AGI(汎用人工知能)の到達時期について、AI業界の主要リーダーたちの予測を網羅的に紹介する内容である。DeepMindのDemis Hassabisは5-10年後を予測し、AnthropicのDario Amodeiは2026-2027年頃に「データセンターの天才たち」が登場すると見込む。一方、OpenAIのSam Altmanは2028年までに真の自律的AI研究者の実現を目指し、Elon Muskはさらに楽観的に2025年末までに個人の人間を超えるAIが登場すると主張する。NvidiaのJensen HuangやGoogleの元CEOのEric Schmidtは3-5年を予測するが、300人以上の専門家を対象とした調査では、業界リーダーよりも慎重な見方が示されている。予測サイトMetaculusでは2027年末が中央値となっており、各専門家がAGIの定義について異なる解釈を持つことが、予測の幅広さの一因となっている。
AGI到達までの距離と主要リーダーたちの予測
私たちは汎用人工知能、つまりAGIにどれだけ近づいているのでしょうか。もちろん、誰も確実には知りませんが、今日は現在の予測と推測の概要をお届けします。ここ数ヶ月、AIの世界では多くのことが起こりました。ChatGPT 5.1、Grok 4.1、そしてGemini 3のリリースなどです。
DeepMindの頭脳であるDemis Hassabisは、同社が以前の予測通り、5-10年でAGIに到達する軌道に乗っていると述べています。私はGemini 3の進展に本当に満足しています。人々は嬉しい驚きを感じるだろうと信じています。
しかし、私たちが期待していた進展を達成する軌道に乗っており、それは依然として5-10年を意味すると考えています。おそらく1つか2つのイノベーションが必要になるでしょう。
楽観的な予測から慎重な見方まで
過度に楽観的な側面では、Elon Muskが昨年末に次のように書いています。AIが2025年末までに単一の人間を超え、おそらく2027年か2028年までに全人類を超える可能性がますます高まっています。私はこのプロジェクトが成功する可能性については少し懐疑的です。
AnthropicのCEOであるDario Amodeiも楽観的です。今年初めに彼は、おそらく2026年か2027年までに、そしてほぼ確実に2030年を超えることはないだろうが、AIシステムの能力は完全に新しい世界として見なされるようになり、世界の舞台に登場する非常に知的な人々で満たされた世界になるだろうと述べました。
彼はこれを「データセンターの天才たち」と呼ぶのが好きです。AGIは私にとって決して明確に定義された用語ではありませんでした。私は常にそれをマーケティング用語だと考えてきました。しかし、私の見解では、いつかほぼすべての人間よりもほぼすべてのタスクで優れたAIシステムに到達するでしょう。
最近書いたエッセイで私がこれを定義するために使った用語は、「データセンターにいる天才の国」です。これはすべてのパワー、すべての良い側面、そしてすべての潜在的な悪い側面を表す喚起的なフレーズです。これが今後2、3年で得られる可能性が非常に高いものだと私は考えています。
OpenAIの具体的なタイムラインと新プロジェクト
OpenAIのCEOであるSam Altmanは、AGIに関する予測をトランプ大統領の2期目の間に置いています。彼はまた、2028年3月という明確な目標日を設定しましたが、これはAGIのためではなく、真の自律的AI研究者のためです。
私たちは、来年の9月までに研修生レベルのAI研究アシスタントのようなものを持つことが妥当だと考えており、2028年3月までに、これはGPT-4のローンチからちょうど5年後になると思いますが、真のAI研究者を持つことができると考えています。これが私たちの研究プログラムの中核です。
ちなみに、OpenAIは特定の科学アプリケーションに取り組んでおり、openai.com/scienceで登録することができます。私はそれが何なのか全く分かりません。そして、いいえ、私はこれについて話すためにお金をもらっているわけではありません。ただ、皆さんが知りたいかもしれないと思っただけです。
NvidiaのCEOであるJensen Huangと、Googleの元CEOであるEric Schmidtは、どちらもAIが3年から5年で到達すると信じています。
最近Metaを去ったYann LeCunは、おそらく5年から10年かかるだろうというDemis Hassabisの見方により同意しています。なぜなら、他の大きな技術革新が必要になるからです。
専門家調査と予測プラットフォームの見解
しかし、Longitudinal Expert AIパネルが300人以上の専門家を対象に実施した最近の調査では、専門家たちはフロンティアAI研究所の著名なリーダーたちよりもはるかに遅い進展を期待していることが分かりました。
もう一つの興味深いデータは、オンライン予測プラットフォームであるMetaculusからのものです。そこに参加する人々はお金ではなくポイントのために賭けています。ここ数年、コミュニティはAGIへの期待を21世紀の50年代から2027年末まで、徐々に早い日付に調整してきました。
これは中央値です。しかし、分布を見ると、平均は少し早いことが分かります。
研究機関であるEpoch AIは、大規模言語モデルのスケーリングが2030年まで進展を生み出し続ける可能性が高く、その時点までにモデルは数学、生物学、そして多くのソフトウェア問題を高精度で自律的に解決できるようになると予測しています。
AGI定義の曖昧さと今後の展望
ご覧のように、ほとんどの予測は来年から10年後まで広がっており、悲観的な裾野を持っています。不一致の一部は、人々がAGIで異なることを意味しているという事実です。AmodeiとAltmanは静かに定義を薄めて、独立した研究に関係するものに縮小しました。
公表された文献のギャップを特定することで、独立したオリジナルの研究を行うことは可能です。確かに興味深いことですが、これは人間レベルの知能がどのように見えるかということではありません。
HassabisとLeCunは一般知能の要件を尊重することにおいて、もう少し一貫性がありました。そして、それが彼らがより長い時間枠を持っている理由だと私は信じています。
私の結論は、私たちの前にはエキサイティングな時代が待っているということです。物事が非常に急速に動いているため、OpenAIはついにMicrosoftとの契約を書き直し、AGIへの曖昧な言及を削除しました。代わりに、彼らは今、AGI委員会に到達したかどうかを決定するために独立した専門家グループを利用すると述べています。これが物事が本格化していることを示す方法です。
AGIに到達するまでにはまだ数年かかりますが、今日のAIエージェントはすでに非常に役立つものになっています。自分の目的に合った適切なものを見つけるだけです。
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