AGI（汎用人工知能）に関する大胆な予測を読むたびに、自分に問いかけてください。私たちは本当に何か「より先」のものに向かって築いているのか、それとも自分たちの限界を映し出す鏡を磨いているだけなのではないか、と。
• 問題はモデルではない。私たちだ：正しい答えを得ることにばかり意識が向いてしまい、私たちが使っている言語や構造そのものを問い直すことを忘れてしまうのです。
• 文脈理解の限界：モデルが複雑になるほど、信頼性は低くなります。どれだけ大量のデータを投入しても、人間の認知にある微妙なニュアンスを再現することはできません。
• ⚡ アシスタントの逆説：AIシステムは初期の段階ではうまく機能するかもしれませんが、タスクが進化していくにつれて一貫性を保つのが難しくなります。これは些細な不具合ではなく、根本的な設計上の欠陥です。
• 期待のズレがもたらす危険：私たちは、AIができることについての偽の物語を売り込んでいます。AIに関する非現実的な過度の期待（いわゆる“ハイプ”）を生み、それが失望や苛立ち、そして無駄なリソースの消費につながり得るのです。
• 本当の問いは残る：私たちは何に向かって築いているのか？
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もともとは https://medium.com/generative-ai/how-to-see-the-limits-of-ai-in-2026-without-the-hype-18c3f1fe820d に掲載されました
