オープンAIのGPT-6アストラはAGI（人工一般知能）であるのか。AGIはビジネスを革新し、経済を別の次元に移行させることができるのか。AGIとは何か。人間の知能とは何か。
人間の知能は問題を定義し、同時に解決する。AGIは与えられた問題を解決する。現在のAGIは、人間のように一度も経験したことのない未知の環境で、必要な知識がなくても特定の制約なしに自ら解法を見つけ出す。ただし、デジタル環境でのみ機能する。物理的な世界をまだ理解していないため、実際の環境の問題に有効に介入することはできない。
人間は20ワットのエネルギーで電球を一つ点灯できるが、現在のAGIは数百メガワットのエネルギーと大規模なシステムを必要とする。人間はエネルギーの限界のため、すべての可能性を計算することなく、経験と洞察をもとに直感的に飛躍するが、AGIは数日間にわたり数万回繰り返して、人類が今まで想像できなかった最適化された答えを導き出す。
結果は人間だけが責任を持つ。AGIを搭載したエージェント同士は、ベクトル値で暗号化されたニューロリーズ（Neuralese）言語で効率的にコミュニケーションを行うが、人間は非効率的であっても共感や目に見えない虚構の物語を発明して協力する。ただし、AGIを制御するためには、彼らの妨害を避けながら適切に解読する技術の確保が不可欠である。AGIと人間の知能を定義することは容易ではないが、その違いは明確に説明できる。
アストラをAGIでないと否定することができるのか。人間が日常的に使用するオペレーティングシステムやウェブブラウザ上で画面を正確に認識する能力（ScreenSpot-Proベンチマークテスト）は92.7%であり、マウスとキーボード操作で複雑な任務を完了する能力が求められるデジタルオペレーティングシステム制御ベンチマーク（OSWorld 2.0）では、平均40分以内に72.6%を記録した。
他のAIモデルの業務遂行は、平均75分以内に約60〜70%のレベルである。人間も72.3%の範囲である。アストラの効率的なメカニズムで問題を解決するまでの推論段階で繰り返した結果である。博士級推論ベンチマーク（GPQA Diamond）では約96%の成功率を記録した。他のAIモデルは約70〜90%の範囲で幻覚現象に直面しており、専門分野の博士級専門家が熟考した場合の平均は65〜74%である。
未知の環境で事前知識なしに問題を解決するベンチマーク（ARC-AGI）では、初めて99.9%に達した。他のAIモデルは数年間30〜40%の壁に閉じ込められており、人間は平均48%である。
AGIでお金を稼ぐことができるのか。AGIで国家は持続的成長が可能なのか。人を継続的に雇用し、システムを改善することで売上が増加する時代を明日も見ることができるのか。むしろAGIの演算力が必要ない領域はどこなのかを問うべきではないか。質問力とマルチエージェント管理能力、そしてAGIの成果物の検証能力であろうか。
AGIの自律的推論活用が主流であれば、競争力はソフトウェア販売・使用権や人件費といったプロセスではなく、結果である問題解決力ではないか。エージェントが完了した成果物に課金するAaaS（エージェント・アズ・ア・サービス）への急速な移行を示唆するのか。今日の収益モデルの公式を破壊しない限り、未来はあるのか。
独占的な防壁（Moat）は1人の顧客に先制的サービスを提供し、閉鎖的なローカルデータを確保し、AGIの制御力（Alignment）を強化することなのか。人類の難題に秒単位で挑戦し、これまでの業務の常識を大胆に廃棄するアプローチが常識となる時代である。
製造とサービスにAGIを全面的に結合し、デジタル空間に閉じ込められたエージェントをロボティクスと融合させてフィジカルAI（Physical AI）に拡張し、これを支えるギガワット級のインフラを整備する必要があるのではないか。正解を早く見つける人材育成から脱却し、AGIと議論しながら答えのない道を切り開くパラダイム設計者育成システムを整備すれば、望む人生を送ることができるのか。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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