開催案内
第32回 汎用人工知能研究会(SIG-AGI)

開催概要

• 開催日時： 2026年3月19日（金曜日）13:00-16:50

• 開催形式：ハイブリッド 

• 会場：東京科学大学 大岡山キャンパス  西9号館 316号室＆ Zoom
  東京都目黒区大岡山2-12-1（大岡山駅より徒歩3分） 　アクセス（1F玄関2をご利用ください） 

• 参加申込URL：　https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/sigusers/add/agi/agi32（参加〆切：3/18）

• 参加費：無料

• zoomミーティング:  招待リンクを参加者に別途送付（前日および当日午前中）

• 資料ダウンロードURL：https://www.jstage.jst.go.jp/browse/jsaisigtwo/2026/AGI-032/_contents/-char/ja （3月19日公開）

• 発表種別：一般

開催趣旨

汎用人工知能（AGI: Artificial General Intelligence）は人間のように十分に広範な適用範囲と強力な汎化能力を持つ人工知能の開発を目指す研究領域です．2010年代前半の深層学習技術の進展を契機として開発が活性化し、2020年代になると研究活動は大幅に加速し、実用研究も増えてきています。汎用人工知能研究会は本分野の研究振興を支える母体として 2015年に創設され、現在は人工知能学会の第二種研究会として活動を行っています。この度、2026年3月19日（木）に第32回目の研究会を開催します。

プログラム

13:00-13:05　オープニング

13:05-13:50　招待講演 SIG-AGI-032-01 (zoom)

Roy Siegelmann, Ph.D.（Massachusetts Institute of Technology）

「Balancing Norms and Truth in AI: Ethical Alignment in Large Language Models」

13:50-14:00　休憩

14:00-14:30　 一般講演（ロング）SIG-AGI-032-02

阿部 雄大 ，佐藤 里恵 ，村越 英樹 ，林 久志（都立産業術大学院大） 

「対話型AIにおける知識ギャップ検出と補完の自律制御」

14:30-15:00　 一般講演（ロング）SIG-AGI-032-03

安島 聖  ，佐藤 里恵 ，村越 英樹 ，林 久志（都立産業術大学院大）

「LLMを活用したAI面接訓練による就職支援」

15:00-15:15　 一般講演（ショート）SIG-AGI-032-04

片山 淳  ，村崎 和彦 ，谷田 隆一（NTT）

「スケールフリー・ネットワークトポロジがスパイキングニューラルネットワークの神経発火不規則性に及ぼす影響」

15:15-15:30　休憩

15:30-16:00　 一般講演（ロング）SIG-AGI-032-05

川上 晴也  ，呂 博軒  ，船越 孝太郎  ，奥村 学（東京科学大）

「言語と行動を同時生成する2元時系列生成モデル」

16:00-16:30　 一般講演（ロング）SIG-AGI-032-06

中田 秀基 （順天堂大） ，一杉 裕志  ，高橋 直人  ，竹内 泉 （産総研） ，佐野 崇（東洋大学）

「プログラム合成対象言語Pro5LangのPython実装と構文の検討」

16:30-16:45　 一般講演（ショート）SIG-AGI-032-07

岡本 義則（ユアサハラ法律特許事務所）

「ＡＩエージェント社会とＡＧＩ認証」

16:45-16:50　クロージング

招待講演の概要：Science, at its best, is a discipline devoted to truth. Yet even the most rigorous inquiry is shaped—subtly but profoundly—by human choice. The tools we build, the problems we frame, and the metrics we use to evaluate success inevitably reflect assumptions and values. This tension has become particularly visible in the development of large language models (LLMs), which increasingly mediate how citizens access knowledge, interpret events, and form opinions. Alignment with human norms is therefore not merely a technical problem but a societal one. Systems that are insufficiently aligned may appear erratic or socially inappropriate—tools people simply refuse to use. Yet excessive alignment carries its own risks: models that too closely mirror prevailing narratives may amplify misinformation and reinforce epistemic echo chambers. Across the field, researchers are exploring a range of approaches to navigate this tension, including reinforcement learning from human feedback, constitutional guidance, safety-layer architectures, and new evaluation paradigms. Within this broader landscape, models with inhibition control (MICo) illustrate training approaches that internalize norms of discourse, while Complementarity highlights evaluation methods designed to enable objective comparison across systems, minimizing dependence on hand-selected metrics or tailored evaluation pipelines. Together, these approaches illustrate a central challenge for artificial intelligence: balancing alignment with human norms against the enduring scientific commitment to objective truth.

Bio: 

Dr. Roy Siegelmann is a Postdoctoral Associate at the Massachusetts Institute of Technology in the Weiss Laboratory of Synthetic Biology and a Visiting Scholar at Harvard University’s Center for Brain Science in the Sompolinsky Laboratory. His research explores dynamical systems, machine learning, and the ethical development of artificial intelligence, with particular focus on the alignment and evaluation of large language models. His work spans nonlinear control theory, knowledge representation in AI systems, and methods for ensuring reliable and socially responsible machine learning. He has conducted research at Amazon’s AGI and Alexa divisions and at the Johns Hopkins Human Language Technology Center of Excellence.

注意事項

• 人工知能学会研究会では，オンラインを通して配信される全ての映像および音声に関して，著作権保護の観点から，事前に許諾が得られた場合を除き，録画および録音と，これを用いた引用，転用，配信，公開を禁止しています．本研究会の内容を無断で録画した事実が発覚した場合は，発覚のタイミングが研究会中・研究会後に関わらず，録画ファイルを廃棄していただくとともに，今後の当学会主催イベントへのご参加をお断りする場合があります．また，研究会中に発覚した場合は，本研究会から即時退室して頂きます．

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運営・問い合わせ先：

人工知能学会 汎用人工知能研究会 (http://www.sig-agi.org/sig-agi/)
主査 ：山川 宏（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）

主幹事：ジェプカ ラファウ（北海道大学）

幹事 ：荒川 直哉（全脳アーキテクチャ・イニシアティブ）

幹事 ：嶋田 悟（エアロセンス）
幹事 ：船越 孝太郎（東京科学大学）