AIが人間を超える時：2033年までの広範な認知AI、完全な超越は2040年代に

「AIはいつ人間を超えるのか」は、実は一枚のコートを着た三つの問いであり、答えはそれぞれ異なる。一つ目はすでに決着している。二つ目はこの10年の真の問いだ。三つ目は、多くの見出しが認めるよりも遠い。

決着済みなのは狭いタスクだ。チェス、囲碁、画像認識、タンパク質構造予測、コード補完、そして予測トーナメントでは、AIチームが人間のスーパーフォーキャスターに匹敵する——一つまた一つの分野で、機械はすでに人間の平均を上回り、いくつかでは人間の最高水準をも上回っている。誰も閾値の瞬間に気づかなかった。そんな瞬間はなかったからだ。狭い意味での超越は、たいていこうして訪れる。一度に一つの能力、静かに、人間にしかできないタスクのリストが短くなるまで。

真の問いは広範な認知作業だ。ほとんどの知識労働をこなし、少ないデータで新しい領域を学び、数分ではなく数週間単位で計画できるシステム。早期化を示す証拠は現実だ。フロンティアモデルは複利のように進歩し、エージェントは数時間に及ぶソフトウェアタスクをこなすようになり、研究所のトップも近い時期を公言している。DeepMindのデミス・ハサビスはAGIまで2〜3年とし、Anthropicのダリオ・アモデイは2027年を plausible とする。反対の証拠も同じく現実だ。信頼性は依然としてもろく、長期の計画は予測しにくい形で失敗し、ベンチマークのスコアが上がっても、その能力が新しい領域に転移するとは限らない。

そして厳格な基準がある。それは、多くの人がAGIと言うときの意味よりもずっと厳しい。Metaculusの代表的な予測問題は、三つの条件を同時に要求する。2時間の敵対的チューリングテスト、指示に従ってモデルを組み立てることで示される汎用ロボット能力、そして分野横断的な専門家レベルの広がりだ。ロボット工学がここで最も長い板である。言語モデルはテキストの上で動き、身体は物理法則の上で動く。物理法則はGPUを増やしただけでは拡張できない。だから厳格な基準は純粋な認知よりも数年遅れるし、「AGIの日付」を、どの基準か言わずに引用する人は、定義のない数字を売っていることになる。

定義で分けてみれば、予測は一貫した物語を語る。厳格な問題に対するMetaculusコミュニティの中央値は2033年1月で、2029年までの確率は約25%。認知のみの「弱い汎用性」問題の中央値はもっと早く、2028年6月だ。プラットフォーム横断で集計すると中央値は2031年付近で、80%区間は2027〜2044年。2023年に2778人のAI研究者を対象とした調査では、「機械があらゆるタスクで人間を上回る」時期の中央値は2047年だった。基準がより広く、日付もそれに応じて遅い。予測市場は、より狭いデータポイントを加える。Polymarketは「OpenAIが2027年より前にAGIを達成したと発表する」にわずか11%をつけている。単一の研究所、自己発表、近い期日への賭けであり、短期への懐疑とは整合するが、私の問いへの価格ではない。

私自身の判断も同じように分かれる。2033年末までの広範な認知AIの確率は55〜60%。同じ期日までの厳格な基準——チューリングテストにロボット工学、広がりを加えたもの——はコイン投げであり、ここで追跡する予測は50%だ。それより高くしないのは、ロボット工学の側に公開されたベンチマークの時間表がなく、より広い専門家調査がさらに遅い時期を示しているからだ。それより低くしないのは、フロンティアの速度と研究所の時間表が逆を指しているからだ。

何が私の数字を動かすか。規模化されたロボット工学のベンチマーク——汎用組立、器用な操作、指示から新しい物理タスクを学ぶロボット——は時期を早める。データやエネルギーの壁による拡張の頭打ちは時期を遅らせる。そして注目すべき最も良い公開シグナルは、Metaculusの中央値そのものだ。2020年の約2070年から今日の約2033年へと移動してきた。その次の一手は、どの研究所トップの主張よりも多くの情報を語るだろう。

「AIが人間を超える」特定の日は来ない。それは狭い勝利と同じように訪れる。一度に一つの能力、そして突然、人間にしかできないことのリストが短くなる。誠実な立場は、予言ではなく、数字のついた日付の範囲だ。