要旨（Abstract）

本論文は、人工知能（Artificial Intelligence, AI）の理論的起源から現代の大規模言語モデル（LLM）、さらに将来的な汎用人工知能（Artificial General Intelligence, AGI）に至るまでを、技術・思想・経済・社会制度の観点から統合的に分析することを目的とする。
従来のAI研究は、アルゴリズム、計算資源、データの進化を個別に論じる傾向が強かったが、本研究では**「AIとは何か」「なぜ今、社会変革を引き起こしているのか」**を、歴史的連続性と構造変化の両面から明らかにする。

特に、Transformer以降の生成AIがもたらした「知的労働の汎用化」、およびAI安全性（Alignment）・ガバナンスの問題を重点的に論じる。最終的に、AIを単なる技術ではなく、人類史的転換点における制度・経済・認知の再編装置として位置付ける理論枠組みを提示する。

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1. 序論（Introduction）

人工知能は、長らく研究室の中の概念であった。しかし2020年代に入り、生成AI、とりわけ大規模言語モデル（LLM）の実用化により、AIは社会インフラの一部として急速に普及している。
この現象は、単なる技術進歩では説明できない。

本研究の中心的問いは以下である。

1. なぜAIは何度も「ブームと冬の時代」を繰り返してきたのか

2. なぜ現在のAIは、過去と質的に異なるインパクトを持つのか

3. AGIは技術的に・社会的に成立しうるのか

本論文は、これらの問いに対し、断片的ではなく統合的な理論構築を試みる。

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2. AIの哲学的・理論的起源

2.1 知能の形式化という思想

AI研究の根源には、「人間の知能は形式化可能か」という哲学的問題が存在する。
アリストテレスの三段論法、デカルトの合理主義、ライプニッツの計算論的思考は、いずれも「思考＝操作可能な対象」という前提を含んでいた。

20世紀に入り、アラン・チューリングは「計算可能性理論」を通じて、知能を抽象機械として定義した。この時点で、知能は神秘的存在から、工学的対象へと変質した。

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2.2 チューリングテストと機能主義

チューリングテストは、「内的意識」ではなく「外的振る舞い」によって知能を定義する。
この機能主義的立場は、現代AI研究の暗黙の前提であり、LLM評価の基盤でもある。

重要なのは、**AIは“考えているか”ではなく“考えているように振る舞えるか”**が問われている点である。

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3. AI研究史の構造分析

3.1 シンボリックAI（記号主義）

1950〜70年代のAIは、論理・ルール・記号操作を中心とする「トップダウン型知能」であった。
これは人間の「説明可能な思考」を忠実に模倣しようとしたが、現実世界の曖昧性・例外性に対応できなかった。

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3.2 機械学習への転換

1980年代後半から、AIはルール記述からデータ駆動型学習へと転換する。
ここでの本質的変化は、「知識の記述主体」が人間からデータへ移った点である。

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3.3 ディープラーニングと表現学習

ディープラーニングは、特徴量設計を人間から奪い、モデル自身に委ねた。
この「表現学習」の思想は、知能の獲得過程をブラックボックス化する一方で、性能を飛躍的に向上させた。

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4. 大規模言語モデル（LLM）の理論構造

4.1 Transformerアーキテクチャ

Transformerは、再帰構造を排し、注意機構（Attention）によって文脈依存性を並列処理可能にした。
この設計は、スケール則（Scaling Laws）と極めて相性が良い。

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4.2 言語モデルは「世界モデル」か

LLMは次トークン予測モデルであるが、その内部には、

• 世界の統計的構造

• 因果の近似

• 社会的文脈

が埋め込まれる。
これは、言語が人類の世界理解を圧縮した媒体であるためである。

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4.3 創発（Emergence）の問題

モデル規模が閾値を超えると、推論・計画・抽象化といった能力が突如出現する。
これは未解決の理論課題であり、AGI議論の核心に位置する。

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5. AGI（汎用人工知能）の定義と可能性

5.1 AGIの定義問題

AGIには統一的定義が存在しないが、本研究では以下を採用する。

多様な環境・課題において、人間と同等以上の適応的知的行動を示す人工システム

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5.2 技術的到達可能性

AGI実現には以下が必要とされる。

• マルチモーダル統合

• 長期記憶と自己モデル

• 目的生成・価値関数の内在化

現行LLMは、その前段階に到達しつつあると評価できる。

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6. AI安全性（Alignment）とガバナンス

6.1 アラインメント問題

AIの目的関数が人類の価値と乖離する問題は、単なる倫理ではなく制御工学の課題である。

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6.2 RLHFとConstitutional AI

人間のフィードバックによる調整は有効だがスケールしない。
Anthropicが提唱するConstitutional AIは、規範を明示的にモデルへ埋め込む試みである。

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6.3 ガバナンスの限界

国家・企業・研究機関の利害が衝突する中、単一主体による制御は不可能である。
そのため、多層的・国際的枠組みが必要となる。

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7. 経済・労働への影響

7.1 知的労働の自動化

生成AIは、ブルーカラーではなくホワイトカラーを先に代替する。
これは産業革命と逆の順序である。

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7.2 AIは雇用を奪うか

歴史的に、技術は雇用を「破壊」ではなく「再構成」してきた。
問題は速度と再教育である。

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8. AIは人類にとって何か

AIは「道具」でも「主体」でもなく、
人類の認知を外在化した存在である。

それは、

• 記憶の外部化（文字）

• 計算の外部化（コンピュータ）

に続く、知能そのものの外部化である。

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9. 結論（Conclusion）

本研究は、AIを単一技術としてではなく、人類史的転換装置として捉える理論的枠組みを提示した。
AGIの実現は不可避ではないが、方向性としては既に始まっている。

重要なのは、「作れるか」ではなく、
**「どのような社会構造の中で使われるか」**である。

AIの未来は、技術者ではなく、社会全体の選択によって決定される。

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参考文献（抜粋）

• Turing, A. (1950). Computing Machinery and Intelligence

• Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach

• Vaswani et al. (2017). Attention Is All You Need

• Bostrom, N. Superintelligence

• Sutton, R. The Bitter Lesson

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