Google DeepMind CEO デミス・ハサビスが語る、AIの「次の壁」とAGIへのカウントダウン

ダボス会議の静かな熱気の中、一つの確信に満ちた声が響きました。Google DeepMindのCEO、デミス・ハサビス氏。彼は今、私たちが歴史的な転換点に立っていることを誰よりも明確に理解しています。

ちょうど1年前、テック業界には「大規模言語モデル（LLM）は限界に達したのではないか」という懐疑論が漂っていました。しかし、ハサビス氏は「内部ではそのような疑問を抱いたことさえなかった」と一蹴します。事実、この1年でAIは既存のアーキテクチャからさらなる「伸び代（ヘッドルーム）」を引き出し、私たちの想像を超える進化を遂げました。

では、AIは次にどこへ向かうのか？ 私たちの未来を決定づけるハサビス氏の洞察から、以下の4つの本質的な問いを解き明かします。

• なぜ「情報」はエネルギーや物質よりも宇宙の根源的な単位なのか？

• スマートフォン時代の終焉：なぜ「AIメガネ」が次の覇権を握るのか？

• AGI（汎用人工知能）到達まで、あと何枚の「壁」が残されているのか？

• 物理的インテリジェンス：AIが「現実世界」を理解し始めた意味とは？

1. AGIの真の定義：アインシュタインの思考を再現できるか

現在、「AGI」という言葉はマーケティング用語として安易に消費されています。しかし、ハサビス氏は厳格な科学的視点を崩しません。彼にとってAGIとは、単なる計算能力の向上ではなく、人類がこれまでに到達した「知性の最高到達点」を再現できる存在を指します。

「解く」ことから「生み出す」ことへの飛躍

ハサビス氏は、既存の数式を解くだけのAIは真の知性ではないと断じます。「既存の数学の解法を見つけることと、新しい理論の根幹となる『予想（Conjecture）』を打ち立てることは全く別次元の創造性です」と彼は指摘します。アインシュタインが一般相対性理論を構想し、ピカソが全く新しい芸術ジャンルを切り拓いたような、非連続なブレイクスルーを自律的に行えるようになって初めて、真のAGIと呼べるのです。

彼は、このレベルの知性に到達するまでのタイムラインを「あと5年から10年の間」と予測しています。

2. LLMの限界——「金魚の脳（Goldfish Brain）」からの脱却

現在のLLMには、ハサビス氏が「金魚の脳」と呼ぶ決定的な弱点があります。セッションを閉じると、その間に得た知見をすべて忘れてしまう「継続的学習（Continual Learning）」の欠如です。

脳のように「意味」を選択する

AGIへの扉を開く鍵は、単なるデータのスケーリングではなく、以下の3つの技術的特異点にあります。

• 情報の取捨選択： 脳がすべての情報を保存するのではなく、重要な意味を持つ情報だけを選別してモデルを永続的に変化させる仕組み。

• 壊滅的忘却の克服： 新しい知識を学ぶ際に、古い知識を上書きして消してしまわない高度なメモリシステム。

• 長期的な推論と計画： 単なる次の単語の予測ではなく、「4年かけて学位を取る」といった人間の長期的な目標達成に匹敵する、高度な推論能力。

3. AIメガネは、スマホに代わる「キラーアプリ」になる

ハサビス氏は、AIアシスタントにとってスマートフォンというフォームファクターは通過点に過ぎないと考えています。

Google Glassの失敗から得た教訓

かつてのGoogle Glassは登場が早すぎました。デバイスは重く、何より「なぜそれが必要か」というキラーアプリが欠けていたのです。しかし今、Gemini 3や軽量モデルのNano、そして画像生成のBananaといった強力な基盤が揃いました。

• 最強のパートナーシップ： Googleは現在、Warby Parker、Samsung、そしてGentle Monsterといった企業と提携し、日常に溶け込む次世代のスマートグラスを開発しています。

• ユニバーサル・デジタルアシスタント： 料理中のハンズフリー操作から、視覚障がい者の歩行支援まで、AIメガネは私たちの視覚と聴覚を拡張する「究極のインターフェース」となります。

4. 世界モデル（World Models）と物理的インテリジェンス

動画生成モデル「Veo」は、単なる映像制作ツールではありません。それはAIが現実世界の物理法則を学習するための「世界モデル」の構築ステップです。

「想像」してから「動く」ロボティクス

ハサビス氏は、動画を通じてAIが「直感的な物理学（液体がどう動き、物体がどう衝突するか）」を理解することの重要性を強調します。この知性は、そのままロボティクスへと応用されます。 物理的な世界モデルを持つロボットは、現実で行動を起こす前に、頭の中で無数の「軌道（トラジェクタリ）」をシミュレーション（想像）し、最適な行動を選択できるようになります。これこそが、AIが獲得しつつある「物理的インテリジェンス」の本質なのです。

5. 宇宙の基本単位は「情報」であるという哲学

ハサビス氏の思考の深淵には、「宇宙の根源はエネルギーや物質ではなく、情報である」という独創的な科学哲学があります。

情報のトポロジーをナビゲートする

生物学の難問を解いた「AlphaFold」の成功は、複雑な生命現象を「情報のトポロジー（位相）」として捉えた結果です。彼は、AIを「情報のランドスケープを自在に移動するためのナビゲーター」と位置づけています。

数兆通りの組み合わせの中から、安定したタンパク質や室温超伝導体を見つけ出す作業は、かつては「巨大な干し草の山から一本の針を探す」ような絶望的なタスクでした。しかし、AIがその広大な情報の風景をマッピングすることで、不可能な発見が「時間の問題」へと変わるのです。

結論：人間の適応能力と、残された問い

AIがチェスや囲碁で人間を超えたとき、人間は絶望する代わりに、AIを最高のトレーニングパートナーとして受け入れ、人類史上最高レベルのプレイを実現しました。ハサビス氏は、知識労働においても、人間はAIという究極のツールを使いこなし、さらなる高みへと進化すると楽観しています。

しかし、彼は同時に、産業革命の10倍以上のインパクトで訪れるこの変革期において、私たちは新しい哲学を必要としていると訴えます。AIがあらゆる知的作業を代行し、科学的発見さえも加速させる世界。そこで問われるのは、経済的な効率ではなく、私たちの「人生の目的や意味（Purpose and Meaning）」です。

最後に、あなたに問いかけます。 AIがすべての「答え」を提示してくれる世界で、あなたは何に情熱を燃やし、どこに「あなただけの意味」を見出しますか？

解説動画：

参考資料：

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