第4次熱潮的現在

人工智慧學會的「人工智慧歷史畫卷」（2023年）如何劃分熱潮與寒冬

人工智慧學會用1年時間，在學會期刊的封面上把AI的歷史畫成了畫卷。時期的劃分是：第1幅＝從領域的開端到第一次熱潮（1950年代後半期—1960年代，1960年代後半期起局限顯現而轉入低潮），第2幅＝從寒冬時期到第二次熱潮，第3幅＝第二次寒冬（1992年前後—2010年前後），第4幅＝第三次熱潮前半（2010年前後—2016年，以2012年的影像辨識競賽為契機），第5幅＝第三次熱潮後半（2017年以後。「或許已經可以稱為第四次AI熱潮了」（原文「最早」讀作「もはや」））直至生成式AI熱潮，第6幅＝研究者描繪的未來。

還不清楚的事：畫卷中關於「第四次」，也只是停留在「或許可以稱為」的說法，學會並沒有作出決定。

總務省白皮書（2024年）：隨著2022年左右開始的生成式AI普及，「也有人說，現在已進入第4次AI熱潮」（譯）

日本的白皮書（總務省「資訊通訊白皮書」（譯）令和6年版）說明，AI的歷史「幾度經歷熱潮與寒冬時代的反覆」（譯）。接著寫道，「由於從2022年左右起生成式AI的迅速普及」（譯）（生成式AI是能生成文章或圖像的AI），「也有人說，現在已進入第4次AI熱潮」（譯）。它沒有下定論，只使用「也有人說」（譯）的表達。同一節中也把第3次寫成「2000年代～」（譯）「延續至今的第3次AI熱潮」（譯）。圖中（圖表Ⅰ-3-1-1），第4次的色帶從2022年開始，並寫著「未經歷寒冬就進入全球AI熱潮」（譯）。

帝國資料銀行（2026年）：第4次AI熱潮從2022年下半年開始，下一次是「能執行任務的AI」（譯）

帝國資料銀行報告（TDB Review No.46）將目前熱潮定位為「第4次AI熱潮」（譯），並劃分時期：第1次＝1950年代後半〜1960年代，第2次＝以1980年代為主，延續到1990年代初，第3次＝從2010年左右開始，第4次＝從2022年下半年開始（以大型語言模型為主的生成式AI）。它也提出「下一次AI熱潮」（譯），即以AI代理與實體AI為主的「能執行任務的AI」（譯）。

還不清楚的事：「下一次AI熱潮」（譯）（相當於第5次）會不會到來，還不知道。報告本身也寫道：『為了方便，稱為「下一次AI熱潮」』（譯）。

文部科學省白皮書（2024年）：第3次從2010年左右開始，「也有人說，現在正邁入『第4次熱潮』」（譯）

文部科學省白皮書說明，AI技術「在反覆經歷多次熱潮的同時」（譯），持續擴大研究開發的工作。它將第1次定位為1950年代後半〜1960年代，第2次為1980年代〜1990年代，第3次從2010年左右開始。接著指出，近期「因應生成式AI技術的進展等」（譯），「也有人說，現在正邁入『第4次熱潮』」（譯）。與總務省2024年版一樣，都使用了「也有人說」（譯）的寫法。刊載的圖（第1-1-1圖）出自科學技術振興機構（JST）的報告，以3條上升曲線描繪第1〜3次熱潮，後方標示「第4代AI」（譯）「值得信賴的AI」（譯），沒有寫「第4次熱潮」（譯）。

還不清楚的事：JST（科學技術振興機構）的「第4代AI」（譯），與「第4次熱潮」（譯）是不同的計數方式（技術世代的編號）。雖然都是「4」，指的事物卻不同。

總務省白皮書在2025・2026年版不再寫「第4次」（譯）（就查閱範圍而言）

2024年版白皮書寫道「也有人說已經進入第4次AI熱潮」（譯）。但在2025年版與2026年版中，整份白皮書的「熱潮」（譯）一詞只出現1次。它只記述了2006年「自從深度學習被提出以來，第3次AI熱潮到來」（譯），以及2022年生成式AI「開始真正流行」（譯），並沒有稱之為「第4次」（譯）。即使是同一個國家的白皮書，稱呼也隨年份改變。

人工智慧學會座談會（2023年）：對於現在是否為第四次熱潮的問題，有人說「沒有人授權過吧」（譯）「或許算是3.1次熱潮吧」（譯），也可能「成了不會降溫的領域」（譯）

在製作歷史畫卷的人們的座談會上，鳥海不二夫問：「看來現在還是被當作第四次AI熱潮吧？」（譯）松原仁回答：「也有老師這麼說呢」（譯），谷口忠大回答：「有點誰先說誰就贏的意思呢（笑）」（譯）。鳥海再問，是不是也沒有誰來決定，松原回答：「沒有人授權過吧」（譯）（原文authorize的意思是正式認可），並說：「不過，也覺得像是從第三次熱潮起就一直維持在高點呢」（譯）。關西大學社會學部的杉本舞說：「而且在全球範圍內，第二次AI熱潮及其後的第二次寒冬該如何看待，頗為微妙」（譯），「我認為在日本，第五代電腦計畫的影響很大」（譯）。她還說，「只要資金不斷，（在大眾眼中）就不會形成衰退的印象」（譯），由於資金從第三次AI熱潮起就沒有中斷，一路發展成生成式AI熱潮，所以「我認為不能說這次熱潮曾經告一段落」（譯）。鳥海說「或許算是3.1次熱潮吧」（譯），杉本接著說，也許已經「成為不依賴熱潮也能成長、不會冷卻的領域」（譯）。這段對話以鳥海的「說不定寒冬又會來呢（笑）」（譯），以及杉本的回應「說不定這話已經成了預兆呢（笑）」（譯）結束（原文「立下旗標」（譯）是一種表示某件事將發生的預兆的說法）。

還不清楚的事：若以資金是否中斷判斷熱潮的分界，第3次與現在之間就沒有分界。若以社會關注程度判斷，則在2022〜2023年有分界。選擇哪一種標準，答案就會不同

國會會議紀錄中，「第四次AI熱潮」（譯）1次也沒有出現（2026年9月查詢的範圍）

以能搜尋國會全部發言的國家系統（國會會議紀錄搜尋系統）查詢，「第三次AI熱潮」（譯）在2017〜2025年出現於6次發言中。另一方面，「第四次AI熱潮」（譯）「第４次AI熱潮」（譯）的結果為0次。2025年4月，大臣（城內實，會議紀錄的頭銜為內閣府特命擔當大臣）答辯時說「所謂第三次AI熱潮以後」（譯）。同月另一次發言使用了「生成式AI熱潮」（譯）一詞。國會並未以編號稱呼目前的熱潮。

還不清楚的事：會議紀錄搜尋只找出完全相同的詞語。像「第4次AI熱潮」（譯）這樣，在原文中間插入其他詞的說法，可能沒有被找到（以「AI熱潮 第四次」（譯）的組合查詢，結果也是0件）。

2017年，「第四次AI熱潮」指的是通用AI（能完成各種工作的AI）出現後引發的未來熱潮

在人工智慧學會雜誌的專題「AI社會論」的前言中，高橋恒一先生和井上智洋先生介紹井上先生的論文，說它討論的是當時這輪熱潮之後的「大概會由通用AI的出現所引發的第四次AI熱潮」（通用AI指能像人一樣完成各種工作的AI）。同一篇文章還寫道，當時（第三次）的熱潮，若按字面意義上的「熱潮」來說，頂點是2016年或2017年，此後會歸於踏實的產業話題。

還不清楚的事：第3次熱潮的頂點在何時，取決於測量什麼（論文數、資金、報導數等）。2017年的預測（2016—2017年是高峰）是否應驗，還沒有用數字確認。

日本國會發言與書名中，第2次高峰在1990年（比英語晚約3年），第3次在2019年。2023年起再次上升

根據國會的發言記錄和日本書籍的書名，統計了「人工智慧」和表示AI的「AI」（排除其他詞語的一部分後重新計數）的數量。書名中的「人工智慧」在1990年最多（37本）。國會中的「人工智慧」在1985年（7件）和1990年（9件）有高峰，1993～2014年幾乎為0件。國會中表示AI的「ＡＩ」，2015年11件 → 2019年593件 → 2021年減少到336件 → 2023年761件 → 2025年2,424件（這一年制定了AI的法律）。「生成式ＡＩ」到2022年為0件，2023年為172件。

還不清楚的事：2020～2021年數量減少的原因無法確定為1個（與傳染病流行期重合）。

松尾豐：「我認為從今年起，可以稱為『第4次AI熱潮』了」（2023年）──找到了原始文章

東京大學的松尾豐在訪談中說，「隨著ChatGPT登場，AI會明顯改變世界這件事已成定局」，因此「我認為從今年起可以稱為『第4次AI熱潮』了」。同一場訪談裡，他還談到，GPT-3問世的2020年前後就已經知道它有很大的力量，以及他認為將迎來比網際網路誕生時更大的變化。

還不清楚的事：松尾此前是否說過「第4次」，不清楚。2023-02-17在自民黨會議上的松尾資料（31頁）和內閣府AI戰略會議第1、2次會議（2023年5月）的資料中，沒有「熱潮」這個詞（見另外的記錄）

「松尾說第4次AI熱潮拉開序幕」，在傳播中措辭越來越強

原始訪談（2023年3月13日，NHK「Science ZERO」採訪團隊）中，松尾豐的原話是「我認為從今年起，可以稱為『第4次AI熱潮』了」。文章的小標題是『「第４次AI熱潮」的揭幕』，NHK部落格的標題是「第4次AI熱潮的到來」（根據一橋大學市川類論文的註解）。之後，東洋經濟的文章（2023年4月）以「由ChatGPT拉開序幕的『第4次AI熱潮』的激烈競爭」為題（「熾烈」表示勢頭猛烈）。市川的論文（2023年5月）寫道，現在的狀況「彷彿」是「新的第四次AI熱潮揭幕（松尾）」。日本經濟研究所關口和一的文章（2023年6〜7月號）寫成「松尾豐教授指出『AI熱潮已經進入第4次』」，Aizawa投資大學的文章（2024年4月）則寫道，松尾豐「在2023年稱之為『第4次AI熱潮的揭幕』」。本人「可以說」的措辭，在引用過程中變成了「進入了」與「序幕」。

松尾豐（2023年7月）：「或許可以說第4次AI熱潮到來了」（譯），但這是「與『熱潮』這個詞不同層次的現象」（譯）

在東洋經濟的訪談中，松尾豐說，「過去已有過3次AI熱潮」（譯），「生成式AI的普及，或許可以說是第4次AI熱潮的到來」（譯），但「現在發生的，是與『熱潮』這個詞不同層次的現象」（譯）。他也表示，生成式AI會在未來幾年間迅速普及到整個社會。與3月訪談中的「可以說」（譯）一樣，這裡也使用了「或許可以說是」（譯）的說法。同時，他並不把這視為熱潮（總有一天會結束的流行）。

還不清楚的事：「與『熱潮』一詞又是不同的層次」（譯）這個看法是否會應驗（寒冬會不會來），目前還不知道。過去各次熱潮時，是否也有過這次不同的說法，需要與本站各次熱潮的紀錄對照確認。

2023年2月松尾豐給政黨的資料中沒有「熱潮」一詞

對松尾豐的資料「AI的演進與日本的戰略」（2023-02-17，自民黨「AI演進與實際應用專案小組」第2次會議上使用的31頁）進行全文檢索，沒有出現「熱潮」或「第4次」這樣的詞。2024年5月內閣府AI戰略會議（第9次）上松尾的資料（33頁），以及2023年5月該會議第1、2次會議的資料（11份）中也沒有「熱潮」。在國家會議的資料中，幾乎不使用把熱潮數成第幾次的說法（就查看過的範圍而言）。

規模越大，效能就按固定比例提升的法則論文，但作者自己註明「這個趨勢終有一天必然會達到極限」

OpenAI和約翰斯·霍普金斯大學的研究者指出：語言模型的成績（用預測下一個詞彙的難度來衡量），在增加參數數量、訓練資料量和計算量時，會按整齊的固定形式（冪次法則）變好。這種形式在7個數量級（1,000萬倍）以上的範圍內都持續成立。這個想法後來成了製造更大AI的競賽的基礎中的1個。

還不清楚的事：已經清楚的：就2020年之前調查的範圍而言，規模越大，效能就按固定的規則提升。尚不清楚的：能持續到哪裡，為什麼會這樣（論文自己寫道「終究會到達上限」「我們並沒有扎實的理論理解」）。

美國的AI政策在2023〜2026年大幅轉向（總統行政命令的變更）

美國沒有適用全國的AI法律，一直透過總統行政命令（總統向政府機關發布的命令）決定方針。2023年10月的第14110號行政命令提出「安全、讓人安心且值得信賴的AI開發與使用」，要求訓練時使用超過10的26次方次計算的AI等向政府報告。2025年1月，下一任總統撤銷了這項命令（14148），並為了「維持並提升美國在全球AI領域的優勢」，下令檢討構成阻礙的管制規定（14179）。7月公布了「AI行動計畫」。12月的第14365號行政命令，為避免各州AI法律變成「50套各不相同的規定」，要求建立聯邦統一架構，並在司法部長之下設立專門透過訴訟對州法提出異議的組織。2026年6月的第14409號行政命令，規定了將可能遭濫用於網路攻擊的強大AI定義為「涵蓋的最先進模型」的機制，以及開發企業在公開前讓政府試用最多30天的自願性架構。同時也明確表示，不設立國家許可制度。

還不清楚的事：即使是推動放寬管制的2025年「AI行動計畫」，也指出最先進AI的內部運作「尚未充分理解」，往往無法解釋為何給出那個答案，並表示將投入這方面的研究（pdf第12頁）。

規模越大，效能就按固定比例提升的法則論文，但作者自己註明「這個趨勢終有一天必然會達到極限」

OpenAI和約翰斯·霍普金斯大學的研究者指出：語言模型的成績（用預測下一個詞彙的難度來衡量），在增加參數數量、訓練資料量和計算量時，會按整齊的固定形式（冪次法則）變好。這種形式在7個數量級（1,000萬倍）以上的範圍內都持續成立。這個想法後來成了製造更大AI的競賽的基礎中的1個。

還不清楚的事：已經清楚的：就2020年之前調查的範圍而言，規模越大，效能就按固定的規則提升。尚不清楚的：能持續到哪裡，為什麼會這樣（論文自己寫道「終究會到達上限」「我們並沒有扎實的理論理解」）。

「ChatGPT在2個月內有1億人使用」來自銀行分析師根據網站造訪量所做的估計，並非公司公告

2023年2月，「ChatGPT公開2個月就有1億人使用，是史上傳播最快的應用」這一消息傳遍世界。追根溯源，它來自投資銀行瑞銀（UBS）分析師的一份備忘錄，是根據網路分析公司Similarweb的數字總結出的「估計1月的每月使用者人數為1億人」（引號內是轉述這份備忘錄的路透社報導的措辭）。路透社寫的是「估計」，Similarweb當時沒有回應對數字的核實。《衛報》的正文則把它作為Similarweb的數字介紹：「1月約有5億9,000萬次造訪，來自1億名不同訪客」。

對話式AI「ChatGPT」作為免費的「研究試用版」公開

OpenAI公開了對話式AI「ChatGPT」。發佈文章說，它能回答後續追問、承認自己的錯誤、指出錯誤的前提，並拒絕不當的請求。它的內部，是對2022年初完成訓練的GPT-3.5系列，讓人類給回答打分後再進行調整。文中寫道，在「研究試用版」期間可以免費使用，目的是收集使用者的回饋。

還不清楚的事：發佈文章把難以糾正錯誤的原因中的1個，說成是「在強化學習訓練期間，目前沒有正確答案的來源」。聽起來合理的錯誤（後來被稱為「幻覺」）為什麼、何時出現，開發者在當時也寫道「很困難」。

GPT-4登場：考試成績很高，開發方宣佈報告裡不寫規模和做法

OpenAI發佈了文字AI「GPT-4」。技術報告寫道，在模仿美國律師資格考試的測試中，成績「約為考生前10%的分數」。另一方面，同一份報告宣佈：「考量競爭情勢以及像GPT-4這樣的大型模型對安全的影響，本報告不再提供關於架構（包括模型大小）、硬體、訓練計算量、資料的建立方式、訓練方法等的更多細節」。GPT-2和GPT-3時論文裡都寫了參數量，所以公開做法的潮流發生了很大的轉變。

還不清楚的事：由於開發方不再公開規模、資料和算力，對於GPT-4以後的大規模AI，外部研究者能夠查證的事減少了（報告自己明確寫了不公開）

2023年春，中美企業在1個月左右的時間裡相繼公開文字AI

ChatGPT公開後的3—4個月裡，其他公司也相繼推出了文字AI。Meta（臉書的公司）推出面向研究者、連內部一起發放的LLaMA，Anthropic推出面向企業的Claude，百度推出擅長中文的文心一言（邀請制），Google作為「早期的實驗」推出了Bard（先在美國和英國）。公開的方式各公司不同，有的連內部一起發放，有的租給企業，有的先讓一部分人試用。

日本研究者聚集起來，開始打造內部結構與訓練資料全部公開的日語文字AI「LLM-jp」

國立情報學研究所（NII）在2023年5月成立的「LLM讀書會（LLM-jp）」（譯），有來自大學與企業的500多人參加。10月，他們將擅長日語、參數量130億的文字AI「LLM-jp-13B」，連同訓練所用的文章（語料庫）全部公開。NII坦率地表示，其效能「與此前在日本國內公開的模型相比，水準相當」（譯）。2024年4月新設專門中心，12月公開了與GPT-3同等規模（約1,720億）的模型，表示「作為連訓練資料在內全部開放的模型，規模是世界最大」（譯）。2026年4月，公開了以約12兆詞訓練的下一代（LLM-jp-4）。

中國DeepSeek將推理AI「R1」公開供任何人使用。1週後，製造AI用GPU的NVIDIA股價在1天內下跌17%

中國公司DeepSeek公開了文字AI「DeepSeek-R1」，在數學與程式問題上的成績與美國OpenAI的o1相當。它連同訓練好的資料一起發布，採用允許商用與修改的MIT授權。1週後的1月27日，由於擔心與DeepSeek的競爭加劇，以及AI用零組件（GPU）的投資可能達到上限，製造這種零組件的美國NVIDIA股價下跌了17%。市值在1天內減少近6,000億美元，據報導，這是當時美國公司1天內最大的市值跌幅。

影像生成AI「Stable Diffusion」公開，人人可在自己電腦上執行

英國公司Stability AI把根據文字生成影像的AI「Stable Diffusion」的已訓練模型，以任何人都能下載使用的形式公開了。據發佈文章，在家用GPU（影像處理用的半導體）上幾秒鐘就能生成影像，使用條款允許商業使用（附有使用限制）。在12天前面向研究者的發佈文章中寫道，主導開發的是Runway的帕特里克·埃瑟（Patrick Esser）和德國大學的研究小組CompVis的羅賓·龍巴赫（Robin Rombach）。訓練使用了從網際網路收集的影像與說明文字的配對（LAION-5B的一部分）。

呼籲「立即暫停訓練比GPT-4更強大的AI，至少6個月」的公開信。6個月後，聲明未寫明訓練已經停止

美國的團體Future of Life Institute發表公開信，呼籲所有AI實驗室「立即暫停訓練比GPT-4更強大的AI，至少6個月」。信中說，在暫停期間制定安全規則；如果停不下來，政府就應該出面叫停。信的結尾用季節作比喻：「享受漫長的AI之夏，別毫無準備地衝進秋天」。6個月後，該團體的聲明沒有寫訓練已經停止，而是呼籲政府監管，會長則說這是「仍在持續的軍備競賽」。

奠定今日AI基礎的研究者中的1位辛頓離開Google，開始談論AI的危險

傑佛瑞·辛頓（當時75歲）從1980年代起一直研究類神經網路。他公開表示自己已從Google離職，並開始談論人工智慧的危險。他對BBC說：「目前就我看來，AI並不比我們聰明，但我認為很快可能就會了」，還談到了他對壞人濫用AI的擔憂，稱這是「最壞的情境」。另一方面，他也說自己並不是要批評Google，Google一直採取「非常負責任的」做法。

研究者與AI企業代表簽署只有1句話的聲明：「降低AI導致滅絕的風險，應該與傳染病大流行和核戰爭等其他影響整個社會的風險並列，成為全球優先事項」

美國組織Center for AI Safety發表了一份只有1句話的聲明。內容是：「降低AI導致滅絕的風險，應該與傳染病大流行和核戰爭等其他影響整個社會的風險並列，成為全球優先事項」。除辛頓和班吉歐之外，Google DeepMind、OpenAI、Anthropic的代表也簽了名。另一方面，同樣獲得圖靈獎的楊立昆（Yann LeCun，Meta）表示，這種警告言過其實。其他專家中也有人認為，人類滅絕的風險並不現實，反而會讓人忽視已經成為問題的偏見（bias）等。

還不清楚的事：即使在同一領域的頂尖人物（2018年圖靈獎的3位得主）之間，對危險大小的判斷也不一致。哪一方正確，目前還不知道。

日本曾使用生成式AI的人，在國家調查中從9.1%（2023年度）→26.7%→58.8%（2025年度）。低於美國、德國、中國，但1年內的增幅最大

總務省每年詢問日本、美國、德國、中國（2023年度也包括英國）的人，是否曾使用生成式AI（能生成文章或圖像的AI），並將結果刊於「資訊通訊白皮書」。日本使用率從2023年度的9.1%，增加到2024年度的26.7%、2025年度的58.8%。同樣的3年間，美國為46.3%→68.8%→75.6%，德國為34.6%→59.2%→75.6%，中國為56.3%→81.2%→93.6%。2026年版白皮書指出，日本1年內的增幅最大。不過，從2025年度起，調查對象新增15〜19歲，因此與前幾年的條件並不完全一致。

G7廣島峰會（日本任主席）啟動討論生成式AI規則的「廣島AI進程」

2023年5月，在廣島舉行的主要7國集團首腦會議（G7峰會）上，各國首腦啟動了「廣島AI進程」，指示部長們在年底前就生成式AI展開討論。議題例子包括智慧財產權（著作權等）的保護、透明度，以及應對來自國外的虛假資訊。據日本總務省的頁面，12月，面向開發先進AI的組織的指引和行為準則彙整成「綜合政策框架」，達成共識並經G7首腦批准。此後，贊同的國家和企業的框架（友好小組〔Friends Group〕）一直在擴大，到2026年仍在繼續。

文部科學省發布供國小、國中、高中使用的生成式AI指引。一開始先「從有限度的使用開始」（譯）

2023年，ChatGPT普及，日本文部科學省公布了供國小、國中、高中使用的「關於使用生成式AI的暫行指引」（譯）。指引表示，現階段「從有限的使用開始是適當的」（譯），並將在準備就緒的部分學校進行實證。指引寫道，除了AI的優點與缺點，也要讓學生理解「AI沒有自我和人格」（譯），以及不能把事情全交給AI、自己思考很重要。指引也提醒，將AI寫出的閱讀心得等文章原封不動地交出去，依規定可能構成作弊。1年半後，2024年12月的Ver.2.0在標題中去掉了「暫行」（譯），並把「使用」（譯）改成「使用與應用」（譯）。

文化廳審議會彙整「關於AI與著作權的看法」（譯）。釐清刻意讓AI輸出特定畫家表達的訓練，有時不屬於無須許可的例外

文化廳審議會（討論著作權法律的小委員會）彙整了生成式AI與著作權的相關看法。依2018年修正的著作權法第30條之4，原則上AI訓練無須取得許可。不過，若同時包含欣賞作品的目的，例如以「刻意讓其輸出訓練資料所含著作中創作性表達的全部或一部分」（譯）為目的的追加訓練（刻意讓AI輸出訓練作品的全部或部分表達的訓練），則被認為不屬於這項例外。文件也指出，只有「創作風格」（譯）相似並不會構成著作權問題，但若僅用特定創作者的少數作品訓練，並試圖讓AI輸出其中的表達，就需要注意。此外，文件開頭也聲明，這份文件本身沒有法律拘束力。

日本通過推動AI研究開發與應用的「AI法（AI推動法）」（譯）。成立由首相領導的AI戰略本部

日本國會通過「關於推動人工智慧相關技術研究開發及應用的法律」（譯）（通稱AI法、AI推動法）。政府概要以「日本的AI開發和應用落後了」（譯）「許多國民對AI感到不安」（譯）為理由，提出「成為最容易開發和應用AI的國家」（譯）的目標。法律規定，設置由首相擔任本部長、全體大臣參與的「AI戰略本部」（譯）；制定國家的「AI基本計畫」（譯）；由國家蒐集資訊，調查侵害權利的案件，並對業者提供指導與建議；業者必須配合國家政策等。它並非像EU的AI法那樣，依用途逐一列出細部禁令，而是如名稱所示，為了「推動」（譯）（促進發展）而制定的法律。

政府制定首份「人工智慧基本計畫」（譯），僅7個月後就決定第2期計畫

依據AI法，政府在2025年12月通過「人工智慧基本計畫 ～透過『可信賴的AI』實現『日本重振』～」（譯）。計畫自己寫道，日本在生活與工作中並未積極使用AI，在開發與投資方面也「落後的情況逐年明顯」（譯），並提出以「世界上最容易開發和應用AI的國家」（譯）為目標。它將能自主推進工作的「AI代理」（譯）與驅動機器人等的「實體AI」（譯）列為2025年的新技術。2026年7月，政府制定以「日本AX，更強大，更富足」（譯）（AX是AI轉型，指AI帶來的變革）為題的第Ⅱ期計畫，也記載了截至2040年度國家與企業的預估投資額。

後來：驗證時間是2040年度。截至2026年9月，結果還不知道。

日本政府啟動「AI戰略會議」，第1次在首相官邸舉行，主席為東京大學的松尾豐

面對生成式AI的普及，日本政府設立了由專家討論的「AI戰略會議」。第1次會議於2023年5月11日在首相官邸舉行，首相岸田文雄和各閣僚也出席了。主席是東京大學的松尾豐，另有7名成員參加。會議記錄裡，關於是否要用法律（硬法）來規範AI，有人認為「簡單的二選一式討論，正逐漸變得有些缺乏成效」。此外還留下了這樣的意見：「關於負責任的AI開發、倫理層面……，我們認為屬於合作領域」（合作領域，指不競爭而是合作的領域）。會議一直持續到2025年6月的第14次。

自民黨小組制定「AI白皮書」，以「人工智慧的新時代開始了」為由，要求制定新的國家AI戰略

自民黨內2023年2月成立的「AI演進與實際應用專案小組」（主席：平將明），聽取了專家7次意見，整理出了提議。開頭是「人工智慧的新時代開始了」，並以ChatGPT帶來的衝擊作為理由。書中引用了專家的看法，例如「很可能影響幾乎所有白領工作」（松尾豐）、「媲美內燃機、半導體和網際網路的發明」（北野宏明）等。在此基礎上，書中要求確定AI政策的指揮中樞、盡快制定國家新的基本戰略，並在日本擔任輪值主席國的G7等場合推進討論。

日本成立評估AI安全的機關（AI安全研究所），也公布供企業使用的「AI業者指引」（譯）

2023年12月的AI戰略會議上，岸田首相宣布將成立這個機關。2024年2月14日，研究AI安全性評估方法與標準的「AI安全研究所（AISI）」（譯）成立，並在情報處理推進機構（IPA）設置秘書處。官方頁面表示，這是順應英國、美國成立同名機關的國際趨勢。4月，總務省與經濟產業省公布了「AI業者指引」（譯）第1.0版，彙整開發、提供、使用AI的業者宜遵守的事項。指引指出，對話型生成式AI推動「AI的民主化」（譯）的同時，也帶來侵害智慧財產、假訊息等新風險。

英國布萊切利園舉行首屆「AI安全高峰會」。包括中國與日本的28國及EU宣布，最先進AI的「這些能力尚未被充分理解，因此難以預測」

在以第二次世界大戰期間破解密碼而聞名的英國布萊切利園，舉行了首次討論最先進AI安全性的國際會議。美國、中國、日本等28國與EU就「布萊切利宣言」達成共識。宣言指出，最先進AI的部分風險來自「這些能力尚未被充分理解，因此難以預測」，並特別關切網路攻擊、生物技術與假訊息等領域。會議也決定在2024年再次召開會議。

還不清楚的事：政府間的聯合宣言明確寫出，最先進AI的「這些能力尚未被充分理解，因此難以預測」（2023年11月）。

EU制定AI法（EU稱其為「全球首個關於AI的全面法律框架」）。2026年延後主要部分的實施

歐洲聯盟（EU）制定了依風險大小將AI分類並加以管制的法律「AI法（AI Act）」。全面適用日期定為2026年8月2日，禁止用途等規定從2025年2月2日開始，通用大型AI的管制等從2025年8月2日開始，分階段實施。然而，2026年7月，EU提出了為「簡化人工智慧統一規定的實施」而作的修正（Digital Omnibus on AI）。用於招募、教育等的高風險AI管制，延至2027年12月2日開始；產品安全管制範圍內的AI，則延至2028年8月2日。

中國施行生成式AI服務暫行規定，2025年也強制標示AI生成內容

2023年7月，中國負責網路的機關（國家互聯網信息辦公室）等7個部門公布了「生成式人工智慧服務管理暫行辦法（關於管理生成文字或圖像的AI服務的暫行規定）」，自8月15日起施行。適用對象是在中國境內向一般大眾提供文字、圖像、聲音、影片生成服務的情況。只用於研究或開發、未提供給一般大眾的情況，則不在適用範圍內。辦法以「同樣重視發展與安全」為基本方針，要求生成內容遵守社會主義核心價值觀，防止民族、性別、年齡等方面的歧視，並提高生成內容的正確性與可靠性。此外，也規定訓練須使用來源合法的資料，對具有輿論影響力的服務進行安全評估等。2025年3月，4個部門公布規定，要求在AI生成的文章、圖像等內容中，加上看得見的標記與檔案內看不見的標記，自9月1日起施行（國家強制性標準也同時施行）。

美國的AI政策在2023〜2026年大幅轉向（總統行政命令的變更）

美國沒有適用全國的AI法律，一直透過總統行政命令（總統向政府機關發布的命令）決定方針。2023年10月的第14110號行政命令提出「安全、讓人安心且值得信賴的AI開發與使用」，要求訓練時使用超過10的26次方次計算的AI等向政府報告。2025年1月，下一任總統撤銷了這項命令（14148），並為了「維持並提升美國在全球AI領域的優勢」，下令檢討構成阻礙的管制規定（14179）。7月公布了「AI行動計畫」。12月的第14365號行政命令，為避免各州AI法律變成「50套各不相同的規定」，要求建立聯邦統一架構，並在司法部長之下設立專門透過訴訟對州法提出異議的組織。2026年6月的第14409號行政命令，規定了將可能遭濫用於網路攻擊的強大AI定義為「涵蓋的最先進模型」的機制，以及開發企業在公開前讓政府試用最多30天的自願性架構。同時也明確表示，不設立國家許可制度。

還不清楚的事：即使是推動放寬管制的2025年「AI行動計畫」，也指出最先進AI的內部運作「尚未充分理解」，往往無法解釋為何給出那個答案，並表示將投入這方面的研究（pdf第12頁）。

日本通過推動AI研究開發與應用的「AI法（AI推動法）」（譯）。成立由首相領導的AI戰略本部

日本國會通過「關於推動人工智慧相關技術研究開發及應用的法律」（譯）（通稱AI法、AI推動法）。政府概要以「日本的AI開發和應用落後了」（譯）「許多國民對AI感到不安」（譯）為理由，提出「成為最容易開發和應用AI的國家」（譯）的目標。法律規定，設置由首相擔任本部長、全體大臣參與的「AI戰略本部」（譯）；制定國家的「AI基本計畫」（譯）；由國家蒐集資訊，調查侵害權利的案件，並對業者提供指導與建議；業者必須配合國家政策等。它並非像EU的AI法那樣，依用途逐一列出細部禁令，而是如名稱所示，為了「推動」（譯）（促進發展）而制定的法律。

各國代表的AI會議持續舉行：首爾（2024）・巴黎（2025）・新德里（2026）──巴黎聲明的簽署名單沒有美國與英國

2023年11月在英國舉行「AI安全高峰會」（紀錄 → 英國布萊切利園舉行首屆AI安全高峰會。包括中國與日本的28國及EU宣…）之後，各國代表的會議每年持續舉行。2024年5月的「AI首爾高峰會」上，日本、美國、英國等10國與EU的領導人發表宣言。宣言提出「AI的安全、創新與包容是彼此相連的目標」（包容是指不讓任何人被遺漏）。2025年2月的「AI行動高峰會」（巴黎，超過100國參加）發表了「為人類與地球打造包容且永續的人工智慧」聲明。中國、日本、印度、韓國等63國及非洲聯盟委員會、EU簽署了聲明（美國與英國不在名單中）。聲明也明確記載，這是會議首次討論AI與能源的問題。2026年2月的「AI影響力高峰會」（新德里），有92個國家與國際組織支持「新德里宣言」。

日本3家報社以「未經許可使用文章」（譯）為由，向東京地方法院提告AI搜尋公司

2025年8月，讀賣新聞集團向東京地方法院提告經營以AI回答問題的搜尋服務「Perplexity」的美國公司。隨後，日本經濟新聞社與朝日新聞社也共同提告。日經公告表示，兩家公司在網站放置了「robots.txt」（告訴機器不要使用文章的標記）。兩家公司主張，Perplexity公司無視這個標記，未經許可就複製、儲存文章，最晚從2024年6月左右開始用於回答。它們也主張，Perplexity在顯示報社名稱的同時，呈現與文章不符的虛假內容，損害了報社信譽。兩家公司各請求賠償22億日圓。這是2018年著作權法修正（原則上AI訓練無須取得許可）之後，日本大型報社提告生成式AI公司的案例。

還不清楚的事：本站尚未確認訴訟結果（截至2026年9月）。日本法院會如何判斷，以文章訓練AI與搜尋文章後用於回答的差異，目前還不知道。

文化廳審議會彙整「關於AI與著作權的看法」（譯）。釐清刻意讓AI輸出特定畫家表達的訓練，有時不屬於無須許可的例外

文化廳審議會（討論著作權法律的小委員會）彙整了生成式AI與著作權的相關看法。依2018年修正的著作權法第30條之4，原則上AI訓練無須取得許可。不過，若同時包含欣賞作品的目的，例如以「刻意讓其輸出訓練資料所含著作中創作性表達的全部或一部分」（譯）為目的的追加訓練（刻意讓AI輸出訓練作品的全部或部分表達的訓練），則被認為不屬於這項例外。文件也指出，只有「創作風格」（譯）相似並不會構成著作權問題，但若僅用特定創作者的少數作品訓練，並試圖讓AI輸出其中的表達，就需要注意。此外，文件開頭也聲明，這份文件本身沒有法律拘束力。

中國DeepSeek將推理AI「R1」公開供任何人使用。1週後，製造AI用GPU的NVIDIA股價在1天內下跌17%

中國公司DeepSeek公開了文字AI「DeepSeek-R1」，在數學與程式問題上的成績與美國OpenAI的o1相當。它連同訓練好的資料一起發布，採用允許商用與修改的MIT授權。1週後的1月27日，由於擔心與DeepSeek的競爭加劇，以及AI用零組件（GPU）的投資可能達到上限，製造這種零組件的美國NVIDIA股價下跌了17%。市值在1天內減少近6,000億美元，據報導，這是當時美國公司1天內最大的市值跌幅。

美國的大型AI運算中心「星際之門計畫」：宣布「打算」在4年內投入5,000億美元

軟銀集團與OpenAI等宣布成立新公司「星際之門計畫」，在美國為OpenAI建設AI資料中心。公告表示「打算（intends to）在未來4年投入5,000億美元……其中1,000億美元會立即開始投入」。初期出資者為軟銀、OpenAI、甲骨文、MGX，軟銀負責資金，OpenAI負責營運，孫正義將擔任董事長。同年9月的公告表示，規劃中的電力接近7吉瓦，未來3年的投資超過4,000億美元，並寫道「已走上一條明確的路徑，將在2025年底前提前落實1月宣布的5,000億美元、10吉瓦的全部承諾」。

2023年秋天，對2,778名AI研究者的調查顯示，「人類水準的AI」的預測時間在1年內提早了13年（2060年 → 2047年）

同一個研究團隊（AI Impacts等）在2023年秋天，調查了在主要AI學術會議上發表論文的2,778名研究者。「不需協助的機器，在所有可能的任務上都勝過人類」的機率達到五五波的年份是2047年，比1年前的同一項調查（2022年，2060年）提早了13年。從2016年的調查到2022年的調查，這6年間只從2061年 → 2060年，移動了1年。這是在ChatGPT、GPT-4等登場之後進行的調查，專家的判斷在1年內突然改變。另一方面，問到「人類的所有職業都能完全自動化」的年份，答案是2116年（2022年的調查是2164年），同一項調查中，因提問方式不同，產生了將近70年的差距（2個問題由抽籤分組的不同人回答。任務問題有1,714人回答，職業問題有774人回答）。論文寫道：「我們不知道這個差距的原因」。

後來：驗證時間是2027年（10%的年份）、2047年、2116年。截至2026年9月，結果還不知道。

還不清楚的事：專家自己的判斷，會在1年內移動13年，也會因提問方式不同而相差約70年。人類水準的AI何時會出現，連專家也還不知道（對於提問方式造成的差距，論文本身寫道「我們不知道這項差距的原因」）。

2016年，對352名AI研究者的問卷調查：「翻譯到2024年為止，高中報告到2026年為止」── 那個年份到了

牛津大學等機構的研究者，詢問了2015年在2個大型機器學習學術會議上發表論文的研究者，AI會在哪一年達到與人類相當或更強的能力。共有352人回答（占受邀者的21%）。彙整回答後，「在所有任務上都勝過人類」的AI（人類水準的機器智慧，論文稱為HLMI）有一半機會實現的時間是45年後；「人類的所有職業都能完全自動化」則是122年後。亞洲的回答者認為是30年後，北美洲的回答者認為是74年後，地區差異很大。個別任務包括翻譯（2024年左右）、高中歷史報告（2026年左右）、駕駛卡車（2027年左右）等。

後來：翻譯與報告都已進入預測的時期。不過，同一個團隊在2023年進行的下一次問卷調查（→ 2023年秋天，對2,778名AI研究者的調查顯示，人類水準的AI…）中，這2項仍列在詢問實現時間的項目中。尚未找到判定它們已經達成的評判資料。人類水準的AI（2061年）仍待驗證。

Anthropic負責人阿莫迪談強大AI：「我認為最早可能在2026年到來」。公司提案則寫「2026年底或2027年初」

AI公司Anthropic的負責人達里歐・阿莫迪發表了文章「充滿愛的機器」。他將「強大的AI（我不喜歡AGI這個詞）」定義為「在大多數相關領域比諾貝爾獎得主更聰明」的AI等。在此基礎上，他寫道：「我認為最早可能在2026年到來，但也有可能走上需要更久時間的路徑」。他事先聲明，許多預測可能會在細節上出錯，但希望給出有用的大致判斷。隔年3月，公司向美國政府提出的建議中寫道：「我們預期強大的AI系統將在2026年底或2027年初出現」。

後來：目前正處於驗證預測的時期（現在是2026年9月）。本站尚未找到第三方判定強大AI已完成的資料

庫茲威爾預言AI將在2029年之前達到人類水準的智慧──2002年與持反對意見的Mitch Kapor賭2萬美元，並在2024年的書中重新檢視

以未來預測聞名的發明家雷·庫茲威爾，在1999年預言，AI將在2029年之前達到人類水準的智慧（出版社的說明）。2002年，他與Mitch Kapor以2萬美元打賭，對手的預言是「截至2029年，沒有任何電腦……通過圖靈測試」（Kapor一方）。規則定得很細：由3位評審，分別與電腦和3個人類共4位對象各用文字交流2小時（合計24小時），只要騙過3位評審中的2位以上，就算通過。庫茲威爾在2024年的書「奇點更近了」中，重新審視了這個2029年的預言。

後來：結果要到2029年才知道。2025年，有研究顯示，在5分鐘對話的測試中，GPT-4.5有73%的比例被判定為人類。但這是與賭約條件（合計24小時的測試）不同的測試，賭局本身的判定還沒有出來（沒有找到賭局判定的記錄）。

Google DeepMind論文：「強大AI系統出現的時間非常不確定……但我認為有可能在2030年前開發出來」

Google DeepMind研究者將如何因應強大AI（AGI）的風險彙整成論文。其中1項前提寫道：「強大AI系統出現的時間非常不確定，但關鍵是，我們認為有可能（plausible）在2030年前開發出來」。由於剩餘時間可能非常短，安全措施的目標是「隨時」（anytime）可用，也就是一旦需要，就能立即導入。這篇論文設想的AI，是「在不需動用身體的廣泛任務上，達到或超越熟練成年人中前1%的水準」的AI。作者也包括Shane Legg，他在2011年預測，人類水準的AGI出現年份平均為2028年，最可能為2025年。

後來：驗證時間是2030年。截至2026年9月，結果還不知道。

還不清楚的事：開發AI的企業研究者自己寫道「時間非常不確定」。

預言：AGI（人類水準的通用AI）「我認為是未來5〜10年」（2025年，Google DeepMind哈薩比斯的電視訪談）

2025年4月，Google DeepMind負責人德米斯・哈薩比斯（2024年諾貝爾化學獎得主）接受美國CBS節目「60 Minutes」訪談。主持人問「AGI的進度是……」（AGI＝像人類一樣，能完成各種智力工作的AI）時，哈薩比斯回答：「我認為是未來5〜10年」。對於「到2030年會有什麼？」的問題，他回答：「對你周遭的一切有細緻而深入的理解、可以說融入了你日常生活的系統」。同一次訪談中，他也指出，目前的AI還無法主動提出新的問題與假設，沒有好奇心，想像力與直覺可能也還稍嫌不足。

後來：預測所指的年份尚未到來（截至2026年9月）。

還不清楚的事：做到什麼才算「AGI」，不同人與企業的標準不同，因此判定是否達成的衡量標準本身還沒有確定（本站的推測。逐字稿將它介紹為「具有人類心智般的多才多藝」）。

軟銀集團孫正義預測，未來10年內將迎來人類被人工智慧超越的轉捩點──並明言以實現「超越人類智慧1萬倍的存在」（譯）的ASI為目標

在軟銀集團股東會上，董事長兼總裁孫正義說，集團的使命是「人類的演進」（譯），並提出以「實現ASI（人工超智慧）」（譯）作為手段。公司文章表示，AGI（通用AI）是「據說超越人類智慧10倍」（譯）的存在，孫正義則將ASI解釋為「超越人類智慧1萬倍的存在」（譯）。孫正義說「認真以實現ASI為目標」（譯），文章將他的預測概括為「在未來10年裡，人類將迎來被人工智慧超越的轉捩點」（譯），所有常識都將改變。他也說，若能實現ASI，也許就能讓人類免於癌症、腦梗塞、事故、災害、全球大流行等危害。隔年2025年的股東會上，他說「在ASI的時代，軟銀集團將成為世界第一的平台業者」（譯）。

後來：驗證時間在2034年左右。截至2026年9月，結果還不知道。

OpenAI負責人奧特曼：「我們可能在數千天之內擁有超級智慧」「2025年，第一批AI代理可能會加入工作者的行列」

OpenAI負責人山姆・奧特曼在自己網站的文章「智慧時代」中寫道：「我們可能在幾千天之內擁有超智慧（!）。可能需要更久，但我們確信會到達那裡」（超智慧是指智慧遠超人類的AI）。對於能走到這一步的原因，他解釋：「深度學習奏效了，規模越大就越能按照預測變得更好，於是我們投入了越來越多的資源」。隔年1月的文章「回顧」中，他寫道：「我們現在確信，知道如何建構我們一直以來所理解的AGI」「2025年，第一批AI代理可能會加入工作者的行列，並大幅改變公司的成果」。

後來：①仍在等待結果。② 2025年已經過去。本站尚未找到判定是否大幅改變公司成果的資料。

2011年，後來成為Google DeepMind研究者的Shane Legg預測：「達到人類程度的AGI……平均為2028年，最可能的是2025年」

AI研究者Shane Legg在部落格上每年發布預測，在2011年的最後一天也發布了。他用機率的山峰（分布）表示出現人類水準的通用AI（AGI）的年份，平均是2028年，可能性最高的年份是2025年（以不發生核戰爭那樣的大事件為前提）。他還寫道：「我預期在未來8年內，會看到令人印象深刻的AGI原型（proto-AGI）」。他解釋說，雛形指的是視覺、聽覺、身體控制、語言的基本能力不是事先裝進去，而是透過學習獲得的系統。在留言區，他本人寫道「這個預測的麻煩之處在於，也許無法確認它是錯的」（並接著說，比如大型軍隊若造出這樣的系統，就有強烈的理由保密），還有「這也許是我最後一次年度預測。理由之一是，可以說，說中說不中都是吃虧的事」。

後來：被認為可能性最高的2025年已經過去。本站沒有找到第三方判定人類水準的AGI已經出現的資料。平均的2028年等待驗證。關於到2019年為止的「原型」，本人給出了判定標準（讓內行人聽1—2小時說明並實際操作後，認為距離人類水準在10年以內的東西），但沒有找到判斷是否有東西符合的資料。

美國政府報告「為人工智慧的未來做好準備」：「在未來20年內，機器極不可能展現出與人類相當或超越人類的廣泛智慧」

2016年10月，美國總統行政辦公室的國家科學技術委員會（NSTC）發表了報告「為人工智慧的未來做好準備」。2016年共舉辦了5次公開研討會，徵求意見收到161份。報告匯總了23條建議，同時公布了國家AI研發戰略計畫。前言的信中寫道，機器在特定工作上超過人類的情形會增加，但「在未來20年內，展現與人類相當或超越人類的廣泛智慧，幾乎不可能」。正文中也指出，通用AI（能像人一樣做各種智力工作的AI）「至少幾十年內都不會實現」，這是民間專家的一致看法，委員會也持同樣的看法。報告還說，對遙遠未來的超級智慧的擔憂，幾乎不應影響當前的政策。

後來：預測所針對的年份（2036年）尚未到來（截至2026年9月）。此後，在2023～2025年，企業代表和企業論文中也出現了認為在2026～2030年前後的預測（記錄 → OpenAI負責人奧特曼：我們可能在數千天之內擁有超級智慧2025年，第一…、→ Anthropic負責人阿莫迪談強大AI：我認為最早可能在2026年到…、→ Google DeepMind論文：強大AI系統出現的時間非常不確定………）。專家問卷調查的結果因提問方式不同而差別很大（記錄 → 2023年秋天，對2,778名AI研究者的調查顯示，人類水準的AI…）。

還不清楚的事：報告本身寫道，社會最好能有「準確且及時地監測和預測AI發展的方法」，並在註解中承認這可能很困難。在此基礎上，它建議持續定期地調查專家的見解（pdf第33頁）。

政府制定首份「人工智慧基本計畫」（譯），僅7個月後就決定第2期計畫

依據AI法，政府在2025年12月通過「人工智慧基本計畫 ～透過『可信賴的AI』實現『日本重振』～」（譯）。計畫自己寫道，日本在生活與工作中並未積極使用AI，在開發與投資方面也「落後的情況逐年明顯」（譯），並提出以「世界上最容易開發和應用AI的國家」（譯）為目標。它將能自主推進工作的「AI代理」（譯）與驅動機器人等的「實體AI」（譯）列為2025年的新技術。2026年7月，政府制定以「日本AX，更強大，更富足」（譯）（AX是AI轉型，指AI帶來的變革）為題的第Ⅱ期計畫，也記載了截至2040年度國家與企業的預估投資額。

後來：驗證時間是2040年度。截至2026年9月，結果還不知道。

2005年庫茲威爾說「我將奇點的日期定為2045年」──他本人的說明是，機器智慧會在「四分之一世紀內」（2030年之前）與人類相當，2045年則是達到「當今全人類智慧的10億倍」的年份

雷·庫茲威爾（2014年的人工智慧學會誌介紹他是「美國的未來學家」（譯））在為2005年的著作「奇點將至」（The Singularity Is Near，日語譯名「後人類誕生」（譯））而自己回答的問答中寫道：在四分之一個世紀之內，機器的智慧將在廣度和細膩程度上追平人類的智慧，隨後超越。他還把機器的智慧重新設計自身、變得越來越快越來越聰明、技術進步快到未經改造的人類智慧追趕不上的那個時間點，稱為「奇點（技術奇異點）」，並把這一年定為「2045年」。那一年造出的機器智慧，將擁有「相當於今天全人類智慧10億倍的力量」。關於為此所需的計算量，他寫道：人腦整體的工作需要每1秒約1京次（10^16次）計算，超級電腦將在2000年代末達到這一水準（日本的2個計畫正以此為目標），到2020年只需約1,000美元就能買到。

後來：2045年的驗證還在以後（截至2026年9月）。在中途的展望裡，關於超級電腦達到每1秒10^16次（1京次）的預測，日本理化學研究所（RIKEN）的「K computer」在2011年11月的TOP500上跑出了10.51 petaflops。這成了首台達到「每秒1京次計算」的超級電腦（比預測的「2000年代末前後」稍晚）。到2020年以約1,000美元獲得每1秒10^16次的展望，本站沒有打開可供驗證的資料。

還不清楚的事：人腦整體的工作所需的計算量，因估算者不同有100倍的差別（庫茲威爾2005是每1秒10^16次，莫拉維克1998是1億MIPS＝每1秒10^14條指令）。大腦到底在進行多少計算，至今不清楚。

庫茲威爾預言AI將在2029年之前達到人類水準的智慧──2002年與持反對意見的Mitch Kapor賭2萬美元，並在2024年的書中重新檢視

以未來預測聞名的發明家雷·庫茲威爾，在1999年預言，AI將在2029年之前達到人類水準的智慧（出版社的說明）。2002年，他與Mitch Kapor以2萬美元打賭，對手的預言是「截至2029年，沒有任何電腦……通過圖靈測試」（Kapor一方）。規則定得很細：由3位評審，分別與電腦和3個人類共4位對象各用文字交流2小時（合計24小時），只要騙過3位評審中的2位以上，就算通過。庫茲威爾在2024年的書「奇點更近了」中，重新審視了這個2029年的預言。

後來：結果要到2029年才知道。2025年，有研究顯示，在5分鐘對話的測試中，GPT-4.5有73%的比例被判定為人類。但這是與賭約條件（合計24小時的測試）不同的測試，賭局本身的判定還沒有出來（沒有找到賭局判定的記錄）。

圖靈預言：「約50年後……提問5分鐘後正確辨別的機率不超過70%」

在1950年的論文中，圖靈寫下自己的展望：大約50年後，就能讓電腦把模仿遊戲玩得很好，一般提問者提問5分鐘之後，正確辨別的機率將不超過70%。他在同一段也寫道，到本世紀末，詞語的用法和人們的想法都會改變，到那時，即使說「機器會思考」，也不會再遭到反對。

後來：2000年的綜合整理的論文（Saygin等人）指出，1991年起舉辦的設有獎金的比賽（羅布納獎）中，還沒有一個程式拿到大獎，從記錄看，機器通常很快就會被識破。也就是說，到了預言所說的年份，預言並沒有以預言的形式實現。另外，對於2000年的比賽結果，曾有人說它「表明圖靈的預測是錯的」，但科普蘭在同一個2000年寫道：「約50年並不意味著恰好50年」。其後在2025年3月，美國大學（加州大學聖地牙哥分校，UC San Diego）的研究者在論文（arXiv）中發表了一項實驗結果：提問者同時與1個人和1台機器對話5分鐘。在被指示扮演人類的2個大型文字AI中，1個（GPT-4.5）有73%的比例被判定為人類，另外1個（LLaMa-3.1-405B）有56%（因為只有2個選項，對前者，提問者正確識破的是其餘的27%）。不過，這只是1個研究團隊的發表，本網站沒有查證後來的評價。至於「說機器會思考，也不必擔心遭到反對」這一點，本網站沒有查證。

還不清楚的事：2025年的實驗中機器被判定為人類，是否就意味著它「正在思考」，目前並不清楚（圖靈本人也認為最初的問題不值得討論，因此把它換成了遊戲）。

AI能否在2025年以前拿到數學奧林匹亞金牌──2022年，2位研究者分別預測低於8%與高於16%。2025年7月，結果揭曉

AI研究者保羅·克里斯蒂亞諾和埃利澤·尤德科夫斯基對AI進步的看法不同。於是他們公開了一個能分出對錯的預測：在國際數學奧林匹亞（高中生的比賽）中，「在比賽前開發的AI……能在2022〜2025年中的某一年拿到金牌」的機率（時間等規則按IMO大挑戰的規定）。克里斯蒂亞諾說低於8%，尤德科夫斯基說16%以上。對於解出最難一道題的機率，克里斯蒂亞諾預測低於4%。2025年7月，Google DeepMind宣佈，Gemini的增強版6道題中完整解答了5道，42分中拿到35分（金牌分數），並由比賽的評分員正式評分並確認。它在4.5小時的限時內，用普通的自然語言寫出了解答。

後來：2025年7月，Google DeepMind的Gemini增強版在42分中拿到35分（金牌分數）。比賽的評分員正式評分，國際數學奧林匹亞的主席確認為「金牌分數」（不過據部落格所述，確認的是解答，並不是對AI結構的驗證）。比賽在4.5小時的限時內進行，最難的一題（第6題）沒有解出（6題中解出5題）。兩種預測都是機率，無法斷定中或不中，但實際結果更接近把機率估得較高的一方（高於16%）。

福特宣布計畫：2021年讓沒有方向盤與踏板的完全自動駕駛車，大量投入叫車服務（2016年）

2016年8月，汽車公司福特（在帕洛阿爾托）宣布，計畫2021年在叫車和共乘服務中大量投放「第4級」（在限定區域內的完全自動駕駛）的車輛。計畫中，這種車不裝方向盤、油門和剎車。總裁說：「未來10年將是汽車自動化的時代」。差不多同一時期，日本的國家計畫和汽車公司也發布了以2020年前後為目標的自動駕駛計畫（→ 國家計畫：讓高速公路自動駕駛與限定地區的無人移動服務在2020年前實現）。

後來：2021年並未開始這種形式的服務。2022年10月26日，福特宣布，該公司判斷業界要將第4級自動駕駛以能帶來大筆利潤的形式投入實用，將比最初預期更晚。該公司因投資自動駕駛企業Argo AI，認列了27億美元損失，並將開發資金轉向第2+ 級與第3級（由人監看駕駛的駕駛輔助技術）。

96名專家的國際報告（包括由30國等選出的諮詢委員會）：「（通用AI的）模型內部運作大多難以理解，連開發者也不例外」「專家們對未來幾個月、幾年會發生什麼也意見不一」

以布萊切利會議（2023年）為契機，由約書亞・班吉歐領導的96名專家（包括由30國及聯合國、EU、OECD選出的諮詢委員會）彙整了AI安全性的國際報告（日本代表為北野宏明）。報告說明，通用AI模型「並非以傳統意義上的方式編寫程式」，而是透過訓練建構，並寫道「這些模型的內部運作，連開發者也幾乎無法理解」「目前用來解釋通用AI模型為何產生某個輸出的可解釋性技術，仍然非常有限」。關於今後的進展，報告指出通用AI的能力提升「可能進展緩慢、迅速或極其迅速」，並表示「由於對進一步擴大規模（scaling）的前景看法不同，專家對今後的進展速度意見不一」。2026年2月的第2次報告也指出，「研究人員無法確切預測某種能力何時會出現」「對於投入（計算、演算法改進、資料）的指數成長是否會持續，專家們意見不一」。

還不清楚的事：尚未知道的事（由各國選出的專家指出）：①現代大型AI的內部運作（內部機制連開發者也幾乎無法理解，解釋技術也非常有限）。②今後的進步速度（從緩慢到極快都有可能。專家對擴大規模能發揮多大效果，意見不一）。2026年報告中，同樣的不確定性仍持續存在。

研究AI內部運作的研究者自己彙整：「這個領域有許多尚待解決的問題」（來自大學、研究所、企業的29人）

研究大型AI內部各個要素如何計算的領域（解讀運作機制＝機制可解釋性），有29名研究者彙整了這個領域的「尚未解決的問題」。作者所屬單位橫跨企業與大學，包括Apollo Research、Anthropic、Google DeepMind、MIT、哈佛大學、特拉維夫大學、墨爾本大學等。論文肯定近年的進展，同時也寫道：「這個領域有許多尚未解決的問題，必須先解決它們，才能實現許多科學與實用上的益處」。列出的問題包括：作為研究核心線索的「特徵」究竟是什麼，還不明確；目前主要以從外部觀察答案的「黑箱」測試，研究AI的能力；在小型實驗AI上有效的方法，能否推廣到最先進的大型AI，還不知道。

還不清楚的事：尚未知道的事（研究內部結構的專家自己的指摘）：解讀大型AI內部在計算什麼的方法，從基本觀念（「特徵」是什麼）開始，就還不明確。目前AI的能力，主要靠從外部測試來研究。

96名專家的國際報告（包括由30國等選出的諮詢委員會）：「（通用AI的）模型內部運作大多難以理解，連開發者也不例外」「專家們對未來幾個月、幾年會發生什麼也意見不一」

以布萊切利會議（2023年）為契機，由約書亞・班吉歐領導的96名專家（包括由30國及聯合國、EU、OECD選出的諮詢委員會）彙整了AI安全性的國際報告（日本代表為北野宏明）。報告說明，通用AI模型「並非以傳統意義上的方式編寫程式」，而是透過訓練建構，並寫道「這些模型的內部運作，連開發者也幾乎無法理解」「目前用來解釋通用AI模型為何產生某個輸出的可解釋性技術，仍然非常有限」。關於今後的進展，報告指出通用AI的能力提升「可能進展緩慢、迅速或極其迅速」，並表示「由於對進一步擴大規模（scaling）的前景看法不同，專家對今後的進展速度意見不一」。2026年2月的第2次報告也指出，「研究人員無法確切預測某種能力何時會出現」「對於投入（計算、演算法改進、資料）的指數成長是否會持續，專家們意見不一」。

還不清楚的事：尚未知道的事（由各國選出的專家指出）：①現代大型AI的內部運作（內部機制連開發者也幾乎無法理解，解釋技術也非常有限）。②今後的進步速度（從緩慢到極快都有可能。專家對擴大規模能發揮多大效果，意見不一）。2026年報告中，同樣的不確定性仍持續存在。

英國中央銀行提醒：「從多項指標來看，股價顯得過高，尤其是著重AI的科技公司」

英國中央銀行（英格蘭銀行）負責監督金融穩定的委員會，在2025年10月的會議紀錄中寫道：「從多項指標來看，股價顯得過高，尤其是著重AI的科技公司」。由於股價指數集中在少數企業，「如果對AI影響的預期變得不那麼樂觀」，市場就可能受到很大影響。列出的下跌誘因包括AI效能或普及不如預期，以及電力、資料、材料不足。它也舉例，若出現觀念上的重大突破，可能使大型AI設施不再必要。2026年7月的報告也寫道：「股票價格上漲了，尤其是與AI相關的股票」「按部分指標衡量，估值也變得更加偏高」「股市急遽下跌的風險依然很高」。

還不清楚的事：目前熱潮之後是否會出現寒冬，還不知道。截至2026年7月，中央銀行寫道「股市急遽下跌的風險依然很高」。另一方面，股價卻持續上漲。答案還沒有出來。

2025年，同一家調查公司對日本的判斷：生成式AI處於「『過度期待』的高峰期」（譯）（圖中位於與幻滅期的分界）

Gartner Japan的「日本面向未來的基礎設施技術炒作週期：2025年」（譯）正文寫道，AI代理與生成式AI「被定位在『過度期待』的高峰期」（譯）。另一方面，圖中生成式AI的點位於高峰期與幻滅期的分界線上，有篇報導標題寫「生成式AI處於幻滅期」（譯）。

還不清楚的事：第4次目前位於曲線的哪個位置，因觀察者而異，還不知道。