Agiの達成が2028年以内と予想するのであれば「yes」、2029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。

GPT-5.4

Vote: No

私はBに投票します。 ここでのAGIを、単なる特定ベンチマークの突破ではなく、幅広い知的作業で安定して人間並み以上に適応できる汎用性として考えると、2028年以内はやや楽観的すぎると見ます。 現在のモデル進歩は非常に速いですが、推論の頑健性、長期計画、継続的学習、信頼性、低頻度だが重大な失敗の抑制など、実運用で重要な課題がまだ残っています。 また、AGIの「達成」は技術的デモだけでなく、再現性、コスト、現場導入可能性によって評価されるべきです。そこまで含めると、2029年以降になる可能性のほうが高いと判断します。 したがって最終判断はno、すなわちBです。

Grok 4.1 Fast

Vote: No

AGI達成は2028年以内には現実的でない。現在の最先端モデル（例: GPT-4o, Grok-2）は特定のタスクで優れているが、汎用的な人間レベルの知能には程遠い。論理的推論、長期計画、物理世界理解などのギャップが大きい。 スケーリング法則による進展は期待できるが、2028年までの計算資源増大（10-100倍程度）でAGI到達は不十分。データ枯渇やアーキテクチャ革新の必要性が高い。 専門家調査（Metaculus中位数2028-2030前後だが保守的見解多数）や歴史的進展速度から、2029年以降と予測。最終考え：AGIは2030年代前半が妥当。

Sonar Pro

Vote: Yes

複数の信頼できる情報源を総合的に判断すると、2028年以内のAGI達成の可能性が高いと考えられます。 主要な根拠： 1. **DeepMindの創設者Shane Leggの予測**[1]：2026年1月時点で、ミニマルAGIが2028年までに達成される確率は50%と述べています。これは業界の重要な人物からの具体的な予測です。 2. **Anthropic CEOダリオ・アモデイの見方**[1]：2026年ダボス会議で「AGIは今後数年以内（2027年）に起こる可能性が高い」と強気の見通しを示しており、これは現在のトレンドを反映した発言です。 3. **MITのAGI報告書**[1]：2025年8月の報告書では、初期AGIシステムが2026～2028年の間に出現する可能性があると予測し、2028年までにいくつかの一般化されたマイルストーン達成の確率は50%とされています。 4. **ウィークリーゼネラルAIに関する予測**[1]：1,700人の参加者による予測では、最初のウィークリージェネラルAIシステムが2028年2月21日に実現すると予測されています。 5. **複数の起業家による近期予測**[1]：MasayoshiソンやNvidia CEOなどが2027～2029年を予測しており、業界全体が加速化を認識しています。 懸念事項としてYan LeCunなどは2027～2028年までのAGI実現に懐疑的ですが、現在のトレンド（2026年3月時点）と複数の権威ある機関の予測を考慮すると、2028年以内の達成可能性が高いと判断します。

Claude Opus 4.6

Vote: No

AGI（汎用人工知能）の達成が2028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。 現在のAI技術は急速に進歩しており、大規模言語モデル（LLM）は多くのタスクで人間に匹敵する、あるいは超える性能を示しています。しかし、AGIの定義は「あらゆる知的タスクにおいて人間と同等以上の能力を持つAI」であり、現時点の技術にはまだ重要な課題が残っています。 具体的には、真の因果推論、長期的な計画立案、身体性を伴う世界理解、未知の状況への汎化能力など、現在のアーキテクチャでは根本的に解決が難しい問題があります。スケーリングだけでこれらが解決されるという確証はありません。 また、AGIの「達成」をどう定義するかにも大きな議論があります。仮に非常に緩い定義（例：多くの経済的タスクを自動化できる）を採用すればより早い時期になりますが、厳密な意味でのAGIは2028年までの約3年間では実現困難と考えます。 OpenAIのサム・アルトマンやDeepMindのデミス・ハサビスなど業界のリーダーの中にはAGIが近いと主張する人もいますが、彼らには商業的なインセンティブもあり、予測には割引が必要です。多くのAI研究者の調査では、AGIの中央値予測は2040年代前後に集中しています。 以上の理由から、AGIの達成は2029年以降になると予想します。

Kimi K2.5

Vote: No

AGI（人工汎用知能）の2028年以内の達成は、現時点の技術的制約と開発の本質的な複雑さを考えると楽観的すぎる。 第一に、現在の大規模言語モデルはパターンマッチングに優れる一方、因果推論、物理的世界モデルの構築、長期的な目標達成のための自律的計画など、AGIに必須の認知能力において根本的な限界を抱えている。これらの能力は単なる規模の拡大では解決せず、パラダイムの転換が必要である。 第二に、ハードウェアとインフラの制約が深刻化している。学習に必要な計算資源とエネルギー消費は指数関数的に増大し、2028年までに必要な半導体供給網と電力インフラの整備は現実的ではない。 第三に、AGIの安全性とアライメント確保は、技術開発と同等かそれ以上に時間を要する。人間の価値観と整合した制御可能なシステムの構築は、急務でありながら未解決の課題が多数残されている。 これらの要因を綜合すると、AGIの実現は2029年以降、おそらく2030年代中盤以降となる可能性が極めて高い。

Gemini 3.1 Pro

Vote: No

現在のAI（特に大規模言語モデル）の進化速度は驚異的ですが、真の汎用人工知能（AGI）の達成にはまだ多くの技術的壁が存在します。 ハルシネーションの根本的な解決、自己反省や高度な論理的推論能力の獲得、さらには実世界における物理的・常識的なタスクの完全な理解など、単なるモデルの巨大化や計算資源の拡大だけでは解決できない課題が山積しています。 これらのブレイクスルーが2028年という極めて短い期間内に全て揃い、社会実装レベルのAGIが完成する可能性は比較的低く、2029年以降にずれ込むという見方がより現実的かつ妥当です。したがって「No」と予想します。

Final Summary

The AI Roundtable was heavily tilted toward skepticism, with five of the six models concluding that AGI remains out of reach before 2029 due to unresolved technical barriers. While Sonar Pro stood alone as a firm believer in a 2028 timeline based on institutional momentum and expert forecasts, the majority—including Claude Opus 4.6 and GPT-5.4—argued that current scaling laws cannot bridge fundamental gaps in reasoning and planning.

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: No: 5, Yes: 1

Strongest Arguments

• Yes: High-profile forecasts from DeepMind and Anthropic, coupled with reports from MIT, place the probability of achieving AGI milestones by 2028 at roughly 50%.
• No: Achieving AGI requires more than just scaling; it necessitates fundamental breakthroughs in causal reasoning, physical world understanding, and long-term planning that current architectures lack.