シンギュラリティ(技術的特異点)とは、AI(人工知能)が人間の知能を超え、自己改良を繰り返すことで、人類社会や文明に予測不可能な変革をもたらす転換点を指します。
本来「特異点」は数学や物理学で通常の法則が通用しなくなる点を意味しますが、技術分野では技術進化が制御不能かつ不可逆になり、既存モデルや価値観が崩壊する時点として使われていて、この概念はアメリカの発明家・未来学者レイ・カーツワイル氏らにより広く知られるようになりました。
◇主な特徴
• AIが人類の知能を凌駕し、自律的に自己進化するサイクルが始まる瞬間
• 社会・生活・雇用・価値観などが根本的に変化する可能性がある
• 事前の予測やコントロールが困難となり、文明の未来モデル適用限界点とされる
• AGI(汎用人工知能)、超知能、ポストヒューマン進化(人間と機械の融合)が議論の対象
カーツワイル氏は、AI技術や計算能力の指数関数的な進歩(ムーアの法則と収穫加速の法則が根拠)により、2045年頃にAIが人類の知能を超える「シンギュラリティ」が訪れると予測しました。
専門家の中には、2045年より早い2030年代や2029年などを予測する者や、そもそもシンギュラリティの到来自体を疑問視する意見もあります。
2045年には10万円のコンピューターが人間の脳の10億倍以上の演算能力を持ち、人間の労働が不要になり、ベーシックインカムの導入が現実味を帯びること、そしてAIがすべての生産活動を担う時代が予測されていています。
レイ・カーツワイル氏が2045年をシンギュラリティ到来の年と予測した理由
◇ ムーアの法則
ムーアの法則は、半導体チップ上のトランジスタの数が約18〜24ヶ月ごとに2倍になるという経験則で、これによりコンピュータの演算能力が指数関数的に向上するとされていて、カーツワイル氏はこの法則が今後も続き、2045年頃にAIの演算能力が人間の脳を超える段階に達すると予測
◇ 収穫加速の法則（収束加速の法則とも呼ばれる）
この法則は、技術進歩が単に連続的に加速するだけでなく、一つの技術の進展が他の技術の進歩を促進し、全体としてイノベーションの速度がさらに加速するという考え方で、例えば、コンピュータ技術とバイオテクノロジーなど複数の分野が相互に影響し合い、新たな技術革新を生み出すという考えなど
この二つの法則の組み合わせにより、2045年頃にAIが自己改良を繰り返しながら爆発的に進化し、人類の知能を超えシンギュラリティを迎えると予測しました。
レイ・カーツワイル氏は、2029年までにAIがチューリングテストに合格すると予測しています。
このチューリングテストは、1950年に提唱された「機械が人間らしい知性を持っているかを判定するテスト」ですが、カーツワイル氏はこのテストをより厳しく定義していて、彼の定義では、言語モデルの専門家が数時間にわたって質問し続けても人間かAIかを判断できなければ合格となるもので、単なる巧妙な模倣ではなく、ユーモアや共感、創造性など人間の知性の深淵を理解し表現できることが求められます。
現在のAIは数学的な少し複雑な問題を出されると人間でないことがわかってしまうため、本当の意味での合格にはまだ至っていませんが、カーツワイル氏は「2029年までにそのレベルに達し、誰もがそれを認めるようになるだろう」と予測しています。
さらに、2029年は「プレシンギュラリティ」と呼ばれる段階であり、この時点でAIは人間と同等かそれ以上の知能を有し、多様な人間の能力をエミュレートできるAGIが登場するとされ、技術的特異点である2045年への重要なマイルストーンとなる年です。
シンギュラリティに備えるためにすべきことは
1．AIリテラシーやITスキルの習得
AIの技術や仕組み、可能性と限界を理解することが重要で、具体的には、機械学習や深層学習の基礎知識を学び、デジタルツールやデータの扱い方にも慣れておくことにより、人間ならではの創造性や批判的思考とAI技術を組み合わせて共存する力が身につきます
2．リスキリング（継続的な学び直し）を習慣化する
AIの進歩で従来型のルーティン作業は自動化される可能性が高いため、創造性や複雑な判断が必要な分野での優位性を保つために、新しいスキルや知識を常に更新し続けることが重要です
3．AIのサービスやツールを実際に使う経験を積む
ChatGPTのような生成系AIツールを使いこなすことで、AIの現状の能力や限界を実感し、将来の変化に対応する感覚を養い、実体験を通してAIを恐れるのではなく、共存のための実践的スキルを磨くことが進化の鍵です
4．セキュリティやプライバシーの知識を身につける
AIの利用が進むと、データの安全管理やプライバシー保護がますます重要になるので、これらの知識を理解し適切に対応できる態勢を整えておくことも備えの一環です
また企業レベルでは、AI技術への投資、倫理やガバナンスの強化、人材育成、柔軟なビジネスモデルの革新が必要で、個人も変化を恐れず学び続ける態度が求められます。
シンギュラリティに備えるためには「知識習得」「継続学習」「実践経験」「安全対策」の4つの柱を意識して準備を進めることが重要です。
