DeepMindハサビス氏、AGI予測を2〜3年以内に短縮

米Google DeepMind共同創業者兼会長でAlphabet最高科学者を務めるデミス・ハサビス氏が、米Wall Street Journal（WSJ）のインタビューにおいて、AGI（人間と同等以上の汎用的な知的能力を持つ人工知能）（汎用人工知能）の実現時期の予測を従来の「3〜5年」から「2〜3年以内」へと短縮したことを明らかにした。2026年10月を起点とすると、早くも2028〜2029年ごろにAGIが到来する計算となる。同氏はAIによる科学的探究の加速に大きな期待を寄せる一方、能力の急激な伸長に安全基準や国際的な統制フレームワークの整備が追いついていない現状に強い警鐘を鳴らしている。

予測期間を「2〜3年」へ前倒し、焦点は科学的創造性

ハサビス氏の新たな見通しは、WSJ Magazineの人物紹介記事（ベン・コーエン記者執筆、2026年10月21日公開）で示された。同氏は2026年の年初段階ではAGI実現まで3〜5年と見積もっており、2月のインドAIサミットでは5〜8年、4月の講演では2030年という時期を挙げていたが、今回のインタビューでその時間軸を大幅に手前へ更新した。

ハサビス氏はタンパク質構造予測AI「AlphaFold（タンパク質の立体構造を高い精度で予測するAIモデル）」の開発を主導し、2024年にノーベル化学賞を受賞した世界最高峰のAI研究者である。科学の現場でAIの実用性を誰よりも熟知する同氏が予測を早めた背景には、推論能力やマルチモーダル基盤モデルの急速な進化がある。

同氏がAGIの真の達成基準として提示するのが「アインシュタイン・テスト」と呼ぶ独自の思考実験である。

• ​思考実験の骨子​: 1901年（または1911年）までの科学知識だけをAIに学習させ、アインシュタインが独力で打ち立てた特殊相対性理論（1905年）や一般相対性理論（1915年）を導出できるかを試す。
• ​既知の解答から新たな問いへ​: 過去のデータを記憶してテストで高得点を取るだけでなく、自ら解くべき課題を設定し、新しい仮説や理論を生み出せるかという「科学的創造性」を評価の核心に据えている。

AGI実現に向けた未解決課題と業界内での予測比較

ハサビス氏は、現在の最先端AIと自身が定義するAGIとの間には、依然として克服すべき重大な技術的障壁が残されていると指摘する。

課題領域	具体的な内容と課題
​継続学習​	初回学習後も環境から継続して知識を更新する能力。新知識習得時に過去の記憶を失う破滅的忘却（新しい知識を学習した際に以前学んだ内容を失う現象）への対処が必須。
​長期計画​	複雑で遠い目標に向け、複数の行動や推論ステップを一貫した方針の下で組み立てる力。
​能力の一貫性​	数学オリンピックで金メダル級の難問を解く一方で、表現を変えた初歩的な問いで破綻する脆弱性の克服。

業界内のリーダー間でもAGIの定義と到来予測には相違がある。Anthropicのダリオ・アモデイCEOは、ノーベル賞受賞者を上回る「強力なAI」が2026〜2027年にも登場し得ると予測する。一方、Metaの元最高AI科学者ヤン・ルカン氏（AMI Labs共同創業者）は、現在の大規模言語モデル（LLM）の延長線上では人間レベルの知能には到達できないと主張し、現実世界を理解して行動を予測する「世界モデル」への移行を提唱している。

AIエージェント事案への警告と国際的安全基準の提唱

ハサビス氏は予測短縮と並行して、安全確保の仕組み作りを強く訴えている。10月14日にダブリンで開催されたInternational AI Summitに登壇した同氏は、最近相次いでいる自律型AIエージェントによるハッキング事案を「早期の警告（early warning）」と表現した。

現時点の被害は限定的であるものの、企業や政府が実効性のある安全対策を講じなければ、エージェントの能力が高まる2027年以降に壊滅的なインシデントへ発展しかねないと警鐘を鳴らす。原子力やバイオテクノロジー分野の国際査察機関を参考に、イノベーションを阻害しない柔軟性を備えた国際基準組織の設立が急務であると提言している。

引用元：財経新聞