近日、シリコンバレーで開催されたAGI Houseイベントにて、グーグル創設者セルゲイ・ブリン氏が2年ぶりに公の場に登場し、AI競争の現状と同社の戦略方針について語った。ブリン氏は現在のコデックス（コード）重視の潮流について「コード開発への参入は遅かった。この点は否定しない」と自認しつつ、コード能力がAIの自己改良サイクルを加速させる中核役割を強調した。強固なコード生成能力は、AI自身が学習用スクリプトを記述し次世代モデルの訓練データを生成する「ツールを用いたツールの構築」を可能にし、性能向上の正のフィードバックループを駆動すると指摘した。 AGIの定義については、自己向上が可能となる段階とする見解と人類が遂行可能な全てのタスクをこなせる段階とする見解の2つに言及。ブリン氏は後者の定義を支持する立場を明確にし、これに基づきグーグルの技術戦略は言語処理から物理世界の理解へ重心を移行しつつあると説明した。既存のトランスフォーマー基盤は言語データに偏重する傾向があるため、映像フレーム予測による物理法則の自然発現を期待し、GeminiやOmni、世界モデル専門のGenie 3、およびGemini Roboticsへの投資を強化している。これらは最終的にAGIを凌駕するASIの実現を目指した基盤整備である。 一方で、同戦略には重大な理論的・技術的課題が存在する。予測精度の向上が必ずしも因果関係の理解に直結するわけではないとする懸念や、AI生成データを連続的に学習させることによるモデル収縮のリスクが指摘されている。ブリン氏の質疑応答では不確実性を示す表現が頻出し、業界全体がまだ確固たる理論的支柱に恵まれていない現状を浮き彫りにした。今後は自己改良ループの健全性維持と、予測から理解への転換検証が、次世代AI開発の成否を左右する最重要指標となるだろう。