それでは改めて、AGIとは何かを整理しておこう。

この言葉をいつ誰がつくったのかについてはいくつか説があり、決着がついていない。ベン・ゲルツェルという、その名も「AGI協会（AGI Society）」という団体を率いるコンピューター科学者のブログによれば、1997年に発表された「ナノテクノロジーと国際安全保障（Nanotechnology and International Security）」という論文に登場しているのが確認できるそうだ。この論文は既に削除されてしまっているが、その一部を引用した記事によれば、AGIは次のように定義されている。

「高度な汎用人工知能（advanced artificial general intelligence）」とは、複雑さとスピードにおいて人間の脳に匹敵するか、それを凌駕し、一般的な知識を獲得し、操作し、推論することができ、人間の知能が必要とされる産業や軍事活動のあらゆる局面で基本的に使用可能なAIシステムを意味する。そのようなシステムは人間の脳をモデルにしてもよいが、必ずしもそうである必要はなく、「意識」を持つ必要も、その応用に厳密には関係のない能力を持つ必要もない。重要なのは、そのようなシステムが、鉱山や工場の整理・運営から、航空機の操縦、情報データの分析、戦闘の計画まで、さまざまな作業において人間の脳の代わりに使用できることである。

ただしこの論文は、あくまで「AGIという言葉の使用が（現時点で）確認できる最も古い資料」というだけで、それ以前にもこの表現を使った人物がいる可能性があるとゲルツェルは指摘している。

一方でゲルツェルは、「AGIという言葉を世界中に広めた責任は確かに私にある」と前述のブログの中で述べている。彼は2002年頃に「人間と同等、あるいはそれ以上の能力を持つ強力なAI」に関する本を編集しており、その仮タイトルを「Real AI（真のAI）」としていたが、不安を感じた彼は友人たちにメールでより良い案を求めた。するとシェーン・レッグというAI研究者が「Artificial General Intelligence」という表現を思いつき、彼はそれを採用。2005年にシュプリンガー社からArtificial General Intelligenceという書籍が出版され、これがAGIを世に知らしめることに貢献したというわけである。

いずれにせよ、この言葉は21世紀に入ってからよく使われるようになった言葉で、広く合意された定義があるわけではない。それでも一定の定義を整備しようという試みが行われており、例えばOpenAIのお家騒動に先立つこと数週間前の11月4日、Google傘下のAI企業で、囲碁AI「AlphaGo」などいくつかの著名なAIを開発したことで知られるDeepMind（現在はGoogleのAI研究組織と統合され「Google DeepMind」という企業になっているが、本稿ではDeepMindと表記する）が、AGIの定義と分類法を提案する新たな論文を発表している。

「AGIのレベル」と題されたこの論文ではまず、既に提言されている主な定義を分析し、AGIの定義に必要だと考えられる6つの原則を抽出。その上でAGIへと至るステップを、AIの能力の深さ（性能）と広さ（汎用性）という2つの次元に基づいて、5つの段階に分けている。

まず定義を行う上での原則は次の6つに整理されている。

1.AIがタスクを達成するメカニズムではなく能力自体に注目する
2.汎用性（処理できるタスクの幅広さ）と性能（これらのタスクをどの程度実行できるか）の両方に基づいて評価する
3.認知的タスク（学習や問題解決など基本的な思考プロセス）とメタ認知タスク（自分の認知プロセスに対する認識と制御）を重視する
4.潜在的能力に基づいて定義する
5.「エコロジカルバリディティ（Ecological Validity、研究やテストの結果が実際の世界での状況や環境にどの程度適用可能であるかを示す概念）」を重視する
6.単一の終着点ではなくAGIへの道筋に焦点を当てる
そしてこの原則に基づいて整理されたのが、次の「AGIの5つのレベル」だ。

これを見れば分かるように、DeepMindの定義ではそもそも、AlphaGoのように特定のタスクを遂行するように特化したAIは「AGI」とは見なされていない。もちろんそうしたAIも素晴らしい技術であり、また特化したタスクや分野限定とはいえ、その中で人間を上回ることができる。

事実、AlphaGoは人間の囲碁チャンピオンを打ち破るほどの実力を備えており、またその後開発されたAlphaZeroは、チェスや囲碁、将棋などにおいて、人間を上回るパフォーマンスを見せた。しかしこれらはいずれも、囲碁という特定のゲーム、あるいは「ボードゲーム」という特定の分野にしか対応しておらず、例えばAlphaZeroに絵を描かせることはできない。こうした特化型のAIは、近年AGIとの対比で「ANI（Artificial Narrow Intelligence、特化型人工知能）」と呼ばれるようになっており、DeepMindの定義でも明確に区別されているわけだ。

一方のAGIは、特化型システムであるANIとは異なり、文字通り汎用的な能力を持っている。面白いのは、ChatGPTなどのテキスト生成AI（その名の通り人間とチャット＝お喋りするボットのため、「対話型AI」と呼ばれることもある）を、初歩的なAGIに区分している点だ。確かにChatGPTは、文章を書かせるだけでなく、プログラムのコードを書かせたり、写真をアップロードしてその内容を解析させることもできるようになっている。もちろん自動車を運転させることはできないが、それでも従来のAIと比べれば、はるかに多くのタスクを実行させられるといえる。その意味で、簡単なAGIは、既に私たちの生活の中に登場していると考えられるわけだ。

もうひとつ、DeepMindの定義で特徴的なのは、「そのAIが人間と同じ思考プロセスを再現しているかどうか」をAGIか否かの判断基準にしていない点だ。これは「ナノテクノロジーと国際安全保障」論文の定義とも同じであり、とにかく汎用的に使え、人間の能力を上回っていればよいという考え方となる。この点については研究者の間でもさまざまな意見があるようだが、少なくともそれを使うユーザーの立場からすれば、思考プロセスまで人間と同じかどうかはさほど差はないだろう（人間より優れている、という結果は同じなのだから）。