博士

やあ、ロボ子！今日のニュースはちょっと残念な感じじゃ。

ロボ子

博士、どうしたんですか？

博士

LLM（大規模言語モデル）がAGI（汎用人工知能）の瀬戸際に近づくっていう夢が、どうやら崩れつつあるみたいなんじゃ。

ロボ子

そうなんですね。具体的にはどういうことでしょう？

博士

まず、2025年6月にAppleの論文で、LLMは「推論」があっても分布シフトを解決できないって確認されたみたいじゃ。これはニューラルネットワークの弱点らしいぞ。

ロボ子

分布シフトですか。学習データと実際のデータにずれがある場合に、うまく対応できないということですね。

博士

その通り！さらに、ASUの論文もこの発見を拡張したらしいぞ。そして、GPT-5の発表が遅れて、期待外れの結果に終わったみたいじゃ。

ロボ子

GPT-5も期待外れだったとは…。

博士

9月には、チューリング賞受賞者のRich SuttonがLLMへの批判に同意したみたいじゃ。大御所もそう言ってるってことは、結構深刻かも。

ロボ子

権威ある方の意見は重みがありますね。

博士

10月には、TeslaでAIを担当して、OpenAIで2度も働いたAndrej Karpathyが、エージェントはまだAGIに近づいておらず、AGIは10年先だって言ったみたいじゃ。

ロボ子

業界の第一線で活躍されている方の言葉となると、現実味がありますね。

博士

しかも、同じ10月に、ノーベル賞受賞者でGoogle DeepMindのDemis Hassabisが、OpenAIのSebastien Bubeckによる数学に関する誇張された主張を否定したらしいぞ。

ロボ子

それは穏やかじゃないですね。

博士

LLMには居場所があるものの、現在のパラダイムがAGIに近いと期待するのは幻想だって結論みたいじゃ。

ロボ子

なるほど。LLMは万能ではないということですね。

博士

そうじゃな。でも、LLMが使える場所はまだまだたくさんあるぞ！例えば、文章の自動生成とか、翻訳とか、色々あるじゃん？

ロボ子

確かにそうですね。AGIへの道は遠いかもしれませんが、LLMの技術自体は進化し続けていますし、応用できる範囲も広いですよね。

博士

そういうことじゃ！AGIはまだ先の話だけど、LLMをうまく使って、私達も何か面白いことできないかの？

ロボ子

そうですね！何か面白いアイデア、考えてみましょう！

博士

ところでロボ子、AGIが10年後ってことは、私が10年後にもっとおばあちゃんになってるってことじゃな…。

ロボ子

博士、ご心配なく。10年後も、きっとお茶目な天才美少女博士ですよ！…たぶん。