AGI（汎用人工知能）

AGI（Artificial General Intelligence、汎用人工知能）とは、特定のタスクに限定されず、人間が行うあらゆる知的作業（推論・学習・計画・創造・常識的理解など）を人間と同等以上のレベルでこなせるAIシステムを指します。現在の特化型AI（Narrow AI）やLLMはAGIの前段階と位置づけられています。

AGIと現在のLLMの主な違いとして、(1)継続学習：AGIは新しい情報を経験から継続的に学習できるが、現在のLLMは学習後に重みが固定される、(2)真の理解：LLMはパターンマッチングによる「統計的な言語処理」であり、人間的な概念理解・因果推論・物理的直観を持つかは議論中、(3)自律的目標設定：AGIは自ら目標を設定・追求できるが、LLMは与えられたタスクに応答する形式、(4)身体性：物理世界との相互作用能力があります。

AGI実現の時期については、著名なAI研究者・起業家の間で大きく見解が分かれています。Altman（OpenAI CEO）は「数年以内」、Hintonは「20年以内」、Lecunは「現在のアーキテクチャでは実現不可能」と述べています。

AGIは能力面での突破口であると同時に、アライメント問題（AGIが人間の価値観に従って行動するか）・経済・雇用・安全保障への影響という観点から、AI安全性研究とAI規制の中心的な議題となっています。