AIの限界：AGIは遠く、LLMは近道ではない

かつて、大規模言語モデル（LLM）が汎用人工知能（AGI）への道を切り開くと楽観視されていましたが、その夢は急速に崩れ去っています。ここ数ヶ月のAI研究の進展は、LLMがAGI達成の直接的なルートではないことを示唆しており、多くの専門家がその限界を指摘しています。

AI研究における最近の動向

AI分野における近年の急速な発展は、LLMがAGI（汎用人工知能）の実現にどれほど貢献できるかについて、大きな期待を生み出しました。しかし、2025年後半にかけて発表されたいくつかの研究や専門家の見解は、この楽観論に疑問を投げかけています。

Appleの最新研究と分布シフトの問題

2025年6月に発表されたAppleのAI研究論文は、LLMが「推論」能力を持つと主張しましたが、その一方で、AI研究における長年の課題である「分布シフト」の問題を解決できていないことを示しました。これは、AIが学習データとは異なる環境や状況に直面した際に、性能が著しく低下する現象です。筆者は約30年前からこの問題点を指摘しており、この論文は、LLMがAGIに到達するための根本的な障壁は依然として存在することを示唆しています。

GPT-5の期待外れの性能

2025年8月にリリースされたGPT-5は、多くの期待を集めていましたが、その性能は事前予測を下回るものでした。これは、LLMの能力向上における限界、あるいは開発サイクルの遅延を示唆している可能性があります。

著名研究者による懐疑的な見解

2025年9月には、強化学習の分野で知られるチューリング賞受賞者のリッチ・サットン氏が、LLMに対する批判に同意する姿勢を示しました。さらに、2025年10月には、AI分野で著名なアンドレイ・カルパシー氏（元Tesla AI責任者、元OpenAI所属）が、現在のAIエージェントはAGIには程遠く、AGIの実現にはまだ10年はかかるとの見解を述べました。これらの著名な研究者たちの意見は、AIコミュニティに大きな影響を与えています。

数学的能力に関するOpenAIへの指摘

2025年10月には、ノーベル賞受賞者でありGoogle DeepMindのトップであるデミス・ハサビス氏が、OpenAIのセバスチャン・ブベック氏による数学的能力に関する過度な主張を疑問視しました。研究者であるユーチェン・ジン氏はこの指摘を引用し、OpenAIの主張は「当惑すべき」ものであるとコメントしています。

考察：LLMの限界と今後のAI研究の方向性

ここ数ヶ月の出来事は、LLMがAI研究の万能薬ではないことを明確に示しました。LLMは特定のタスクにおいて有用なツールであることは間違いありませんが、現在のパラダイムのままでは、AGIの実現は現実的ではありません。AI研究は、LLMの能力拡大だけでなく、より根本的な知能の仕組みや、分布シフトのような長年の課題に対する解決策を模索する必要があります。

AGIへの道筋は再考されるべき

LLMがAIの進歩を牽引するという見方は、限定的な成功はあったものの、AGIという究極の目標達成には至らないことが明らかになってきました。今後は、記号的推論、因果関係の理解、常識的知識の獲得など、LLMが苦手とする領域に焦点を当てた研究がさらに重要になるでしょう。これらの要素を統合することで、より人間のような汎用的な知能の実現に近づける可能性があります。

「LLM中心主義」からの脱却の必要性

LLMの成功は、AI研究における「ニューラルネットワーク万能主義」を再燃させましたが、その限界が露呈した今、研究コミュニティはより多様なアプローチを再評価すべきです。幼少期からの学習、身体性を通じた知識獲得、社会的な相互作用による学習など、人間がどのように知能を獲得していくのかという視点を取り入れた研究が、新たなブレークスルーをもたらすかもしれません。

未来への展望：より堅実なAI開発へ

現在のAIブームは、過度な期待によって煽られた側面もあります。しかし、今回のLLMの限界の露呈は、より現実的で、堅実なAI開発へと舵を切る良い機会となるでしょう。長期的には、AGIの実現にはまだ時間がかかるという認識を共有しつつ、LLMを効果的に活用し、他のAI技術と組み合わせることで、実社会に貢献するAIシステムを構築していくことが重要です。