11月9日、Ethan Mollickが「Fable 5.2 and Jagged AGI」と題した記事を公開した。この記事では、AnthropicのClaude Fable 5.2が「AGI」の定義に照らしてどこまで到達しているか、そしてなぜ「ギザギザ（Jagged）」なのかについて詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。
「Jagged AGI」とは何か
Mollickが提示するAGIの定義はシンプルだ。「コンピュータでできる知的作業のほとんどで、大半の人間の専門家と同等以上のAI」。物理世界との関わりや対人業務は除外した、あくまで限定的な定義である。
その上で彼の結論は「Fable 5.2はAGIに"ほぼ"達している、つまりJagged AGIだ」というものだ。
Jagged（ギザギザ）とは、AIの能力が領域によって極端に凸凹していることを指す。かつてのJaggedさは「単純なミスやハルシネーション」だったが、今はそうではない。高度な推論や創造的作業で人間の専門家に匹敵しながら、センスや判断力といった暗黙知の領域で突然落ちる。その境界線が以前より見えにくくなっているのが今のAIだ、とMollickは指摘する。
何ができたか：4つの実験
Mollickはいくつかの挑戦的なタスクをFable 5.2に課した。
ハードウェアのハック
Codex MicroというUSBキーボード（元々ChatGPT用に設計されたデバイス）を「ゲーム機にしろ」と指示した。公開ドキュメントは存在しない。Fableはデバイスを制御する2つのアプリのコードを読み、各キーの色設定とノブ・ジョイスティックの入力方法を解析し、SimonやセーフクラッキングゲームなどのゲームをSix本一発で書き上げた。
ビジネスの立ち上げ
「月20分の手間で年2万ドル稼ぐビジネスを立ち上げろ」という指示に対し、Fableは22案を検討した上でPrebid Briefというサービスを提案した。入札前の公共工事案件情報を設備販売業者に届けるニュースレターで、201の自治体の公開議事録を読み込んで第1号を作成。マーケティング計画と価格設定も添えてデモサイトを構築した。Mollickは起業家教育の教授だが、「MBAの学生チームが学期末に持ってきたとしても感心した水準」と評価している。ただし成功確率についてはAI自身が「20〜40%」と見積もっており、ビジネスを独立して継続運営できるかは未確認のまま実験を止めた。
人文系の難関授業の再現
1941年に詩人W・H・オーデンが教えた伝説のコース（6,000ページの課題読書、学生から「不可能かつ非人道的」と宣言された期末試験）を、楽しく学べる形に再構築することを依頼した。FableはFate and the Individualというウェブサイトを作成。35の主要作品それぞれにオーデンが黒板に書いた内容、かけたレコード、課題が記録されており、オーデンの論考を参照して詩に注釈も付けた。ファクトチェックエージェントが走り、主要な誤りは発見されなかった。ただし初期バージョンは「退屈なコースウェブサイト」になり、次の修正では「子ども向けのベルを鳴らすゲーム」が出てきた。センスを要求するフィードバックを複数回与えて初めて完成した。
オリジナル学術研究
コロラド州がLLC登録手数料を50ドルから1ドルに引き下げたときと、英国が£12から£50に引き上げたとき、それぞれ新規法人登録数が約17%増減したという分析を、Fableは自律的に問いを設定し、公開データを探し、コードを書いて完成させた。182ページの論文として出力されたが、批判エージェントへの対応で記述が冗長化し、「Claudespeak（AI臭い文体）」が混入。GPT-6 Proによるピアレビューで2度問題が発見された。Mollickの評価は「2年目の博士課程学生より上、しかし現状では出版不可」だ。
Jaggedさの正体
これらの実験から浮かび上がるJaggedさのパターンは共通している。
- 自分でミスに気づかない：味気ないアウトプット、不適切な表現——指摘されれば数分で直すが、指摘されるまで問題として認識しない
- 分量のコントロールができない：批判への対応で際限なく加筆し、全体の質が下がる
- センスや暗黙知の欠如：「美しくしろ」という指示の解釈が人間の感覚とずれる
Mollickはこう整理する。「AGIとは何かを問うより、AIが今どこで止まるかを正確に把握する方が実用的だ」と。
また別の実験では、一段落の指示から20時間で204の3Dワールドを生成し、10日後には28チームのエージェントが並列稼働するシステムを自律構築した（推定エージェント実行回数：25,000回）。このスケールの自律性はかつてSFの領域だったが、今は実際に動いている。
AIは学術界に「読むより速く研究を生産する」問題をもたらした
記事中でMollickが特に強調するのが研究生産速度の問題だ。「AIは今や、人間が読めるより速く研究を生産できる」。これは査読制度や知識の検証プロセスに構造的な問題を引き起こしており、学術界のクライシスだと指摘している。
詳細はFable 5.2 and Jagged AGIを参照していただきたい。
