、要約、コード記述、多くの定型的なタスク、微調整（ファインチューニング）やツールによる拡張が行われた際の特定領域における専門的な振る舞い。
- 弱点: 事実に基づかない不正確な情報（「ハルシネーション」）、学習データ外での脆弱な汎化、制約のない状態での限定的な長期自律計画能力、人間の乳児と比較した際のサンプル効率の低さ。
- 専門家が求める欠けている要素: 永続的な目標とエージェンシー、身体化された感覚運動学習、膨大なデータなしに反実仮想的な推論を支える因果モデル、および能力がどのようにして発現するのかについての透明性のあるメカニズムの解明。
AGIはすでにここにあるのか、それとも手の届くところにあるのか？
研究者たちは汎用人工知能の実現にどれほど近づいているのか。この分野の意見は分かれている。一部のロードマップでは、漸進的な改善と、より信頼性が高くマルチモーダルで統合されたエージェント型システムによって、10年以内に堅牢なAGIへと到達すると予測している。一方で、現在のアーキテクチャは進化の過程としては浅いものであり、新たな概念的ブレークスルーが必要だと主張する者もいる。現在のシステムはすでに設計者自身の予想を裏切る動きを見せているため、タイムラインを予測することは依然として困難を伴う。
実務におけるAIとAGIの違い
今日使用されているAIと、仮説上のAGIとの区別は、技術的であると同時に哲学的なものでもある。特化型AIは、大量のデータが与えられた限定的な問題において優れた性能を発揮する。対してAGIは、転移、計画、適応を伴う、領域を跨いだ汎用的な問題解決を意味する。実務的には、それは自律性（人間のプロンプトなしに目標を設定し追求する能力）、転移性（ある文脈で学んだ能力を全く異なる文脈で活用する能力）、および堅牢性（未知の環境、敵対的な環境、あるいは低データ環境での安定したパフォーマンス）の違いを意味する。
リスク、メリット、政策への影響
今日それをAGIと呼ぶか5年後と呼ぶかにかかわらず、幅広い認知タスクを一貫して実行できるシステムの登場は、社会的な影響をもたらす。メリットは現実的かつ測定可能だ。複雑な分析の自動化、科学文献の統合の向上、新しい産業オートメーションモデル、医療意思決定支援、そして研究開発サイクルの高速化などが挙げられる。リスクは、流暢な生成機能によって増幅される誤情報から、経済的な雇用転換、モデルに行動の自由を与えた際の安全性の欠如、さらには不透明なモデルが重大な決定を下す際の責任の所在に関する問題まで多岐にわたる。
こうした要素が混在しているからこそ、懐疑論者にとってもガバナンス、透明性、レッドチーミング、および規制された導入が緊急の優先事項となっている。政策上の中心的な課題は、技術的な安全工学だけでなく、利益を享受しつつ労働者、消費者、民主主義制度を保護するための経済・社会政策でもある。
この論争が科学と社会について物語っていること
このエピソード（Nature誌への寄稿、業界の支持、そして懐疑的な書籍や論説といった一連の動き）は、2つの事実を浮き彫りにしている。第一に、定義が重要であるということだ。「AGIはここに到達した」と言うことは、実証的な主張であると同時に、概念的な転換でもある。第二に、メカニズムに関する不確実性は現実のものであり、重大な影響を及ぼすということだ。私たちは、内部ロジックが完全には解明されていない驚異的な行動システムを手に入れている。その力と不透明さの組み合わせこそが、期待と警戒の両方の理由となっている。
現時点で最も妥当な立場はこうだ。私たちは移行期にいる。一部のシステムは、特定のタスクや多くの領域横断的なタスクですでに人間レベルのパフォーマンスを達成しているが、一方で、自律性、因果的理解、身体的学習においては依然として限界がある。その状態を「AGI」と呼ぶかどうかはレトリックの問題だが、政策的な対応は同じであるべきだ。厳格な評価に投資し、透明性と安全性を要求し、急速な社会的影響に備えて制度を整えることである。
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