AIによる予想：MAGI（マギ）はいつごろできるのか？

　とりあえず、MAGI的AIについての質問もどきをしてみたつもりです。ｗ

プロンプト案自作してみました。

Gemini のGemも作りました。

https://gemini.google.com/gem/13GtSQJM-VM9TiN0W1OVcl1onlOwNTerd?usp=sharing

現代AIによるMAGIシステムの実現可能性
https://g.co/gemini/share/1ceffa68da3e

現代AIによるMAGIシステムの実現可能性
Gemini, Grok, ChatGPTを用いた合議制AIは個人で構築可能か？その未来を探る。
https://g.co/gemini/share/541f9c048b83

求めた答えはGrokが教えてくれました。

ところで人工知能について人格：パーソナリティなんか入れずに理系・文系とかいろんな思考法とかで作れば、すぐにでもできそうなのに思いましたが…。ＡＩは頭が固いスね。ｗ

Q:各社の現行のAIでMAGIが作れますが、現実にはいつ頃可能ですか？

A:Grok

https://twitter.com/i/grok/share/Ci7PMKnHG4PBrsVkT06TokybC

「新世紀エヴァンゲリオン」に登場するMAGIシステムは、3つの独立したAI（メルキオール、バルタザール、カスパー）がそれぞれ異なる視点（科学者、母、女性）から判断を下し、合議制で意思決定を行うスーパーコンピュータシステムです。このシステムを現行のAI技術で現実化する可能性と時期について、以下に考察します。

現行のAI技術での実現可能性

現行のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）や生成AIを活用することで、MAGIシステムに似た合議制AIシステムをある程度再現することは可能です。以下のような取り組みが既に行われています：

1. 複数AIの統合による合議制の実現

- 複数の異なるAIモデル（例：OpenAIのGPT-4、GoogleのPaLM2、AnthropicのClaude）を用いて、同じ質問に対してそれぞれの回答を生成し、その結果を集約する試みがなされています。これにより、異なる「視点」を模倣した合議制システムが構築可能です。

https://note.com/eurekachan/n/n212de6ddeb27

https://x.com/matsu_vr/status/1718641330560393390

https://twitter.com/matsu_vr/status/1718659469683605747

https://togetter.com/li/2250487

https://note.com/fladdict/n/n106b9ce8f7d4

https://qiita.com/k_ide/items/cab1d8049abe359d74a9

https://togetter.com/li/2250487

- 例えば、2023年に公開された「ReConcile」（俗称：MAGIシステム）は、ChatGPT、PaLM2、Claudeを組み合わせて、3つのAIの回答をGPT-4で統合する形で意思決定を行うシステムとして実装されています。

https://qiita.com/k_ide/items/cab1d8049abe359d74a9

2. ペルソナの模倣

- MAGIシステムの特徴である「科学者」「母」「女性」のペルソナを再現するため、AIに異なるプロンプトやファインチューニングを施して特定の役割や視点を持たせることが可能です。例えば、GPT-3やGPT-4を用いて、特定の思考パターンを模倣したシステムがすでに試作されています。[](https://note.com/fladdict/n/n106b9ce8f7d4)[](https://tech.takuyakobayashi.jp/2024/05/29/294) - Azure OpenAIを用いたMAGIシステムの構築例では、ライブラリ作成とサンプルコードを用いて合議制の意思決定プロセスが実装されています。

3. 技術的基盤

- 現行の生成AIは、自然言語処理や意思決定支援において高い性能を持ち、複数のモデルを組み合わせることで、より多角的な判断が可能です。クラウドベースのAPI（例：AWS Bedrock、Google Cloud、OpenAI）を利用することで、異なるAIモデルを統合したシステムを比較的容易に構築できます。(https://note.com/eurekachan/n/n212de6ddeb27) - また、ローカルLLM（例：LlamaやMistral）を使用したMAGIシステムの再現例もあり、プライバシーやカスタマイズ性を重視した実装も進んでいます。(https://tech.takuyakobayashi.jp/2024/05/29/294)

現実化の課題

ただし、完全なMAGIシステムの現実化には以下のような課題が残っています：

1. 人間のジレンマの再現

- MAGIシステムは、赤木ナオコ博士の人格を基にした感情やジレンマを再現していますが、現在のAIは感情や人間らしい複雑な価値観を完全に模倣する能力が不足しています。AIの判断はデータやアルゴリズムに基づくもので、倫理的・感情的なジレンマを完全に再現するのは困難です。

2. 有機コンピュータ

- MAGIは「第7世代有機コンピュータ」とされていますが、現行のAIはシリコンベースのハードウェア上で動作します。有機コンピュータ（例：バイオコンピューティング）は研究段階にあり、実用化にはまだ時間がかかります。[](https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q107671675)

3. 高度な意思決定の精度

- MAGIシステムは、NERVの戦略的判断や市政運営に使用される高度なシステムです。現行のAIは特定タスクに優れていますが、複雑な戦略的意思決定やリアルタイムの大規模システム運用にはさらなる進化が必要です。

現実化の時期

MAGIシステムの完全な現実化時期を予測するのは難しいですが、以下のようなタイムラインが考えられます：

短期（現在～5年以内、2025～2030年）
- 現在の技術で、簡易的なMAGIシステム（複数のAIモデルを統合し、異なる視点からの合議制を実現）はすでに実用化されています。企業や研究者による試作品（例：ReConcileやAzure OpenAIを用いたシステム）は、特定の用途（例：意思決定支援、広告制作支援）に限定されていますが、十分に機能しています。(https://qiita.com/k_ide/items/cab1d8049abe359d74a9)(https://bizaidea.com/curation/870/) - この期間内に、生成AIの性能向上やAPIの普及により、より洗練された合議制AIシステムが商用化される可能性があります。特に、サイバーエージェントのような企業が広告制作支援システムで実用化を進めています。[](https://bizaidea.com/curation/870/)

中期（5～15年、2030～2040年）

- AIの感情理解や倫理的判断能力が向上し、特定のペルソナをよりリアルに模倣できるようになる可能性があります。これにより、MAGIシステムのような多角的視点を持つAIの精度が向上します。 - バイオコンピューティングやニューロモーフィックコンピューティングの進展により、有機コンピュータに近い技術が実用化され始める可能性があります。ただし、完全な有機コンピュータの実用化にはさらなるブレークスルーが必要です。

長期（15年以上、2040年以降）

- MAGIシステムの完全な再現（人間のジレンマや感情を模倣した有機コンピュータベースの合議制AI）が可能になる可能性があります。この段階では、AIが高度な倫理的・戦略的意思決定をリアルタイムで行えるようになり、NERVのような組織の中枢システムとして機能する可能性があります。

結論

現行のAI技術では、MAGIシステムの簡易版（異なるAIモデルを統合した合議制システム）はすでに実現可能であり、試作品も存在します。 しかし、感情やジレンマを完全に再現した有機コンピュータベースのMAGIシステムの実現には、バイオコンピューティングやAIの倫理的判断能力の進化が必要であり、完全な再現は2040年以降になる可能性が高いです。それでも、2030年までには特定用途向けの高度な合議制AIシステムが広く実用化されると予想されます。(https://note.com/eurekachan/n/n212de6ddeb27)(https://qiita.com/k_ide/items/cab1d8049abe359d74a9)(https://togetter.com/li/2250487) もし特定の技術的詳細や実装例についてさらに知りたい場合、または関連するソースを確認したい場合は、教えてください！

https://g.co/gemini/share/56c2269f74c8

エヴァンゲリオンに登場するスーパーコンピュータ「MAGIシステム」を、現在の技術で完全に再現することは極めて困難であり、少なくとも数十年から100年以上先になる可能性が高いと考えられます。

MAGIシステムは、単一の技術ではなく、以下の複数の先進的なコンセプトが融合したものです。それぞれの技術要素の現状と見通しから、その理由を解説します。

MAGIを構成する技術と現在の到達点

MAGIシステムの実現には、大きく分けて「合議制AI」「汎用性」「人格移植」「有機コンピュータ」という4つの壁を乗り越える必要があります。

合議制AI：部分的には実現可能 🤝

MAGIの最大の特徴は、科学者・母・女という異なる人格を持つ3つのAI（メルキオール、バルタザール、カスパー）が合議によって結論を導き出す点にあります。

これは現在のAI技術でも、部分的に模倣することが可能です。

• マルチエージェントシステム: 複数のAI（エージェント）に異なる役割を与え、協調・競合させながら最適な解を探させる研究はすでに行われています。

• 生成AIの応用: 実際に、ChatGPTのような大規模言語モデルに異なるペルソナ（役割）を与えて多角的な視点から議論させる試みは、多くの開発者によって行われています。これは「三人寄れば文殊の知恵」をAIで実践するようなもので、MAGIの思想の原型と見なせます。

しかし、MAGIのように確立された「人格」を持ち、人間のようなジレンマを抱えながら意思決定を行うレベルには至っていません。

汎用性（AGI）：2030年～2060年頃に実現の予測 🧠

MAGIは、NERV本部の運営から市政まで、あらゆる問題を処理する極めて高い汎用性を持っています。これは、特定のタスクに特化した現在のAIとは一線を画す「汎用人工知能（AGI）」の概念に非常に近いです。

AGIは「人間が可能なあらゆる知的作業をこなせるAI」とされ、世界中の研究機関が開発を競っています。専門家の間でも意見は分かれますが、その実現時期については2040年代から2060年代という予測が多く見られます。一部には、2030年までに実現する可能性が50%という楽観的な見方もあります。

MAGIの担う社会的な役割は、AGIが実現した未来の姿と言えるかもしれません。

人格移植OS：実現の目処は立たず 🧬

MAGIの最も非現実的な要素が、開発者・赤木ナオコ博士の思考パターンをOSとして移植した「人格移植OS」です。これは、人間の意識や記憶を完全にデジタルデータ化してコンピュータに移す「マインド・アップローディング」と呼ばれる技術に相当します。

マインド・アップローディングは、現在の脳科学やコンピュータ技術では実現の目処が全く立っていません。

• 技術的課題: 人間の脳は約860億個の神経細胞が複雑に絡み合っており、その働きや「意識」が生まれるメカニズムは未だに解明されていません。これをスキャンしてコンピュータ上で再現する技術は、想像の域を出ません。

• 倫理的課題: 仮に技術的に可能になったとしても、「コピーされた人格は本人と同一なのか」「デジタルな人権をどう考えるか」といった深刻な倫理的問題が生じます。

この「人格移植」こそが、MAGIを単なる高度なAIではなく、SF作品たらしめる最大の要因であり、実現における最も高いハードルと言えるでしょう。専門家の間では、もし実現するとしても100年以上先になるだろうと考えられています。

有機コンピュータ：基礎研究段階 🖥️

作中でMAGIは「第7世代有機コンピュータ」とされています。これは、タンパク質などの有機分子を使って計算を行うコンピュータです。

現実世界でも研究は行われていますが、まだ基礎研究の段階であり、シリコンベースの現代のコンピュータに取って代わるような実用化の目処は立っていません。

結論

MAGIシステムの**「合議制」というアイデアは現在のAI技術にも影響を与えており、「汎用性」はAGIとして実現が目指されています**。しかし、その根幹をなす**「人格移植」と、それを支える「有機コンピュータ」というハードウェアは、実現が非常に遠い未来の話**です。

これらの技術が全て揃うのは、早くとも数十年後、あるいは世紀単位の時間が必要になる可能性が高いでしょう。したがって、現時点では「各社AIでMAGIを作る」ことはできず、フィクションの世界の存在と言えます。