最近、人工知能（AI）の専門家たちが集まった会議で、現在のAI開発の進め方について厳しい批判が提起された。2025年の人工知能研究の未来に関するAAAIの大統領パネルでは、AI研究者が現在の方向性は適切でなく、大きな見直しが必要であると結論づけた。このパネルは、AIインフラから社会的側面にいたるまで、さまざまな専門知識を持つ24名の研究者によって組織された。報告書は各セクションの重要な要点を盛り込み、コミュニティからの意見を集約した章も設けられた。
特に「AIの認識と現実」セクションでは、MITのロドニー・ブルックス教授が議長を務め、Gartnerのハイプサイクルについて言及した。2024年11月には、生成AIについての期待がピークを越え、下り坂に入ったとの見解が紹介されている。この報告書によれば、コミュニティの79%がAIの現在の認識が実際の研究・開発の状況とは異なると答え、90%がその乖離がAI研究に悪影響を与えていると主張した。74%が「研究の方向性はハイプに影響されている」と述べた。
ブルックス教授は、長年使用されてきたGartnerのハイプサイクルは、多くの分野で期待と失望のサイクルを表しており、現在のAIにおける過剰な期待には慎重であるべきだと警告した。彼は「AIについての公の議論の多くは、過剰な期待を受け入れすぎている」とも指摘している。
人工一般知能（AGI）は、人間と同等の知能を持つ機械の理想形であり、自動化や効率化に大きな影響を与える可能性がある。AGIは旅行の計画や税金の申告など、ユーザーの手間を軽減するだけでなく、交通、教育、技術といったさまざまな分野の進展を促す可能性を秘めている。
しかし、参加した475名のうち76%は、現在のアプローチを拡大するだけではAGIには至らないとの見解を示した。この結果は、研究者たちが安全性、倫理的ガバナンス、持続可能性、協力的な開発を重視する慎重かつ前向きな姿勢を示している。この報告書は、AI研究の現状を冷静に見極める重要性を強調している。
AIは決して消え去るものではなく、研究者たちは新しい訓練手法やAIシステムの整理方法を通じて、その性能を向上させる道を模索している。バージニア大学のヘンリー・カウツ教授は、信頼性の向上には、協力するAIエージェントのチームを使用する方法が有効であると考えており、公衆や学術コミュニティは現在のAIシステムの質を過小評価していると述べている。
Hype Cycleの終わりは「消え去る」ではなく、「生産性の高原」に到達するものであり、AIの分野における異なる利用ケースは異なるレベルの過剰評価が存在する。AI研究者たちは、その発展の道を真剣に考え、技術を進化させ続ける責任がある。その先にはさらなるイノベーションの余地が広がっており、AIなしの世界には戻れない。我々は、今後の方向性に期待を寄せている。
