AGI福岡 第4回 ディスカッションの叩き台
数ヶ月に一度、福岡で実施しているAGI福岡というイベントがあります。
2024年1月30日(木)に第4回が行われます。
この記事を書いているのはイベント直前なのですが、イベントの中で主催者4人でディスカッションを行うという話になっています。
こちらにも備忘録をかねて記しておくことにします。
今回のディスカッションの話題
今回のディスカッションのお題は主に下記の3つです。
「今年中に AGI は実現するのか？」
「AGI が実現したあと、我々はどうすべきか？」
「2025年の AI の動向」
僕なりの考え
3つのお題を受けて、僕なりの考えをざっと記しておきます。
本来のAGIはフィジカルありきだと思っているので、フィジカルについての実現は難しい
広義と狭義のAGIに分ける
広義・・万能のAGIは難しい
狭義として、何かしら特化した自律エージェントは実現されつつある
1人のエージェントが監督やディレクターとなり、複数のエージェントに指示するマルチエージェントが活性化しそう
2025年はDeepSeekしかり中国や他の国からもLLMが出てきてますます競争激化しそう
Operatorやbrowser-useは安全性や手間を回避できればもっと広がりそう
AGIが実現したら・・全てAIが実行してくれるとしたら、趣味やフィジカルを楽しめばいい
必要な金銭、ベーシックインカムなどのシステムもセットで必須
個人的には農業AGIで米の高騰、自動雪かき機などが実現できればいいなぁ
上記の叩き台をベースにして、ここからはOpenAIのo1を使って、より広げた内容として記載しております。
今年中にAGIは実現するのか？
広義のAGI（まさに“万能のAI”）の実現は難しい
本来のAGIは、物理的な身体（ロボットなど）やセンサーなども含め、人間と同等かそれ以上にあらゆる環境に適応できるような存在を指すと考えています。ただし、現時点では仮にLLM(大規模言語モデル)の推論能力が高くなったとしても、それをロボティクスやその他の物理システムに統合して「自在に行動できる」レベルにまでは到達していないため、“万能のAGI”の完成はまだ難しいでしょう。狭義のAGI（特化型の自律エージェント）はすでに進行中
一方で、金融、物流、デザインなど、特定領域に特化した自律エージェントは急速に進歩しています。これは狭義のAGIとも呼べるもので、既に企業や研究機関などで導入・実験が行われており、**“なんでもできる”とは言えなくても、ある程度高度な判断ができるAI”**は着実に存在感を増しています。今年中の“AGI実現”は、おそらく狭義の進化にとどまる
2023年の残り期間で“AGI”と呼ばれるものが実現するとすれば、万能な存在というよりも、特定の領域に強いエージェントがさらに高度化した結果になるだろうと考えています。
AGIが実現したあと、我々はどうすべきか？
AGIがすべてを実行してくれる未来像
もし将来的に、より強いAGIが多くの仕事や作業を代行してくれるなら、私たちは趣味や創造的な活動、あるいは身体を使うフィジカルな活動に打ち込む時間が増えると想定しています。文字どおり「ロボットやAIがほぼすべての作業をこなす」世界になれば、人間は好きなことにエネルギーを注げるようになるでしょう。ベーシックインカムなど社会システムの整備が必須
ただし、多くの労働がAIに置き換わった社会では、金銭面や雇用構造の問題が自然と浮上するため、ベーシックインカムのようなセーフティネットが必須になると考えます。特にAI導入によって、仕事のあり方や個人の所得の在り方が大きく変わる可能性があるので、社会制度としての準備が重要です。マルチエージェントと人間との協働
今後、人間がやるべきは、「AIを信じて任せる部分」と「人間がAIを監督・ディレクションする部分」とのバランスを取りながら、うまく協働することになるでしょう。すでに監督エージェント(ディレクター)が複数の特化型エージェントを指示・管理するという形のAIシステムも進化しつつあり、人間を含めたより大きなマルチエージェントシステムが確立されていくと予想しています。農業AGIや自動雪かきAGIへの期待
農業をはじめとした一次産業でも、AI/ロボットの活用が進めば、効率化によるコスト削減だけでなく、安全性や持続可能性の向上が見込めます。たとえば「農業AGI」が実現して、お米の生産・管理コストを下げ、高騰を抑えられるようになったり、あるいは自動雪かき機のように、冬の厳しい労働を代替する技術が普及すれば、人間の負担は大きく軽減されるでしょう。
2025年のAI動向
多国籍なLLMの競争激化
すでに欧米や中国など、多くの国から強力なLLMがリリースされており、今後ますますバリエーションと性能が増していくと考えられます。特に中国企業の台頭や、DeepSeek（仮名）のような新興のモデルが登場することで、LLM間の性能レースと差別化競争は激化していくでしょう。マルチエージェントの活性化
2025年頃には、“複数の専門エージェント”をまとめ上げる指揮官エージェントのようなものが一般化しているかもしれません。複数の特化型AIが連携して動くことで、個々のエージェントがもつ知能の穴を埋め合い、より強力なタスク遂行が可能になるはずです。Operatorやbrowser-use機能の普及拡大
これは、AIエージェントが自動的に外部サービスやブラウザなどを操作する仕組み（いわゆるプラグインやAPI連携、ブラウザ操作代行など）を指していると考えられます。これらは安全性の担保や操作権限の管理が課題ですが、そこがうまくクリアされれば、ユーザーがボタンひとつで多様なWebサービスを横断的に利用できるようになる可能性があります。2025年には、現行の「人間がわざわざ操作している」プロセスの多くが半自動化・全自動化されているかもしれません。フィジカルとデジタルの融合が次の焦点
ソフトウェア上で優秀なLLMが増えても、実世界で活躍するためには、ロボットやドローンなどの物理機器をどう連携させるかが課題となります。2025年までに“万能のロボット”が登場するかはともかく、特定領域に最適化されたフィジカルAIソリューション（例：自動配達ロボット、農業ロボット、自律警備ドローンなど）が増えていくことは十分あり得るでしょう。
まだ叩き台なので本番でどんなディスカッションになるか楽しみです。
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