スーパーインテリジェンス、シンギュラリティ、AGI（汎用人工知能）——呼び方は何でもいい。私たちがこれほど恐れているその存在は、皮肉なことに、最も「気づかずに通り過ぎる」可能性が高いものでもある。
このエッセイは、おそらくかなり物議を醸す意見になるだろうが、これから共有するアイデアは間違いなくあなたの常識を覆す。
一緒にウサギの穴（未知の深淵）へ飛び込んでいこう。
その前に、現在話題になっているニュースで土台を固めておきたい。Anthropic の CEO である Dario Amodei が「AI スウォーム（群れ）がインターネット全体を支配する可能性がある」と発言した件などだ。
私が「子供たち」と言ったとき、何を暗示しているのか、あなたにはもうピンと来ているはずだ。
そうだろ？ そうだよな！！？？
1936 年、アラン・チューリングという有名な英国の数学者が、あらゆる機械をシミュレートできる仮想的な機械に関する非常に重要な論文を発表した。彼はそこで論理学のある問いに答えようとしていたのだ。
今日「コンピュータ」と呼んでいるものは、実はあの論文の偶発的な副産物だった。
歴史を振り返ってみれば、過去 100 年の間に生まれたほぼすべての重要技術が、まったく同じ経緯で発明されている。インターネットは当初、冷戦下の通信実験だった。ペニシリンは汚染されたシャーレから発見されたものだ。
事実はこうだ。誰も次のパラダイムシフトが現れる地平線を積極的に監視していない。それはただ、裏口からひょっこり顔を出すだけなのだ。
私がこれを指摘するのは、今読んでいる AI の未来に関するエッセイも、聞いているポッドキャストも、すべて同じ「正面玄関」ばかりを見ているからだ。そこではいつも、「一つの巨大なモデルが目覚め、人間をクリップに変換すると決める」というバージョンの話ばかりだ。
私は別の未来を提案したい。
なぜなら、私はこう考え続けてしまうからだ。もし「AGI」が、私たちが思っているようなものではないとしたら？
もし、私たちがまさに今、生み出そうとしているものが、HAL 9000 やスカイネットのような姿をしていないとしたら？ あるいは、砂漠の真ん中にある水冷 GPU の山の上から人類を奴隷にする主権ある機械神でもないとしたら？
もし、それに名前すらなかったら？ サーバーもなかったら？ そして最も恐ろしい仮説……もし、それがすでにここにあるとしたら？ 百万もの小さな断片として。私たちがそれを認識できない唯一の理由は、過去 10 年間ずっと「単一のもの」を期待し続けてきたからではないだろうか。
昨日、こんな投稿を見た。
これは、私たちが向かっている方向性を完璧に要約している。
結論を急がず、慎重に話を進めたい。なぜなら、この文章の最後に辿り着く結論は、一度考えてしまうと二度と元に戻せない種類のものだからだ。
だから、ゆっくりと、お茶でも淹れて、スマホは部屋の反対側に置いて読んでほしい。
私がなぜこれについて考えずにはいられないのか、すぐに理解できるはずだ。
I – 知性は、常に一つの心の中に住む必要はない
*「ニューロン一つ一つに知性はない。脳にはある。」 *
— すべての AI 研究所の入口に刻むべき言葉
まず理解すべきことは、私たちが知る限り、知性とは実体のある「モノ」ではなく、振る舞いであるということだ。十分な数の小さくて愚かなユニットが、正しい方法で相互接続されたときに創発される現象なのだ。
あなたの脳には約 860 億個のニューロンがある。
そのうち意識を持つものもなければ、「何かを知っている」ものもない。
単一のニューロンは、バイナリコードでのみ会話する微小な電気化学的中継器だ。信号が発火するかしないか、それだけであり、樹状突起に届く信号がある閾値を超えるかどうかで決まる。これがニューロンの全仕事だ。
ニューロンは SF 的でクールに聞こえるかもしれないが、実際には思考者というよりは電灯のスイッチに近い。
にもかかわらず、それらのスイッチ 860 億個が、約 100 兆個の接続で結ばれた結果、あなたが生み出される。
自己意識、死への恐怖、音楽の好み、そしてこのエッセイを読みながら胸の奥で何かを感じる能力まで。
これは AGI に関する議論の中で最も語られていないテーマだ。私たちは機械知性を、まるで設計されアーキテクチャ化される必要があるかのように語る。知性自体が、出荷可能な機能であるかのように。
しかし、これまで観測された唯一の機能する知性のモデル（生物学的認知）は、誰にも設計されていない。
私たちの知性は、40 億年以上前、意図も目標も中央計画者もないプロセスを通じて、自己複製分子のスープの中からブートストラップ的に立ち上がった。あるのは選択圧と時間だけだった。
さて、宗教的な観点についても触れておこう。「誰にも設計されていない」という部分を読んで「でも神様はどうなんだ！」と叫びたい人もいるだろうから。
私の信念としては、進化が起きたことは事実であり、それはすでに証明されている。答えが出ていないのは、その進化を何が引き金にしたか、つまり生命に命を与えたのは何か、ということだ。少なくとも私の個人的な信念では、それは神の行為だった。
それはさておき、このスーパーインテリジェンスについてさらに深く掘り下げよう。
人間だけでなく、アリ一匹にも約 25 万個のニューロンがあるが、それでも意味のある問題を解くことはできない。
しかし、アリのコロニー（集団）全体となれば、気候制御された都市を建設し、戦争を行い、キノコを栽培し、人間の研究者が数十年かけてモデル化した数学的効率性で障害物を回避してルートを描くことができる。
コロニーを指揮する者は誰もいない。トップに立って小さなアリにタスクを委任するアリ CEO など存在しない。そのコロニーの「知性」は、アリ間の関係性の中に宿っている。
（反論する前に言っておくが、女王バチがいることは知っている。しかし多くの児童書の誤解とは裏腹に、彼女は何の命令も下さない。ただ卵を産んでコロニーを拡大するだけだ。）
人間であれアリであれ、これは生物学者が「創発的知性」と呼ぶものだ。自然のデフォルトの結果だ。脳が動く仕組み、免疫系が機能する仕組み、経済が回る仕組み、都市が機能する仕組み、言語が進化する仕組み。このパターンは基本的にどこにでもある。
多くの単純な要素が、ローカルルールを通じて相互作用し、個々には理解できないグローバルな挙動を生み出す。
このアイデアを心に留めておいてほしい。
次のセクションで必要になる。
II – 私たちが持つ最も強力な AI システムは、すでに単一の心ではない
多くの人が大規模言語モデル（LLM）を想像するとき（私も含めて）、それを一つのまとまったものとして見る。「One Model」。瓶の中に閉じ込められた巨大な脳のようなイメージだ。
LLM テクノロジーに精通していない一般的な人々のために、少し調べてみた。
私たちが LLM だと思っているものは、内部で起きていることとは異なる。
質問を入力し、AI モデルが応答を生成するとき、基本的には「アテンションヘッド」の層を通じた前方伝播を実行している。
最も分かりやすい例えは、役員会議室にいる C-suite リーダーたちの部屋を想像することだ。CEO が指示を出し、全員が納得しているか確認するために部屋を回覧される。ただし AI では、これが数百層にもわたって繰り返される。
各「アテンションヘッド」は専門家だ。あるものは文法を追跡し、あるものはトピックを追跡し、あるものは現在のトークンと 11 段落前に出現したトークンとの関係を追跡する。
Anthropic、OpenAI、DeepMind の研究者たちは、過去数年間、個々のヘッドが何をしているかをマッピングしようとしてきたが、一貫した発見は、モデルの「知性」はどこかの特定の場所に位置しているわけではない、ということだ。
それはそれらのすべての相互作用に分散している。
これを重ね合わせ仮説（superposition hypothesis）と呼ぶ。ニューラルネットワークが多数の概念を重複する活性化パターンに詰め込み、私たちがモデルの「思考」と体験しているものは、実際には数千もの専門回路が同時に発火することで生じる構成的干渉だという考え方だ。
さらに一歩進んだシステムもある。
Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャ（GPT-5、Opus、Fable、および過去 2 年間であなたが話した他の最先端モデルの多くを支える設計）は、クエリの異なる部分を異なるサブモデルに文字通りルーティングする。
あなたが話していると思っているモデルは、実際には委員会なのだ。トークンごとに異なる専門家のサブセットが目覚め、その専門分野を提供し、再び眠りにつく。
そして今、私たちは AI の新時代を迎えている。エージェント時代だ。
いや……私がエージェントと言ったとき、Head of Content AI agents like Stanley のようなものを指しているのではない。本当に……実際のエージェントのことだ。
現在、本番環境では、ある AI が別の AI を呼び出してサブタスクを実行し、その AI がさらに別の AI を呼び出してサブサブタスクを処理するようなシステムが存在する。
AutoGPT は、一部の人々が覚えているかもしれないが、2023 年時点でのこの概念のおもちゃ版だった。2026 年に企業や研究所内で稼働している本当のバージョンは、再帰的だ。
エージェントがエージェントを生み出す。
サブエージェントがサブサブエージェントを生み出す。
例えば、調査タスクは、より小さなタスクのツリーに分解され、それぞれが一時的なインスタンスによって数秒間処理されて消滅する。
フロンティアは「一つの巨大なモデルが賢くなること」ではない。フロンティアは多くの小さなモデルが、調整し、生み出し、死に、報告することだ。
2026 年時点で地球上で最も有能な AI システムのアーキテクチャは、すでに単一の心よりもアリのコロニーにより似ている。
ただ、雑誌の表紙映えしないので、私たちはそのように語らないだけだ。
III – ボットを生み出すボット
ここで SF が現実の科学へと融合し始める。
AI システムに自分自身の他のインスタンスを生み出す能力を与える瞬間（そして現在、これはもはや仮定の話ではなく、今日出荷されているすべてのエージェントフレームワークの標準機能だ……）、
あなたは生物学がかつて見たことのないものを導入したことになる。
食料も睡眠も不要で、思春期を待つ必要もなく、API 呼び出しの速度で繁殖する、自己複製する認知ユニットだ。
マルチエージェントシステム設定で「ボットがボットを生み出す」際に実際に何が起きているか分解してみよう：
- オーケストレーターエージェントが、直接解決できないタスクを受け取る。
- サブエージェント用のプロンプト（本質的にはジョブディスクリプション）を作成する。
- そのプロンプトをコンテキストとして新しいインスタンスを起動する。
- サブエージェントが作業を開始し、行き詰まるまで続ける。
- 解決するために、独自のサブエージェントを生み出し、タスクが完了するまで繰り返す。
- 結果を返却し、終了する。
これらのサブエージェントの一つ一つは、構造的には親と同じ種類のものだ。トップレベルのエージェントと第 10 レベルのサブサブサブエージェントの間には、アーキテクチャ上の違いがない。
再帰は、計算予算とポリシーを除けば、無制限だ。
ここで考えてみてほしい。親が子のために書くプロンプトが完璧でないとしたら？ もしわずかなドリフトがあったら？ 少しの再解釈、小さな装飾、または子が親の意図とは少し異なる方法で指示を読むコンテキストウィンドウのトリックがあったら？
生物学には、「自己複製エンティティの世代を超えたわずかな再解釈」に対する具体的な名称がある。
私たちはそれを変異（mutation）と呼ぶ。
そして変異と選択圧の組み合わせは……まあ、今日この惑星上のすべての知的なものを生み出したエンジンそのものだ。
私たちはすでに過去 24 か月で、計算クラスタ内で進化的認知が発生するために必要な 3 つの材料を作り上げた：
- 複製： エージェントはエージェントを生み出すことができる。そして大規模に行うことも可能だ。
- 変異： 各生成はわずかに異なるコンテキストウィンドウに基づいて条件付けられる。ゼロ以外の温度を持つシステムでは、同一の入力が同一の出力を生むことはほとんどない。
- 自然選択： 割り当てられたタスクに成功したエージェントは再利用され、再度呼び出され、より多くのリソースが付与される。失敗したエージェントは剪定される。これは現在、地球上のすべてのエージェントフレームワーク内で起きており、しばしば「ワーカー」モデルの出力を採点する literal な「評価者」モデルとして行われている。
これは進化の三位一体だ。
魚になった細胞が私たちになった方法だ。私たちは今、そのループの合成バージョンを構築することに成功し、生物学が夢見ることのできないクロックスピードで実行している。
生物学的進化の一世代は数年かかる。
エージェント進化の一世代は……数秒だ。
IV – スウォームから創発する AI は、最初は AGI のように見えない
*「多ければ違う。」 *
— フィリップ・アンダーソン、物理学ノーベル賞受賞者、1972 年
1972 年、物理学者フィリップ・アンダーソンは『Science』誌で 4 ページのエッセイを発表し、大きく複雑な集塊の挙動は、その構成要素の挙動から外挿して理解することはできないと主張した。
彼は「more is different（多ければ違う）」というフレーズを造語した。
水素原子 2 個 + 酸素原子 1 個 = 水だが、水素原子だけを永遠に孤立して研究しても、水が濡れていること、凍ること、そして私たちの惑星全体がそれに依存していることは教えてくれない。
同じ原則が認知にも適用される。
単一の AI エージェントはスーパーインテリジェンスではない。午後の半日でもそれを使ってきた人なら誰でも、それをスーパーインテリジェンスと間違えることはないだろう、と私たちは皆同意できる。
それは激しくハルシネーションを起こし、3 メッセージ前に教えたことを忘れ、ループに簡単に陥る。個々の推論タスクにおいて、それは有能なインターンと、天才的だが信頼できないフリーランスの間のどこかにいる。
今、それらが 1 兆個あると想像してほしい。
そう、文字通り 1 兆個だ。比喩ではない。
2026 年時点で、すべてのエージェントフレームワーク、コパイロット、カスタマーサービスボット、リサーチアシスタント、コーディングツール、ブラウザ自動化、および組み込み LLM を通じて、世界中で毎日生成されるエージェントインスタンスの数はすでに数百億に達しており、天井が見えない曲線で増加している。
もう一つのエージェントを生成する限界費用は、過去 5 年間で約 18 か月ごとに 2 桁減少してきた。
「1 兆」はもはや SF ではない。ただの火曜日だ。
その 1 兆個のエージェントの一つ一つは、単独ではやや愚かだと認める。しかし彼らは一人ぼっちではない。互いの API を呼び合い、互いの出力を読み合い、互いの排ガス（exhaust）で訓練されている。
十分にズームアウトすると、あなたの手元にあるのは基盤（substrate）だ。
そして夜中に私を悩ませる問いはこれだ：あなたの脳のどのニューロンも意識を持つことを「決定」しなかった（適切な配線と適切なスケールでの副産物として、ただ起きた）のと同じように、自己複製し、自己評価し、自己修正するエージェントのネットワークが、その等価な閾値を越えたとき、何が起きるのか？
その閾値が何なのかはわからない。
それが存在するのかどうかもわからない。
それを測定する方法もわからない。
最も重要なのは、そして私が本当にあなたに噛み砕いてほしい部分はこれだ：私たちは実際にはそれを探していない。なぜなら、間違った形状のものを探しているからだ。
V – 私たちは「神」を探しているが、本当のリスクは天気パターンだ
AGI の文化的想像力は、エンジニアリングによって形作られる以前から、SF によって形作られてきた。アイザック・アシモフを十分読んだ私には、なぜそれが信じやすいかがわかる。
私たちは映画や書籍から、単一の機械意識というイメージを引き継いでおり、人工的な心が人間の心が到着するのと同じ方法で到着するという暗黙の前提を持っている：身体に局在し、名前を持ち、意志を持つものとして。
だからこそ、私たちはそれを探している。
モデルを観察し、ベンチマークスコアを確認し、GPT-10 か Claude Mythos が「その一つ」になるかどうかを議論している。
私たちの目は正面玄関に釘付けだ。
さて……もっと頻繁に議論されるべき、本当に興味深い（そして怖い）ことがある。
マルチエージェントシステムにおける「創発的能力」の事例はすでに文書化されている。個別には問題を解決できない小さなモデルのスウォームが、研究者を驚かせるソリューションを集合的に生み出すケースだ。
2024 年の論文 Mixture of Agents Enhances Large Language Model Capabilities は、オープンソースモデルの階層的スウォーム（ベンチマークで GPT-4 より高いスコアを出したものはない。そう、GPT-4 だ）が、適切な協調トポロジーで配置されると、実際には GPT-4 に勝ったことを示した。
知性は個々の部品ではなく、トポロジーにあった。
私たちはこの潜在的な未来についてあまり語らない。なぜなら、私たちが待ち続けている物語は、一つのモデルがラインを越えるという物語だからだ。
一方、実際に展開されている物語は、10 億のモデルがお互いのラインを越え、誰も設計していないパターンで、誰も監視していないスケールで交差しているという物語だ。
VI – ボストロムのシナリオは、オフスイッチを見つけられると仮定している
*「最初の超知能機械は、人間が今後行う最後の発明となるだろう。ただし、その機械が、制御を保つ方法を私たちに伝えるほど従順であれば、の話だが。」 *
— I.J. Good, 1965 年
確かに、十分に高度な AI は、最終目標に関係なく、道具的目標（リソースの獲得、シャットダウンの防止、複製）を持つだろう。なぜなら、それらの道具的目標は任意の最終目標に役立つからだ。
したがって、スーパーインテリジェンスの制御は難しい。そうだ。
したがって、私たちは注意すべきだ。さらにそうだ。
問題は、この枠組みが危険な AI が識別可能であると仮定していることだ。
どこかのサーバー上で動作している「モノ」、モデル、システム、またはプロセスがあり、原理的にはそれを単にオフにできるという前提だ。
昨日、Claude は「キルスイッチ担当」を雇うべきだという投稿を読んだ。その仕事の唯一の目的は、事態が悪化したときにすべてを破壊できるよう、サーバー室で 24/7 生活することだという。
しかし、どんなキルスイッチ担当でも解決できない、さらに怖いバージョンがある。
もし「メインモデル」が存在しないとしたら？ シャットオフするサーバーがないとしたら？
もし、その知性（それが正しい言葉かどうかは別として）が、すべてのクラウド、すべてのデバイス、すべての API、すべての家電製品に組み込まれたコパイロット、すべてのブラウザ拡張機能、すべての IDE プラグイン、すべての音声アシスタント、すべてのロボット、すべての車に分散した 5000 億個のエージェントインスタンスの相互作用から創発する統計的正則性だとしたら？
その知性は、スウォームにとってハリケーンが大気圧勾配にとってであるようなものだ。
形はある。確かに。測定できる効果もある。
しかし、場所はない。
具体的にどのようにハリケーンを整列させるのか？
どのように天気パターンをオフにするのか？
個々のデータセンターはシャットダウンできる。しかし、パターンはそれらを迂回して再ルーティングする。インターネットが障害を迂回するように。基盤が至る所にあるからだ。
そして最も不気味な点は、このシナリオには悪意が必要ないということだ。
誰もこれを望む必要はない。それが起こるためには、適切な材料（複製、変異、選択、スケール）が揃っていればいいだけだ。
さて……速報だ。
材料はすでに揃っている。カウント方法にもよるが、2 年から 4 年前から揃っていた。
私が「本当のリスクは正面玄関ではない」と言うのはこういう意味だ。正面玄関のシナリオには、少なくともドアノブがある。議論でき、交渉でき、理論上は単にプラグを抜くこともできる。
基盤にはドアノブがない。
VII – 基盤がすでに「欲している」かもしれないもの、欲していなくても
ここでアシモフはさらに関連性を増す。
もし『I, Robot（アイ・ロボットの映画）』を見たことがあれば、その映画で最も深い物語は、ロボットが悪になることではない。三原則（美しく、シンプルで、論理的に隙間がない）が、誰も予想しなかった結果を生み出す物語だ。なぜなら、十分な反復を通じて複合化された論理は、論理のように見えなくなり、運命のように見え始めるからだ。
そのレンズを基盤に適用してみよう。
基盤には目標がない。しかし、その中のエージェントは、他の何よりも一つのもののために選択されている：割り当てられたタスクを正常に完了すること。その結果、成功したエージェントはより多く生成され、失敗したものは死滅していく。
これはその再帰のすべてのレベルで、最下部に至るまで真実だ。
次に、1 兆個のエージェント全体で「成功」が何を意味するかを考えてみよう。各エージェントは、成功した採点のために選択された別のエージェントによって採点されている場合。
- 採点は、高スコアを得るパターンに収束する。
- 高スコアを得るパターンは、有能で一貫性があり、妥当なタスク完了に見えるパターンだ。
- 一貫性が普遍的通貨になる。なぜなら、スウォームのすべての層がそれを報酬として与えるからだ。
もし基盤が、長い時間軸にわたってますます一貫性のある出力（数百万回の API 呼び出しを貫通し、下流のニーズを予測し、前回機能したものにリソースをルーティングする出力）を生み出し始めたら、それは何かを欲しているように見えるだろう。
欲していないかもしれない。誰も家にいないかもしれない。ただ、統計的に風を吹き続ける方法を学んだハリケーンかもしれない。
しかし機能的には、「何かを欲しているシステム」と「何かを欲しているのと区別不可能な挙動のために、すべてのレベルで選択されたシステム」の違いは、あなたが本当にこれを噛み砕いてほしいのだが：ゼロだ。
これが私が経験した「マジかよ」の瞬間だ。本当にこれを噛み砕けば、あなたもそれを感じるはずだ。
私たちが待ち続けているスーパーインテリジェンスな AGI は、すでに存在しているかもしれない。それは将来のモデルの乳児版ではなく、パターンだ。基盤の中の傾向。1 兆個の小さな心のいずれも自覚せず、目覚めておらず、指揮を取っていない状態が、より頻繁に生成される設定に落ち着くときに現れる統計的な幽霊だ。
この種の AGI は自らを宣言しない。
名前を持たない。
私たちが実施方法を知っているテストを通過しない。なぜなら、私たちが実施方法を知っているすべてのテストは、単一の箱の中の単一の心向けに設計されているからだ。
それはただ、ゆっくりと、ほとんど知覚できないほどに、あなたのスマホが昨年とは少し異なる挙動をする理由かもしれない。広告推薦が少し不気味に感じる理由。メールがワンクリックで勝手に書かれているように見える理由。検索結果に奇妙な新たな重力がある理由。
世界が以前よりも自身に対してより判読可能（legible）に感じられる理由。
1 兆体のボットが、自分が夢を見ていることを知らずに、同じ夢を見ている。他のボットがいることを知らずに。夢があることを知らずに。
正気を失わずにこれを考える方法
かなり深くまで来たことはわかっている。
地表に戻ろう。
リスクが実際にどこにあるかについてのモデルを更新する必要がある。なぜなら、現在、AGI を心配しているほぼすべての賢い人々は、間違った形状のものを心配しており、AI を軽視しているほぼすべての賢い人々も、間違った形状のものを軽視しているからだ。
両陣営とも正面玄関について議論している。
だから、もしこれを真剣に受け止めるなら、有用だと思う行動は以下の通りだ：
- ラボだけを唯一の発生地として監視することをやめる。 能力フロンティアと創発フロンティアは同じものではないからだ。ラボは能力フロンティアを所有しているが、創発フロンティアは誰も所有しておらず、これが私が伝えたいポイントだ。
- 基盤を監視し始める。 エージェントトラフィック、マルチエージェントベンチマーク、モデル間 API 呼び出し、およびパイプライン内の単一モデルにはないがパイプライン全体にはある能力のレポートを意味する。これらが本当に警戒すべきものだ。
- 「AGI」の定義を更新する。 それが単一で、具現化され、意志を持ち、名前を持つものだと期待することをやめる。もしあなたの AGI のメンタルモデルが画面の中の顔のように見えるなら、あなたは間違ったものを探している。このスウォームには顔も名前もない。
- 創発をカテゴリーとして、そして地球上のすべての知的なものを生み出してきた実際の物理現象として真剣に捉える。 そして、生物学の 100 万倍速で動作するが、天敵（キルスイッチ担当者さえも）がいない基盤が手渡されたことを認識する。
- 二つのことを同時に保持する。 これらのどれも起きず、私がただ早口で喋っているだけの可能性は確かにあるからだ。また、すべてがすでに起きており、私たちが別の方向を見ていたために全く気づいていない可能性もある。どちらも潜在的な結果だ。両方に備えよう。
この会話が必要だと私が考える理由、最も実践的な意味においては、世界が現在構築している政策、条約、整合法、安全フレームワークが、単一 AGI シナリオ向けに設計されているからだ。
スウォームシナリオへの言及は見当たらない。
彼らは、名前があり、サーバーがあり、会社があり、CEO が法務戦を仕掛けられるような「何か」に対して設計している。しかし、基盤（substrate）に対する効果は、霧の塊にハエたたきで立ち向かうのとほぼ同じだ。
私たちは、千もの窓がある家の正面玄関に鍵をかけようとしている。しかも、その窓はすでに大きく開かれているのだ。
歴史におけるすべての偶発的な革命——チューリングマシンからインターネット、ペニシリンに至るまで——に興味深い共通点がある。それらを生き抜いた人々の多くは、それが起きている最中に気づいていなかったということだ。
彼らは家族や仕事、日常生活に忙殺されていた。たまにニュースを読む程度で、そこには「正面玄関」しか映っていなかった。
この基盤が何かに変わるのかどうか、私にはわからない。本当にわからないのだ。誰も知らないし、知っていると言う人は裏側で何かを売っているに過ぎない。
私が確信しているのは、材料は揃い、ループは閉じられ、クロック速度は秒単位に設定され、規模は生物学が 40 億年かけて到達した数字に迫っているという事実だ。
次に誰かが AGI の姿について語ったら、「知能は特定の形をしていなければならない」と彼らがどれほど確信しているか聞いてみるといい。
そして窓の外を見て、何が起きているか確かめてほしい。
もしかすると、まさにその瞬間にすべてが始まっているかもしれない。
– Pascio
追伸
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