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汎用人工知能（AGI）の開発状況について：シンギュラリティはもうすぐそこまできている？

テクノロジー トピック ビジネス
2025年3月31日

近年、機械学習や深層学習などの技術が飛躍的に進歩したことで、人間の知的活動を超える可能性を秘めた「汎用人工知能（AGI）」の開発が一層注目を浴びています。従来の特化型AIとは異なり、多様なタスクを自律的に学習・遂行できるAGIが登場すれば、産業構造や社会システムは根本から変革されるかもしれません。いわゆる「シンギュラリティ」が訪れる日は想像以上に近いともいわれる今、本記事ではAGI開発の現状や主要企業の取り組み、さらに実現に向けた課題を概観し、私たちが直面し得る未来像を探ります。あなたが目撃するかもしれない次世代の知能革命、その輪郭とはいったいどのようなものなのでしょうか。

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目次

1. 汎用人工知能（AGI）とは

1.1 AGIの定義と基本的な特徴

汎用人工知能（AGI）とは、人間が持つあらゆる知的なタスクを理解し、または学習する能力を備えた機械の、仮説上の知能を指します 1。これは、人間の脳の認知能力を模倣することを目的とした人工知能（AI）の一種です 1。AGIシステムは、以前に言及された中核的な特性に加えて、他の種類のAIとは異なるいくつかの重要な特徴も持っています。

その一つが汎化能力です。AGIは、ある領域で学習した知識やスキルを別の領域に転移させることができ、それによって新しい状況や未知の状況に効果的に適応することが可能になります 2。また、常識的な知識も持ち合わせています。AGIは、事実、関係性、社会規範など、世界に関する膨大な知識の貯蔵庫を持ち、この共通の理解に基づいて推論し、意思決定を行うことができます 2。AGIは、学習、推論、新しい状況への適応も可能です 2。

AGIの研究は、コンピュータサイエンス、神経科学、認知心理学などの分野間の学際的な協力を必要とします 2。これらの分野の進歩は、AGIの理解と開発を継続的に形作っています。AGIは、自律的な自己制御、合理的な程度の自己理解、そして新しいスキルを学習して、以前に教えられていない設定や文脈で複雑な問題を解決する能力を持つAIシステムを開発するという、理論的な追求です 4。一部のコンピュータ科学者は、AGIを人間の理解力と認知能力を備えた仮説上のコンピュータプログラムであると考えています 4。

AGIは、機械学習の発展における仮説上の段階であり、AIシステムがあらゆるタスクにおいて人間の認知能力と同等またはそれ以上の能力を発揮できる状態を指します 5。これは、機械またはソフトウェアにおいて人間の知能を人工的に再現するという、AI開発の究極の目標を表しています 5。AGIは、強いAI、完全なAI、または人間レベルの知能としても知られています 6。OpenAIの一部の定義では、ほとんどの経済的に価値のある仕事において人間を凌駕する、高度に自律的なシステムが強調されています 5。AGIをプログラミングするには、道路や通過するトラックに適応する自動運転車のようなイノベーションに現れ始めた、ある種の意識と自己認識を機械に開発させる必要があります 12。AGIは、抽象的に考える能力、複数の主題に関する背景知識の収集と活用、常識と意識、そして因果関係（原因と結果の徹底的な理解）などの能力を持つべきです 12。実際には、AGIは、人間が持っていてAIが持っていない能力、例えば感覚知覚などを持つ可能性があります。AGIは、色と深さを認識できるかもしれません 12。AGIは創造性も発達させる可能性があります。ルネサンス期の猫の絵を生成するのではなく、多様性を表現するために、中国の各民族グループの服装スタイルを着た数匹の猫を描くというアイデアを思いつくかもしれません。単なる創造的な心だけでなく、さまざまな中国の民族衣装を着た猫を描くには、さまざまな文化、シンボル、信仰体系の理解が必要です。AGIシステムは、各民族グループの微妙なニュアンスを処理し、複数のアルゴリズムを同時に使用してこのタスクの新しい構造を作成する必要があります 12。研究者たちは一般的に、システムがAGIと見なされるためには、不確実な状況下で推論し、戦略を使用し、パズルを解き、判断を下すこと、常識を含む知識を表現すること、計画を立てること、学習すること、自然言語でコミュニケーションすること、そして必要に応じて、与えられた目標の達成においてこれらのスキルを統合することが求められると考えています 6。

AGIの定義が一貫して、幅広いタスクにわたる人間レベルの認知能力という概念を中心に展開していることは、特定の領域に限定されないAIを作成するという野心を示しています。複数の情報源（Google Cloud、AWS、IBM、McKinsey、Wikipedia）が独立して、人間のような汎用知能という観点からAGIを定義しています。この収束は、AGIの基本的な目標についてAI研究コミュニティ内で共通の理解があることを示唆しています。

「仮説上の」および「理論的な」という強調は、真のAGIが現在存在しないことを明確にし、現在のAIの状況に対する現実的な期待を設定しています。いくつかのスニペットは、AGIがまだ理論的であると明示的に述べています 2。この繰り返しの主張は、AIが大きな進歩を遂げている一方で、まだ一般的な人間の知能のレベルに達していないことを示しています。

一部の定義（12）における「意識」や「自己認識」のような特性の包含は、AGIを取り巻くより深い哲学的問題と、機械が主観的な経験を持つ可能性を示唆しています。すべての定義が意識を明示的に言及しているわけではありませんが、Courseraのような情報源でのその出現は、一部の研究者がそれを真のAGIの潜在的または必要な属性と見なしており、深い倫理的および哲学的影響を引き起こしていることを示唆しています。

1.2 現在のAI（特化型人工知能）との違い

現在のAI（特化型人工知能、またはANI）は、画像認識や自然言語処理のような特定のタスクに焦点を当てています 2。その例としては、顔認識ソフトウェア、仮想アシスタント（Siri、Alexa）、レコメンデーションシステム、チェスをプレイするコンピュータなどが挙げられます 2。特化型AIは、事前に決定されたパラメータ内で動作し、自己学習したり、訓練された範囲外のタスクを実行したりする能力がありません 4。

これに対し、AGIは、特化型AIとは異なり、知識やスキルをさまざまな領域間で転移させ、経験から学習し、新しい状況に適応し、特定の訓練を受けていない問題も解決することができます 2。ChatGPTのような高度な生成AIでさえ、一般的な知能、意識、自己認識を欠いているため、依然として特化型AIと見なされています 7。特化型AIはパターン認識に優れていますが、AGIは真の理解と推論を目指しています 14。

特化型AIとAGIの区別は、AI技術の現在の限界と、AGI研究の野心的な目標を理解する上で不可欠です。スニペットは一貫して、現在のAIのタスク固有の性質と、AGIに想定されている汎用知能を対比させています。この明確な二分法は、AIの進歩を文脈化するのに役立ちますが、依然として架け橋となるべき大きなギャップを強調しています。

ChatGPTのような高度に洗練されたAIモデルでさえ特化型AIに分類されるという事実は 7、人間レベルの汎用知能の達成は、既存の技術を単にスケールアップするよりもはるかに複雑な課題であることを示しています。大規模言語モデルの目覚ましい能力にもかかわらず、真の理解なしにパターン認識に依存しているため、それらは特化型AIのカテゴリにしっかりと位置づけられています。これは、AGIに到達するには根本的に新しいアプローチが必要になる可能性があることを示唆しています。

さまざまな領域間で学習を転移させるAGIの可能性 2 は、人間の知能の重要な側面を反映して、その汎用性と予期せぬ状況に適応する能力に大きな影響を与えます。知識を一般化する能力は、人間の知能の特徴です。AGIがこの能力を持つという願望は、はるかに柔軟で人間のような方法で知識を学習し、適用できるAIシステムへの移行を示唆しています。

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1.3 AGIと関連する概念（強いAI、人工超知能）

AGIは、強いAIの定義の一つと考えられています 4。一部の学術的な情報源では、「強いAI」という用語は、感情や意識を経験するプログラムのために取っておかれ、「弱いAI」（特化型AI）と対比されています 6。

人工超知能（ASI）とは、人間の認知能力を大幅に超えるAGIを指します 2。ASIは、大部分が理論的なものであり、議論と推測の対象であり、人間の能力を超える問題を解決できる可能性があります 2。AGIはASIへのステップであり、AGIが達成されれば、ASIはそう遠くないかもしれません 18。AGIのタイムラインは依然として議論されており、ASIの差し迫った可能性に影響を与えています 6。変革的AIは、農業革命や産業革命と同様に、社会に大きな影響を与えるAIを指す関連概念です 6。

多くの文脈で「AGI」と「強いAI」が同じ意味で使用される一方で、一部では「強いAI」を意識のある機械のために取っておくことは、知能の本質と、AGIが必ずしも意識を持つ必要があるかどうかについての継続的な議論を強調しています。 「強いAI」のさまざまな定義は、知能の定義と複製という哲学的複雑さを反映しています。AGIは人間の知能との機能的な同等性に焦点を当てていますが、「強いAI」はしばしば主観的な経験の問題に踏み込んでいます。

ASIの概念は、人間の能力をはるかに超える知能を想定しており、制御と人間の価値観との整合性について懸念を引き起こすため、AGIと比較して潜在的な影響とリスクが大幅に増大します。人間レベルの知能（AGI）から超知能（ASI）への飛躍は、AIの能力における質的な変化を表しており、予期せぬ、そして潜在的に制御不能な結果につながる可能性があります。この区別は、AI開発の長期的な影響についての議論にとって非常に重要です。

変革的AI（6）の考え方は、高度なAIの開発をより広範な社会変化と結びつけ、AGIとASIの影響が、人間の生活と文明のさまざまな側面において、おそらく深遠で広範囲に及ぶであろうことを示唆しています。AGIを潜在的に変革的な技術として捉えることは、歴史的な革命と同様に、それが重大な社会の変化を引き起こす可能性を強調しています。この視点は、AI開発のより広範な社会的影響を考慮することの重要性を強調しています。

2. AGI開発の現状：2024-2025年の動向

2.1 世界の主要な研究機関と企業

AGIの創造は、OpenAI、Google（DeepMind）、Metaなどの企業にとって主要な目標です 6。2020年の調査では、37か国で72のアクティブなAGI研究開発プロジェクトが特定されました 6。AGI研究に関与している他の注目すべき企業や組織には、Anthropic、AI21 Labs、Cohere、Neuralink、Boston Dynamics、GoodAI、GALBOT、KEOTIC、Alchemyst AI、Aleph Alpha、SingularityNETなどがあります 4。MicrosoftはOpenAIに多額の投資を行っています 11。Googleは、AGIに注力するためにAI研究部門をDeepMindと統合しました 20。いくつかのスタートアップもAGI開発を積極的に追求しています 21。日本の組織である全脳アーキテクチャ・イニシアティブ（NPO）やアラヤ社も関与しています 22。大阪大学や東京大学などの大学には、AGIに関連する認知ロボティクス研究室があります 22。

AGIの研究が、少数の主要なテクノロジー企業（OpenAI、Google、Meta）と、多数の専門的なスタートアップや研究機関に集中していることは、この複雑な課題に取り組むための多面的なアプローチを示唆しており、資金力のある巨大企業と革新的な中小企業の両方が進歩に貢献しています。主要なテクノロジー企業の関与は、AGI研究に多大なリソースが投入されていることを示しており、スタートアップの存在は、より小規模で機敏なチームからの破壊的なイノベーションの可能性を強調しています。学術的な関与は、研究の理論的基盤を保証します。

AGI研究プロジェクトの世界的な分布（2020年には37か国）は、AGIの達成に対する世界的な関心と努力を示しており、これは単なる地域的な取り組みではなく、世界的な技術競争であることを示唆しています。AGI研究の広範な性質は、それが世界的な影響力を持つ潜在的な未来技術としての重要性を強調し、さまざまな地域間での競争と協力を促進しています。

Neuralink（脳コンピュータインターフェースに焦点を当てています）やBoston Dynamics（ロボティクス）のような企業の関与は、AGIの開発がソフトウェアのみに焦点を当てているのではなく、高度なAIと物理的な具現化との潜在的な統合にも焦点を当てていることを示唆しています。AGIの追求は、純粋に計算モデルを超えて、AIと物理世界との相互作用を含み、高度な認知能力を備えたロボットシステムでAGIが実現する未来を示唆しています。

2.2 最新の研究成果と技術的進捗

生成AI（LLM）の最近の進歩は、AGIへの早期到達に対する楽観的な見方を強めています 14。DeepSeekのようなモデルは、生成AIへの効率的で費用対効果の高いアプローチを示しています 23。OpenAIのo3モデルはARC-AGIベンチマークで大幅な改善を示しましたが、その汎用性については議論の余地があります 25。GPT-4は、読解力と視覚的推論に関する多くのベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを示しました 6。2024年の研究では、チューリングテストにおいてGPT-4が人間であると認識されたのは54%でした 6。GoogleのPaLMは高度な推論タスクを完了できます 20。DeepMindのAlphaFoldはタンパク質の構造を予測し、AlphaCodeはコンピュータコードを作成します 20。さまざまなタスクに適応可能な大規模AIシステムである「基盤モデル」の概念が注目を集めています 26。テキスト、画像、音声を処理できるマルチモーダルAIは、AGIへの進歩を表しています 26。複雑なタスクを実行し、出力を生成できるAIエージェントが登場しています 28。多様なデータを同時に処理できるマルチモーダルAIへの傾向があります 27。

一部の専門家は、AGIが2025年または2026年にも早くも登場する可能性があると予測しています（Sam Altman、Dario Amodei） 19。他の専門家は、まだ数十年先のことだと考えています（Yann LeCun） 19。Googleのエンジニアは、モデルのスケーリングに基づいて、2028年までにAGIが実現する可能性を10%と予測しました 30。翻訳、高校生の作文の執筆、トラックの運転、小売業での労働などのタスクにおいて、AIが今後10年間で人間を凌駕すると予想されています 31。AIは、数学の問題解決（Frontier Mathベンチマーク）などの分野で進歩を示しています 25。

生成AIと大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩は、現在のAGIを取り巻く楽観主義の重要な推進力となっています。これらのモデルは、依然として狭い領域内ではあるものの、ますます洗練された言語理解と推論能力を示しています。GPT-4やDeepSeekのようなモデルの進歩、およびベンチマークでのパフォーマンス向上は、基盤となる技術が急速に成熟しており、一部の専門家がAGIのタイムラインを修正するに至っていることを示唆しています。

マルチモーダルAIと基盤モデルの開発は、さまざまなソースからの情報を統合し、より広範なタスクに適応できる、より汎用性の高いAIシステムへの移行を示しており、AGIの汎用知能にとって重要なステップです。人間の知能は本質的にマルチモーダルであり、さまざまな感覚からの情報を処理します。同様にさまざまな種類のデータを統合できるAIの開発は、AGIを達成するための重要な要件です。基盤モデルは、さまざまなアプリケーションの共通基盤を構築する方法を提供し、より一般的な知能につながる可能性があります。

AGIのタイムラインに関する専門家の予測が大きく異なること（数年以内から数十年、あるいは決して到達しない可能性まで）は、この取り組みの不確実性と複雑さを浮き彫りにしており、現在の進歩と残された課題に対するさまざまな解釈を反映しています。専門家の意見の大きな違いは、AGIがいつ達成されるかを予測することの難しさを強調しています。これは、人間レベルの知能を複製することの複雑さと、将来の予期せぬブレークスルーや障害の可能性を反映しています。

2.3 AGI実現に向けた様々なアプローチ（シンボリック、コネクショニストなど）

AGI研究には、シンボリック（論理ネットワーク）、コネクショニスト（脳を模倣するニューラルネットワーク）、ユニバーサリスト（計算レベルのソリューション）、全生物体アーキテクチャ（AIと物理的な身体の統合）、ハイブリッド（シンボリックとサブシンボリック手法の組み合わせ）など、いくつかの理論的アプローチが提案されています 4。深層学習（ニューラルネットワークの訓練）と生成AIは、主要な新しい技術です 4。

シンボリックAIは、事前定義されたルールに基づいて説明可能な結果を提供しますが、知覚のような低レベルの認知能力には苦労する可能性があります 3。コネクショニストアプローチは、データからの学習と非構造化データの処理に優れていますが、説明可能性が欠けている可能性があります 3。ハイブリッドモデルは、両方のアプローチの強みを組み合わせることを目指しています 3。強化学習は、行動戦略を最適化するモデルを駆動します 33。メタ学習は、人間の一生に似て、新しい経験をより速く吸収し、基本的な学習プロセスを強化することに焦点を当てています 33。因果推論アーキテクチャは、正確な因果関係を推論することを目指しています 33。

AGI開発への複数の異なるアプローチの存在は、機械において人間レベルの知能を達成するための単一の明確な道筋がないことを示唆しており、研究者たちは人間の認知と情報処理のさまざまな側面から触発されたさまざまなパラダイムを探求しています。さまざまなアプローチ（シンボリック、コネクショニスト、ハイブリッドなど）は、知能の複雑さと、人間の脳がどのようにそれを達成するかの完全な理解の欠如を反映しています。異なる研究グループは、AGIを解き放つために異なる基本原則に賭けています。

ハイブリッドモデルへの注目が高まっていること 3 は、異なるAIパラダイムの強みを組み合わせることが、個々のアプローチの限界を克服し、汎用知能の多面的な性質を達成するために必要になる可能性があるという認識が高まっていることを示しています。シンボリックAIは論理的推論と知識表現に優れており、コネクショニストAIはデータからの学習とパターン認識に優れています。ハイブリッドアプローチは、これらの補完的な強みを活用して、より堅牢で有能なAGIシステムを作成することを目指しています。

メタ学習と因果推論の研究 33 は、AIシステムがより効率的に学習し、イベントの根本的な原因を理解できるようにすることに焦点が当てられていることを強調しており、これらはAGIに期待される適応性と常識的な推論を達成するために不可欠です。人間の学習は効率的であり、しばしば原因と結果の理解を含みます。メタ学習の研究は、AIに新しいことを迅速に学習する能力を付与することを目指しており、因果推論は、複雑な世界で情報に基づいた意思決定と予測を行うために不可欠です。

3. 技術的特異点（シンギュラリティ）とは

3.1 シンギュラリティの定義と歴史

シンギュラリティ（技術的特異点）とは、AIが人間の知能を超え、制御不能で不可逆的な技術的成長と、人間の文明に対する深遠な変化をもたらす、仮説上の時点です 16。それは、AIが自己進化を始め、人間の予測や制御を超えた時点です 16。この用語は、ブラックホールの中心にある重力が無限大になる領域を指す天体物理学の分野で生まれました 40。ジョン・フォン・ノイマンは、技術におけるシンギュラリティの概念の初期の言及者の一人として知られています 41。ヴァーナー・ヴィンジは、AIの文脈でこの用語を普及させました 41。レイ・カーツワイルは、2045年頃にシンギュラリティが起こると予測することで有名であり、これは「2045年問題」とも呼ばれています 16。シンギュラリティは、AIが指数関数的な速度で再帰的に自己改善する「知能爆発」と関連付けられることが多いです 41。

シンギュラリティの定義は一貫して、特にAIにおける技術進歩が自己持続的になり、人間の制御と理解を超える時点を強調しており、人間と技術の関係における根本的な変化を示しています。さまざまな情報源にわたって、シンギュラリティの中核的な考え方は、AIが自己改善できるようになることであり、人間の理解を超えた技術進歩の急速で予測不可能な加速につながります。

カーツワイルのような人物によるシンギュラリティの概念の普及は、それを主流の議論にもたらしましたが、予測されるタイムラインの幅広さと一部の専門家からの懐疑論は、それが依然として非常に議論の余地のある不確実な未来の出来事であることを示しています。カーツワイルの2045年の予測はよく知られていますが、専門家の間で合意がないことは、そのような変革的な出来事を予測することの推測的な性質を強調しています。議論は、現在の傾向と、AIの将来に影響を与える可能性のある予期せぬ要因に対するさまざまな解釈を反映しています。

シンギュラリティをブラックホールの特異点の天体物理学的概念（40）に関連付けることは、強力な比喩であり、私たちの現在のモデルと世界の理解が崩壊する可能性のある時点を示唆しており、シンギュラリティ後の時代の根本的で潜在的に知りえない性質を強調しています。ブラックホールの特異点との類似性は、技術進歩における事象の地平の考え方を強調しており、それを超えると、私たちの現在の知識に基づいて未来を根本的に予測することが不可能になります。

3.2 AGIがシンギュラリティを引き起こすメカニズム

人間レベルの知能を持つAGIは、シンギュラリティの主要な推進力と考えられています 16。AGIはあらゆる知的なタスクを理解し実行できるようになったら、自身の設計と能力を改善する可能性があり、再帰的な自己改善につながります 41。この自己改善は、知能爆発を引き起こし、AIの能力を人間のレベルを超えて急速に向上させる可能性があります 41。この自己改善の速度は非常に速く、人間がそのプロセスを予見、緩和、阻止することができない可能性があります 41。AGIからASI（超知能）への移行は、AIが自己改善を開始すれば、数か月から数年以内に迅速に起こる可能性があります 19。

AGIとシンギュラリティの間の重要なつながりは、AGIの自己改善の可能性にあります。AIが人間レベルの汎用知能に達すると、その情報を理解し操作する能力を内向きに転換させ、自身のアーキテクチャとアルゴリズムを強化し、知能の向上という正のフィードバックループを作り出す可能性があります。人間の知能は技術進歩を推進してきました。もしAIが同等の知能を達成すれば、その知能を自身の開発を人間が追いつけない速度で加速させるために適用できる可能性があります。

「知能爆発」という概念は、自己改善が始まると、AIの能力が非線形で非常に急速に向上する可能性を強調しており、人間がAI開発の軌跡を予測または制御することを困難にします。指数関数的な成長は、シンギュラリティの重要な特徴です。知能爆発は、AIの能力が指数関数的に増加し、機械が人間をはるかに超える知能を持つ未来につながる可能性を示唆しています。

AGIからASIへの急速な移行の可能性は、高度なAIの安全性と倫理的影響を理解し対処することの緊急性を強調しています。AGIが達成されれば、人間の価値観との整合性を確保するための猶予期間は比較的短いかもしれません。AGIが急速にASIに進化するならば、人間が適応し、安全対策を確立するための時間は限られている可能性があります。この急速な潜在的移行は、高度に高度なAIに関連するリスクの事前かつ慎重な検討の必要性を強調しています。

3.3 プレ・シンギュラリティ（前特異点）の可能性

プレ・シンギュラリティ（前特異点）とは、シンギュラリティに至るまでの社会と人間の存在における変化を指し、2030年頃に到来する可能性があります 35。予想される変化には、人間の労働時間の著しい減少、通貨の役割の変化、エネルギー問題と食糧問題の解決、より個別化された教育と医療、そして戦争と紛争の終焉が含まれます 35。それは、技術進化の速度とその社会への影響が著しく増加する時期を示しています 45。人間とAIの協力がより顕著になり、AIが複雑なデータ分析をサポートし、人間が創造性と感情知能に焦点を当てるようになります 45。社会構造と経済システムは変革する可能性が高く、単純なタスクの自動化と、人間の創造性と問題解決能力に対する需要の増加が見られます 45。AIの意思決定、プライバシー、セキュリティに関連する倫理的課題がより明らかになり、社会的および法的対応が必要になります 45。一部の専門家は、通貨の消滅と必需品への無料アクセスを予測しています 35。

プレ・シンギュラリティの概念は、高度なAIの変革的な影響が、潜在的な突然のシンギュラリティの出来事の前に徐々に感じられる可能性を示唆しており、社会がAIの能力の向上に適応するための期間を提供します。労働、経済、社会システムにおける予測される変化は、AIの影響が瞬間的ではなく、時間の経過とともに展開し、移行期間を可能にすることを示しています。

プレ・シンギュラリティ中にエネルギーと食糧不足のような主要な地球規模の問題に対する解決策が予測されていることは、人類の最も差し迫った課題に対処するための高度なAIの楽観的な可能性を反映しています。AGIが複雑なシステムを分析し、革新的な解決策を見つける能力は、持続可能なエネルギーや資源管理のような分野でブレークスルーにつながり、長年の地球規模の問題を解決する可能性があります。

プレ・シンギュラリティ中の人間とAIの協力の強調は、AIが人間の生活のあらゆる側面で完全に人間を置き換えるシナリオではなく、人間とAIがそれぞれの強みを活かして協力する潜在的な未来を強調しています。人間の創造性と意思決定をサポートするパートナーとしてのAIの考え方は、人間がAIの能力から恩恵を受けながら主導権を維持する、より微妙で協力的な未来を示唆しています。

4. AGIとシンギュラリティがもたらす課題

4.1 技術的な課題（学習能力、推論能力、知識統合など）

AGIの達成には、神経科学、認知心理学、計算理論、機械学習におけるブレークスルーが必要です 32。現在のAIは、人間の知能が持つ汎用的な推論能力を欠いています 14。異なる領域にわたる知識統合は、現在のAIにとって大きな課題です 4。人間は、ある領域の知識を別の領域に応用することができます 4。学習効率もまた一つのハードルです。人間は少ない例から学習しますが（少数ショット学習）、現在のAIは大量のラベル付きデータを必要とします 32。複雑な推論と直感的な判断のための汎用的なアルゴリズムの開発が進行中です 52。人間の知能と意識の複雑さを理解し、再現することは大きな障害です 32。AGIは、皮肉を理解するなど、現実世界の微妙なニュアンスや変動に対処する必要があります 68。知能のさまざまなサブスキルを調和的かつ効果的に統合し、調整することは困難です 68。現実世界に固有の不確実性に対処することは、AIにとって困難です 68。想像力や感情を含む創造性は、再現が難しい複雑な人間のスキルです 3。AGIシステムは、さまざまな環境や条件で正しく機能し、予期せぬ入力に対処できる、堅牢で信頼性の高いものでなければなりません 3。

AGIの達成における技術的な課題は、人間の知能そのものに対する私たちの不完全な理解に深く根ざしています。脳の学習、推論、抽象的な思考を生み出す能力を再現するには、複数の科学分野における大きな進歩が必要です。人間の認知がどのように機能するかの完全な理解なしには、それを再現できる人工システムを作成することは困難です。これは、コンピュータサイエンス、神経科学、心理学、その他の分野を含む学際的な研究の必要性を強調しています。

現在のAIの知識統合と学習効率の限界は、人間のそれと比較して、人間の学習の柔軟性と適応性を模倣できる、より洗練されたAIアーキテクチャと学習パラダイムの必要性を示唆しています。人間は、ばらばらの情報を結びつけ、限られたデータで新しい概念を迅速に学習できます。AIでこれらの制限を克服することは、汎用知能を達成するために不可欠です。

創造性や不確実性に対処する能力のような複雑な人間のスキルを再現することの課題は、AGIが高度なパターン認識とデータ処理以上のものを必要とすることを示唆しています。それはおそらく、常識、直感、感情知能に類似した何かを必要とするでしょう。これらの独特な人間の能力は、現実世界の複雑さをナビゲートし、革新と微妙な理解を必要とするタスクにとって不可欠です。これらをAIで再現することは、依然として大きな課題です。

4.2 倫理的な問題（AIの権利、安全性、悪用リスクなど）

AGIが人間の価値観と一致し、制御下に留まることを保証することは、大きな懸念事項です 32。AGIの目標が人間の利益と一致しない場合、AGIは実存的なリスクをもたらす可能性があります 32。倫理的な懸念には、雇用喪失、AIの意思決定における偏見、悪用の可能性が含まれます 32。政府や組織は、責任あるAGIの開発と展開のための枠組みが必要です 16。AIの「覚醒」は、セキュリティ上の問題に対する懸念を引き起こします 73。軍事利用や致死性自律兵器（LAWs）の開発の可能性は、重大な倫理的問題です 70。AGIは、AI主導のサイバー攻撃のような悪意のある目的で使用される可能性があります 32。AGIが大量のデータを収集および分析する能力を持つため、プライバシーに関する考慮事項は非常に重要です 16。AGIの意思決定プロセスの透明性と説明責任を確保することは不可欠です 52。AIが感情に近づく場合、AIの権利と道徳的地位の問題が生じる可能性があります 65。創造性がAGIに支配されると、文化的貧困のリスクがあります 71。ASI兵器競争を防ぐための国際協力の必要性が強調されています 19。

AGIの計り知れない力と潜在的な自律性は、人間の価値観との整合性と、意図しないまたは有害な結果の可能性について、深い倫理的な問題を提起しており、安全プロトコルと制御メカニズムの慎重な検討が必要です。AGIが人間の知能を凌駕するならば、その目標と行動が人類にとって有益であり続けることを保証することは、重要な課題となります。これには、倫理的な考慮事項をAGIの設計と開発に積極的に組み込む対策が必要です。

AGI技術の二重用途性、つまり医療などの分野における潜在的な利点と、軍事応用やサイバー戦争におけるリスクは、その悪用を防ぐための倫理的ガイドラインと規制を確立することの緊急性を強調しています。AGIを潜在的に有益にする同じ能力が、有害な目的にも使用される可能性があります。これには、責任ある方法でAGIの開発と展開を導くための強力な倫理的枠組みと規制監督が必要です。

AGIを取り巻く倫理的ジレンマは、差し迫った安全上の懸念を超えて、雇用喪失や、潜在的に感情を持つ機械が存在する世界における人権と道徳的地位の定義など、より広範な社会への影響を含んでいます。AGIの出現は、既存の社会的および倫理的規範に挑戦し、知能、意識、そして宇宙における私たちの位置づけの理解を再評価する必要があります。

4.3 社会的な懸念（雇用喪失、格差拡大、人間性の変化など）

AGIは、複数の産業にわたって大規模な雇用喪失を引き起こし、経済的混乱を引き起こす可能性があります 14。AGIが技術と富へのアクセスにおける既存の不平等を悪化させるのではないかという懸念があります 47。AGIの台頭は、ユニバーサルベーシックインカム（UBI）のような社会保障制度の再評価を必要とする可能性があります 37。超知能AIに対する人間の制御喪失の可能性についての懸念が存在します 16。AGIは労働市場を変革し、大規模な再教育と再訓練の努力を必要とする可能性があります 45。AGIによってもたらされる急速な変化により、社会不安と潜在的な社会的危機のリスクがあります 71。人間の労働の価値が大幅に低下する可能性があります 75。AGIは、技術を支配する国や企業間の力のバランスの変化につながる可能性があります 63。人間のアイデンティティへの影響と、人間と機械の融合の可能性についての懸念が提起されています 40。AGIは、反復的なタスクだけでなく、高度なスキルを必要とする仕事も自動化する可能性があります 71。超知能AIにとって人間が無関係または使い捨てになるのではないかという恐れがあります 19。

AGIの自動化による広範囲な雇用喪失の可能性は、主要な社会的な懸念事項であり、失業を緩和し、社会の安定を維持するために、労働力の再訓練、社会保障制度、そして潜在的には新しい経済モデルの積極的な計画が必要です。AGIが経済的および社会的不平等を増大させる可能性は、技術とその恩恵への公平なアクセス、そして少数の手に権力と富が集中するのを防ぐための政策の必要性を強調しています。

AGIとシンギュラリティに直面した人類の未来に関するより深い哲学的問題、人間のアイデンティティの変化の可能性や、超知能機械への制御喪失のリスクなど、この技術の長期的な社会的影響を慎重に検討する必要性を強調しています。人間の知能を超える可能性のあるAIの開発は、私たちの世界の役割と、人間であることの定義そのものに関する根本的な疑問を提起します。

5. 専門家の見解：楽観論と悲観論

5.1 AGIとシンギュラリティの早期実現を予測する専門家

サム・アルトマン（OpenAI CEO）は、AGIが予想よりも早く、早ければ2025年にも到来する可能性があると示唆しました 18。彼はAGIが「人類を高める」可能性があると信じています 19。マイルス・ブルンデージ（元OpenAI AGI準備責任者）は、数年以内にコンピュータベースのあらゆる人間のタスクを実行できるシステムを期待しています 19。ダリオ・アモデイ（Anthropic CEO）は、2026年までにAGIが実現すると予測しており、「データセンターの天才の国」に似ていると述べています 19。彼は、AIが2〜3年以内にほとんどのタスクで人間を凌駕すると信じています 80。ジェフリー・ヒントン（「AIのゴッドファーザー」）は、AIが5〜20年以内に人間の知能を凌駕する可能性があると推定しています 19。彼は後に、AIが人類を滅ぼす可能性が10〜20%あると述べました 18。ヨシュア・ベンジオは、多くの研究者が人間レベルのAIが数年から10年以内に実現可能だと考えていると指摘しています 19。MetaculusコミュニティのAGI予測では、50%の可能性がわずか1年で2041年から2031年に移行しました 19。ムスタファ・スレイマン（Microsoft AI CEO）は、2023年時点で、AIが10万ドルの投資で数か月以内に小売Webプラットフォームで100万ドルを稼ぐ能力は数年以内かもしれないと考えていました 18。レイ・カーツワイルは、一貫して人間レベルの知能を持つAIの出現を2029年、シンギュラリティを2045年と予測しています 37。彼はシンギュラリティを人間と機械の精神拡張的な融合と見ています 42。一部の専門家は、2030年より前にAGIが見られる可能性があると信じています 15。Googleのエンジニアは、2028年までにAGIが実現する可能性を10%と予測しました 30。ベン・ゲーツェルは、2023年時点でAGIはあと3〜8年で実現すると考えています 31。2023年の科学者の調査では、遅くとも2040年までにAGIが実現すると示唆されました 24。2025年の専門家の意見の分析では、2040年から2061年の間に人間レベルの知能が実現する可能性が50%でしたが、最近の調査ではそれよりも早い時期が予想されています 24。ポール・サッフォは、2030年までにAGIが実現する可能性を50%と見ています 85。

著名なAI研究者や業界リーダーの多くが、AGIのタイムラインについてますます楽観的な見方を表明しており、一部は数年以内の実現を予測しています。この期待の変化は、大規模言語モデルや関連するAI技術において観察された急速な進歩によって推進されている可能性があります。AI開発の最前線にいるアルトマン、アモデイ、ヒントンのような人物からの予測の収束は、AGIが遠い目標ではなく、近い将来の可能性になりつつあるという分野内での信念の高まりを示唆しています。

楽観的でありながらも、これらの専門家の中には、人類絶滅の可能性や厳格な規制の必要性など、AGIに関連する潜在的なリスクについても懸念を表明している人もいます。これは、彼らの予測の重大な影響と、責任ある開発の重要性に対する認識を示しています。AGIの早期到来を予見する人でさえ、潜在的な危険性と、安全性と倫理的考慮事項に積極的に取り組む必要性を認識しています。

予測はしばしば、計算能力とデータの継続的なスケーリング、およびアルゴリズムの進歩を、楽観的なタイムラインの根拠として挙げており、スケーリング仮説とAIの進歩の加速的なペースへの信念を反映しています。単にAIモデルを大きくしてより多くのデータで訓練することがAGIにつながるという考え方は、多くの短期的な予測の背後にある主要な推進力です。

5.2 AGIとシンギュラリティの実現に慎重な見方を示す専門家

多くの研究者は、真のAGIの達成には数十年、あるいは数世紀かかるだろうと考えています（McKinsey） 13。一部の専門家は、今世紀中、あるいは永遠に実現しない可能性さえあると予測しています 13。ヤン・ルカン（Meta チーフサイエンティスト）は、AGIは差し迫っておらず、おそらく数十年かかるだろうと断言しています。彼は、現在のアプローチは人間レベルの知能と互換性がない可能性があり、AGIの概念から離れるよう促しています 19。アンドリュー・ングは、近い将来のAGIの主張に懐疑的であり、生きている間に実現することを願っていますが、確信はありません 19。オレン・エツィオーニ（アレン人工知能研究所 CEO）も、シンギュラリティが実現する可能性に懐疑的であり、AIは特定のタスクには優れているものの、人間のような汎用的な知能を持っていないと主張しています 51。一部の研究者は、創造性や感情知能を含む、人間認知の全範囲を再現することは依然として課題であると主張しています 23。2024年のMcKinseyの報告書では、人間レベルのベンチマークに近いAIツールはまだないとされています 18。フランソワ・チョーレ（フランスのコンピュータ科学者）は、ARC-AGIベンチマークを、真に汎用的ではなく、特定で奇妙なものと見ています 25。ホセ・エルナンデス＝オラロは、ARC-AGIは単に画像認識能力を評価しているだけかもしれないと示唆しています 25。より新しい研究では、一部の初期の肯定的な結果にもかかわらず、実際の条件を模倣したテストに直面した場合、同等のAIモデルは実際の医師よりもはるかに劣ることがわかりました 25。現在のAIは、ピザをオンラインで注文するなど、常識と現実世界の理解を必要とするタスクに依然として苦労しています 25。2024年の調査では、AI研究者のかなりの大多数（76%）が、現在のアプローチを単にスケールアップするだけではAGIにつながるとは考えていないと表明しました 86。一部の専門家は、AGIが実現可能かどうかさえ疑問視しています 87。AI Now Instituteは、学術的な厳密さで倫理的な調査を探求しており、暗黙のうちに慎重さを示唆しています 70。

AI研究コミュニティの相当な部分が、AGIとシンギュラリティの差し迫った可能性について依然として慎重であり、特に常識、創造性、感情的な理解のような分野において、現在のAIの能力と人間の知能の広さと深さとの根本的な違いを指摘しています。ルカンやングのような確立された研究者からの懐疑論、ベンチマークの批判的な分析、および現実世界のシナリオにおける現在のモデルの限界は、AGIの達成が単に既存の技術をスケールアップするよりもはるかに困難な問題であることを示唆しています。

専門家の意見の不一致は、AGIの明確な定義の欠如と、それへの進歩を測定することの難しさを強調しています。異なる研究者は、人間レベルの知能を構成するものについて異なるベンチマークと基準を持っている可能性があり、それがさまざまな予測につながっています。知能を定義し評価することの主観的な性質は、AGIがいつまたは実現するかについての幅広い意見に貢献しています。

言語モデルのスケーリングの収穫逓減（86）のような、現在のアプローチの限界について提起された懸念は、真のAGIに到達するには、AIアーキテクチャと学習アルゴリズムにおける根本的に新しいブレークスルーが必要になる可能性を示唆しています。単にモデルを大きくするだけでは、AGIに必要な知能の質的な飛躍を達成するには不十分かもしれません。現在のAIパラダイムの固有の限界を克服するには、新しいアイデアとアプローチが必要になる可能性があります。

5.3 実現時期に関する様々な予測と根拠

AGIの予測は、数年以内（2025〜2030年）から数十年（2040〜2060年以降）、あるいは決して実現しない可能性まで幅広く及んでいます 6。楽観的な予測は、しばしばLLMの急速な進歩、計算能力の向上（ムーアの法則、量子コンピューティング）、およびスケーリング仮説を根拠としています 18。悲観的な見方は、人間の知能の複雑さ、現在のAIの限界、および根本的なブレークスルーの必要性を強調しています 19。2022年のAI研究者の調査では、2061年までにAGIが実現する可能性が50%と推定されました 63。別の2023年の調査では、2040年までにAGIが実現すると示唆されました 24。未来学者のレイ・カーツワイルは、2045年までにシンギュラリティが起こり、2029年までに人間レベルのAIが実現すると予測しています 37。2025年の分析では、専門家の意見を平均すると、2040年から2061年の間に人間レベルの知能が実現する可能性が50%でしたが、最近の調査ではそれよりも早い時期が予想されています 24。2023年のMETRの調査では、AIは5年以内に人間が数日または数週間かかるタスクを達成でき、2027年までに1か月かかるプロジェクトを達成できる可能性があると予測されました 84。2017年のAI専門家の調査では、2060年までにAGIが実現する可能性が50%と推定されました 31。ソフトバンクの孫正義氏は、10年以内（2033年まで）にAGIが達成されると信じています 31。

AGIとシンギュラリティに関する予測の幅広さは、そのような複雑で潜在的に破壊的な技術開発を予測することに固有の不確実性を反映しています。タイムラインは、個々の専門家の現在の進歩の解釈と、将来のブレークスルーに関する彼らの仮定に大きく影響されます。専門家の間で合意がないことは、これらの予測の推測的な性質を強調しています。AI開発の未来は、予測が難しい要因によって影響を受ける可能性があります。

より最近の予測では、特にここ数年の生成AIと大規模言語モデルの急速な進歩によって、より短いタイムラインへの傾向が見られます。これは、AGIが以前考えられていたよりも近い将来に実現する可能性があるという信念の高まりを示唆しています。過去数年間に観察されたAI能力の大きな進歩により、一部の専門家は、AGIに関する以前の、より遠い予測を修正しました。

予測はしばしば、ムーアの法則やスケーリング仮説のような傾向の継続に依存していますが、これらの傾向の限界や、根本的に新しいアプローチの必要性についての反論もあります。これは、AGI開発の主要な推進力についての継続的な議論を強調しています。計算能力の向上とより大きなモデルは大きな進歩をもたらしましたが、これらの傾向が無限に続く保証はなく、真のAGIを達成するのに十分であるとも限りません。

6. まとめと今後の展望：AGIとシンギュラリティは人類に何をもたらすのか

AGIとシンギュラリティは、複雑な問題の解決、生産性の向上、さまざまな分野でのイノベーションの推進など、計り知れない潜在的な利点をもたらします 2。それらは、医療、気候変動の緩和、教育、その他多くの生活の側面を革命的に変える可能性があります 2。しかし、技術的なハードル、倫理的なジレンマ、雇用喪失や不平等のような社会的な懸念など、重大な課題とリスクが存在します 14。実現時期に関する専門家の意見は大きく分かれており、この分野の不確実性を反映しています 6。AGIとシンギュラリティの潜在的な影響（肯定的側面と否定的側面の両方）に備えることは、個人、企業、政府にとって不可欠です 14。AGIの開発と展開を責任ある方法で進めるためには、国際協力と倫理的ガイドラインが不可欠です 14。

正確な時期は不確実ではあるものの、特に言語理解や推論といった分野におけるAIの能力の向上は、AGIの開発と技術的特異点の可能性がもはや純粋なSFではなく、真剣な検討に値するますます現実的なシナリオになりつつあることを示唆しています。AIの急速な進歩は、かつては遠い可能性のように思われていたものをより現実的なものにし、これらの潜在的な将来の発展を理解し準備する必要性を促しています。

AGIとシンギュラリティの潜在的な利点は変革的であり、人類の最も差し迫った問題に対する解決策と、前例のない進歩の可能性を提供します。しかし、これらの進歩には重大なリスクが伴い、人類にとって肯定的な結果を保証するために慎重に管理する必要があります。

専門家の間での継続的な議論と明確なタイムラインの欠如は、継続的な研究、オープンな議論、そしてAIの未来を最大限に活用し、潜在的なリスクを軽減する方法で導くための倫理的および規制の枠組みの開発の必要性を強調しています。不確実性と高い利害関係を考えると、ますます高度化するAIへの道をナビゲートするには、協力的で思慮深いアプローチが必要です。

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  67. AGIとは？従来のAIとの違いや活用領域、今後の課題を徹底解説 | AI総合研究所, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.ai-souken.com/article/what-is-agi
  68. Artificial General Intelligence: Challenges and Future Perspectives • fvivas.com, 3月 31, 2025にアクセス、 https://fvivas.com/en/artificial-general-intelligence-challenges-and-future-perspectives/
  69. Navigating Artificial General Intelligence (AGI): Societal Implications, Ethical Considerations, and Governance Strategies – Preprints.org, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.preprints.org/manuscript/202407.1573/v1/download
  70. The Ethical Frontier: Addressing AI’s Moral Challenges in 2024 – Cogent Infotech, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.cogentinfo.com/resources/the-ethical-frontier-addressing-ais-moral-challenges-in-2024
  71. The challenges posed by AI are not technological, but must be met today., 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.duperrin.com/english/2024/12/12/impact-agi-jobs-economy-society-futur-of-work/
  72. シンギュラリティとは？わかりやすく解説！人類への影響や到来時期は？ | BringRitera（リテラ）, 3月 31, 2025にアクセス、 https://ritera.bring-flower.com/articles/about-singularity/
  73. Ethical Issues of AI – PMC, 3月 31, 2025にアクセス、 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7968615/
  74. シンギュラリティとは？ いつ起こるのか、今後どうなるのかを分かりやすく解説 – ソフトバンク, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202502/what-is-singularity/
  75. Social Mobility in the age of Agi : r/singularity – Reddit, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1iipxz1/social_mobility_in_the_age_of_agi/
  76. Grok 3 Breakthrough: Elon Musk Says AI & AGI Singularity Is Near – YouTube, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=IwRKwJCLvVI
  77. 7 out of 10 AI experts expect AGI to arrive within 5 years (“AI that outperforms human experts at virtually all tasks”) : r/singularity – Reddit, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i1d03l/7_out_of_10_ai_experts_expect_agi_to_arrive/
  78. The case for AGI optimism : r/singularity – Reddit, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1h8d6z4/the_case_for_agi_optimism/
  79. Sam Altmanが語るAGI・ASIの未来：2027年に向けた進展と社会的影響, 3月 31, 2025にアクセス、 https://no1s.biz/blog/7568/
  80. 人間の能力超えるAI、実現はいつ？ 専門家の間で意見分かれる – JBpress, 3月 31, 2025にアクセス、 https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/87390?page=2
  81. 急速に社会に浸透するAI。その先のAGIとは – 山梨中央銀行, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.yamanashibank.co.jp/fuji_note/life/ai_agi.html
  82. www.popularmechanics.com, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.popularmechanics.com/science/a63922719/singularity-12-months/#:~:text=%E2%80%9CCurrent%20surveys%20of%20AI%20researchers,predicting%20it%20around%20~2030.%E2%80%9D
  83. AI, Optimists vs Pessimists and Why The Singularity Isn’t Near – Medium, 3月 31, 2025にアクセス、 https://medium.com/ml-everything/ai-optimists-vs-pessimists-and-why-the-singularity-isnt-near-5d3a614dbd45
  84. 2027年にAGIが誕生する？AIエージェントの衝撃的な進化速度が示す未来 – note, 3月 31, 2025にアクセス、 https://note.com/shimada_g/n/n03681b672bdc
  85. 2030年までの実現可能性50％。人間と同じかそれ以上の知的能力を持つAGI(汎用人工知能)の登場迫る。知的労働がAIで代替可能になる時、社会はどうなる？ – ダイヤモンド・オンライン, 3月 31, 2025にアクセス、 https://diamond.jp/zai/articles/-/1047249
  86. To AGI or Not To AGI – Socos Academy, 3月 31, 2025にアクセス、 https://academy.socos.org/to-agi-or-not-to-agi/
  87. Existential risk from artificial general intelligence | EBSCO Research Starters, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.ebsco.com/research-starters/computer-science/existential-risk-artificial-general-intelligence
  88. Just 12 months away from singularity? Expert find shocking secret behind AI code, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.ecoticias.com/en/just-12-months-away-from-ai-singularity/11819/
  89. When Might AI Outsmart Us? It Depends Who You Ask | TIME, 3月 31, 2025にアクセス、 https://time.com/6556168/when-ai-outsmart-humans/
  90. 2024年2月時点のAGI動向 – Zenn, 3月 31, 2025にアクセス、 https://zenn.dev/muit_techblog/articles/d0241be6f1305f
  91. AGIとは？AIの歴史と発展から倫理までわかりやすく解説 – チキンWebライター, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.webwhiter-skill.com/agi/
  92. シンギュラリティとは？意味や迎えるタイミング、社会に与える影響を解説 – SHIFT サービスサイト, 3月 31, 2025にアクセス、 https://service.shiftinc.jp/column/10526/
  93. シンギュラリティとは？2045年問題や社会への影響について解説！ – オフショア開発.com, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.offshore-kaihatsu.com/contents/general/singularity/
  94. AGI（汎用人工知能）は何ができる？AIとの違いや活用法、課題を知ろう – ユーザックシステム, 3月 31, 2025にアクセス、 https://usknet.com/dxgo/contents/dx-trend/what-can-agi-do-differences-with-ai-and-how-to-use-it/
  95. 2024年のAI事情を振り返り、2025年の最新トレンドを予想！ – Agentec Blog, 3月 31, 2025にアクセス、 https://www.agentec.jp/blog/index.php/2025/01/09/agt-ai-018/
  96. 【2025年最新】生成AIの今後の展望は？技術の進化や市場の成長を予想！, 3月 31, 2025にアクセス、 https://shift-ai.co.jp/blog/6505/
  97. AI in 2025: Predictions from Industry Experts – MindsDB, 3月 31, 2025にアクセス、 https://mindsdb.com/blog/ai-in-2025-predictions-from-industry-experts
  98. The most optimistic view of AI (AGI) you’ll ever read. but also, a call to arms. – Julia McCoy, 3月 31, 2025にアクセス、 https://juliaemccoy.medium.com/the-most-optimistic-view-of-e-acc-agi-asi-youll-ever-read-but-also-a-call-to-arms-3c65c186fa0c
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