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人間は「取締役」、AIが「CEO」　サム・アルトマンがAGI論争を終了させてまで語りたかった「ASI」の未来図（2/4 ページ）

» 2026年04月20日 07時00分公開

[湯川鶴章、エクサウィザーズ AI新聞編集長]

AI研究者の間で「AGIの定義」が割れる理由

　ただし全てのAI研究者やAI業界が、その定義に賛同しているわけではない。伝統的にAI研究者の間では、知能の定義は2つの系列が存在する。一つはマーヴィン・ミンスキー氏の定義で「人間が行うタスクを機械で実行できる技術」を知能と定義している。タスクを実行できるかどうかを重視しているわけで、OpenAIの定義はこちら側の定義だ。

　もう一つの知能の定義はジョン・マッカーシー氏の定義で「あらかじめ用意されていない新しい問題を解決できる技術」というもの。一般化能力や学習能力を重視している。

　アルトマン氏は、AGIの定義が一つに定まっていないことが、いつまでも議論が続いている理由だと指摘。特に今のAIには継続学習の能力が欠けているため「AGIはまだ達成できていない」という主張が存在していると理解しているという。

　継続学習とは、AIモデルが「今日はこれができない」と自分で認識し、それを学ぶために動き、理解を深め、後日戻ってきたときには正しくできるようになっている、というような能力のこと。人間では幼児でも持っているこの能力が、今のAIには欠けているという。アルトマン氏は「継続学習は、私たちがこれから作る必要のある重要な要素の一つだと思います」と語っている。

　ただその継続学習の能力が欠けていても、今の最先端AIは実際に重要な知識労働の大半はこなせるし、多くの点で人間より賢い。「科学的な発見も起こり始めた。もうAGIだと考える人は少なくない」とアルトマン氏は主張している。

ASIとは「アメリカ合衆国大統領や、巨大企業のCEO、あるいは非常に大きな科学研究所の運営を、人間よりもうまくこなせるAIのこと」（写真提供：ゲッティイメージズ）

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