大手ハイテク企業が巨額の研究資金と注目をLLMの開発と拡張に注ぎ込む中、テクノロジー業界では根本的な疑問が浮上しています。LLMは、私たちを真のAGIから遠ざけているのではないか？

#Consensus2025のパネルディスカッション「Web3はAI競争に負けているのか？」で、当社のCEOである@bengoertzel博士は、サウジアラビアとUAEからの米国AIインフラへの最近の数十億ドル規模の投資を含め、多くの主要なAI企業や政府系ファンドにおける投資戦略を推進する従来の知恵に異議を唱えました。

「私は、深層学習のパイオニアであり、FacebookのAI責任者であるYan LeCunの言葉を引用します。AGIへのハイウェイにおいて、LLMはオフランプである、と彼は言いました」とGoertzel博士は述べ、Web3のアプローチが中央集権的なAI開発に遅れをとっているという前提を否定しました。「オフランプから降りてしまったら、時速1,000マイルで走ろうが、相手が時速300マイルで走ろうが、目的地への正しいハイウェイを走っている方が重要です。」

Ben Fielding（Gensyn創業者）、Jesus Rodriguez（IntoTheBlock CEO）、Clara Tsao（Filecoin Foundation創設役員）、Jeff Wilser（The People's AI Podcast創業者兼ホスト）が参加したこのパネルディスカッションでは、業界の専門家が分散型AIの未来をどのように見ているかについて、明確な意見の相違が明らかになりました。他のパネリストがWeb3の現在の才能、データセット、インフラストラクチャにおける不利な点を指摘する一方で、Goertzel博士はより深い問題に取り組みました。LLMの漸進的な改善は、人間レベルのAGIを達成するための実行可能なアプローチではないということです。

しかし、「TransformerニューラルネットのスケールアップがAGIへの鍵であるならば、米国と中国の政府、そしてその傘下にある大手ハイテク企業が競争に勝つのは当然です」とGoertzel博士は認め、これらの企業が莫大な資本を投入していることを指摘しました。

SingularityNETにおける当社のAGIの研究開発努力は、異なる道を示唆しています。「私自身の研究直感では、LLMは人間レベルのAGI、ましてやSuperintelligenceの中心的なハブには適していませんが、AGIのハイブリッドアーキテクチャにおける強力な要素にはなり得ます」とGoertzel博士は説明しました。

当社のチームは、OpenCog Hyperonを開発しています。これは、Goertzel博士が説明するように、「LLMよりも洗練された認知アーキテクチャ内でのAGIへのハイブリッド、深層ニューラルネット、象徴的推論、進化的学習アプローチ」です。この認知レベルのアプローチは、主流のAI開発とは根本的に異なる方向性を示しています。

Goertzel博士は、数年前には突飛に思われたであろう予測で締めくくりましたが、今ではAGIが人類全体の手中にあり、単一の所有者やコントローラーが存在しない分散型アプローチに対する私たちの高まる自信を反映しています。「@ASI_Alliance内で、私たちは分散型インフラストラクチャ上で、今後1～3年以内に最初のAGIを立ち上げ、大手ハイテク企業は追いつくことになるでしょう。」