デミス・ハサビスは、AIにこれまでどのAIも成し遂げたことのないことをさせたいと考えている：アインシュタインのように考えること。アインシュタインを模倣することでも、アインシュタインの論文を再現することでもない。1911年までに得られていた情報だけをもとに、一般相対性理論を生み出したような創造的な飛躍を、ゼロから再現することだ。
グーグル・ディープマインドのCEOは、人工一般知能の本当のベンチマークを洗練させており、それは業界で一般的に議論されるものよりもはるかに厳しいものである。
アインシュタインテストを解説
以下が設定です。AIを1901年または1911年という特定の時点までの人間のすべての知識で訓練します。その後、特殊相対性理論（1905年に発表）や一般相対性理論（1915年に発表）のようなものを導き出すように尋ねます。英語で言えば、20世紀初頭の科学者が知っていた情報だけを与えられたAIは、アインシュタインが行ったような直感的かつ創造的な飛躍を達成できるでしょうか？
今のところ、答えは明確にいいえです。
ハサビスは、ディープマインドの最も印象的な成果ですらこの基準を満たしていないと明言している。同社は、AlphaFoldによるタンパク質折りたたみの研究により、2024年にノーベル化学賞を受賞した。しかし、ハサビス自身の枠組みでは、タンパク質構造を解くことは、定義された問題空間と既知のルール内で動作したシステムであるため、真のAGIとは見なされない。
同様に、彼は、数学において有名に難しい未解決問題であるエルデシュ問題を解くことが、汎用知能の十分な証拠にはならないと考えている。ハサビスが引き分けているのは、既存のパラダイム内での難しい問題を解くことと、まったく新しいパラダイムを創出することとの違いである。
移動するタイムライン
2025年初頭、彼はAGIは「おそらく3〜5年先だ」と示唆した。2026年までに、彼はその推定を2030年頃、±1年と修正した。
これがAIバブルを超えてなぜ重要なのか
ハサビスがAGIをどのように定義するかは、それが業界全体の議論の前提を決定するため重要です。あなたが彼のアインシュタインテストを基準と受け入れるなら、競合他社が「AGIの達成」について行うほぼすべての主張は早計であると見なされます。OpenAI、Anthropic、Metaなどは、いずれもAGIについて異なる定義を用いており、その中にはハサビスが説明するものよりもはるかに緩やかな定義も含まれています。
例えば、OpenAIはこれまでAGIの定義を経済的生産性に結びつけており、人間が行うほとんどの経済的に価値のある作業をこなせるシステムを指しています。これは、一般相対性理論を独自に導き出すよりもはるかに低い基準です。
暗号資産市場はこれらのAGIに関する議論と直接的な関連を持っておらず、ハサビス氏はその発言の中でブロックチェーン、トークン、または分散型プロトコルに一切言及していません。