2025年は、人工知能の認識と応用において著しい変化が見られ、過去数年間の誇大広告的な期待から、より地に足の着いた現実へと移行しました。大規模言語モデル（LLM）ベースのトークン予測システムの能力に大きく影響された、2年間の集中的な世論の議論を経て、業界は再調整の期間を経験しました。

AIが実存的な脅威であるか、あるいは知性の新時代の幕開けであるかという、広範な不安やユートピア的なビジョンは沈静化し始め、その代わりに、現在の能力と限界に対するより現実的な理解が広がりました。AIの将来に対する多大な投資と楽観的な予測は依然として残っていますが、変革的で世界を変えるような進歩を達成するためのタイムラインは、引き続き延長されています。この調整は、より野心的な主張を実現するためには、依然として重要な技術的ブレークスルーが必要であるという、高まるコンセンサスを反映しています。

人工汎用知能（AGI）または超知能（ASI）の差し迫った到来に関する当初の主張は完全には消滅していませんが、ますます懐疑的に見られるようになり、ベンチャーキャピタル企業が採用するマーケティング戦略に起因することがよくあります。基盤モデルの構築者は、強力でありながら、明らかに誤りやすいAIシステムを開発および展開するという現実的な課題に直面しています。

この移行は、AIの可能性の否定を意味するものではなく、むしろその現状に対するより現実的な評価を意味します。焦点は、AIの不完全性と継続的な改良の必要性を認識し、実用的なアプリケーションにAIを活用することに移っています。業界は、現在のAIモデルは、印象的な偉業を達成できる一方で、依然としてエラーが発生しやすく、注意深い監視が必要であるという現実に苦闘しています。