Davos 2026: The Great 人工汎用知能（AGI） Divide — Amodei’s 「クローズドループ」 vs. LeCun’s ワールドモデル

Davos, Switzerland — ダボスの雪に覆われた峰々は長年にわたり世界で最も重要な経済議論の舞台であり続けてきたが、World Economic Forum 2026では、Congress Centre 内の温度は外の氷点下の空気よりもはるかに高かった。人工知能産業にとって決定的な瞬間に、業界で最も著名な三者――DeepMind の Demis Hassabis、Anthropic の Dario Amodei、Meta の Yann LeCun――が、人工汎用知能（AGI）の未来に関して根本的に異なるロードマップを提示し、AI 研究の最高レベルでイデオロギー的かつ技術的な亀裂が深まっていることを浮き彫りにした。

参加者の間で俗に「The Day After AGI」と呼ばれたセッションは、過去数年の理論的な美辞麗句を超えて展開した。代わりに、それはスケーリング則によって差し迫った必然性があると信じる者たちと、現支配的アーキテクチャである大規模言語モデル（LLMs）が真の知性への道における根本的な行き止まりであると主張する者たちとの間の鮮烈な対立をさらけ出した。

加速論者の主張：Amodei と「クローズドループ」

Anthropic の CEO、Dario Amodei は最も攻撃的なタイムラインで議論を開始し、人間主導のソフトウェア工学の時代が終わりに近づいていると実質的に宣言した。AI の安全性と操作性の最前線にいる彼の会社は、「クローズドループ」による AI 自己進化がすでに作動し始めていると示唆して多くを驚かせた。

「我々はもはや人間が手作業でモデルのアーキテクチャを反復する理論的枠組みの中で運用しているわけではない」と Amodei は満席の講堂で述べた。「我々はモデルが自らコードを書く段階に入っている。率直に言って、Anthropic のエンジニアにはもうコードを書かないと公言する者もいる；彼らはコードを書くモデルを監督している。ループを閉じれば――AI がより良い AI を作る場所――タイムラインは劇的に短縮される。」

Amodei は、Anthropic の定義する人工汎用知能（AGI）――ほとんどの関連タスクでノーベル賞受賞者を上回る能力を持つシステム――が早ければ 2027 年または 2028 年に到来しうると予測した。彼の議論は、物理的制約（チップ製造やエネルギーインフラなど）は残る一方で、アルゴリズム設計という知的なボトルネックが解消されつつあるという観察に基づいている。

Amodei の予測が示す社会経済的影響は重苦しかった。彼は、特にデータ分析やコーディングにおける入門レベルのホワイトカラー業務の最大 50％ が今後 12～24 か月で代替される可能性があるという警告を改めて強調した。「ジュニア職の代替は将来のリスクではない；それはシリコンバレーで我々が今日目にしている運用上の現実だ」と彼は述べ、立法サイクルよりも速く進行する労働市場ショックに対応するよう政策立案者に促した。

科学的リアリスト：Hassabis の物理世界とデジタルの隔たり

Google DeepMind の CEO、Sir Demis Hassabis は反対のナラティブを提示した。楽観的ではあるが、知性の定義に関して重要な注意点を付した。Hassabis はコーディングや数学という「デジタル領域」での急速な進展を認めつつも、科学的発見の「物理領域」への跳躍は依然として大きな障壁であり、大規模言語モデル単独では克服できないと主張した。

「公理的に規則が定まっている数学の問題を解くことと、規則が乱雑で不完全で物理的な生物学における新たな仮説を考案することには深い違いがある」と Hassabis は述べた。彼はより保守的なタイムラインを維持し、人工汎用知能が達成される確率を 5～10 年内で 50％ と見積もり――到来は Amodei の 2027 年よりも 2030 年に近いとした。

Hassabis は DeepMind の戦略が「Science First」型の AI に焦点を当てていると強調した。彼は AlphaFold の後継モデルが単にタンパク質構造をモデリングするだけでなく、創薬につながる複雑な生物学的相互作用をモデル化し始めている最近のブレークスルーを指摘した。しかし彼は、言語能力と科学的創造性を混同することに警鐘を鳴らした。「そもそも問題を発想すること――それが汎用知能の火花だ。答えを実行することに関しては輝きを見せる機械は存在するが、新しい科学的パラダイムを構築できる機械はまだ見ていない。」

Hassabis にとって、人工汎用知能への道は大規模言語モデルの推論能力を、シミュレーションと探索に根ざしたシステムと統合することを必要とする――次のトークン予測を超えて、実際の物理空間での計画と問題解決へと進むハイブリッドアプローチだ。

懐疑論者の挑戦：LeCun のオート回帰モデルに対する戦い

Amodei が加速を代表し、Hassabis が舵取りをするなら、Meta のチーフ AI サイエンティストである Yann LeCun は過度な期待の列車にブレーキをかける立場を取った。LeCun は産業界の大規模言語モデルへの依存に対し辛辣な批判を行い、「大規模言語モデルは人工汎用知能には至らない」とする自身の論争的な立場を改めて述べた。

LeCun の主張はデータ効率と世界モデルに集中している。彼は人間の学習と機械の訓練の比較分析を提示し、より多くのテキストデータ＝より多くの知性という考えを打ち砕いた。「四歳の子供はおそらく視覚データを 16,000 時間ほど見ており、我々の最大のモデルよりも物理や因果性、物体の不変性をよく理解している」と LeCun は述べた。「それと比較して、人間の読書材料に相当する 40 万年分が与えられた大規模言語モデルは、現実へのグラウンディングがないために基本的事実を幻覚することがある。」

LeCun は自らの「共同埋め込み予測アーキテクチャ（Joint Embedding Predictive Architecture、JEPA）」を必要な代替策として主張した。彼は、AI が人間レベルに到達するためには、自己回帰的なテキスト生成（次の単語を予測すること）から離れ、抽象表現で世界の状態を予測できる「ワールドモデル（World Models）」へと移行する必要があると論じた。

「テキストは高帯域な世界の低帯域の投影だ」と LeCun は断言した。「テキストを主に訓練信号として用いている我々は、象の影を見て象を再構築しようとしているにすぎない。文の次のトークンを予測することだけで、物理世界で計画したり推論したりする機械を構築することはできない。それは数学的に不可能だ。」

指導者たちの視点の比較分析

ダボスでの分裂の規模を理解するためには、これら三者が行っている具体的な予測と技術的賭けを検討することが不可欠だ。以下の表は彼らの相反する立場をまとめたものだ。

Table: The Davos 2026 AI Leadership Divide

経済的および産業的な影響

ダボスでの議論は学術的な不一致をはるかに超えている；それは現在どのように何兆ドルもの資本が配分されているかを決定するからだ。もし Amodei が正しければ、世界経済は「ソフトウェア・シンギュラリティ」まで数か月という状況にあり、知性のコストはほぼゼロに近づき、即時のベーシックインカム（Universal Basic Income、UBI）議論や抜本的な企業再編を必要とするだろう。Anthropic のエンタープライズ導入への注力は、彼らがこの即時の破壊的能力に全てを賭けていることを示唆している。

逆に、LeCun が正しければ、パラメータのスケーリング＝知性のスケーリングという仮定に支えられた現在の AI バブルは破裂するリスクがある。LLM の訓練のために数十億ドルを GPU クラスタに投じている企業は収穫逓減を経験し、Meta が探求しているような根本的に異なるアーキテクチャへのピボットを余儀なくされるかもしれない。これは、OpenAI や Anthropic のモノリシックなモデルスケーリングに対して、オープンソースコミュニティのより断片的で実験的なアプローチを正当化することになるだろう。

Hassabis は、ダボスのエリートにとって最も受け入れやすい中道を提示する：AI が人間の認知を完全に置き換える前に、エネルギー（核融合）や生物学（寿命）において「ポスト・スカシティ（post-scarcity）」的な突破を解放する着実でハイステークスな進化だ。彼のビジョンは Google の AI を基盤としたインフラ統合と一致しており、将来は AI が単なるホワイトカラー労働の代替ではなく、科学的豊穣のための道具となる可能性を示唆している。

結論：分裂したコンセンサス

代表団が Congress Centre を後にするころ、かつて AI コミュニティを結束させていた「スケールこそ全てだ」というコンセンサスは明らかに亀裂が入っているように見えた。Davos 2026 の議論は、目的地（人工汎用知能）は共有されているものの、乗り物と地図は激しく争われていることを浮き彫りにした。

Creati.ai の読者にとって取り得る教訓は明確だ：次の 12 か月が試金石となる。もし Anthropic のモデルが自律的に優れたソフトウェアを書き始めれば、Amodei のタイムラインは正当化されるだろう。もし進展が停滞し幻覚が持続するなら、LeCun の新たなアーキテクチャへの訴えはより大きくなる。我々はもはや AI の未来が書かれるのを待っているのではない；それがリアルタイムで議論されるのを見守っており、世界経済の運命がその天秤にかかっている。