AIパイロットの95%が失敗する理由：SingularityNETのAGIへの道

Artificial Superintelligence AllianceがビッグテックよりもAGIに先着する方法

Janet Adamsは、SingularityNETのCOOであり、Artificial Superintelligence Alliance（ASI）の創設メンバーです。UAEで開催されたGlobal AI Showで印象的なプレゼンテーションを行いました。彼女のメッセージは明確です：世界が大規模言語モデルに夢中になっている間、AGI（そして企業ROI）への本当の道はニューロシンボリックAIを通じて開かれるということです。バンキングテクノロジーとAI規制のバックグラウンドを持つAdamsは、彼女が「勝者総取りのレース」と呼ぶ汎用人工知能への道に対して、実務家としての視点をもたらしています。

AGIの所有権が重要な理由： "If that technology is owned by a very few privileged big tech companies or government powers, it will be the most intelligent, the most powerful technology ever invented. It will have the ability to be a winner takes all race."（もしその技術がごく一部の特権的なビッグテック企業や政府権力に所有されれば、それは史上最も知的で、最も強力な技術となり、勝者総取りのレースになる可能性があります。）SingularityNETの答えは、分散型でオープンソースの開発—OpenAI、Google、Microsoftのクローズドなアプローチへの直接的な挑戦です。

企業AIの不都合な真実： "MIT recently did a very vast report on implementation of AI in industry. They concluded that 90% of companies are saying they have implemented some form of AI in their company. But 95% of the generative AI pilots show no measurable ROI."（MITは最近、産業におけるAI導入について非常に大規模なレポートを発表しました。90%の企業が何らかの形でAIを導入したと言っています。しかし、生成AIパイロットの95%は測定可能なROIを示していません。）Adamsはこれを実際に目の当たりにしてきました：熱意を持って立ち上げられたAIチームが、結果が出ないと閉鎖されていく様子を。

LLMがハイステークス領域で失敗する理由： "In anything which is high stakes—finance, education, healthcare, aviation, manufacturing, oil and gas—the industries in which you can't afford to make a mistake cannot effectively deploy LLMs for any serious processing."（金融、教育、医療、航空、製造、石油・ガスなど、ミスが許されないハイステークスな領域では、LLMを本格的な処理に効果的に展開することはできません。）ハルシネーション問題は修正すべきバグではありません。それはニューラルネットワークの動作原理に根本的なものです。

ニューロシンボリックAIの優位性： "Neurosymbolic AI—they can reason and they can explain themselves in a way that regulators can approve, in a way that executives can understand that they are fulfilling their fiduciary duty towards their customers."（ニューロシンボリックAIは推論でき、規制当局が承認できる形で、経営者が顧客に対する受託者責任を果たしていると理解できる形で、自らを説明できます。）これが重要な差別化要因です：ブラックボックスの予測ではなく、規制要件を満たす説明可能性です。

AI開発のペース： "AI is increasing in power at 10x a year right now. That means in three years it's going to be a thousand times smarter than today. We as humanity, our brains, we can't even get our heads around what this could mean."（AIは現在、年間10倍のペースで能力を増しています。つまり3年後には今日の1000倍賢くなります。私たち人類の脳では、これが何を意味するのか想像することさえできません。）SingularityNETは、AGIが1〜3年以内に到来すると信じており、それが全員に恩恵をもたらすための分散型インフラストラクチャを構築しています。

Web4とAIエージェント： "Web 4 is the web of AI. It's where we will have AI intelligent agents interacting with each other to do much of the work that humans currently do. They're taking that basic programmable researchy stuff that we all do in our day jobs, and it's moving on to the web."（Web 4はAIのウェブです。AIの知的エージェントが互いにやり取りし、現在人間が行っている仕事の多くを行う場所です。私たちが日常業務で行っている基本的でプログラム可能な調査作業などが、ウェブ上に移行していきます。）ASI Allianceのエージェント層（Fetch.aiを通じて）は、まさにこのマルチエージェントの未来のために設計されています。

Janet Adamsが語る企業AIとAGIに関する5つの重要ポイント

• ROIには抜本的な再構想が必要、付け足しではダメ - 成果を上げている企業は「AIファースト」で取り組み、「どこにチャットボットを置けるか」ではなく、AIの世界でビジネス全体を再構想している
• ニューロシンボリックが純粋なニューラルに勝る - ナレッジグラフはデータベースよりも豊かな意味情報を保持し、ニューロシンボリックAIは少ない計算リソースで説明可能な出力を生成する
• ASI Chainは10万TPSを目指す - AI最適化されたブロックチェーンがVisaの取引速度に匹敵し、金融決済規模でAIエージェント間のリアルタイムメッセージングを可能にする
• 分散化が勝者総取りを防ぐ - ASI Alliance（SingularityNET、Fetch.ai、Kudos）は、いかなる単一組織もAGIを制御できないようにコミュニティガバナンスを採用
• OpenCog HyperonがマルチAI連携を実現 - 彼らのフレームワークは、異なるAIタイプ（進化的、論理的、ニューラル）が相互作用し、学習し、AGIに向けて共に進化することを可能にする

AI エージェントを導入する組織にとっての意味

Adamsの主張は、現在のAIハイプに反するものです：LLMだけでは、ミスがコストにつながる領域では企業価値を提供できません。今後の道は、今日のAI能力と、推論し、説明し、規制の精査に合格できるニューロシンボリック手法を組み合わせることです。SingularityNETのAGIタイムラインを信じるかどうかにかかわらず、生成AIパイロットの95%が失敗しているという彼女の指摘は注目に値します。AIで成功している組織は、既存のプロセスにチャットボットを振りかけているのではなく、彼女が「Web4」時代と呼ぶ中で、人間と機械がどのように協働するかを根本的に再考しています。