人工一般知能の定義

美とファッションの世界における魅力的な一般知識

システムがAGIに到達したかどうかをどのように知るのでしょうか？

先週、サム・オルトマンはOpenAIのCEOを解任されました。彼の辞任の真の理由は不明のままです。取締役会によると、彼は「彼のコミュニケーションが一貫して率直でなく、取締役会の責任を果たすことを妨げた」として解任されたとのことです。この曖昧な説明により、オルトマンが解任された理由についてさまざまな憶測が飛び交いました。最も信頼性の高い理論の中には、以下のものがあります：

• オルトマンがセキュリティとプライバシーテストよりも市場浸透を重視した
• オルトマンが取締役会を回避して重要な取引を行った
• オルトマンのエゴが過大であり、会社のミッションとの衝突が始まった

興味深いことに、最も説得力のある噂の一つは、倫理的なAIに関する意見の相違に焦点を当てており、特に人工汎用知能（「AGI」）の開発に関連しています。オルトマンはAGIの潜在能力を積極的に支持してきましたが、噂によれば、首席科学者のイリヤ・スツケヴァーはOpenAIの内部技術の急速な発展に対する懸念が増していたと言われています。

本ポストでは、Google DeepMindの新しい論文Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGIからいくつかの概念を要約します。この論文は、AGIを定義し、AGIシステムの評価フレームワークを設定し、AGIの潜在的なリスクのいくつかをまとめています。

AGIの定義

人工知能（AI）の分野では、AGIはほとんどの人間レベルのタスクを実行できるシステムのサブセットです。仮説上、これらのシステムは人間のように広範に知識を理解し、学習し、適用する能力を持っています。完全なAGIシステムは、訓練されたデータに制限されることはありません。代わりに、システムが存在する限り、情報を収集し時間の経過とともに学習することができます。多くのAI企業にとって、AGIは長期的な目標とされています。現時点では、AGIはまだ達成されていません。ただし、LLMや人工知能が急速に進歩していることを考慮すると、AGIは今までにないほど近づいていると感じられます。

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論文では、DeepMindの研究者がAGIの定義の特徴を示しています。 “<DeepMindの研究者>は、AGIの定義は以下の6つの基準を満たすべきだと主張しています：

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