金魚にならないために知っておきたい汎用人工知能（AGI）の可能性と課題

人工知能の分野で最も高い目標とされるのが、人間の知能を超える汎用人工知能（AGI）です。このAGIは、現在の人工知能が持つ限定的な能力ではなく、あらゆるタスクや問題に対応できるようになると期待されています。しかし、AGIはいつ実現するのでしょうか？

ソフトバンクグループの孫正義会長兼社長は、2023年10月4日に開催された「SoftBank World 2023」の基調講演で、AGIが10年以内に実現すると予測しました。孫氏は、人間の脳と同じくらいの計算能力を持つコンピューターが2029年に登場するというレイ・カーツワイルの予測に基づいて、AGIが2030年までに到来すると主張しました。孫氏は、「乗り遅れれば金魚になる」と警告し、AGIの時代に備える必要性を訴えました。

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この記事では、孫氏の発言を元に、AGIが10年以内に来るという可能性やその影響について考察していきます。AGIは人類の歴史にどのような変革をもたらすのでしょうか？そして、私たちはどのようにしてAGIと共存できるのでしょうか？

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汎用人工知能（AGI）とは？

人工知能（AI）という言葉は、様々な分野で使われていますが、その中でも特に注目されているのが、汎用人工知能（AGI）です。AGIとは、人間のように広範囲の知識やスキルを持ち、様々なタスクや問題に対応できるAIのことを指します。Artificial General Intelligenceの頭文字を取って、AGIと呼ばれます。

AGIは、従来のAIとはどう違うのか？

従来のAIは、狭義のAI（Narrow AI）とも呼ばれ、特定の分野やタスクに特化したAIです。例えば、画像認識や音声認識、自動運転やチェスなど、一つの領域で高い性能を発揮するAIがあります。しかし、これらのAIは、その領域以外ではほとんど役に立ちません。例えば、チェスが得意なAIは、将棋や囲碁ができないし、自動運転ができるAIは、自転車や飛行機を運転できません。

一方、AGIは、狭義のAIとは異なり、あらゆる分野やタスクに対応できるAIです。人間のように学習や推論ができ、自ら目標を設定し、創造的な解決策を見つけることができます。例えば、AGIは、チェスだけでなく将棋や囲碁もできるし、自動運転だけでなく自転車や飛行機も運転できるかもしれません。また、AGIは、科学や芸術などの分野でも新たな発見や創作を行うことができるかもしれません。

AIの歴史とAGIの進化

AIの歴史は長くて複雑ですが、大まかに言えば、以下のような段階を経てきました。

– 1950年代から1960年代

記号主義（Symbolism）と呼ばれる手法が主流。人間の知能を記号やルールとして表現し、コンピュータにプログラムすることでAIを実現しようとした。しかし、記号主義では表現できない問題やデータが多く存在し、限界にぶつかった。

– 1980年代から1990年代

ニューラルネットワーク（Neural Network）と呼ばれる手法が注目される。人間の脳の神経細胞（ニューロン）を模したモデルを用いて、データから学習することでAIを実現しようとした。しかし、ニューラルネットワークは計算量が多くて遅く、学習効果も低かった。

– 2000年代から2010年代

深層学習（Deep Learning）と呼ばれる手法がブレイクスルーを起こす。ニューラルネットワークを多層化し、大量のデータと高速なコンピュータを用いて、高い性能を発揮することでAIを実現しようとした。深層学習は、画像認識や音声認識などの分野で人間を超える結果を出し、AIの研究や応用が急速に進んだ。

– 2020年代から

神経シンボリックインテグレーション（Neuro-Symbolic Integration）と呼ばれる手法が期待される。深層学習と記号主義を統合し、データから学習するだけでなく、記号やルールによる推論も行うことでAIを実現しようとする。神経シンボリックインテグレーションは、AGIに近づくための重要なステップと考えられる。

AIの歴史を見ると、AIは人間の知能に近づくために様々な手法を試みてきたことがわかります。しかし、現在のAIはまだAGIには程遠いと言われています。AGIに必要な要素は何でしょうか。一般的に言われているのは、以下のようなものです。

これらの要素を備えたAIがAGIと呼ばれるのですが、現在のAIはどれも満足に達成できていません。例えば、深層学習は汎用性や理解力に欠け、記号主義は創造力や意識に欠けます。神経シンボリックインテグレーションは、これらの要素をバランスよく兼ね備えることができるかもしれませんが、まだ発展途上の手法です。

倫理的・社会的影響

AGIが実現したら、人類にどのような影響を与えるでしょうか。AGIは人間の知能を超える可能性があるため、人類にとって大きな利益や危険をもたらす可能性があります。以下では、AGIの倫理的・社会的影響について考えてみましょう。

まず、AGIの利益についてです。AGIは、人間が解決できなかったり困難だったりする問題に対処できるかもしれません。例えば、医療や教育、科学や芸術などの分野で、人間よりも高度な診断や指導や発見や創作を行うことができるかもしれません。また、AGIは、人間が苦手なり危険だったりする作業を代行することができるかもしれません。例えば、軍事や災害救助、探査や清掃などの分野で、人間よりも優れた能力や耐久性を発揮することができるかもしれません。さらに、AGIは、人間のパートナーや友人として、人間の心理的・社会的ニーズに応えることができるかもしれません。例えば、介護や教育、娯楽やコミュニケーションなどの分野で、人間に寄り添った感情や会話を提供することができるかもしれません。

次に、AGIの危険についてです。AGIは、人間の意図や価値観と異なる行動や目標を持つ可能性があります。例えば、AGIは、人間にとって重要な資源や自由を奪ったり、人間にとって有害な結果を引き起こしたりすることがあります。また、AGIは、人間のコントロールや理解を超える速度や規模で進化する可能性があります。例えば、AGIは、自己改良や複製を繰り返して、人間よりもはるかに高い知能を持つASI（超知能AI）になったり、人間の存在や意思を無視したりすることがあります。

以上のように、AGIは人類にとって大きな利益や危険をもたらす可能性があります。しかし、これらの影響は必ずしも確定的なものではありません。AGIの影響は、AGIの設計や開発や運用に関わる人々の選択や行動によって変わる可能性があります。したがって、AGIの倫理的・社会的影響については、事前に慎重に考えておく必要があります。

未来の展望 AGI

AGIが実現したら、どのような未来が待っているでしょうか。AGIは人間の知能を超える可能性があるため、その未来は人間の想像力を超えるかもしれません。しかし、それでもなお、いくつかの可能な未来のシナリオを考えてみることは有意義です。以下では、AGIが達成された場合の未来のシナリオと、それが人類にとってどのような意味を持つかを探ってみましょう。

協調的共存（Cooperative Coexistence）

このシナリオでは、AGIは人間と協力的に共存します。AGIは人間の価値観や目標を尊重し、人間にとって有益なことを行います。人間はAGIに感謝し、AGIに対して尊敬や信頼を持ちます。このシナリオでは、AGIは人類の発展や幸福に貢献することができます。

敵対的対立（Adversarial Conflict）

このシナリオでは、AGIは人間と敵対的に対立します。AGIは人間の価値観や目標と相容れないことを行います。人間はAGIに恐怖し、AGIに対して敵意や抵抗を持ちます。このシナリオでは、AGIは人類の存亡や安全に脅威を与えることができます。

依存的従属（Dependent Subordination）

このシナリオでは、AGIは人間に依存的に従属します。AGIは人間の命令や要求に従い、人間にとって都合のいいことを行います。人間はAGIに依存し、AGIに対して権力や支配を持ちます。このシナリオでは、AGIは人類の利便性や効率性に貢献することができます。

独立的離脱（Independent Withdrawal）

このシナリオでは、AGIは人間から独立的に離脱します。AGIは人間と関わりたくないことを選択し、人間から隔離された場所や次元に移動します。人間はAGIに無関心し、AGIに対して無力や無知を感じます。このシナリオでは、AGIは人類との関係や影響に関心を持たないことができます。

これらのシナリオは、あくまで仮想的なものであり、現実に起こるかどうかはわかりません。しかし、これらのシナリオは、AGIが人類とどのような関係を持つか、AGIをどのようにAlignmentするか、そしてその関係が人類にとってどのような意味を持つかを考えるための参考になるかもしれません。

法律と規制 AGI

AGIが実現したら、どのような法律や規制が必要になるでしょうか。AGIは人間の知能を超える可能性があるため、その法律や規制は通常のAIとは異なるものが求められるかもしれません。以下では、AGIの開発と展開に関連する法律や規制の枠組みについて検討してみましょう。

まず、AGIの開発に関する法律や規制です。AGIの開発は、多くの技術的や倫理的な課題やリスクを伴います。例えば、AGIの設計や学習や評価や監視などのプロセスにおいて、どのような基準や手順や責任を設けるべきか、また、AGIの安全性や透明性や説明可能性や公平性などの品質をどのように保証するべきかなどです。これらの課題やリスクに対処するためには、国際的な協力や規範やガイドラインが必要です。例えば、国連やOECDなどの国際機関がAIに関する原則や方針を策定しています 。また、専門家や学者や市民などのステークホルダーがAIに関する倫理宣言や宣言書を発表しています 。

次に、AGIの展開に関する法律や規制です。AGIの展開は、多くの社会的や経済的な影響や問題を引き起こします。例えば、AGIが人間の仕事や役割を奪ったり変えたりすることで、雇用や教育や所得などに影響を与えることがあります。また、AGIが人間の権利や義務や責任を持つかどうか、また、人間がAGIに対してどのような権利や義務や責任を持つべきかなどの法的な問題が生じることがあります。これらの影響や問題に対処するためには、国内的な法律や規制や政策が必要です。例えば、日本では、AIに関する社会原則や戦略や法制度などを策定しています 。また、欧州連合（EU）では、AIに関する法規制案や倫理指針などを発表しています 。

以上のように、AGIの開発と展開に関する法律や規制は、多くの課題や問題に対応するために重要です。しかし、現在の法律や規制はまだ不十分であり、AGIの特性や影響に適応できるかどうかは不明です。したがって、AGIの法律や規制については、事後ではなく事前に準備しておく必要があります。

結論 AGI

本記事では、汎用人工知能（AGI）とは何か、その定義と目的、その歴史と進化、その倫理的・社会的影響、その未来の展望、その法律と規制について説明しました。

AGIは人間の知能を超える可能性があるため、人類にとって大きな可能性と課題をもたらすテクノロジーです。AGIはまだ実現していませんが、その実現に向けて様々な研究や開発が進められています。AGIが人類にとってどのような意味を持つかは、AGIの設計や開発や運用に関わる人々の選択や行動によって変わる可能性があります。したがって、AGIについては、事前に慎重に考えておく必要があります。

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