AIの技術的な進化と共に、日常生活においてもAIの利用が広がっています。現在のAI技術の多くは特定のタスクに特化しており、将来的にはその枠を超えた「汎用人工知能（AGI）」の登場が期待されています。本記事では、AGIとは何か、その現状と今後の展望について詳しく解説します。
AGIとは
AGI（汎用人工知能）とは、特定のタスクに限定されない幅広い知的活動をこなすことができる人工知能を指す言葉です。
現在のAIは、基本的に特定のタスクに特化した形で作られており、人間のように様々なタスクをこなすことはできません。一方で、AGIでは人間と同じように多種多様なタスクを柔軟に実施できる知能を目指しています。
AGIとAI
AGI（汎用人工知能）と現在のAI（人工知能）にはどのような違いがあるのでしょうか。その主な違いは、適用範囲と柔軟性にあります。
📌 現在のAIは特定のタスクに特化した知能を持っており、たとえばコールセンターにおけるチャットボットのように、特定の問題を解決するために設計されています。人間のタスクを代替することはできますが、実施できるのは、あくまで特定のタスクに限られます。
📌 一方で、AGIは人間のように幅広い知的活動をこなすことができる広い知能を持ちます。あらゆる分野の課題に適応できる柔軟性を備え、たとえばコールセンターの対応だけでなく、製造業における目視検査や翻訳、医療における診察なども実施できます。
💡このように、AGIは一つのシステムで複数のタスクを遂行できるのに対し、現在のAIは一つのタスクに特化しているという違いがあります。
このような広い知能を持つAIを「強いAI」、特定のタスクに特化したAIを「弱いAI」と呼び、区別することもあります。
AGIの実現時期は？
現時点では、AGIは実現されていません。多くの専門家がAGIの実現時期を予想していますが、その時期は決して遠いものではありません。
📌 Google DeepMind CEOであるデミス・ハサビス氏は2033年以内にAGIが実現されるとしています。また、ここ数年の技術進歩を踏まえると、あと数年や10年以内に到達する可能性もあるとコメントしています。
🔗 参考：Wall Street Journal「汎用AI、数年以内に実現の可能性＝ディープマインドCEO」
📌 OpenAIのサム・アルトマン氏はAGIの到達時期は「かなり近い将来」であるとしています。
🔗 参考：CNBC「OpenAI‘s Sam Altman says human-level AI is coming but will change world much less than we think」
📌 TeslaのCEOであるイーロン・マスク氏は、2029年以内にAGIが実現するという予想を立てています。
🔗 参考：Financial Times「Elon Musk predicts AI will overtake human intelligence next year」
近年、AI技術は爆発的な進化を続けており、AGIの実現も視野に入ってきている状況といえるでしょう。
AGIの到達要件
💡 どうすれば「AGIを実現した」といえるのでしょうか。その定義は研究者により様々ですが、以下では一例として、Google DeepMindによる論文での考察をご紹介します。
🔗 参考：Meredith Ringel Morris他「Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI」
この論文では、AGIの定義を分析し、以下の6つの要件に整理しています。
✅ 1. 能力
AGIは必ずしも人間のように考えたり理解したりする必要はなく、人間と同じような能力を発揮できれば人間と同等であると判断できます。
✅ 2.汎用性と性能
特定のタスクに限定されず、多様な能力を発揮し、なおかつ十分な性能を有することが求められます。
✅ 3. メタ認知
人間と同様に、メタ認知能力として新しいタスクを学ぶ能力や人間からの助けを求める能力が必要です。
✅ 4. 潜在能力
AGIが一定の性能レベルで必要なタスクを実行できることを示せれば、必ずしもあらゆるタスクを実際にこなす必要はないとします。
✅ 5. 生態学的妥当性
AGIを評価する際には、実世界において価値のあるタスクを行えるかが重要であるとします。
✅ 6. AGIへの道のりに焦点を当てる
「AGIのレベル」を定義したうえで、AGIの到達状況を測定できる必要があります。
これは一例ですが、AGIとして求められる能力を具体的に分析したケースであり、「どのようなものがAGIなのか」を理解する上で有用です。
AGIとシンギュラリティや人工超知能（ASI）の関係性
AGIを理解する上で押さえておきたいのが、シンギュラリティや人工超知能との関係性です。
AGIとシンギュラリティ
AIの高度化が進み、性能が人間を上回ることで「シンギュラリティが到来する」と聞いたことがある方もいるかもしれません。
📌 シンギュラリティとは、AIが自己改善能力を持ち、人間の知能を超える時点を指します。人間の知能を超えたAIは、予測不能な行動を取り、社会を混乱させるリスクが懸念されています。
AGIの実現は、シンギュラリティ到来のキーとなります。AI技術が一定の水準に達し、AGIが実現されると、AIが自分自身を改善し、加速度的にその性能を高めていく世界へと到達します。これにより、シンギュラリティが訪れると予想されています。
AGIと人工超知能（ASI）
さらに、シンギュラリティによりAIが自己改善能力を高めた結果、AGIの段階をさらに超え、人間を超えた知能である人工超知能（ASI：Artificial Superintelligence）が実現されるとする予想もあります
ASIは単に人間の知識を超えるだけでなく、創造性や感情、判断力などでも優れた能力を持つと予想されています。すでにASIが実現される可能性を考慮し、AIをいかにして人間の価値観や安全要件に適合させていくかという研究も行われています。
🔗 参考：HyunJin Kim他「The Road to Artificial SuperIntelligence: A Comprehensive Survey of Superalignment」
生成AIはAGIなのか？
💡 2022年に登場したChatGPTにより、AI技術はブレイクスルーを起こし、社会での活用が進みました。生成AIは汎用的に様々な回答を行うことができるAI技術ではありますが、これはAGIと呼べるのでしょうか。
結論としては、現在の生成AIはまだAGIまで到達していない段階にあります。
実際、人間にとって容易であっても、生成AIにはまだ実現が難しいタスクが数多く存在します。具体的には、「生成AIが認識していない新しいパターンの知識の自己学習」や「耳や目などの感覚器官を通して得た情報の解釈」「人間の手や足に相当するロボットアームなどで実世界と相互作用する機能」といったものが挙げられます。
前述した「AGIの到達要件」を踏まえても、まだ現状の生成AIはAGIには至っていないと考えられるでしょう。
しかしながら、生成AI技術はAGIの実現に向けた一つのアプローチとなりえます。今後生成AI技術がさらに発展していくことで、より人間ができるタスクをカバーできるようになると、AGIの実現へと近づいていくこととなります。
AGIができること
以下では、具体的にAGIが実現されるとどのようなことができるようになるかを解説します。
現時点でAGIは実現されていないため、これらはあくまで想定となりますが、具体例を通してAGIの具体的なイメージを持っていただければ幸いです。
教育
たとえば、AGIの実用例として教育への適用が考えられます。
教育を行うためには、生徒一人一人に合わせた対応が必要となりますが、AGIは個々の学生の学習スタイルに合わせた教育プランを作成し、個別指導を行えるようになる可能性があります。
AGIが実現されれば、カメラやマイクなどを通して生徒の感情や理解度を解釈し、生徒の理解レベルに合わせて難しい概念を理解しやすく説明することも可能です。また、生徒の理解度や学習の進捗に応じて課題を調整することまで対応できるでしょう。
医療
AGIは患者の症状を分析し、診断を行うことができるようになる可能性があります。
医学に関する知識を備えたAGIであれば、たとえば複数の病歴や検査結果を統合して最適な治療法を提案することもできるかもしれません。また、ロボットアームなど身体性を兼ね備えることで、検査や手術なども実現できる可能性もあるでしょう。
環境保護
AGIは環境データを分析し、持続可能な解決策を提案することができるかもしれません。
たとえば、気候変動の影響を予測し、対策を講じるための計画を立て、国家間の利害調整なども実現できる可能性があります。
利害関係の調整は非常に高度なタスクではありますが、人間と同様の知能を兼ね備えたAGIであれば実施も不可能ではありません。
AIの5段階進化
💡 いまだ実現には至っていないAGIですが、今後どのようにAGIの実現に向けた技術の進化が進んでいくのでしょうか。
AGIが実現されるまでの段階を理解する上で参考となるのが、OpenAIが公表しているAIの5段階進化という考え方です以下ではこの内容を解説します。
🔗 参考：Forbes「OpenAI’s 5 Levels Of ‘Super AI’ (AGI To Outperform Human Capability)」
レベル1：チャットボット
📌 レベル1は、現在のAIがすでに到達している段階です。カスタマーサービスのサポートエージェントやAIコーチ、ChatGPTなどがこれに該当します。
このAIは、あらかじめ定めたルールに従って、決められたタスクをこなします。基本的な動作が中心であり、すでに多くの企業がこのレベルの技術を利用している状況にあります。
レベル2：推論者
📌 レベル2は、近い将来に登場すると予測される段階で、この段階に達しているAIは博士号レベルの教育を受けた人間と同等の問題解決を行うことができます。この段階に進化することで、AIは単純で明確なタスクだけでなく、より複雑で応用的な課題にも対応できるようになります。
なお、2024年に公開されたChatGPTのoシリーズでは、高度な推論や情報収集などを実現することができます。これにより、AIの進化はすでにレベル2に達しているとする意見もあります。
レベル3：エージェント
📌 レベル3では、AIがユーザーの代わりに自律的に動作します。
現在のAI技術では、人間がAIの処理内容をチェックしたり、個別に実施内容を指示したりする必要があります。しかしながら、レベル3の段階に進化したAIでは、AIエージェントに簡単な指示を与えれば自律的に必要な行動を行い、求められた結果を出力することが期待されています。
2025年はこのAIエージェントの技術が普及していくと想定され、「AIエージェント元年」とも言われています。
レベル4：革新者
📌 レベル4の段階に達したAIは、AIが独自に革新を生み出すことができると期待されます。単に決められたルールやプロセスを実行するだけでなく、ルールやプロセス自体を改善し、より効果的な方法を考え出していきます。
現状のAIは定められたルールやプロセスに沿ってタスクをこなしますが、この段階ではAIから「より優れたプロセスはこのような形である」と提案を受けられるようなイメージです。
レベル5：組織マネージメント
📌 最終段階では、AIは組織全体の業務を遂行する能力を獲得することが期待されます。
企業や組織においては、人間同士が協働することで目的を達成していきますが、この段階に達したAIはすべての役割をエージェントが協力して実行し、人間の介入なしで改善を行っていきます。
OpenAI社のCEOであるサム・アルトマン氏は、10年以内にレベル5に到達すると予測しています。実際にはこのようなAIが実現する時期は不明ですが、現在の急速なAI開発の進化を踏まえると、急速にレベル5相当のAIもしくはAGIが実現する可能性も否定できません。
AGIを実現するための技術的アプローチ
AGIを実現するために、様々な研究や技術開発が進められています。AGIを実現するための技術的アプローチは、大きく以下の3つに分けられます。
全脳アーキテクチャ型アプローチ
📌 全脳アーキテクチャ型アプローチは、人間の脳の構造と機能を詳細に模倣することでAGIを実現しようとする方法です。
経科学の研究で得られた人間の脳構造や機能に関する知見を活用し、脳内のニューロンの相互作用や情報処理のメカニズムをコンピュータ上に再現することを目指します。
人間の脳を完全に模倣することで、人間のような認知能力や学習能力を持つAIを開発していきます。
ボトムアップ型アプローチ
📌 ボトムアップ型アプローチは、知能を実現している脳の構造や身体の動作などを個別に調査していき、個々の機能ごとに再現していく方法です。
たとえば、人間の手には脳から神経を通して動作の指示が送られます。また、人間の記憶は耳や目を通して得た情報が神経細胞へと蓄積されたものです。
このように、脳内では神経細胞が複雑なふるまいをしています。これらそれぞれの動作を分析し、コンピュータ上で模倣することで、人間と同様の機能を持ったAGIが構築できると期待されています。
トップダウン型アプローチ
📌 トップダウン型アプローチは、視覚認識や物体操作など具体的な課題解決機能を備えるAIを独立して開発し、それらを統合してより高次の知能を実現する方法です。
人間が持つ個々の肉体的・神経的な機能を実現していくボトムアップ型アプローチと異なり、「人間ができること」から、AGIを実現していくアプローチといえるでしょう。人間ができるあらゆることを実現できるようになれば、結果としてAGIが達成されるというイメージです。
現在のAI技術は主に特定のタスクを実現する弱いAIが中心となっていますが、近年では生成AIのように、汎用性の高いAIも生まれつつあります。生成AIの精度やカバーする領域が向上していくことで、AGIを実現できるという意見もあり、現在最もAGIを実現できる可能性が高いアプローチといえるでしょう。
AGI実現に向けた課題
一方で、AGIの実現には課題も多くあります。以下では、技術面・環境面・社会面の3つの観点から課題を整理します。
技術面：技術革新とデータの必要性
現在、最も期待されるトップダウン型アプローチでのAGI開発では、AIモデルの性能向上には大量の学習データが必要となります。一方で、利用可能なデータが限界に達する可能性も排除できません。また、AIモデルが大規模になるほど、計算資源や専門人材の確保が困難となり、限界に達する可能性もあります。また、大量のデータや計算資源、人材を用意できる特定のプラットフォーマーに依存してしまうリスクもあります。AGIの実現と共に、社会的な混乱や政治利用が起きる可能性もあるでしょう。
加えて、トップダウン型アプローチでのAI性能の強化が頭打ちとなった場合、ボトムアップ型アプローチなどによる新たな技術革新が起こらない限り、AGIの実現は難しいともいえます。
このように、AGIの実現に向けて技術面で様々な課題があるのが現状です。
環境面：膨大な消費電力・資源の問題
環境に関する観点でも、AGIの実現には課題があります。
大規模モデルの学習には大量の電力が必要となり、環境に大きな影響を与えます。特に現在のニューラルネットワークを中心としたAI技術においては、大量のGPU資源が必要です。エネルギーの観点からAGIの実現が難しい可能性もあり、省電力化の取り組みも求められます。
また、高性能ハードウェアの需要増加により、レアメタルの消費が増加し、枯渇してしまうリスクもあります。
社会面：AGIの位置づけと倫理・責任の問題
社会的な観点では、AIもしくはAGIをどのように位置づけるかという点に課題があります。
AIが意思決定を行う際の社会的・倫理的基準はまだ確立されていません。AGIが実現されたとしても、それを人間がどのように利用していくかについては、議論と意見の統一が必要となるでしょう。
また、AGIが悪意を持って利用されるケースも想定されます。国際的な規制や基準の策定も必要です。現在EUのAI規制法のように、AI活用に関する規制の制定も進みつつありますが、AGIの実現に合わせて規制内容も見直していく必要があります。
さらに、AGIの実現によりこれまで人間が行ってきた仕事は自動化されると想定されます。所得格差や不平などが拡大する恐れもあります。AGIを活用しつつリスクに対処するため、市民のリテラシー教育も求められるでしょう。
まとめ
今回は、AGI（汎用人工知能）について詳しくご紹介しました。
AI技術の進化と共に、AGIの実現可能性も高まっています。一方で、まだまだAGIの実現には技術や環境、社会面で課題があるのも事実です。すぐにAGIが実現されるとは考えにくいものの、今後技術的なブレイクスルーが発生する可能性もあります。
AI技術は今後も急速に進化すると見られており、引き続き注目が必要です。今後も、最新の技術動向に注目すべきでしょう。
