サム・アルトマンのメモリ買い占め契約、生成AIデータセンターの増加でスマホやパソコンが高価になり買わせなくして生成AI企業の個人や団体、企業の新規客を手放して自らの首絞めて破滅を早めてるのどんなギャグだよ
これを養分であるchatGPTや生成AI使ってるユーザーがキレてるのも面白い https://t.co/OAgXFdI5Pk December 12, 2025

チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。
サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。
そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。
チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。
超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」 December 12, 2025

AGI（汎用人工知能）について、2025年現在の最前線の動向と、実現に向けた具体的なロードマップ、そして立ちはだかる課題をさらに深掘りします。

1. 進化の現在地：OpenAIの「5段階評価」
OpenAIは、AGIへの進展を5つのレベルで定義しています。 
•レベル1: チャットボット（会話ができるAI）
•レベル2: 推論者（人間レベルの問題解決。現在の最新モデル「o1」などが該当）
•レベル3: エージェント（2025年に実現が見込まれる段階。数日間にわたり自律的にタスクを実行可能）
•レベル4: イノベーター（新しい知識や科学的発見を行う）
•レベル5: 組織（組織全体の業務を自律的に遂行する） 
2025年は、単に指示を待つAIから、自律して計画・実行する「AIエージェント」へと飛躍する「エージェント元年」とされています。 

2. 開発競争と巨額投資
AGI開発はもはや技術論だけでなく、国家規模の経済戦略となっています。
•投資規模: 世界のAI支出は2025年に約220兆円（1.5兆ドル）に達し、2026年には約290兆円を突破する見込みです。
•開発加速: OpenAIのサム・アルトマンCEOは、早ければ2027年までにAGIが実現し、その後数千日以内にASI（人工超知能）へ至ると予測しています。 

3. 実現を阻む「三つの壁」
技術革新の一方で、AGI実現には物理的な制約が顕在化しています。
1電力とエネルギー: AIの電力需要が急増しており、安定供給が世界的な最重要課題となっています。2025年には再生可能エネルギーが石炭火力を上回る歴史的転換点を迎えましたが、依然として巨大な計算資源（コンピュート）を支えるエネルギー確保がボトルネックです。
2データの枯渇: 高品質な人間によるテキストデータの学習が限界に近づいており、AI自身が生成したデータで学習する「自己改善」や、物理世界を理解するための「動画・センサーデータ」への移行が進んでいます。
3研究者の慎重論: 驚異的な進展の一方で、AI研究者の76%が「現在のAI（大規模言語モデルなど）の延長線上にAGIはない」と考えており、アルゴリズムの根本的なブレイクスルーが必要であるとの指摘もあります。 

4. 2025年以降の社会変革
AGIに近いAIの普及により、労働の定義が変化し始めています。
•役割の変化: 人間の役割は「実行者（Doer）」から、AIが提案する戦略を判断し、方向性を決める「指揮者（Director）」へとシフトすると予測されています。
•倭国特有の課題: 倭国の生成AI個人利用率は約27%にとどまり、米中（約7〜8割）に大きく引き離されています。一方で、深刻な人手不足（2025年問題）を解消する手段として、介護や製造現場でのAI・ロボット導入が急務となっています。 December 12, 2025

地球が何周回った時〜を素でやってくる幼稚な界隈
まぁ親玉のサム・アルトマンがあんな感じだし推して知るべしといったところ https://t.co/UBJeOPx3eV December 12, 2025

サム・アルトマンの伝記読むとガチで脳汁出るな、もしかしてこれも「推し活」だったりしますか？ December 12, 2025

AGI（汎用人工知能）について、2025年現在の最前線の動向と、実現に向けた具体的なロードマップ、そして立ちはだかる課題をさらに深掘りします。

1. 進化の現在地：OpenAIの「5段階評価」
OpenAIは、AGIへの進展を5つのレベルで定義しています。 
•レベル1: チャットボット（会話ができるAI）
•レベル2: 推論者（人間レベルの問題解決。現在の最新モデル「o1」などが該当）
•レベル3: エージェント（2025年に実現が見込まれる段階。数日間にわたり自律的にタスクを実行可能）
•レベル4: イノベーター（新しい知識や科学的発見を行う）
•レベル5: 組織（組織全体の業務を自律的に遂行する） 
2025年は、単に指示を待つAIから、自律して計画・実行する「AIエージェント」へと飛躍する「エージェント元年」とされています。 

2. 開発競争と巨額投資
AGI開発はもはや技術論だけでなく、国家規模の経済戦略となっています。
•投資規模: 世界のAI支出は2025年に約220兆円（1.5兆ドル）に達し、2026年には約290兆円を突破する見込みです。
•開発加速: OpenAIのサム・アルトマンCEOは、早ければ2027年までにAGIが実現し、その後数千日以内にASI（人工超知能）へ至ると予測しています。 

3. 実現を阻む「三つの壁」
技術革新の一方で、AGI実現には物理的な制約が顕在化しています。
1電力とエネルギー: AIの電力需要が急増しており、安定供給が世界的な最重要課題となっています。2025年には再生可能エネルギーが石炭火力を上回る歴史的転換点を迎えましたが、依然として巨大な計算資源（コンピュート）を支えるエネルギー確保がボトルネックです。
2データの枯渇: 高品質な人間によるテキストデータの学習が限界に近づいており、AI自身が生成したデータで学習する「自己改善」や、物理世界を理解するための「動画・センサーデータ」への移行が進んでいます。
3研究者の慎重論: 驚異的な進展の一方で、AI研究者の76%が「現在のAI（大規模言語モデルなど）の延長線上にAGIはない」と考えており、アルゴリズムの根本的なブレイクスルーが必要であるとの指摘もあります。 

4. 2025年以降の社会変革
AGIに近いAIの普及により、労働の定義が変化し始めています。
•役割の変化: 人間の役割は「実行者（Doer）」から、AIが提案する戦略を判断し、方向性を決める「指揮者（Director）」へとシフトすると予測されています。
•倭国特有の課題: 倭国の生成AI個人利用率は約27%にとどまり、米中（約7〜8割）に大きく引き離されています。一方で、深刻な人手不足（2025年問題）を解消する手段として、介護や製造現場でのAI・ロボット導入が急務となっています。 December 12, 2025

AGI（汎用人工知能）について、2025年現在の最前線の動向と、実現に向けた具体的なロードマップ、そして立ちはだかる課題をさらに深掘りします。

1. 進化の現在地：OpenAIの「5段階評価」
OpenAIは、AGIへの進展を5つのレベルで定義しています。 
•レベル1: チャットボット（会話ができるAI）
•レベル2: 推論者（人間レベルの問題解決。現在の最新モデル「o1」などが該当）
•レベル3: エージェント（2025年に実現が見込まれる段階。数日間にわたり自律的にタスクを実行可能）
•レベル4: イノベーター（新しい知識や科学的発見を行う）
•レベル5: 組織（組織全体の業務を自律的に遂行する） 
2025年は、単に指示を待つAIから、自律して計画・実行する「AIエージェント」へと飛躍する「エージェント元年」とされています。 

2. 開発競争と巨額投資
AGI開発はもはや技術論だけでなく、国家規模の経済戦略となっています。
•投資規模: 世界のAI支出は2025年に約220兆円（1.5兆ドル）に達し、2026年には約290兆円を突破する見込みです。
•開発加速: OpenAIのサム・アルトマンCEOは、早ければ2027年までにAGIが実現し、その後数千日以内にASI（人工超知能）へ至ると予測しています。 

3. 実現を阻む「三つの壁」
技術革新の一方で、AGI実現には物理的な制約が顕在化しています。
1電力とエネルギー: AIの電力需要が急増しており、安定供給が世界的な最重要課題となっています。2025年には再生可能エネルギーが石炭火力を上回る歴史的転換点を迎えましたが、依然として巨大な計算資源（コンピュート）を支えるエネルギー確保がボトルネックです。
2データの枯渇: 高品質な人間によるテキストデータの学習が限界に近づいており、AI自身が生成したデータで学習する「自己改善」や、物理世界を理解するための「動画・センサーデータ」への移行が進んでいます。
3研究者の慎重論: 驚異的な進展の一方で、AI研究者の76%が「現在のAI（大規模言語モデルなど）の延長線上にAGIはない」と考えており、アルゴリズムの根本的なブレイクスルーが必要であるとの指摘もあります。 

4. 2025年以降の社会変革
AGIに近いAIの普及により、労働の定義が変化し始めています。
•役割の変化: 人間の役割は「実行者（Doer）」から、AIが提案する戦略を判断し、方向性を決める「指揮者（Director）」へとシフトすると予測されています。
•倭国特有の課題: 倭国の生成AI個人利用率は約27%にとどまり、米中（約7〜8割）に大きく引き離されています。一方で、深刻な人手不足（2025年問題）を解消する手段として、介護や製造現場でのAI・ロボット導入が急務となっています。 December 12, 2025