AGI（汎用人工知能）とは？AIとの違いや社会に与える影響を解説

「AGIとはどんなもの？」
「AIとの違いが分からない…」
「私たちの生活や社会にどのような影響を及ぼすのか知りたい！」

AGIに興味を持っている人の中には、このように感じているのではないでしょうか。AGIとは「Artificial General Intelligence」の略称で、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能を指します。一方、近年普及しているAIは特定のタスクに特化した「特化型AI」です。

本記事ではAGIの定義や特徴、AIとの違いについて分かりやすく解説します。また、社会に与えうる影響についても考察しているため、AGIについてより深く理解したい方はぜひ参考にしてみてください。

AGI（汎用人工知能）とは？

AGI（汎用人工知能）とは、人間のような高度な知能を持ち、あらゆる分野のタスクを自律的に学習および実行できる人工知能です。AGIが本格的に普及することで、多くの職種の代替や新たなビジネスの創出などが実現するでしょう。

一方で、人工知能の概念には他にも「AI（人工知能）」「ASI（人口超知能）」というものがあり、混同してしまう人も少なくありません。ここからは、AIやASIがAGIとどう違うのかについて解説します。

1. AI（人工知能）との違い

AGIは汎用性と自律性を持ち、幅広いタスクに対応できるのに対し、AIは特定のタスクに特化しています。近年主流のAIは「特化型AI」と呼ばれ、画像認識や自然言語処理など、特定の分野のタスクに特化していることが特徴です。

AIは与えられたデータから学習し、その分野での高い性能を発揮しますが、他分野への応用は困難とされています。一方で、AGIは特定の分野に限定されず、人間のように幅広い分野のタスクを学習し、実行できる汎用性を持っています。

例えるのであれば、テキストの自動生成ツールが汎用的に学習することで、料理や車の運転ができるようになるというイメージです。あらかじめプログラムされたこと以外にも、汎用的に観察・学習できるようになり、人間と同等の知能を持つと言われています。

また、AGIがAIと決定的に異なる点は、自律的な学習能力を備えており、どのような状況にも柔軟に適応できることです。AGIは人間の知能に近づくことを目標としており、将来的には人間を超える知能を持つ可能性もあるでしょう。

2. ASI（人工超知能）との違い

AGIは人間と同等の汎用的な知能を目指すのに対し、ASIは人間をはるかに超えている人工知能のことです。ASIはあらゆる分野で人間を上回る性能を発揮し、自己改善を繰り返すことで圧倒的なスピードで知能を高めていくと考えられています。

ASIを実現するためには、AGIの開発が必要不可欠です。一方で、ASIの実現には技術的・倫理的な課題が多く、開発の成功には多くの時間を要するでしょう。

強いAI（AGI）と弱いAI（特化AI）の比較

強いAI（AGI）と弱いAI（特化AI）の違いについて、以下の表でまとめてみました。

	強いAI（AGI）	弱いAI（特化AI）
対応可能なタスク	あらゆる分野の複雑なタスクに対応可能	特定の分野のタスクのみに特化
自律性	高い 自ら学習し、未知の状況にも対応可能	低い 人間の指示に従って動作
学習方法	自己学習が可能 経験から学習し、自己進化する	人間が学習データを与える必要がある
感情の理解	人間の感情を理解し、共感できる可能性がある	感情の理解はプログラムされていない
実用化の状況	まだ完全な実現には至っていない	すでに多くの分野で実用化されている

AGIは特化AIの上位互換とも言える存在であり、まだ完全な実現には至っていません。一方で、近年ではあらゆる特化AIが導入されており、目覚ましい進歩を遂げています。実際に「AGIはそう遠くないうちに実現する」と主張する識者も一定数存在します。

ちなみに、AGIの開発に力を入れているopen AI社は、2026年にはAGIが完成予定であることをロードマップで示しています。

AGIを構成する3つの要素

AGIを構成する要素として、以下の3つが挙げられます。

1. 機械学習
2. 認知アーキテクチャ
3. 認知ロボティクス

それぞれがどのような構成要素なのか、ひとつずつ見ていきましょう。

1. 機械学習

AGIは機械学習により大量のデータから自律的に学習し、パターンや法則性を理解します。深層学習や強化学習などの手法を用いてAGIは自ら知識を獲得し、問題解決能力を向上させていきます。

AGIは機械学習を通じて自ら学習を重ね、データや経験から的確な予測や決断を下せるように成長していきます。機械学習の発展は、AGIの実現に向けた重要な鍵を握っていると言えるでしょう。

2. 認知アーキテクチャ

人間の認知機能をモデル化し、AIに組み込むための概念が「認知アーキテクチャ」です。認知アーキテクチャは、人間の認知プロセスを人工知能上で再現することを目指しています。

認知アーキテクチャによりAGIは与えられた情報を適切に解釈し、論理的な思考を行えます。認知アーキテクチャの発達により、AGIは人間のような柔軟な知能や思考法を身につけられるようになるでしょう。

3. 認知ロボティクス

認知ロボティクスとは、AGIが人間の知能や認知機能の仕組みを理解するために、実際にロボットの形を与えて学ばせることです。人間の認知プロセスをロボット上で実装することで、人間の認知がどのようなメカニズムで成り立っているのかAGIに学ばせます。

AGIがロボットの身体を持つことで経験を積み、より人間に近い知能や思考法を獲得できるようになります。より自然なコミュニケーションを実現し、人間との協調作業を実現するうえでも重要な役割を果たせるようになるでしょう。

AGIでできる3つのこと

AGIでできることとして、主に以下の3つが挙げられます。

1. 人間に近いコミュニケーション
2. 自律的な意思決定
3. 幅広い分野へのサポート対応

実際にどのようなことができるのか、ひとつずつ見ていきましょう。

1. 人間に近いコミュニケーション

AGIは人間の感情を理解し、共感を示すことでより自然で分かりやすいコミュニケーションを実現します。コミュニケーション力の向上により教育や医療、エンターテインメントなど多くの分野での活用が期待されています。

今後の発展により、さらに新たなサービスの創出につながり、人間がより豊かに暮らせる世界の実現が期待できるでしょう。

2. 自律的な意思決定

AGIは膨大なデータや経験をもとに、最適な意思決定を下せることも強みのひとつです。今後は政治・経済・社会システムなどにおいて、さまざまな場面で導入されるでしょう。

また、自動運転車や産業ロボットなど、状況に応じて自律的に判断および行動ができるようになります。人間の判断を超えた高度な意思決定が可能となり、社会システムの効率化や最適化が進むでしょう。

3. 幅広い分野へのサポート対応

AGIは特定の分野だけでなく医療や教育、研究などさまざまな分野の複雑なタスクに対応できます。

AGIの汎用性と自律性により、これまで人間が行ってきた専門的な業務を代替し、より高度で効率的なサポートが期待できるでしょう。人間の力だけではサポートできなかった範囲をカバーできるようになり、より人々が安全かつ豊かになる将来が予想されます。

AGIが社会に与えうる影響4つ

AGIが社会に与えうる影響として、以下の4つが考えられます。

1. 労働市場の変革
2. 技術革新の加速
3. 社会問題の解決
4. 経済格差の拡大

プラス面だけではなく、マイナス面についても見ていきましょう。

1. 労働市場の変革

AGIの普及により製造業や運輸・物流、事務職など、多くの職種でAGIによる代替が進むと予想されます。少子高齢化にともなう労働力不足が深刻化する中、AGIによる自動化・省力化によって問題の解消が期待されています。

一方で、AGIの開発・運用に関する新たな雇用も生まれ、教育や再訓練の必要性が高まるでしょう。近い将来には、AIやAGIをある程度扱えるのが当たり前となる社会が訪れるかもしれません。

2. 技術革新の加速

AGIの自律的な学習能力は、技術革新を加速させる可能性があります。AGIが自ら学習を重ね、新たな発見をもたらすことで、科学技術の発展が飛躍的に進むかもしれません。

今まで人間だけでは考えつかなったアイデアをもたらし、従来の社会システムなどに大きな影響を与えるでしょう。

3. 社会問題の解決

AGIの活用により、さまざまな社会課題の解決が期待されています。とくに、気候変動や環境汚染など地球規模の環境問題では、解決に向けて大きく貢献してくれることが予想されるでしょう。

AGIは膨大な環境データを分析し、問題の原因究明や将来起こりうるリスクについての予測が可能です。再生可能エネルギーの効率的な運用や資源の最適配分など、環境に配慮した意思決定を支援し、持続可能な社会の実現に大きく貢献してくれるでしょう。

4. 経済格差の拡大

AGIは社会問題の解決に貢献してくれる一方で、経済格差の拡大につながることも懸念されています。最も懸念されるのは、AIを活用できる高スキル労働者と、AIに仕事を奪われる低スキル労働者の賃金格差が拡大することです。

AIを扱えないままだと仕事を奪われる可能性もあり、社会に置いて行かれる危険性があります。今後AIを扱える人材になるためにも、今のうちからしっかりと最新の情報をキャッチアップし、学んでおくことが大切です。

AGIに関する社会的な課題2つ

AGIに関する社会的な課題として、以下の2つを理解しておきましょう。

1. 倫理的・法的課題の浮上
2. シンギュラリティ

AGIに関する重要なポイントなので、詳しく解説します。

1. 倫理的・法的課題の浮上

AGIには、倫理的・法的課題がいくつか存在します。最たる例として挙げられるのが、プライバシーの侵害です。

AGIが個人情報を収集・分析する能力を過度に持つことで、プライバシーの侵害や過度な監視につながります。AGIを今後の社会で利用する場合、個人データの保護に関する厳格な法律やガイドラインの策定などが必要となるでしょう。

2. シンギュラリティ

AIの急速な発展に伴い、シンギュラリティ（技術的特異点）が起こる可能性が指摘されています。

シンギュラリティとは、AIが人間の知能を超える時点を指す概念です。人工知能研究の第一人者であるレイ・カーツワイル氏が2045年に到来すると予想していることから、別名「2045年問題」と呼ばれています。

AGIの登場により、シンギュラリティへの到達が加速する可能性は否めません。シンギュラリティ後のAIは、人間には理解や制御が難しい存在となり、予測不可能な影響をもたらしてしまうでしょう。

また、AGIによる雇用の自動化が進めば大量の失業者が発生し、社会的な混乱を招くことも懸念されています。シンギュラリティに備えるためには、AIの安全性と人間との共生を重視した研究開発やルールの構築が必要不可欠です。

まとめ：AGIの実現に備えて今のうちから理解に努めることが大切！

AGI（汎用人工知能）は人間のような汎用的な知能を持ち、あらゆる分野のタスクを自律的に学習・実行できる人工知能のことです。特化型AIとは異なり、AGIは特定の分野に限定されない柔軟性と自律性を備えています。

AGIを実現するためには機械学習や認知アーキテクチャ、認知ロボティクスなどの要素が重要な役割を果たします。将来的にAGIが実現すれば医療や教育、環境問題など、多くの社会課題の解決に貢献してくれるでしょう。

近年のAIは急速に発達しているため、「AGIが実現する可能性は十分にある」と唱える識者もいます。実現後の社会で生き抜くためには、今のうちからAGIに対する理解に努めることが大切です。

当社AGIサロンでは、日本がAGIと共にに日本経済の再興を目指すため、AIやAGIについての世界中の最新動向を毎日発信しています。これからAIとの共存が必須となる世の中において必要な知見を身につけ、時代の変化に取り残されないよう、AGIと共に、一歩先へ進みましょう！