AGI

AGI（汎用人工知能）とは、人間と同等かそれ以上の幅広い知的作業を自律的にこなせる人工知能のことです。現時点では実現しておらず、研究・議論が活発に続いています。

定義と本質

AGI（Artificial General Intelligence／汎用人工知能）は、特定領域に特化した「狭いAI」と異なり、未知の課題にも柔軟に学習・推論・応用できる知能を指します ITmedia。

現状と研究動向

主要な研究機関や企業（DeepMind、OpenAI、Anthropicなど）が実現を目指しており、深層学習・強化学習・転移学習・自己改善（再帰的自己改善）など複数のアプローチが検討されていますが、実用的AGIはまだ達成されていません ウィキペディア Qiita。

AGIと生成AIの違い

生成AI（例：ChatGPT）は特定タスクで高性能を発揮するが、AGIはタスク横断的な汎用性を持つ点で本質的に異なる。生成AIの進化はAGI研究を刺激しているが、同一視は論争の的です Note LISKUL.

期待される影響と主なリスク

医療・教育・研究の革新が期待される一方、制御不能性、誤作動による被害、雇用構造の変化、倫理・ガバナンス問題といった重大リスクが指摘されています ITmedia LISKUL.

判断のためのチェックリスト（短く）

• 目的：何を自動化・改善したいか。

• 安全策：監査・説明性・停止手段の有無。

• 法規制・倫理：適用範囲と責任の所在。

2026.1.3 copilot

https://note.com/10141014/n/n51971141cc6c