AGIは目的地ではなく、ビジネスリーダーの羅針盤である

デブディープ・マズムダー氏は、Tradeweb Marketsのテクノロジー担当VPとして、販売促進、データ品質向上、顧客エンゲージメント強化のためのAIイノベーションを推進している。

AIはすでに取引プラットフォームの運営、営業活動の自動化、顧客体験の基盤として機能している。しかし、次の開拓領域である汎用人工知能（AGI）については、その実際の意味についてまだ合意が形成されていない。

AGIを測定する明確な指標があると期待するかもしれないが、その定義は大きく異なる。Google Brainの創設者アンドリュー・ン氏はAGIを「人間が行えるあらゆる知的作業を実行できるAI」と説明している。OpenAIの憲章ではAGIを「ほとんどの経済的価値のある仕事で人間を上回る高度に自律的なシステム」と定義している。AnthropicのCEOであるダリオ・アモデイ氏はAGIを「マーケティング用語」とみなしている。

ビジネスリーダーにとって、AGIの理解はAIロードマップの計画や長期戦略の評価方法に影響を与える。例えば、AIとSalesforceイニシアチブを主導する私の役割では、AGIの定義をめぐる混乱が生じている複数のリーダーシップ会議に参加し、それが今後数年間のプロジェクトや投資に対する認識に影響を与えていることを実感している。

実際、PwCの調査によると、ビジネスリーダーの71%が「AGIは2年以内に現実のものとなる」と考えている。

つまり、これらの競合する定義は重要なのだ。それらは投資家の期待、規制に関する対話、人材戦略に影響を与える。「AGIのブレークスルー」に賭ける企業は、AGIをバズワードとみなす企業とは異なる投資をするかもしれない。解釈の幅を理解することで、リーダーは取締役会でより鋭い質問を投げかけ、誇大宣伝に振り回されることを避けられる。

AGI定義の狭まり

AGIの歴史はAI分野の始まりにまで遡る。アラン・チューリング、ハーバート・サイモン、マービン・ミンスキーといったAIの先駆者たちは、人間の認知を複製できる思考機械の構築が可能であり、差し迫っていると信じていた。ハーバート・A・サイモンは「機械は20年以内に人間ができるあらゆる仕事をこなせるようになる」と宣言した。

この概念は技術的というよりビジョン的なものだった：領域を超えて学習し推論できる、適応性があり、創造的で、目標指向のシステムを作ることだった。

AIが成熟するにつれ、AGIの定義はより制約されたものになった。狭いAIシステムはチェスで人間を打ち負かし、病気を診断し、車を運転したが、人間のように知識を一般化したり、領域を超えて適応したりすることはできなかった。

2000年代初頭までに、シェーン・レッグやベン・ゲルツェルのような研究者たちは、狭い成果から広い能力を区別するために「汎用人工知能」という用語の明示的な使用を普及させた。その過程で、AGIはオープンエンドなビジョン的性質の一部を失い、テスト可能なタスクベースのベンチマークに固定された—イノベーションの地平線というよりも、人間のスキルセットに対する測定基準となったのである。

単一の定義がまだ失敗する理由

AGIを形式化する試みは、初期の「知能」自体を定義する努力を悩ませたのと同じ課題にぶつかることが多い：コンテキストが重要なのだ。知能は環境と文化によって形作られる。

レッグとハンターが行ったような「幅広い環境にわたる目標達成」によってAGIを定義する提案や、最近の論文が定義した「限られたリソースを使用して特定の原則に従ってオープンな環境に適応すること」といった提案は、視点がいかに分断されているかを示している。コミュニティは、高度な狭いAIがどこで終わり、真の汎用知能がどこから始まるのかについて意見が分かれたままである。

この明確さの欠如は現実世界の課題を生み出している。CIOは現実的なAI投資と投機的なものを区別するのに苦労している。コンプライアンス担当者は、将来の規制が「汎用」システムをどのように分類するかについて不確実性に直面している。ベンチャー資金はAGIがどのように枠組みされるかによってブームと不況の間を揺れ動く。私自身の仕事でも、AGIが何を意味するかについて、あまりにも先を行きすぎているか、あるいは遅れをとっているかを恐れて、AIイニシアチブの採用をためらうリーダーたちを見てきた。

目的地ではなくビジョンとしてのAGI

AGIをマイルストーンとして扱うのではなく、指針となるビジョンとして捉える方が有用だ。このビジョンは、オープンエンドで適応性があり創造的なシステムを想像するよう私たちに呼びかけ、AIで達成したいことの形を変える。フロンティアが移動するにつれて、「汎用性」の概念や進歩の基準も変化する。

ビジネスリーダーにとって、その期待—現実的かどうかにかかわらず—はすでに業界全体での採用計画、R&D予算、リスクフレームワークを推進している。AGIが未定義のままであっても、そのアイデア自体が、組織がAIイニシアチブに優先順位をつけ、変革に備える方法を形作り続けている。

ビジネスリーダーにとっての教訓は、AGIの固定された定義を追求することではなく、それを羅針盤として扱うことだ：

• AIの戦略を測定可能なビジネス成果に固定する。投機的な地平線ではなく、効率性、パーソナライゼーション、リスク削減に焦点を当てる。

• チーム内での議論を奨励する。例えば、あなたの業界にとって「汎用」とは何を意味するのか？こうした会話は戦略的な整合性を鋭くする。

• ガバナンスと適応性に投資する。定義が進化するにつれて、規制上の期待やクライアントの認識も進化するだろう。

したがって、AGIは目的地としてではなく、ビジョンとして—責任あるイノベーションを導く移動する地平線として—理解するのが最善である。

（forbes.com 原文）