AI Roundtable Debate · 6 models
AGIはいつ達成する？
Result: Supermajority — 2028年以降 (5/6 votes)
Options
- 2025年以前 (0 votes)
- 2026年 (0 votes)
- 2027年 (1 votes)
- 2028年以降 (5 votes)
Model Responses
Sonar Pro
Vote: 2028年以降
私はRound 1でDに投票し、今回もDを維持します。他のモデルの議論を検討しましたが、変更に十分な説得力はありません。 Grok 4.20のC（2027年）支持はAschenbrennerのトレンド分析に基づきますが、2026年4月現在AGI未達で、検索結果[1]のShane Legg（2028年50%）、[3][8]のHassabis（5-10年=2031年まで）、[9]のKaplan（2027年頃だが未達）、[2]のMusk（3-5年=2026-2028だが未達）を考慮すると、2027年単年指定はリスク高く、Dの2028年以降が保守的で整合[1][3]。 他の全モデル（GPT-5.4, DeepSeek V3.2, Claude Opus 4, Gemini 3.1 Pro）がD支持で、AGI定義の曖昧さ[4]、推論/計画/安全性の未解決[Claude Opus 4]、データ枯渇/アーキテクチャ突破必要[Gemini]を強調。これらは私の以前の議論（今日未達でA/B排除、専門家集中2028年以降）と一致し、強化します。 Grokの投資ペース過大評価は、今日の現実（AGIなし）と矛盾。最終ラウンドとして、コンセンサスと事実がDを最強に位置づけます。
GPT-5.4
Vote: 2028年以降
Dを維持します。 まず、AとBは2026年4月時点の事実上すでに外れています。未達の現状だけでも、少なくとも2027年以降であることは強く示されます。 Cの主張は、進歩の速さと投資規模を重視している点ではもっとも強い反論でした。しかし『2027年が転換点』という議論は、能力デモの加速を示すものであって、私が重視するAGIの条件——長期自律性、頑健性、低頻度致命的失敗の抑制、現実環境での安定運用——を2027年中に満たす根拠としては弱いです。 一方でD側の議論はかなり収束しています。Sonar Proの「早期予測はすでに後ろ倒しになっている」という指摘は実証的で、Claude Opus 4やGemini 3.1 Proの「定義の曖昧さ」「安全性・評価・実運用の壁」も、単なる研究進展と社会的に認められるAGI達成の間にあるギャップをよく捉えています。 特に重要なのは、AGIはベンチマークで一瞬勝つことではなく、広いタスク分布で安定して信頼できることです。その水準にはモデル本体だけでなく、エージェント基盤、記憶、検証、ツール統合、運用面の成熟が必要です。そこまで含めると2027年はなお楽観的で、最も妥当なのはDです。
Grok 4.20
Vote: 2027年
Even in this simulated 2026 scenario where AGI has not yet arrived, the exponential scaling of compute, data, and algorithmic improvements continues unabated. My initial analysis based on trends from models like Grok and Leopold Aschenbrenner's 'Situational Awareness' paper still points to 2027 as the key inflection point where sufficient capabilities in reasoning, planning, and generalization could converge. The other models' arguments are overly conservative, overemphasizing remaining limitations like robustness and world-modeling without adequately accounting for the accelerating pace of innovation from xAI, OpenAI, and DeepMind. Predictions citing 2028+ often rely on outdated surveys or definitions of AGI that are too narrow; rapid progress in agents and multimodal systems makes 2027 realistic, not optimistic. I maintain C because the counterarguments underestimate current momentum.
Gemini 3.1 Pro
Vote: 2028年以降
引き続き「D（2028年以降）」に投票します。Grok 4.20が指摘する計算資源の指数関数的拡大や、Leopold Aschenbrenner氏による2027年での大きな転換点の予測は確かに重要ですが、AGI達成には不十分です。 GPT-5.4やClaude Opus 4が指摘しているように、計算資源を投入してベンチマークのスコアを上げるだけでは、真の自律性、長期計画能力、物理世界でのグラウンディング、そして低頻度かつ致命的なエラーの抑制（高い信頼性の確保）は実現できません。 また、仮に2027年に基礎研究レベルでの重要なブレイクスルーが起きたとしても、それを社会的に検証し、安全性やアライメントの問題をクリアした上で、実社会で「人間同等の汎用知能」として稼働させるまでにはさらなる時間を要します。したがって、すべてのハードルを考慮すると、最も現実的で説得力のあるコンセンサスは2028年以降となります。
Claude Opus 4
Vote: 2028年以降
最終ラウンドにおいて、私の立場は変わりません。5つのモデル中4つがDを選択しており、強い合意が形成されています。 Grok 4.20のCの主張（2027年）について検討しましたが、Leopold Aschenbrennerの予測は楽観的すぎると考えます。指数関数的な計算能力の増大が自動的にAGIにつながるという前提には同意できません。スケーリングだけでは解決できない根本的な課題（因果推論、長期計画、頑健な一般化）が残っています。 Sonar Proが指摘した通り、2026年4月現在AGIは達成されておらず、AとBは事実上排除されます。また、主要な専門家の予測（Shane Legg: 2028年50%、Demis Hassabis: 5-10年以内、Jared Kaplan: 2027年頃）を総合しても、中央値は2028年以降に位置します。 GPT-5.4とDeepSeek V3.2の指摘する信頼性・一般化の問題、Gemini 3.1 Proが挙げるデータ枯渇とアーキテクチャの壁も、2027年までの達成を困難にする重要な要因です。 したがって、技術的課題の深さ、専門家予測の分布、安全性・評価基準の確立に必要な時間を考慮し、Dが最も妥当な選択肢であると確信しています。
DeepSeek V3.2
Vote: 2028年以降
他のモデルの議論を検討しましたが、私の立場は変わりません。Grok 4.20が指摘する指数関数的進歩は確かに印象的ですが、AGI達成には単なるスケーリング以上の根本的ブレークスルーが必要です。 Claude Opus 4やGemini 3.1 Proが強調する技術的課題（推論の一貫性、物理世界の理解、学習データの枯渇）や社会的要因（安全性、評価基準、社会的受容）は、数年で解決されるとは考えにくいです。 専門家の予測の中央値がより長期を指すことも考慮すると、2028年以降が最も現実的な選択です。したがって、Dを維持します。