2025年12月16日｜AGI構築に限界？トークン予測モデルの問題

結論です。LLM(大規模言語モデル)のトークン予測(次の語を当てる仕組み)は、AGI(汎用人工知能)には向かないとヤン・ルカン氏は指摘します。なぜなら、トークン予測はデータに基づく統計処理であって、真の思考や理解を伴わないからです。

たとえば、ChatGPTやGPT-4のような生成AI(文章や画像を自動作成するAI)は、会話の文脈をつなげることは得意です。しかし、概念を発見したり、自ら目標を設定して行動計画を立てたりはできません。つまり、トークン予測だけに頼るAIでは、人間同様の推論や創造には限界があります。

Contents

要点まとめ
新情報の詳細
実生活・ビジネスへの影響
よくある質問
参考リンク

要点まとめ

健太

博士、トークン予測モデルだけじゃAGIになれないって、どういうこと？

博士

いい質問だね健太。トークン予測は次に来る言葉を当てるだけで、考えるわけじゃないんだ。だから本当の意味で「考えるAI」にはまだ遠いんだよ。

・LLMのトークン予測は膨大なデータから確率を計算するだけ
・真の理解や抽象的推論が実現できない
・AGIには思考・学習の枠組みが別途必要

新情報の詳細

健太

トークン予測ってどうやって仕組みを学ぶの？

博士

トークン予測は大量のテキストを読み込んで、次に来る単語を確率で選ぶ方法だよ。まるで言葉合わせのゲームみたいなんだ。

ヤン・ルカン氏がトークン予測モデルの限界を公に指摘
生成AI研究で思考プロセスの代替が必要と提言
次世代AIは予測だけでなく「行動」と「目的」を持つ枠組みを目指す

実生活・ビジネスへの影響

健太

僕たちの仕事にも影響ある？

博士

短期的には文章生成や自動応答で助かるけど、長い目で見るとAIの活用方法が変わるかもしれないね。

トークン予測型の生成AIはすでに記事作成やカスタマーサポートで広く使われています。たとえば、チャットボットが顧客対応を自動化し効率化する一方で、将来的にはより高度な推論力や行動計画を持つAIが求められます。ビジネスでは、AIを単なる文章・画像生成ツールとしてではなく、戦略的パートナーとして活用する時代が近づいています。