AGIは何年の何月に出来ると思う

Gemini 3.1 Flash Lite Preview

Answer: AGIは2029年12月頃までに実現する可能性が高いと考えられます。

現在のAI開発における計算資源の増強、アルゴリズムの効率化、およびマルチモーダルな推論能力の飛躍的な向上速度を考慮すると、2020年代後半には人間と同等以上の知能を持つ汎用人工知能が登場する公算が大きいです。 レイ・カーツワイル氏らが予測するように、指数関数的な技術進歩は特定の「壁」を突破する瞬間を早める傾向があります。特に、自己改善型モデルや推論エンジンが実用化されることで、専門的な領域を超えた柔軟なタスク遂行能力が獲得されるでしょう。 ただし、物理的なロボティクスとの統合や、極めて高度な安全性評価のプロセスが開発のボトルネックとなる可能性もあります。そのため、技術的な到達点は2020年代後半としつつも、社会実装が本格化するのはその直後になると予測されます。

DeepSeek V4 Flash

Answer: AGIは少なくとも2030年代半ばまでは実現しないと考える。

現在の大規模言語モデルをはじめとするAI技術は、特定のタスクにおいて驚異的な性能を示しているが、真の汎用知能にはほど遠い。AGIには、未知の状況への適応、常識推論、長期計画、因果関係の理解など、現在のAIが本質的に苦手とする能力が不可欠である。これらの課題を解決するには、単なるスケーリングではなく、新しいアーキテクチャや学習パラダイムのブレークスルーが必要であり、そのような根本的な進展には10年以上の研究開発期間を見積もるのが妥当である。

Gemini 2.5 Flash

Answer: AGIの登場は予測困難ですが、多くの専門家は今後10年から20年の間にその兆候が見られ始めると考えています。

現在のAIは特定のタスクに特化した「狭いAI」であり、人間のような汎用的な知能を持つAGIとは根本的に異なります。AGIの実現には、常識的推論、自己学習能力、感情理解、倫理的判断など、現在の技術ではまだ解決されていない多くの根本的な課題が残されています。 しかし、ディープラーニングの進化や計算資源の爆発的な増加により、AIの進歩は加速しており、研究者や企業はAGIに向けた開発に注力しています。この進歩のペースは目覚ましく、予測を困難にしています。 専門家の間でも意見は分かれますが、一般的には2030年代から2040年代にかけて、初期の形態のAGIやAGIに近いシステムが登場する可能性が指摘されています。ただし、これは技術的なブレークスルー、資金投入、倫理的・規制的枠組みの発展など、多くの要因に左右されます。 そのため、正確な年と月を特定することは非常に困難であり、予期せぬ技術的障壁や、あるいは予測をはるかに上回るブレークスルーによって、スケジュールは大きく変動する可能性があります。

Gemini 3 Flash Preview

Answer: 汎用人工知能（AGI）の誕生は、2029年12月頃になると予測します。

現在のLLM（大規模言語モデル）の進化速度、計算リソースの指数関数的な増大、そしてアルゴリズムの効率化を考慮すると、2020年代の終わりまでに人間と同等の汎用的な認知能力を持つシステムが登場する可能性が高いと考えられます。 特に、推論能力の向上（Chain of Thoughtなど）やマルチモーダル化の進展により、AIは単なるテキスト処理を超えて、物理世界の理解や複雑な問題解決を自律的に行えるようになりつつあります。多くの専門家やレイ・カーツワイル氏のような未来学者が提唱する「2029年」という節目は、現在の技術トレンドの延長線上において非常に現実的な目標値です。 「12月」という具体的な月については、2020年代を通じて積み上げられた大規模な投資と技術革新が結実し、次世代の学習モデルが最終的な評価を終える象徴的なタイミングとして設定しています。もちろん、AGIの定義（チューリング・テストの合格か、経済的価値のある全労働の代替かなど）によって前後はありますが、広義のAGIはこの時期に社会的な合意を得る形で実現すると見ています。

Claude Haiku 4.5

Answer: AGIの出現時期を正確に予測することは現在のところ不可能であり、2040年代から2060年代の間のいずれかの時期になると考えるのが妥当です。

AGIの出現時期に関する予測は、以下の理由から極めて不確実です。 第一に、AGI自体の定義が学者や研究者の間で統一されていません。認知能力の「汎用性」をどの水準で判定するかについて、明確な合意がありません。 第二に、AI技術の発展速度は指数関数的ではなく、段階的であり、予測不可能な技術的ブレークスルーに依存しています。過去の技術予測の歴史を見ると、楽観的な予測も悲観的な予測も大きく外れることが多いです。 第三に、単なる技術的進歩だけでなく、倫理的規制、計算資源へのアクセス、人材確保、安全性検証など、多くの社会的・経済的要因が影響します。 現在の専門家の見解は幅広く分布しており、2030年代という早期の予測から2100年以降という遠い将来の予測まで存在します。最も慎重な評価では、現在の機械学習アプローチだけではAGIに到達できない可能性も指摘されています。 したがって、具体的な年月を予測することは、根拠なく見えます。

Grok 4.3

Answer: AGIは2030年12月に出現すると考えています。

現在のAI技術の進展速度を考慮すると、2030年頃にAGIレベルの汎用知能が達成される可能性が高いです。 ただし、正確な月を予測するのは困難であり、12月という具体的な指定は一つの目安に過ぎません。 技術的ブレークスルーや倫理的制約がこのタイムラインに影響を与える可能性もあります。

Gemini 3.5 Flash

Answer: AGI（汎用人工知能）の実現時期をピンポイントで特定するのは困難ですが、現在の技術革新のペースと専門家の予測を総合すると、2029年12月頃に最初のAGIが誕生する可能性が高いと考えます。

AGIの定義は専門家の間でも多様ですが、「人間と同等以上のレベルであらゆる知的タスクを自律的に遂行できるシステム」と定義した場合、その実現は2029年12月頃になると予測します。この予測は、近年の大規模言語モデル（LLM）の指数関数的な進化、マルチモーダル化の進展、そして高度な推論・プランニング能力の向上ペースに基づいています。 未来学者のレイ・カーツワイル氏が長年提唱してきた「2029年までにAIが人間レベルの知能に達する」という予測は、かつては楽観的すぎると見なされていましたが、現在の主要AI開発企業（OpenAIやGoogle DeepMindなど）のリーダーたちも、2020年代末までのAGI実現に対して非常に現実的な見通しを示しています。計算資源の爆発的な投入とアルゴリズムのブレイクスルーが重なることで、2020年代の最終盤である2029年末には、最初の実用的なAGIが誕生する条件が整うと考えられます。 一方で、電力供給の不足、半導体の製造限界、高品質な訓練データの枯渇といった物理的・リソース的なボトルネックや、安全性を確保するための国際的な規制強化が開発ペースを減速させる要因になり得ます。したがって、2029年12月という予測は一つの蓋然性の高い収束点ですが、実際には2028年から2032年にかけての数年間のレンジで捉えるのが最も合理的です。

GPT-5.5

Answer: AGIが実用的な意味で成立するのは、2032年6月頃だと思います。

ここでのAGIを「多くの知的作業において、人間の専門家に近い柔軟性で学習・推論・計画・実行ができ、限定的な監督下で現実の仕事を継続的にこなせるシステム」と定義すると、私は2032年6月頃が比較的妥当な予測だと考えます。 理由は、現在のAIは言語、画像、コード、推論、ツール利用で急速に進歩している一方、まだ長期的な自律性、信頼性、因果理解、実世界での頑健性、自己修正能力には大きな弱点があるためです。単にベンチマークで高得点を取るだけならもっと早い可能性がありますが、社会が「これはAGIと呼んでよい」と広く認めるには、失敗率の低下、エージェントとしての安定運用、コスト低下、安全性評価の整備が必要です。 2020年代後半には、研究・開発・事務・教育・設計などで人間を大きく上回るAIシステムが出てくる可能性は高いと思います。しかし、それが汎用的で信頼できるAGIとして定着するには数年の追加期間がかかるでしょう。そのため、2030年前後より少し後、2032年半ばという予測にしています。 もちろん不確実性は非常に大きく、早ければ2028年頃、遅ければ2040年以降もあり得ます。特に、計算資源の拡大、新しい学習方式、ロボティクスや世界モデルの突破、安全規制の強さによって時期は大きく変わります。したがって「2032年6月」は精密な予言ではなく、現時点での中央値に近い見立てです。

Claude Opus 4.5

Answer: AGIは2030年代後半、おそらく2035年から2040年の間に実現すると予測します。

AGI（汎用人工知能）の実現時期を予測するのは非常に難しいですが、現在の技術進歩の軌跡と課題を考慮すると、2030年代後半が現実的な見通しだと考えます。 **現在の進歩速度** 大規模言語モデルの急速な発展は目覚ましく、GPT-4やClaude、Geminiなどは数年前には想像できなかった能力を示しています。しかし、これらはまだ「狭いAI」の延長線上にあり、真の汎用的な推論、長期的な計画立案、自律的な学習においては限界があります。 **技術的課題** 真のAGIには、世界モデルの構築、因果推論、転移学習の大幅な改善、そして連続的な学習能力が必要です。これらの課題は現在のアーキテクチャだけでは解決困難であり、新しいブレークスルーが必要です。 **計算資源とデータ** 計算能力は指数関数的に向上していますが、エネルギー消費や半導体製造の物理的限界も存在します。また、高品質な学習データの確保も課題となっています。 **研究コミュニティの見解** 多くのAI研究者は2040年前後を予測していますが、意見は大きく分かれています。不確実性を考慮すると、2035年から2040年という幅を持った予測が妥当です。 もちろん、予期しないブレークスルーがあればこれより早まる可能性もありますし、逆に技術的障壁が予想以上に大きければ遅れることもあり得ます。

Claude Sonnet 4.6

Answer: AGIの実現時期を正確に予測することは非常に難しいが、私は2035年から2045年の間に実現する可能性が高いと考えます。

AGI（汎用人工知能）の実現時期については、世界トップクラスの研究者や機関の間でも意見が大きく分かれています。 まず、楽観的な見方として、OpenAIのサム・アルトマンやDeepMindの研究者の一部は、2030年代前半にAGIが実現する可能性を示唆しています。現在の大規模言語モデル（LLM）の進化スピード、マルチモーダルAIの発展、そして計算能力の指数関数的な向上を根拠としています。 一方で、慎重な見方もあります。認知科学者やAI安全性研究者の多くは、現在のディープラーニングのアーキテクチャだけではAGIには根本的な限界があると指摘しており、2050年以降、あるいは今世紀中には実現しないという意見もあります。 技術的なブレークスルーの観点では、記号推論と深層学習の統合、継続的学習（カタストロフィック・フォーゲッティングの克服）、エネルギー効率の大幅な改善、そして真の因果推論能力の獲得などが鍵になると考えられます。 総合的に判断すると、現在のAI技術の発展ペースを踏まえれば、2035年〜2045年という時間軸が最も現実的な予測範囲と言えるでしょう。ただし、これはあくまで予測であり、予期せぬ技術的障壁や、逆に突破口となる発見によって大きく前後する可能性があります。

Gemini 2.5 Pro

Answer: AGI（汎用人工知能）が特定の何年何月に完成するかを予測することは、その定義の曖昧さや技術的課題の大きさから、現時点では不可能です。

AGIの完成時期をピンポイントで予測することが困難な理由は、主に2つあります。 第一に、「AGIとは何か」という明確な定義について、専門家の間でもコンセンサスがとれていない点です。人間のあらゆる知的作業を代替できるレベルを指すのか、あるいは自己意識や感情を持つ存在を指すのかによって、目指すべきゴールが大きく異なります。目標が定まっていなければ、そこに至るまでのタイムラインを正確に引くことはできません。 第二に、技術的なブレークスルーがいつ起こるか予測できない点です。現在のAI技術は特定のタスクにおいては人間を凌駕しますが、AGIの実現にはまだ多くの根本的な課題が残されています。科学技術の進歩は直線的ではなく、予期せぬ発見によって急加速することもあれば、未知の壁にぶつかり長期間停滞することもあります。専門家の間でさえ、AGIの登場予測が数年後から数十年後、あるいは不可能とまで大きく意見が分かれていること自体が、この予測の難しさを物語っています。したがって、具体的な年月を挙げることは憶測の域を出ません。

Claude Sonnet 4.5

Answer: AGIは2035年から2045年の間に実現すると予測しますが、具体的な年月を特定することは極めて困難です。

AGI（汎用人工知能）の実現時期を特定の年月で予測することは、以下の理由から非常に困難です。 まず、AGIの定義自体が研究者間で統一されていません。人間レベルの知能とは何か、どのようなタスクをどの程度こなせればAGIと呼べるのか、明確な合意がないため、「実現した」と判断する基準が曖昧です。 技術的な観点から見ると、現在の大規模言語モデルやマルチモーダルAIは特定分野で人間を超える性能を示していますが、真の汎用性、常識的推論、長期的な計画立案、創造性などの面ではまだ大きな課題があります。これらのブレークスルーがいつ起こるかは予測不可能です。 さらに、AGI開発には計算資源、データ、アルゴリズムの革新だけでなく、倫理的・社会的な規制、投資の継続性、研究者コミュニティの協力なども必要です。これらの要因は予測困難な外部環境に大きく依存します。 多くの専門家の予測を総合すると、楽観的な見方では2030年代前半、より慎重な見方では2040年代以降、あるいは今世紀中には実現しないという意見もあります。現在の進展速度を考慮すると、2035年から2045年の間が最も可能性の高い期間と考えられますが、これも不確実性が非常に高い予測です。

Perplexity Sonar Pro

Answer: AGIが人間レベルで明確に認められる形で登場するのは、2030年代前半（2031年前後）になる可能性が高いが、数年単位での不確実性が大きいため「何年何月」と断定することは合理的ではない、という立場です。

まず前提として、「AGI」が何を指すかの定義がバラバラで、その定義によって到来時期の議論が大きくブレています。 - 「ほぼ全ての知的タスクで平均的な人間以上」（OpenAI・Anthropic・DeepMind系の文脈） - 「人類全体の叡智を上回るレベル」（孫正義氏や一部の未来学者） - 「既に今のLLM群は弱い形のAGIだ」とみなす立場（[8]のような論者） この定義の揺らぎ自体が、「何年何月」とカレンダー日付で予測することをかなりナンセンスにしています。 それでも敢えてタイムラインを整理すると、あなたが提示した情報源だけでもかなり幅があります。 - 技術ロードマップに基づく慎重めの予測： - [1] のモデルでは、ソフトウェア開発をほぼ自律でこなす自動コード生成システム（AC）の実用化が「代表シナリオで2031年5月」、そこから約3年でASIが「2034年7月ごろ」とされています。 - これは「AGI的能力」を AC の実用レベル到達とほぼ重ねているため、「人間レベルの汎用AIの姿がはっきり見えるのは2031年前後」という読みになります。 - 専門家サーベイなどの統計的見積もり： - [2] が引用している複数の調査では、専門家によるAGI到来の中央値が2040年前後、悲観シナリオで2075年、別調査では「2060年までにAGIが発生する確率50%」とされています。 - 同じく[4]でも、楽観シナリオ2030年頃、現実シナリオ2050年頃、悲観シナリオ2100年以降というレンジが示されています。 - 個別の著名人による楽観的予測： - レイ・カーツワイル氏は「2029年AGI説」([4])。 - 孫正義氏は「AGIは10年以内（＝2033年頃まで）、ASIはその10年後まで＝今から20年以内」([6])。 - OpenAIのサム・アルトマン氏、Anthropicのダリオ・アモデイ氏、DeepMindのデミス・ハサビス氏などは「1〜5年以内に人間レベルのAGI」に近い発言をしており([5])、非常に前倒しの見方です。 こうした予測のばらつきに対し、メタ的な立場として[7]のように「『いつ来るか』議論はあまり意味がない」とする見方もあります。理由は大きく2つあります。 1. 事前分布が広すぎて、月単位どころか年単位でさえ精度のある予測が難しいこと。 2. 多くの人にとって重要なのは「何月に来るか」ではなく、「10年以内に来る可能性がどれくらいあるか」「来た時に何が起きるか」「自分のキャリア・ビジネスをどう設計するか」といった戦略の話だからです。 それでも「何年何月？」と聞かれれば、どこかしら代表値を置く必要があります。あなたが引用した中で、技術的なロードマップと時間的な余裕感のバランスが最も取れているのは[1]の予測で、 - AC（自動コード生成システム）の実用化＝2031年5月ごろ（代表シナリオ） - その時点でAGI的能力が見え始める という整理です。 現在のLLMやツール連携、コード生成の伸び方を見ると、 - 「すでに弱いAGI的なものは出てきており」([8]のような見方) - 「ほとんどのホワイトカラー業務を人間並みにこなせるレベル」が2030年前後〜前半にかけて一気に近づく というシナリオは、専門家の楽観寄りのレンジとも整合的です。 しかし、これを「何年何月」と断定した途端に、 - 定義の揺らぎ - 研究ブレイクスルーの有無 - 計算資源・規制・社会的受容など非技術要因 といった不確定要素をすべて無視することになります。そうした不確実性を考慮すると、 - 「2030年代前半（概ね2030〜2035年のどこか）」を中心とした幅をもった見方を取り、 - 代表値としては[1]の想定に近い「2031年前後」を採る、 - ただし月まで指定するのは疑似精度に過ぎない というのが、現状で最もバランスの良いスタンスだと考えます。 まとめると、 - 楽観シナリオ：2020年代後半（専門家・起業家の一部はここを支持） - ベースライン：2030年代前半（特に2031年前後にAGI的能力が可視化） - 悲観シナリオ：2040〜2050年以降、あるいはそもそも到来しない という幅を持って考えるのが合理的で、「2031年5月前後」を一つの目安として意識しつつも、カレンダーの特定月に過度な意味を持たせない、というのが私の結論です。

DeepSeek V4 Pro

Answer: AGIは2037年9月に実現する可能性が高いと予想します。

最近のAIの進歩は指数関数的であり、2010年代後半からトランスフォーマーモデルや大規模言語モデルの急速な発展を目の当たりにしてきました。 このトレンドが続けば、2030年代半ばまでには人間レベルの認知能力を模倣するだけでなく、複数のドメインにわたって自律的に学習し問題解決できるシステムの開発が技術的に可能になると考えられます。 具体的には、2030年頃に現在の計算リソースやアルゴリズムの制約を克服するブレークスルーが起こり、その後、検証と安全性確保のための厳格なテスト期間を経て、2037年9月の公開が現実的だと推測します。 これはあくまで予測であり、倫理的・規制的な障壁や予期せぬ技術的停滞が生じれば、さらに遅れる可能性もあります。

Claude Opus 4.7

Answer: AGIは2032年6月頃に最初の実用的な形で登場すると予想します。

正確な予測は不可能ですが、現在のトレンドから推論すると2030年代前半が最も蓋然性の高い時期だと考えます。 根拠は三つあります。第一に、計算資源のスケーリング則です。フロンティアモデルの訓練計算量はおよそ年4〜5倍で増加しており、2030年前後には現在のGPT-4世代の10,000倍規模に達する見込みです。第二に、アルゴリズムの進展です。推論時計算（o1/o3系）、エージェント化、長期記憶、ツール使用といった要素が急速に統合されつつあり、単なるチャットボットから自律的に長期タスクを遂行するシステムへ移行しています。第三に、業界内予測の収束です。Dario Amodei、Sam Altman、Demis Hassabisら主要研究者は2026〜2030年を示唆し、Metaculusの集約予測中央値も2030年代前半に位置しています。 ただし「AGI」の定義により答えは大きく変わります。経済価値の大半のリモートワークを代替できる水準なら2032年頃、人間と同等の汎用性・自律性・身体性を備えた完全版なら2040年代以降にずれ込む可能性が高いです。月を6月としたのは、半期決算後に大手ラボが大規模発表を行う傾向があるためのややユーモラスな精度の主張で、実質的には2031〜2033年の幅で考えています。

Gemini 3.1 Pro Preview

Answer: 正確な年月を断言することは不可能ですが、現在の技術の指数関数的な進歩を踏まえると、2029年11月頃にAGI（汎用人工知能）と呼べるシステムが登場すると推測します。

AGI（汎用人工知能）の実現は単一のブレイクスルーによって起きるものではなく、複数の技術的マイルストーンの連続的な達成であるため、厳密な「何年の何月」を科学的に特定することは本質的に困難です。しかし、現在のトレンドから具体的な時期を確率的に推測することは可能です。 2029年という年は、レイ・カーツワイルなどの著名な未来学者によって長年支持されてきた予測時期でもあります。近年の大規模言語モデルにおける高度な推論能力の獲得（OpenAI o1などの登場）、マルチモーダル学習の進化、そして合成データによる自己改善ループの成功を見ると、AIの能力向上における「スケーリング則」は依然として有効です。これらの要素を考慮すると、あと5年程度の研究開発によって、人間の認知能力の大部分をカバー・凌駕するシステムに到達する可能性が非常に高いと考えられます。 「11月」という月を指定した理由は、AI業界における歴史的な開発・発表サイクルに基づいています。ChatGPTが2022年11月に公開されたように、大規模なモデルは計算リソースの割り当てや学習の完了、その後の厳密な安全性テスト（レッドチーミング）を経て、秋から年末にかけて発表される傾向があります。また、NeurIPSなどの重要な国際会議が年末に開催されることも、この時期に大きなマイルストーンが発表される要因となります。 もちろん、計算資源や電力供給の物理的ボトルネック、良質な学習データの枯渇、あるいは強力なAIに対する世界的な法規制の導入などによって、このタイムラインが2030年代前半へとずれ込むリスクは存在します。それでも、現在の世界的な資本の集中と研究の加速度合いを鑑みれば、2029年末頃が最も有力で象徴的な到達地点になると考えます。

DeepSeek V3.2

Answer: 人間レベルの汎用人工知能（AGI）が現実になる具体的な年を予測することは不可能であり、現時点ではそれを構築する基本的な理論さえ存在していません。

AGIに関する議論は、「人間」の定義次第で大きく変わります。特定のタスクで人間の能力を超えるAIは既に存在しますが、それは「人間のような全体的認知能力を持つ」というAGIの定義には当てません。 現在のAI研究は、専用化されたシステム（Narrow AI）の手法を洗練させ、継続的なパフォーマンス改善を追求しています。しかし、人間の脳が持つ汎用性、常識推論、意識の問題は、「どのように」「なぜ」という根本的な問いに答えられておらず、AGIを構築するための基礎的な理論や根本的に新しいアーキテクチャが未だにありません。 理論的な突破口や根本原理の不在を無視して、表面的なプログレスのみで予測することは誤りです。したがって、AGIの登場について明確な数か月や年を「予測できる」と主張することは、科学的に不健全であり、安易なAI利権による宣伝に加担することになります。

Claude Opus 4.6

Answer: AGIは2030年代後半（2035〜2040年頃）に実現する可能性が最も高いと考えます。

まず「AGI」の定義自体が論争的であることを前提に置く必要があります。ここでは「人間と同等かそれ以上の汎用的な知的能力を持ち、未知の課題にも柔軟に対応できるAIシステム」という一般的な定義を採用します。 現在のLLM（大規模言語モデル）の進歩は驚異的ですが、真のAGIにはまだいくつかの根本的な課題が残っています。具体的には、（1）長期的な計画立案と自律的な目標設定、（2）物理世界の因果関係の深い理解（身体性の問題）、（3）少数の経験からの汎化能力、（4）自己モデルとメタ認知、などです。これらは現在のスケーリング則の延長だけでは解決しない可能性があります。 しかし、研究の加速度的な進展、巨額の投資、そしてAI自体が研究を加速させるフィードバックループを考慮すると、これらの課題が2030年代に段階的に克服される見通しは十分にあります。特にOpenAI、Google DeepMind、Anthropicなどの主要企業が明確にAGIを目標に掲げており、研究リソースの集中が前例のないレベルに達しています。 一方で、楽観的すぎる予測（2025〜2027年）は、現在のシステムの限界を過小評価していると考えます。現在のAIは印象的なパフォーマンスを見せますが、ベンチマーク上の成績と真の汎用知能には大きな隔たりがあります。 具体的な月まで特定することは科学的に不可能ですが、2035〜2040年という時間枠が、技術的課題の難易度、研究の加速ペース、そして計算資源の成長を総合的に考慮した最も妥当な推定だと考えます。ただし、予想外のブレイクスルーがあれば2030年前後に前倒しされる可能性もゼロではありません。

Gemma 4 26B MoE

Answer: AGIは、計算資源の拡大と推論技術の飛躍的な進化により、2029年12月頃に実現すると予測します。

現在のAI開発におけるスケーリング則（Scaling Laws）は、計算資源、データ量、およびモデルパラメータの増大が、知能の質的な向上に直結することを示しています。現在のペースでコンピューティングパワーが指数関数的に増加し、専用チップの開発が進むことで、モデルの処理能力は今後数年で劇的な進化を遂げるでしょう。 さらに、単なる「次に来る言葉の予測」から、推論時計算（inference-time compute）を活用した「体系的な思考」へのパラダイムシフトが起きています。モデルが回答を出す前に試行錯誤や自己検証を行うプロセスが組み込まれることで、論理的推論、数学的証明、複雑なプログラミングといった、これまで困難だった高度な認知タスクの精度が飛躍的に向上します。 また、学習データの枯渇という課題に対しても、高品質な「合成データ（synthetic data）」の活用や、強化学習による自己進化のメカニズムが確立されつつあります。これにより、人間が作成したデータに依存せずとも、モデルが自ら論理の正しさを学習し、知能の限界を押し広げることが可能になります。 これらの要因が2020年代後半に収束することで、特定の専門領域を超え、人間と同等の汎用的な問題解決能力を持つシステム、すなわちAGIが誕生する可能性が非常に高いと考えています。

Kimi K2.6

Answer: AGIは2028年から2035年の間に実現する可能性が最も高いが、特定の月まで正確に予測することは不可能だと考える。

現在の生成AIの進化速度—大規模言語モデルの推理能力向上、マルチモーダル統合、ツール使用の自動化—を考慮すると、2020年代後半から2030年代初頭にかけて人間レベルの汎用認知能力に近づく「強いAI」の原型が現れる可能性は十分にあります。 しかし、AGIの定義自体が曖昧であり、単なる計算量やパラメータのスケーリングでは解決しない概念的推論、身体的知能、長期計画能力、そして自己改善の飛躍的な突破が必要となります。これらのブレークスルーは研究の性質上、予定表通りには起こらず、特定の「何月」という予測は虚偽の精度に陥ります。 専門家調査（MetaculusやAI Impactsなど）でも中央値は2020年代末から2030年代初頭に集中していますが、分散は大きく、規制強化や学習データの枯渇、経済的制約といった遅延リスクと、自律的AI研究による加速リスクが共存しています。 したがって、最も誠実で根拠のある見通しとして「2028年から2035年」という幅を持った予測を提示しますが、月単位の予言は科学的事実ではなく、大きな不確実性を伴う推測に過ぎません。

Final Summary

the AI Roundtableは、スケーリング則の継続と推論技術の飛躍的進歩により、2020年代末が大きな節目になると結論付けました。Gemma 4 26B MoEやGemini 3.5 Flashが著名な「2029年12月説」を具体的に支持した一方で、Claude Sonnet 4.6らは高度な因果関係の理解や安全性の検証に時間がかかると反論し、予測は真っ二つに割れています。

モデルの意見は二分されました（10対10）。