大半の人間より優秀な「AGI(汎用人工知能)」や、人間の知能をはるかに凌駕する「ASI(人工超知能)」の実現は時間の問題だ――。そんな話を最近よく聞くようになった。私たちはすでにAIが人間を超える未来を「知っている」わけだ。だがそれでも「腑に落ちている」とまで自信を持って言える人はまだ少ないのではないか。本記事では著名エンジニアの中島聡氏が、ASI誕生は必然であるという事実に「腹落ち」した理由を語る。（メルマガ『週刊 Life is beautiful』より）
※本記事のタイトル・見出しはMAG2NEWS編集部によるものです
プロフィール：中島聡（なかじま・さとし）
ブロガー／起業家／ソフトウェア・エンジニア、工学修士（早稲田大学）／MBA（ワシントン大学）。NTT通信研究所／マイクロソフト日本法人／マイクロソフト本社勤務後、ソフトウェアベンチャーUIEvolution Inc.を米国シアトルで起業。現在は neu.Pen LLCでiPhone/iPadアプリの開発。
世界のテック企業が「AIは人間を超える」と確信する理由
ここ２年ほどの間、AI技術の先端を走る企業の経営者や研究者たちから、「AGI(大半の人間よりも優秀なAI)の誕生は目前だ」「その先には、ノーベル賞学者クラスのAI(ASI)が誕生し、科学の進歩を加速する」という言葉が聞かれるようになりました。
あまりにも非現実的な話で、一般の人たちにとっては、理解も納得もし難い話で、私も当初は懐疑的でした。
しかし、最近になって、私なりにようやく「腹落ち」する感覚を得ることができたので、今回はその話をします。
彼らの言葉の根拠になっているのが、スケーリングの法則（Scaling Law）もしくは、スケーリング仮説（Scaling Hypothesis）と呼ばれるニューラルネットの特質です。
- ニューラルネットのパラメータ数
- ニューラルネットに与える学習データの量
- ニューラルネットの学習に使う計算量
を増やせば増やすほど、ニューラルネットの能力が上昇する、というものです。
OpenAIが最初のGPT（GPT1.0）を発表した2018年ごろから、「仮説」として研究者の間で認識されるようになりましたが、その後は、OpenAIだけで、GPT3、GPT3.5、GPT4、GPT4o、o1, o3と毎年のようにより優れたモデルが発表された結果、今では「法則」として認識されるようになりました。
Microsoft、Meta、Googleなどのハイパースケーラーそれぞれが$100billionに迫る規模の投資をAIデータセンターに費やしている理由の背景にあるのが、この「スケーリングの法則」なのです。
その事実だけでも、AGIやASIの誕生を予測するには十分なのかもしれませんが、私にとっての「腹落ち」は、今のAIの進化を生物に例えた結果、得たものです。