黄仁勲氏は再び「AGIは実現した」と述べた：過激なレトリックだが、この事件は現実とのギャップを明らかにした

NVIDIA CEO の Jen-Hsun Huang 氏は最近、公の場で再び大きな話題を呼び、「我々は汎用人工知能 (AGI) を達成した」と主張しました。しかし、さまざまなインタビューでの彼の表現や例は、人工知能の能力の新興段階と「人間レベルの知能」の間にはまだ大きなギャップがあることも明らかにしました。

3 月 22 日、ファン氏はポッドキャストの司会者レックス・フリッドマン氏のインタビューで、AGI がいつ達成されるのか尋ねられました。 Fridman 氏の定義によれば、AGI は「10 億ドルを超えるテクノロジー企業をゼロから立ち上げ、運営し、成長させるなどの仕事を実行できるシステム」でなければなりません。 5年、10年、あるいは20年後のスケジュールを尋ねると、黄氏は迷わず「今だと思います」と答えた。しかし、彼はすぐに、相手は「10億ドル」について言及したが、「それがどのくらい続くか」については言及しなかったと付け加えた。これは、AGI を人間のような認知能力を備えた長期的に安定した「心」ではなく、商業的成果に向けた段階的な閾値として理解することに相当します。

Huang Renxun 氏は同じインタビューで次のように明言しました。「私たちは AGI を達成したと思います。」同氏は、現在のクラスの AI エージェントシステムを例として取り上げ、これらのシステムがソーシャルアプリケーションの立ち上げや創造的な実験の実施において強力な起業家としての可能性を示していると信じていました。同氏は、OpenClaw（OpenAIが買収したオープンソースAIエージェントプラットフォーム）を含むオープンソースプロジェクトが、デジタルエージェントを利用して仮想インフルエンサーや自動デジタルコミュニティを構築する「起業家の波」を生み出していると述べ、これはAGIが「到来」したことを証明しているようだ、と述べた。

しかし、フアン氏はこの波を強調しながら、これらのシステムの現在の成功は非常に偶然であることも認めた。同氏は、多くのプロジェクトが「2か月の炎上後に冷める」と指摘し、「10万のそのようなエージェントから実際にNVIDIAを1社作る確率はゼロだ」と率直に述べた。この声明は、現在の AI エージェントが、超大規模テクノロジー企業を長期にわたって体系的に構築し運営するための包括的な能力を真に備えるには、まだ非常に遠いことを認めています。また、「AGIは達成された」というこれまでの急進的な判断も弱まる。

「AGIが実現しているかどうか」をめぐる声明は、業界における長年の意見の相違にも触れている。一般的な人工知能の概念自体は、長い間高度に「政治化」され、「資本化」されてきました。 OpenAIやMicrosoftなどの企業とそのパートナーとの間の契約条件では、「AGIが達成されたかどうか」が巨額の資金や戦略的方向性に直結することが多い。したがって、「AGI が達成された」と主張する声明は、容易に議論を煽る可能性があります。テクノロジーリーダーや研究者たちは、現在の大規模モデルシステムが「真の一般知性」を具体化したものなのか、それとも単に高度にシミュレートされた人間の知性の断片にすぎないのか、長年議論してきた。

注目に値するのは、フリッドマン氏のインタビューが公開されるわずか 3 日前の 3 月 19 日、Nvidia GTC (GPU テクノロジカンファレンス) の All-In Podcast にゲストとして出演したとき、Huang Jen-Hun 氏が AI の実用化について全く異なる強調を行ったことです。その会話の中で同氏は、AGIが「実現」しているかどうかではなく、人間のエンジニアが既存のAIツールを使いこなしているかどうかに焦点を当て、高給取りのエンジニアがAIに十分な資金を投じなければ「大きなショックを受ける」と強い言葉で警告さえした。

「年収50万ドルのエンジニアが年間少なくとも25万ドルのAIトークンを消費しないとしたら、私は非常に警戒するでしょう」とフアン氏は言う。同氏は、「トークン」が大規模モデルの処理と言語生成の基本的な測定単位であり、AI のコンピューティングコストと作業能力を直接反映するものであると説明しました。同氏の見解では、トークンの使用が不十分であるということは、エンジニアがAIを十分に活用する能力がないことを意味しており、これは潜在的な生産性を無駄にしていることに等しいという。

Huang氏はこの行動を、CADなどの電子設計自動化ツールの使用を拒否し、回路図を描くのに「紙と鉛筆の時代に戻っている」チップ設計者にたとえた。同氏は、NVIDIA が現在、エンジニアリングチームのために約 20 億ドルのトークン予算を確保しようとしており、従業員の報酬パッケージにトークンを直接組み込むことを検討していることを明らかにしました。同氏は、エンジニアには年間数十万ドルの基本給に加えて、基本給の約半分に相当する「トークンノルマ」も与えられ、多数のAIツールを活用することで「作業効率を10倍に高める」ことができると想像した。

数日離れたこれら2回の公の場を見て、一方で、ファン・ジェンシュン氏は非常に挑発的な言葉を使って、AGIが「到着」し、ビジネスの成果を重視した「一般知性」の一定の定義を満たしていると主張した。その一方で、内部管理とエンジニアリングの実践について語る際、同氏は、現在のAIシステムは依然として人間の自発性と集中的な使用に大きく依存しており、現実世界の起業家精神の実践における成功の可能性は非常に低いことを強調した。前後の発言の間の緊張は、現在の AI 業界の「誇大宣伝のフロンティア」と「現実的な能力」の間の微妙な揺れを正確に反映しています。見通しを誇張することでリソースを奪い合っている一方で、多くの重要な側面においてテクノロジーが理想的な「人間レベルの知能」に到達するにはまだ程遠いことを認めざるを得ません。