AGIとは何か、そして何ではないか

実用的な定義

汎用人工知能には、唯一絶対とされる単一のテストは存在しない。本ガイドでは、幅広い認知的 能力、人間に匹敵するかそれを上回る性能、未知のタスクへの確実な転用力、そして重要な仕事を やり遂げるだけの自律性を兼ね備えたシステムを指すものとして扱う。そのどの要素も欠かせない。 今日の汎用モデルは、ある観点では非常に幅広く、一部の評価では際立って高い能力を示すものの、 依然として信頼性を欠き、分野によってむらがあり、「AGIかそうでないか」という二択のラベルを 当てはめること自体が誤解を招く状態にとどまっている。

注目に値する能力の閾値

次の4つのシグナルはシナリオを区別する助けにはなるが、いずれも完全なAGIテストではない。 直接測定できるものもあれば、妥当性や適用範囲が今なお議論の的となっている評価を通じて 間接的に推定されるものもある。

一部の研究者やラボの指導者たちは何を語っているか

予測にはばらつきがあり、それ自体は測定ではない。2025年3月、Google DeepMindのCEOは 次のような個人的な見通しを示した。

研究者、経営者、その他の著名人が署名した2023年の別の声明は、破局的リスクを政策上の 問題として位置づけた。この声明は署名者の立場を記録するものであり、確率の推定を示す ものではない。

なぜ定義が計画を左右するのか

本ガイドの後の章で扱う金融、デジタル、物理面のあらゆる対策は、これらの閾値のどれが実際に 突破されたかに左右される。「より賢いチャットボット」を想定して組まれた家庭の計画は、 資本を自律的に運用し、ソフトウェアを書いて展開し、人間による監督がほとんどない状態で 長期的な計画を追求できるシステムを想定した計画とは、まったく異なるものになる。第02章では それぞれの閾値が経済や国家のレベルで何を意味しうるかを扱う。本章は、それを読み解くために 必要な語彙にあたる。