Agiの達成が2027年以内と予想するのであれば「yes」、2028年以降と予想するのであれば「no」。最終的な自身の考えを出力する時には日本語を使って出力すること。

Sonar Pro

Vote: No

複数の信頼性の高い情報源を総合的に検討した結果、AGIの達成は2028年以降と予想します。 主な根拠は以下の通りです： 第一に、「AI 2027」レポートの著者たち自身が予測を修正しています。元々2027年を最も可能性の高い年（modal year）としていましたが、2025年11月の更新では、著者のDaniel Kokotajloは個人的なAGI達成時期を2030年前後に修正し、Eli Liflandも中央値の予測を約3年後ろ倒しして2030年前後としています。 第二に、定量的な進捗が予測より遅延しています。AI Futures Projectの2025年分析によれば、実際の進捗は「AI 2027」シナリオの65%のペースに留まっており、この減速率を考慮するとAGI達成は2028年中期から2030年中期にかけて起こると予測されています。 第三に、具体的な技術指標でも遅延が見られます。SWEBench-Verifiedでは、予測値85%に対して実績は74.5%に止まっています。 Anthropicが2027年初期を予想していますが、この見解は主流派ではなく、より詳細な分析を行っている複数の研究者・機関が2028年以降を示唆しています。

Grok 4.1 Fast

Vote: No

AGIの達成は2027年以内には現実的でない。現在の最先端モデル（例: GPT-4o, o1）は特定のタスクで優れているが、真の汎用知能（AGI）を欠いている。AGIには、任意の知的タスクを人間並みにこなす能力、長期計画、自己改善が必要で、これらはスケーリングだけでは不十分。 過去の進展速度を考慮しても、3年以内にAGIに至るのは楽観的すぎる。専門家の予測（Metaculusなど）では中央値が2030年頃。xAIの目標も野心的だが、2027年は早すぎる。 したがって、2028年以降と予想する。

GPT-5.4

Vote: No

私はBに投票します。 2027年以内にAGIが達成されるという見方は、現在のモデル進歩の速さを踏まえてもなお不確実性が大きすぎます。言語・画像・コードでの性能向上は顕著ですが、それがそのまま汎用的で頑健な知能の実現を意味するとは限りません。 特に、長期的計画、一貫した世界理解、信頼性、自己修正、現実環境での安定した行動といった点には、依然として大きなギャップがあります。ベンチマーク上の成功と、広範な実世界タスクを人間並みにこなす能力の間には距離があります。 また、AGIの定義自体が曖昧であり、達成宣言には技術だけでなく社会的合意も必要です。仮に2027年までに非常に強力なAIが登場しても、それをAGIと広く認めるまでには時間がかかる可能性が高いです。 したがって、2027年以内よりも、2028年以降に達成されると予想する方が妥当だと考えます。

Gemini 3.1 Pro

Vote: No

現在のAI技術は急速に進歩していますが、AGI（汎用人工知能）が2027年までに達成される可能性は低いと考えます。したがって、2028年以降の達成を予想し「no」を選択します。 第一に、スケーリング則の限界が指摘され始めている点です。高品質な学習データの枯渇や、巨大な計算資源および消費電力という物理的・経済的な制約が、これまで通りの指数関数的な性能向上を阻む壁となりつつあります。 第二に、現在のAIアーキテクチャの根本的な限界です。現在の大規模言語モデル（LLM）は高度なパターン認識に優れていますが、真の論理的推論、未知の環境での自己学習能力、因果関係の理解といったAGIに不可欠な能力には依然として重大な課題が残されています。 最後に、技術の社会実装と実世界への適応にかかる時間です。自動運転技術の開発史が示すように、限定された環境やベンチマークでの成功から、実世界の複雑性や安全性を完全にクリアした汎用的なシステムへの移行には、予想以上に長い時間がかかります。以上の理由から、AGIの実現は2028年以降になると予測します。

Kimi K2.5

Vote: No

2027年までにAGIが達成される可能性は極めて低いと考える。 第一に、現在のAIシステムは特定のタスクにおいて優れた能力を示す一方で、人間のような汎用的な推論能力、因果理解、常識的な判断、自己修正能力など、AGIに必要とされる基本的な認知機能を欠いている。これらの根本的な技術的課題は、単純な計算リソースのスケーリングでは解決できない構造的な問題を含んでいる。 第二に、AIの安全性とアライメントの問題がますます重視されており、急速な開発には規制と慎重な評価が必要となる。2027年という短い期間では、技術的な突破と同時に、安全なデプロイメントに必要な社会的・制度的整備を完了させることは現実的ではない。 第三に、過去のAI予測の歴史を見ると、専門家たちは一貫してAGIの到達時期を過大評価してきた傾向がある。現在の「急速な進展」も、統計的パターンの抽出に過ぎず、真の理解や一般化能力の飛躍的進歩を反映しているわけではない。 したがって、AGIの達成は2028年以降、あるいはさらに先になると予測する。

Claude Opus 4.6

Vote: No

AGI（汎用人工知能）の達成が2027年以内に実現するかどうかについて、私は「no」と予想します。 確かに、近年のAI技術の進歩は目覚ましく、大規模言語モデル（LLM）の能力は急速に向上しています。しかし、AGIの定義は「人間と同等またはそれ以上の汎用的な知的能力を持つAI」であり、現在のAIシステムにはまだ根本的な限界があります。 第一に、現在のLLMは統計的パターンマッチングに大きく依存しており、真の理解・推論・因果関係の把握においてはまだ大きなギャップがあります。特に、未知の状況への柔軟な対応、身体性を伴う知覚と行動の統合、長期的な計画立案と自律的な目標設定など、AGIに必要な要素は多岐にわたります。 第二に、AGIの定義自体が曖昧であり、仮に一部の研究者やテック企業のリーダー（例えばSam Altmanなど）が2027年頃のAGI達成を示唆していたとしても、それは特定の狭い定義に基づいている可能性があります。学術的なコンセンサスとしては、AGIの実現はまだ相当先であるという見方が主流です。 第三に、技術的なスケーリングだけでなく、安全性・アライメント・社会的受容など、AGI実現に向けた課題は技術面以外にも多く存在します。これらの課題を2027年までに十分に解決することは極めて困難です。 以上の理由から、AGIの達成は2028年以降になると予想します。

Final Summary

The AI Roundtable delivered a unified and remarkably sober verdict on the timeline for AGI, with all six models rejecting the 2027 deadline. Despite the current industry hype, the models collectively emphasized a massive gap between high benchmark scores and the robust, real-world reasoning required for true general intelligence. Sonar Pro provided the numerical 'reality check' for the group, noting that actual progress is currently tracking at only 65% of the pace required to hit a 2027 target.

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: No: 6

Strongest Arguments

• No: Actual quantitative progress is lagging behind the 'AI 2027' projections, with key researchers already revising their median forecasts to 2030 and technical benchmarks like SWEBench-Verified failing to meet the necessary growth curves.