AGI（汎用人工知能）までの残り時間はわずか5年？ ノーベル賞受賞者でGoogle DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏が、AGI実現に向けたタイムラインを発表しました。
ハサビス氏は、5年以内に、おそらくあと1〜2つの重大な技術的ブレークスルーがあれば、AGIへの道を乗り越えられるかもしれないと考えています。
楽観的な予測をしながらも、ハサビス氏は冷水も浴びせています。彼は、単にデータと計算能力を拡大するだけではAGIを実現するには不十分かもしれないと指摘しています。
例えば、ハサビス氏は、大規模言語モデル（LLM）は強力ですが、物理世界、論理的推論、長期計画に対する真の理解に欠けていると考えています。
そのため、AGIを実現するためには、LLMが補う必要がある重要な要素が「世界モデル」です。
さらに、ハサビス氏は、AIが科学発見の究極的なツールになると述べています。AlphaFoldは始まりに過ぎず、AIは今後10年間で科学発見の黄金時代を切り開き、特に医薬品開発、疾患治療、新材料発見、クリーンエネルギー（核融合）などの分野で大きな進歩をもたらすでしょう。
これは間違いなくAGIの到来を加速させるでしょう。
ハサビス氏の予言が実現すれば、それは巨大な変革の瞬間となり、その速度と影響力は工業革命の10倍になるでしょう。
私たちは皆、この叙事詩的な大変革の影響下に置かれるでしょう。
なぜ大規模モデルはAGIではないのか？
私たちが最もよく知っているChatGPTやGeminiなどの大規模モデルを例に取りましょう。
時折、難易度の高い課題で優れたパフォーマンスを発揮することもありますが、簡単な問題で間違えることもあります。
ハサビス氏は、この状態を「凹凸のある知性」（Jagged Intelligence）という非常に的確で形象的な言葉で表現しています。
これは、クラスで極端に偏科している生徒のようなものです。
彼らは文系科目やプログラミングでは天才かもしれませんが、物理常識、論理的推論、長期計画では普通の学生のレベルに及ばないかもしれません。
なぜでしょうか？
ハサビス氏は、大規模言語モデル（LLM）の本質的な限界を的確に指摘しています。それらは単なる最高の「確率予測機」に過ぎないのです。
それらは世界を真に「理解」しているわけではなく、単に次の単語が出現する確率を予測しているだけです。そのため、現実世界の物理法則に対する認識がなく、人間のように一貫した、自己修正可能な思考モデルを持っていません。
そのため、あることには極めて得意ですが、他のことでは全くダメなのです。
これは、棋譜を暗記するだけで囲碁のルールを知らない人に碁を打たせるようなものです。最初の数手は的样子かもしれませんが、一度局面が複雑になり、数十手先まで戦略を考える必要が出てくれば、すぐに崩壊します。
そのため、現在の「偏科生」から全知全能のAGIへ進化するためには、単にモデルを大きくする（スケーリング）だけでは不十分です。
私たちは質的な飛躍が必要で、AGIへの道を埋める重要なパズルのピースを補う必要があります。
AGIへの重要なパズルのピース
ハサビス氏は、この一、二つの技術的ブレークスルーの具体的な方向性を指摘しています。
重要なブレークスルー1
「世界モデル」
もし大規模モデルが「万巻の書を読む」ことだとすれば、「世界モデル」は「万里の道を行く」ようなものです。
世界モデルとは、行動に伴う環境状態の変化を予測・シミュレートできるモデルであり、その核心的なロジックは物理世界の运行ルールを真に「理解」することです。
現在の大規模モデルに「テーブルからカップが落ちるとどうなるか」と尋ねると、テキストの確率に基づいて「壊れるかもしれない」と答えます。
しかし、世界モデルを持つAIは、頭の中で重力、摩擦、ガラスの脆さを実際にシミュレートし、カップが落ちる過程を「見」ています。
現在、DeepMindはGenieやVeoのようなビデオ/インタラクティブモデルを開発しており、これらは世界モデルを構築するための原型となっています。
これは、AIが「デジタル世界」から「物理世界」へ移行するための前提条件です。
物理法則を理解して初めて、AIはロボットを動かしてお茶を運んだり、ネジを締めたり、現実世界の複雑な因果関係を処理したりできるようになり、単に人間と会話するだけではなくなります。
重要なブレークスルー2
「エージェントシステム」
世界を理解する能力があっても不十分で、AIは世界の中で「行動」する能力も必要です。
これが2つ目のブレークスルーです：エージェントシステム（Agentic Systems）です。
現在のAIは受動的です。あなたが質問すると、それに答えます。
将来のエージェントAIは能動的です。
あなたが「ある場所への旅行を計画して予約するのを手伝って」という漠然とした目標を与えると、
それは数十のステップに分解できます：航空券を調べる、価格を比較する、ホテルを予約する、ルートを計画する、天気に基づいて行程を調整する……
重要なのは、它が「認知的修正」の能力を持っていることです。
実行中に航空券が値上がりした、あるいはホテルが満室だったと気づいた場合、人間のように停下来、再考し、計画を調整することができ、単にエラーを報告したりループに陥ったりしません。
ハサビス氏は、DeepMindの「秘密兵器」であるAlphaGoにも特に言及しています。
当時のAlphaGoが人間のチャンピオンを破れたのは、因为它がこの「計画」能力を持っていたからです。彼は数十手先の棋譜の変化を推演することができました。
現在の目標は、この盤上の「計画」能力を、現実世界の具体的なシナリオに一般化することです。
大規模モデルの広範な知識が、世界モデルの物理認識と出会い、さらにエージェントシステムの行動能力が加われば、AGIへの重要なパズルのピースが埋まり、AGI降臨の時が来るかもしれません。
工業革命より10倍速い未来
ハサビス氏がAGIに如此執着しているのは、単により賢いSiriを作ったり、広告推薦をより正確にしたりするためではありません。
彼の野心はDeepMindの核心的な使命に書かれており、这一点は決して変わっていません：
AI for Science（AIによる科学推進）。
ハサビス氏らが執筆した公式ブログでは、DeepMindが2026年に英国に最初の自動化研究所を設立し、材料科学研究に焦点を当てる予定であると述べています。
この研究所はゼロから建設され、Geminiシステムを全面的に統合し、世界最高レベルのロボットを指揮して毎日数百種類の材料を合成・特性評価し、革新的な新材料を発見するのにかかる時間を大幅に短縮します。
以下のようなシナリオを想像してみてください：
AIが膨大な論文を読み、新たな科学的仮説を提案します。
エージェントシステムが実験計画を設計します。
世界モデルに接続されたロボットが精密な実験機器を操作します。
最後に、AIが実験結果を分析し、自己迭代して次の実験を開始します。
AIが科学研究に介入することで、コストを削減し、全新的な技術を生み出す可能性があります。研究効率は百倍から千倍に向上するでしょう。
おそらく近い将来、常温常圧で動作する超伝導体が実現し、低コストの医学画像診断が可能になり、電力網での電力損失を削減できるようになるでしょう。
その他の新材料は、先進的な電池、次世代太陽電池、より効率的なコンピュータチップの発展を促進し、私たちが主要なエネルギー課題に対処するのを助けるでしょう。
そのため、ハサビス氏は、この変革の規模は「工業革命の10倍」であり、速度は「工業革命の10倍」であると言っています。
工業革命が人類文明を再構築するのに100年以上かかったのに対し、AGIにはおそらく10年もあれば十分かもしれません。
これは極めて豊かな時代であり、同時に極めて不安定な時代でもあります。
古い職種は消え、古い経済構造は崩壊しますが、人類の認知の境界は無限に拡張されるでしょう。
中国のAIモデルは米国に「数ヶ月」遅れ
この未来への限界競争の中で、中国はどのような位置にいるのでしょうか？
ハサビス氏はCNBCのインタビューで、中国の人工知能モデルと米国・西洋の能力差は、すでに「数ヶ月」だけに縮小しているかもしれないと述べています。
「中国のAIモデルは、私たちが一、二年前に想像していたよりもはるかに近いかもしれません。おそらく今のところ、彼らは数ヶ月しか遅れていないでしょう。」
DeepSeekの登場、阿里巴巴Qwenモデルの強力なパフォーマンスは、中国のテクノロジー企業の驚異的な工学能力を証明しています。
中国のAI企業は、比較的旧式のチップを使用し、より低いコストで、依然として性能の高いモデルを訓練しています。
それにも 불구하고、ハサビス氏は、中国は追いつく能力を証明しましたが、真のAIブレークスルーを実現する点ではまだ見極めが必要だと考えています。
彼はこれにより、より深い問題を提起しています。これはおそらく客観的な見方と「喝」でしょう：
ハサビス氏はDeepMindを「現代版のベル研究所」に例えています。そこはトランジスタ、情報理論などの源流となるイノベーションが生まれた聖地です。
彼は、中国が現在、世界最高レベルの「エンジニア」であることを証明したと考えています。彼らは最先端技術を迅速に複製し、最適化することができます（Copy and Improve）。
しかし、真の試練は、彼らが「発明者」になれるかどうかです：
重要な問題は、彼らが最先端の外で独創的なイノベーションを実現できるかどうかです。彼らは本当に全新的なものを創造できるでしょうか？例えば、新しいTransformerを創造し、最先端を超越することができるでしょうか？
これはDeepMindの防衛壕であり、米中AI競争の次のセークポイントでもあります。
いずれにせよ、この世界的なAIリーダーの判断は非常に明確です：
AGIのカウントダウンは始まっており、あと一、二つの技術的ブレークスルーが必要です。
そして5年以内に、私たちはAGI到来の歴史的な瞬間を目撃するかもしれません。
参考資料：
https://x.com/Ric_RTP/status/2012523232998334577?s=20
https://www.cnbc.com/amp/2026/01/16/google-deepmind-china-ai-demis-hassabis.html