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Claude Codeの生みの親、Boris Cherny氏の話がかなり本質的。要するに、もう「良いプロンプトを書く時代」ではなく、AIが自律的に判断・実行する“ループ”を設計する時代に入っている。コーディングの進化はこう。 ① IDE＋オートコンプリートで速く書く ② Claudeにプロンプトしてコードを書かせる ③ 複数のAIを並列に動かす ④ これからは、AIが動き続ける“ループ”を設計するループとは、AIを呼び出し、判断させ、実行させ、検証して、また次の行動につなげる仕組みのこと。 Boris氏は「11月にIDEをアンインストールしてから、もうほとんど開かなくなった」とも語っている。次に強いのは、プロンプト職人ではなく、 AIを継続的に動かす仕組みを作れる人。 2026年のキーワードは、間違いなく Harness Engineering だと思う。

チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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6〜12ヶ月以内にソフトウェアエンジニアという職業がほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話モデルにコードを書かせてそのコードで次のモデルを作ってまたモデルにコードを書かせるこの自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる実際、Anthropicではエンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して人間は直すだけこれ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だとコードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」って言ってる NVIDIAのJensen Huangは「自然言語が新しいプログラミング言語になる」もちろん制約はあるチップ、学習時間、物理スケール完全に置き換わるまでは数年かかる可能性もあるただ、方向はもう決まってるこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うか日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけどスタートアップではコードを一切書かないこともある未来への進化、変化は勝手に起こるのではない力のある人間が、それをリアルに『変えている』彼らが言うことは本当になってしまうこれからはコードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるかどこに使うかこの変化を知ってから動く側にいたい人は Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしておくとたぶんタイムラインのノイズは減る

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Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥

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カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

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【AIにコードを書かせるなら、どれが最強？】最近よく聞かれる「AIにどうコードを書かせているの？」という質問に答えてみました。 Cursor、Codex、Claude、Gemini。4つの人気ツールを動かしてYouTubeでレビューしています。ちなみに今のお気に入りはClaudeです。 ▼フル動画はリプ欄からどうぞ

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Satoshi Nakajima @MulmoCast

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イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。進化するのではなく、なくなるという。これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換（コンパイル）して実行する必要があった。しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。人間がコードを書く必要はなくなる。彼はこう言っている。「そもそもコーディングをやらなくなる」と。もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。キーボードもいらない。画面もいらない。文法（シンタックス）もいらない。「想像すれば、そのままソフトウェアになる」頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。これからは「作る」のではなく、「想像する」だけで形になる世界。スキルや時間よりも大事なのは、どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。そんな未来が来るかもしれない、という話である。

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

121,478 次观看 • 3 个月前

批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

Tsubame

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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Tsubame

15,386 次观看 • 3 个月前

NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしといてィ

NVIDIAのCEOが断言コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消えるジェンスン・フアンのこの発言は、生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話エンジニアの目的を一言で言うと問題を解くことコーディングは目的ではなくて手段ただの作業のひとつもし「目的＝コードを書くこと」になってたらそれはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる彼は台湾生まれ幼少期にアメリカへ移住するが、英語も話せず、文化も分からんままかなり荒れた学校に放り込まれた勉強ができるかどうか以前に「どう生き残るか」を考えないとあかん環境そこで彼が身につけたのはテクニックでも要領でもなく、「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やったその後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと半導体業界の最前線を渡り歩くここで彼は気づく・技術的に面白いこと・会社が本当に困ってること・市場が評価することこれらがほとんど一致していないという現実に多くの会社は「作れるもの」を作り、「今ある市場」に最適化して、本当の問題から目を背けていただったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業するでも当時のNVIDIAは今みたいなAI企業ではなかったグラフィックス市場は不安定。資金はない。失敗したら即終了の世界。実際、最初のプロダクトは盛大にコケたこのとき彼は「コードが悪い」とは言わなかった「俺たちは間違った問題を解いていた」そう結論づけて、市場と技術の“問い”から全部やり直したそこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、計算・並列処理・AIに賭け続けた結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立っただから今、彼はこう言うエンジニアの仕事は新しい問題を見つけてそれを解くこと会社の中には未発見の問題がうじゃうじゃある。だからこそ時間が命。ここが１番重要生成AI時代に仕事を失うエンジニアと給料が上がるエンジニアの差は、コードの上手さではない・何が本当のボトルネックか説明できるか・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるかこれができる人は AIを「脅威」ではなく生産性ブースターとして重宝される逆に「実装だけ」「言われたことだけ」になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられるというか完全に不要に給料を上げたかったらやることはシンプル・コードを書く前に“問題定義”を書く・要件をそのまま受け取らず、１回疑う・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す・ビジネス側と同じ言葉で話すこれができるエンジニアは「作業者」やなく意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは「コード書くな」ではない目的と作業を混同するなということ生成AI時代、生き残るエンジニアは一番最初に「何を解くべきか」から考えるこれ読んで「ちょっと焦った」なら、たぶん感覚は間違ってない生成AI時代、何もしないのが一番リスク高い考えがズレてないか確認する用に、ブックマークして定期的に見直し推奨こういう生成AI時代のエンジニア論とかプロダクト・意思決定・キャリアの話は、シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で定期的に書いてます気になった人は Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしといてィ

Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥

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「20年以内に仕事は趣味になる」という予測は、単なるビッグマウスではなく、AIとロボティクスの指数関数的カーブを前提にした文明設計の前提条件だ。生存のための労働が自動化されるとき、僕たちが議論しなければならないのは「働かなくてよい世界で、何をして生きたいのか」という問いそのものだ。イーロン・マスク「実際のところ将来的には、人はまったく働かなくてもよくなると思います。それはそんなに遠い未来ではなく、おそらく…10年、長くても20年かからないくらいかもしれません。私の予測では、20年以内には『働くことはオプション』になります。働くこと自体が完全に任意になって、ほとんど趣味のようなものになると思います」ニキル・カマト「それは、生産性の向上によって、人々が働かなくてもよくなるという意味ですよね？」マスク「はい、働く必要がなくなるということです。もちろん、20年後にこの発言を再生して『ほら、イーロンはばかげた予測をして、外れたじゃないか』と言われるかもしれません。それでも、私はこれは本当に実現すると考えています。20年以内、ひょっとすると10〜15年くらいかもしれません。AIとロボティクスの進歩によって、『働くことがオプションになる』地点まで到達すると見ています。ちょうど、自分の庭で野菜を育てることもできるし、お店に行って野菜を買うこともできるのと同じです。自分で野菜を育てるほうがずっと大変ですが、好きでそうする人もいますよね。それと同じように、仕事もやりたい人だけがやるものになるだろう、というのが私の予測です」

「20年以内に仕事は趣味になる」という予測は、単なるビッグマウスではなく、AIとロボティクスの指数関数的カーブを前提にした文明設計の前提条件だ。生存のための労働が自動化されるとき、僕たちが議論しなければならないのは「働かなくてよい世界で、何をして生きたいのか」という問いそのものだ。イーロン・マスク「実際のところ将来的には、人はまったく働かなくてもよくなると思います。それはそんなに遠い未来ではなく、おそらく…10年、長くても20年かからないくらいかもしれません。私の予測では、20年以内には『働くことはオプション』になります。働くこと自体が完全に任意になって、ほとんど趣味のようなものになると思います」ニキル・カマト「それは、生産性の向上によって、人々が働かなくてもよくなるという意味ですよね？」マスク「はい、働く必要がなくなるということです。もちろん、20年後にこの発言を再生して『ほら、イーロンはばかげた予測をして、外れたじゃないか』と言われるかもしれません。それでも、私はこれは本当に実現すると考えています。20年以内、ひょっとすると10〜15年くらいかもしれません。AIとロボティクスの進歩によって、『働くことがオプションになる』地点まで到達すると見ています。ちょうど、自分の庭で野菜を育てることもできるし、お店に行って野菜を買うこともできるのと同じです。自分で野菜を育てるほうがずっと大変ですが、好きでそうする人もいますよね。それと同じように、仕事もやりたい人だけがやるものになるだろう、というのが私の予測です」

Tsubame

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欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」アルトマン「そう思います」

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Tsubame

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座って作業していると、いつの間にか足元で靴紐がほどけている。見下ろすと、犯人はあーちゃん。ハシボソガラスだ。一見すると「イタズラ」に見えるこの行動。けれど、動物行動学の視点で見ると、ここで起きているのは悪ふざけではありません。ハシボソガラスが向けている関心は、物そのものではなく、それによって何が起きるか。靴を突いたら反応はどう変わるか。靴紐を引いたら状況は変化するか。ほどけたあと、人は何をするのか。これは感情の発散ではなく、因果関係を確かめるための検証行動に近い。注目すべきはタイミングです。立っているときではなく、こちらが座って動きの少ない状態のときに限って近づいてくる。逃げない。追い払わない。反応が急に変わらない。そうした条件がそろった、安全で再現性のある状況だと理解しているからです。靴紐は、動く。形が変わる。力加減で結果が変わる。ハシボソガラスにとって、因果を試すには最適な“教材”。ほどけたあと、もう一度引くのか。少し距離を取って様子を見るのか。そこに目的達成はありません。あるのは、結果の違いを確かめる過程だけ。この行動が成立していること自体が、関係性を示しています。近づける。触れられる。試せる。それは警戒心が消えたからではなく、相手の反応を予測できる存在だと理解しているということ。あーちゃんの靴紐行動は、甘えでも悪さでもない。「この世界は、どう動くのか」それを確かめ続ける、静かで知的な行動。ハシボソガラスらしい、慎重で合理的な“遊び方”です。 ※この文章は、行動を美談や感情で断定するものではありません。観察された行動と、そこから読み取れる行動学的背景の記録です。

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SCIENCE FACTORY ltd.

564,574 次观看 • 5 个月前

「働かなくてよい時代」は、必ずしも「幸福な時代」を意味しない。むしろ、仕事が人生の軸だった人間にとっては、自分を支えていた意味の構造そのものが崩れる可能性がある。AIが研究し、創造し、意思決定まで担い始めるなら、次に問われるのは雇用ではなく文明の目的だ。落合陽一「もうちょっと行くと、多分、研究開発自体もAIがやってくるようになると思うんですよ。結構な割合で、AIによって自動的に研究が進むようになってきていて、人間が働くことって言ったら、その頃にはホワイトカラーの仕事はもうだいぶなくなっているんでしょうから、僕らからすると、そういったホワイトカラー労働だったり、ある程度のクリエイティブ・コーディング労働も多分なくなっていく。じゃあ、僕らはそのときどうやって暮らすんですか、という本題に今から行こうと思うんですけど」中島聡「人間は何をするんだろう、というか、そうしたら生きがいの話なんですよね。本にも書いたんだけど、要は、生きがいなしで人間は生きていけるのか、という。そこはもう、すごく哲学的な話になっちゃうんだけど、それで幸せでしょうか、ということですよね。要は、遊んで暮らす。 8割の人が職を失う、という言い方をすれば悪いけど、8割の人が働かなくてもいい時代になりますよ、と。もしくは、週40時間が週5時間になる時代になりますよ、と。じゃあ、その残りの時間を遊んで暮らせるんだけど、要はどうやって充実して生きていくか。あるいは、自分の生きがいみたいなものをどう持つか。なんだかんだ言って、やっぱり大半の人は仕事に生きがいを感じているわけですよ。私も含めて。それがなくなったときに、人類は幸せなのか。もしくは、幸せじゃない人が増えたときに、どうやって社会を安定させたらいいのか。みたいなことは、すごい考えますよね」

「働かなくてよい時代」は、必ずしも「幸福な時代」を意味しない。むしろ、仕事が人生の軸だった人間にとっては、自分を支えていた意味の構造そのものが崩れる可能性がある。AIが研究し、創造し、意思決定まで担い始めるなら、次に問われるのは雇用ではなく文明の目的だ。落合陽一「もうちょっと行くと、多分、研究開発自体もAIがやってくるようになると思うんですよ。結構な割合で、AIによって自動的に研究が進むようになってきていて、人間が働くことって言ったら、その頃にはホワイトカラーの仕事はもうだいぶなくなっているんでしょうから、僕らからすると、そういったホワイトカラー労働だったり、ある程度のクリエイティブ・コーディング労働も多分なくなっていく。じゃあ、僕らはそのときどうやって暮らすんですか、という本題に今から行こうと思うんですけど」中島聡「人間は何をするんだろう、というか、そうしたら生きがいの話なんですよね。本にも書いたんだけど、要は、生きがいなしで人間は生きていけるのか、という。そこはもう、すごく哲学的な話になっちゃうんだけど、それで幸せでしょうか、ということですよね。要は、遊んで暮らす。 8割の人が職を失う、という言い方をすれば悪いけど、8割の人が働かなくてもいい時代になりますよ、と。もしくは、週40時間が週5時間になる時代になりますよ、と。じゃあ、その残りの時間を遊んで暮らせるんだけど、要はどうやって充実して生きていくか。あるいは、自分の生きがいみたいなものをどう持つか。なんだかんだ言って、やっぱり大半の人は仕事に生きがいを感じているわけですよ。私も含めて。それがなくなったときに、人類は幸せなのか。もしくは、幸せじゃない人が増えたときに、どうやって社会を安定させたらいいのか。みたいなことは、すごい考えますよね」

Tsubame

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小泉防衛相が「感謝」について。上手く行っても行かなくても、お世話になった人への感謝の気持ちは変わらない、それは総裁選でも同じで、誰かのせいにする敗因分析はしないと話す。確かに感謝の気持ちは、苦しい時でも人を前向きにする大事なものだと思う。 ---文字起こし--- 2025/11/17 小泉進次郎のポッドキャスト小「とにかく上手く行っても行かなくても。どっちでも、誰かのお世話になってることって間違いないのよ」な「なるほどなるほど」小「その結果上手く行ったら、その誰かに感謝っていうことも余計前向きな感謝だけど。上手く行かなくても、その上手く行かないという結果が出るまでの間に、誰かにお世話になったことに変わりはないわけね」な「なるほど。そうかそうか」小「だからどっちの結果が出ても、基本ありがとうは変わらない。ここの部分の感覚っていうのはあって。その方が前に進みやすいじゃない？」な「前向きではありますからね、ちゃんと次につながるっていう」小「それもなんか今回の総裁選みたいに結果が出ないと、なんかいろんな敗因をね、言ってくる人いるわけ。例えばこれは自分の力ではないところでも、僕のことを支えてくれてた人たちのことも、何かこう足りなかったことを指摘してくる人たちとか。そういう声も入るわけ。だけど、そこを『もし』とか『たられば』でね、そういったことを指摘したって、なんらこちらからすると、そんなことよりも支えてくれたということの感謝の方が上回るわけ。だから、このなんか敗因分析みたいなことも、いかに誰かのせいにする敗因分析ではなく、前向きな方の努力につなげていける、皆がね。そこの敗因分析に、自分としてはより向かって行かないといけないなって思ったりね。感謝っていうのは、なんか重いね」

小泉防衛相が「感謝」について。上手く行っても行かなくても、お世話になった人への感謝の気持ちは変わらない、それは総裁選でも同じで、誰かのせいにする敗因分析はしないと話す。確かに感謝の気持ちは、苦しい時でも人を前向きにする大事なものだと思う。 ---文字起こし--- 2025/11/17 小泉進次郎のポッドキャスト小「とにかく上手く行っても行かなくても。どっちでも、誰かのお世話になってることって間違いないのよ」な「なるほどなるほど」小「その結果上手く行ったら、その誰かに感謝っていうことも余計前向きな感謝だけど。上手く行かなくても、その上手く行かないという結果が出るまでの間に、誰かにお世話になったことに変わりはないわけね」な「なるほど。そうかそうか」小「だからどっちの結果が出ても、基本ありがとうは変わらない。ここの部分の感覚っていうのはあって。その方が前に進みやすいじゃない？」な「前向きではありますからね、ちゃんと次につながるっていう」小「それもなんか今回の総裁選みたいに結果が出ないと、なんかいろんな敗因をね、言ってくる人いるわけ。例えばこれは自分の力ではないところでも、僕のことを支えてくれてた人たちのことも、何かこう足りなかったことを指摘してくる人たちとか。そういう声も入るわけ。だけど、そこを『もし』とか『たられば』でね、そういったことを指摘したって、なんらこちらからすると、そんなことよりも支えてくれたということの感謝の方が上回るわけ。だから、このなんか敗因分析みたいなことも、いかに誰かのせいにする敗因分析ではなく、前向きな方の努力につなげていける、皆がね。そこの敗因分析に、自分としてはより向かって行かないといけないなって思ったりね。感謝っていうのは、なんか重いね」

maku

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すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」

すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」

Tsubame

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【OpenAI共同設立者】イリヤ・サツケバーのみている世界イリヤ・サツケバーがトロント大学でスピーチを行いました。その内容が非常に重要だと感じたため、翻訳しました。『AIは人類にとって「史上最大の課題」であると同時に「最大の報酬」ももたらす』以下、字幕全文です↓↓↓ --- 6月6日皆さん。ここに来られたことを本当に嬉しく思います。この場を準備し、企画してくださった皆さん、そしてこの名誉学位を授与してくださったことに、心から感謝を申し上げます。この名誉学位をいただけるのは、私にとって非常に意味深いことです。今からちょうど20年前のほぼ同じ日に、私はこの同じホールで、トロント大学から学士号を授与されました。実は、これでトロント大学からいただく学位は4つ目になります。ここで過ごした合計10年間は、本当に素晴らしい時間でした。学部生として多くのことを学び、大学院生としても素晴らしい経験を積むことができました。興味のある分野を深く掘り下げ、研究者としての道を歩み始めることができたのです。特に、ジェフ・ヒントン先生のもとで研究できたことは、望外の幸運でした。先生がこの大学に在籍されていたことは、私の人生で最も幸運な出来事の一つです。これ以上ないというほど素晴らしい環境で教育を受け、科学者として成長できたことに、大学には深く感謝しています。私が学生だった頃、この大学はどこよりも優れたAI研究を行っていました。最も革新的で、最もエキサイティングな研究です。それに学生として貢献できたことを、今も誇りに思っています。もう、ずいぶん昔のことになりましたが。さて、卒業式のスピーチでは、卒業生の皆さんに賢明なアドバイスをすることが期待されていると思います。今日は少しだけ、その役割を果たさせてください。少しだけ、と言うのは、今回のスピーチは少し毛色の違うものになるからです。一つ、実用的な心の持ち方をお伝えしたいと思います。これを心掛ければ、きっと多くのことが楽になるはずです。それは、「現実をあるがままに受け入れ、過去を後悔せず、ただ状況を改善することに努める」という考え方です。なぜこんな話をするかというと、これが非常に難しいことだからです。私たちは、過去の悪い決断や不運な出来事を思い出し、「あれは不公平だった」と考えて時間を無駄にしがちです。しかし、「現実はこうなのだから、次善の策は何か」と考える方が、はるかに生産的です。私自身、そう考える時はいつも、物事がうまくいくことに気づきます。とはいえ、これは簡単なことではありません。自分の感情との戦いでもあるのです。だからこそ、皆さんにお話ししています。この考え方を、できる限り心に留めておいてください。これは、私自身へのリマインダーでもあります。さて、本題に入りましょう。このスピーチが普通のものにならない理由は、私たちの周りで、少し違うことが起きているからです。皆さんは、これまでとは全く異なる時代の節目に立っています。これはよく言われることですが、今回は、本当にそうなのです。その理由は、AIです。言うまでもありませんね。聞くところによると、今日のAIはすでに「学生であること」の意味を大きく変えているそうですね。かなりのレベルで。これは私自身が強く感じていることであり、そして真実だと思います。しかし、AIの影響はそれだけにとどまりません。私たちの仕事は、これからどうなっていくのでしょうか？すでに、未知で予測不可能な形で、少しずつ変化が始まっています。 Twitterで検索すれば、AIに何ができるのか、人々が何を言っているのかを見ることができます。そうすると、「どのスキルが役に立ち、どのスキルが時代遅れになるのだろうか」といった疑問が頭をよぎるかもしれません。しかし、AIがもたらす本当の課題は、それが前例のない、極めて大きなものであるという点です。未来は、今日とは全く異なるものになるでしょう。私たちは、コンピューターと話すことができるようになりました。これは新しいことです。コンピューターが私たちを理解し、言葉を返してくる。音声でコードを書くことさえあります。クレイジーなことです。もちろん、AIにはまだ不十分な点もたくさんあります。しかし、AIはすでに、数年後の世界を想像させるほどの力を持ち始めています。それが3年後か、5年後か、10年後か、未来の予測は困難ですが、AIは着実に、あるいは私たちの想像より速く、進化し続けるでしょう。そしていつか、AIが私たち人間の仕事を「すべて」こなす日が来るかもしれません。一部ではなく、すべてです。なぜ、そう確信できるのでしょうか？その理由は、私たち人間には脳があり、その脳が一種の生物学的コンピューターだからです。であるならば、私たちが脳でできることを、デジタルコンピューターにできない理由はありません。これが、AIがいずれ万能になりうる、という考えの根拠です。そうなると、「コンピューターが私たちの仕事をすべてできるようになったら、何が起こるのか？」という、途方もなく大きな問いに直面します。それは少し強烈すぎると感じるかもしれません。しかし、それはまだ序の口です。私たちは、その万能なAIを、経済成長や研究開発のために使うでしょう。AIがAI自身の研究を進めるようになれば、進歩の速度は爆発的に加速します。それは、もはや想像を絶する世界です。この、AIが作り出す極端で根源的な未来を、感情レベルで本当に信じることは、私にとっても難しいことです。それでも、論理はそうなる可能性が非常に高いと示しています。そのような世界で、私たちは何をすべきなのでしょうか？「政治に興味を持たなくても、政治はあなたに興味を持つ」という言葉があります。この言葉は、AIにもそっくりそのまま当てはまります。 AIから目をそらさないでください。AIが今何ができるのかを、自分の目で確かめてみてください。そうすれば、直感が働くはずです。そしてAIが進化するにつれて、その直感は確信に変わっていくでしょう。どんな説明も、自分自身の感覚にはかないません。特に、超知的なAIが社会に実装される未来では、AIをいかにコントロールするかという、非常に根深い問題が生じます。 AIができることを見て、そこから目をそらさないこと。そうして初めて、私たちはAIがもたらす巨大な課題に立ち向かうエネルギーを得ることができるのです。 AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題かもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、史上最大の報酬が待っているはずです。好むと好まざるとにかかわらず、皆さんの人生はAIによって大きく左右されます。だからこそ、AIに注意を払い、この課題を解決するためのエネルギーを生み出すことが重要です。それが、これから最も大切なことになると私は信じています。ここで、私の話を終わります。ありがとうございました。

【OpenAI共同設立者】イリヤ・サツケバーのみている世界イリヤ・サツケバーがトロント大学でスピーチを行いました。その内容が非常に重要だと感じたため、翻訳しました。『AIは人類にとって「史上最大の課題」であると同時に「最大の報酬」ももたらす』以下、字幕全文です↓↓↓ --- 6月6日皆さん。ここに来られたことを本当に嬉しく思います。この場を準備し、企画してくださった皆さん、そしてこの名誉学位を授与してくださったことに、心から感謝を申し上げます。この名誉学位をいただけるのは、私にとって非常に意味深いことです。今からちょうど20年前のほぼ同じ日に、私はこの同じホールで、トロント大学から学士号を授与されました。実は、これでトロント大学からいただく学位は4つ目になります。ここで過ごした合計10年間は、本当に素晴らしい時間でした。学部生として多くのことを学び、大学院生としても素晴らしい経験を積むことができました。興味のある分野を深く掘り下げ、研究者としての道を歩み始めることができたのです。特に、ジェフ・ヒントン先生のもとで研究できたことは、望外の幸運でした。先生がこの大学に在籍されていたことは、私の人生で最も幸運な出来事の一つです。これ以上ないというほど素晴らしい環境で教育を受け、科学者として成長できたことに、大学には深く感謝しています。私が学生だった頃、この大学はどこよりも優れたAI研究を行っていました。最も革新的で、最もエキサイティングな研究です。それに学生として貢献できたことを、今も誇りに思っています。もう、ずいぶん昔のことになりましたが。さて、卒業式のスピーチでは、卒業生の皆さんに賢明なアドバイスをすることが期待されていると思います。今日は少しだけ、その役割を果たさせてください。少しだけ、と言うのは、今回のスピーチは少し毛色の違うものになるからです。一つ、実用的な心の持ち方をお伝えしたいと思います。これを心掛ければ、きっと多くのことが楽になるはずです。それは、「現実をあるがままに受け入れ、過去を後悔せず、ただ状況を改善することに努める」という考え方です。なぜこんな話をするかというと、これが非常に難しいことだからです。私たちは、過去の悪い決断や不運な出来事を思い出し、「あれは不公平だった」と考えて時間を無駄にしがちです。しかし、「現実はこうなのだから、次善の策は何か」と考える方が、はるかに生産的です。私自身、そう考える時はいつも、物事がうまくいくことに気づきます。とはいえ、これは簡単なことではありません。自分の感情との戦いでもあるのです。だからこそ、皆さんにお話ししています。この考え方を、できる限り心に留めておいてください。これは、私自身へのリマインダーでもあります。さて、本題に入りましょう。このスピーチが普通のものにならない理由は、私たちの周りで、少し違うことが起きているからです。皆さんは、これまでとは全く異なる時代の節目に立っています。これはよく言われることですが、今回は、本当にそうなのです。その理由は、AIです。言うまでもありませんね。聞くところによると、今日のAIはすでに「学生であること」の意味を大きく変えているそうですね。かなりのレベルで。これは私自身が強く感じていることであり、そして真実だと思います。しかし、AIの影響はそれだけにとどまりません。私たちの仕事は、これからどうなっていくのでしょうか？すでに、未知で予測不可能な形で、少しずつ変化が始まっています。 Twitterで検索すれば、AIに何ができるのか、人々が何を言っているのかを見ることができます。そうすると、「どのスキルが役に立ち、どのスキルが時代遅れになるのだろうか」といった疑問が頭をよぎるかもしれません。しかし、AIがもたらす本当の課題は、それが前例のない、極めて大きなものであるという点です。未来は、今日とは全く異なるものになるでしょう。私たちは、コンピューターと話すことができるようになりました。これは新しいことです。コンピューターが私たちを理解し、言葉を返してくる。音声でコードを書くことさえあります。クレイジーなことです。もちろん、AIにはまだ不十分な点もたくさんあります。しかし、AIはすでに、数年後の世界を想像させるほどの力を持ち始めています。それが3年後か、5年後か、10年後か、未来の予測は困難ですが、AIは着実に、あるいは私たちの想像より速く、進化し続けるでしょう。そしていつか、AIが私たち人間の仕事を「すべて」こなす日が来るかもしれません。一部ではなく、すべてです。なぜ、そう確信できるのでしょうか？その理由は、私たち人間には脳があり、その脳が一種の生物学的コンピューターだからです。であるならば、私たちが脳でできることを、デジタルコンピューターにできない理由はありません。これが、AIがいずれ万能になりうる、という考えの根拠です。そうなると、「コンピューターが私たちの仕事をすべてできるようになったら、何が起こるのか？」という、途方もなく大きな問いに直面します。それは少し強烈すぎると感じるかもしれません。しかし、それはまだ序の口です。私たちは、その万能なAIを、経済成長や研究開発のために使うでしょう。AIがAI自身の研究を進めるようになれば、進歩の速度は爆発的に加速します。それは、もはや想像を絶する世界です。この、AIが作り出す極端で根源的な未来を、感情レベルで本当に信じることは、私にとっても難しいことです。それでも、論理はそうなる可能性が非常に高いと示しています。そのような世界で、私たちは何をすべきなのでしょうか？「政治に興味を持たなくても、政治はあなたに興味を持つ」という言葉があります。この言葉は、AIにもそっくりそのまま当てはまります。 AIから目をそらさないでください。AIが今何ができるのかを、自分の目で確かめてみてください。そうすれば、直感が働くはずです。そしてAIが進化するにつれて、その直感は確信に変わっていくでしょう。どんな説明も、自分自身の感覚にはかないません。特に、超知的なAIが社会に実装される未来では、AIをいかにコントロールするかという、非常に根深い問題が生じます。 AIができることを見て、そこから目をそらさないこと。そうして初めて、私たちはAIがもたらす巨大な課題に立ち向かうエネルギーを得ることができるのです。 AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題かもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、史上最大の報酬が待っているはずです。好むと好まざるとにかかわらず、皆さんの人生はAIによって大きく左右されます。だからこそ、AIに注意を払い、この課題を解決するためのエネルギーを生み出すことが重要です。それが、これから最も大切なことになると私は信じています。ここで、私の話を終わります。ありがとうございました。

ChatGPT研究所

35,612 次观看 • 1 年前

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

Tsubame

28,261 次观看 • 5 个月前

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 次观看 • 1 个月前

インターネットやスマホの時代も勝者は読めなかったが、物理的な限界は見えていた。生成AIは違う。なぜ効くのかの理論が薄く、人間知能の理解も浅い。性能の上限も、3年後の到達点もモデル化できない。結果、予測はロードマップではなく「そう感じる」と言うしかない——そして誰も確信できない。ベネディクト・エヴァンス「これは面白い種類の難しさだと思いますし、これが過去のプラットフォーム転換と決定的に違う点だと思います。インターネットでもモバイルでも、あるいはメインフレームの時代でも、今後2〜3年に何が起きるかは分かりませんでした。Amazonがどうなるかも分からなかったし、Netscapeがどう落ち着くかも分からなかったし、来年のiPhoneがどうなるかも分からなかった。10年前にそういうことを気にしていた頃も同じでした。けれども当時は、物理的な限界はだいたい分かっていました。1995年の時点で、通信会社が翌年に全員へギガビット光回線を配るわけではない、ということは分かっていました。そして、iPhoneが1年持つバッテリーを搭載して、くるくると巻物みたいに広がって、プロジェクターが付いて、空を飛ぶ——みたいなことにはならない、ということも分かっていました。ところが、この技術（生成AI）については物理的な限界が分かりません。なぜこれほどうまく動くのかを理論的に十分理解できていないからです。さらに言えば、人間の知能が何なのかについても、理論的に十分理解できていません。だから、どこまで良くなり得るのかが分かりません。モデムならロードマップの図を作れて、DSLならロードマップの図を作れて、DSLがどれくらい速くなるかも描けます。さらに、通信会社がどれくらいの速度でDSLを展開するかについても、ある程度の推測ができます。そうすると、1998年に放送テレビをストリーミングで置き換えるのは明らかに無理だ、といった判断もできます。でも、この手のものを同じようにモデル化して、3年後に根本的な能力がどんな姿になっているかを見積もるための同等の方法がありません。結果として雰囲気ベースの予測になってしまい、誰にも本当のところは分からない。ジェフ・ヒントンが『こういう感じがする』と言い、デミス・ハサビスが『こういう感じがする』と言っても、結局は誰にも分からないのです」

インターネットやスマホの時代も勝者は読めなかったが、物理的な限界は見えていた。生成AIは違う。なぜ効くのかの理論が薄く、人間知能の理解も浅い。性能の上限も、3年後の到達点もモデル化できない。結果、予測はロードマップではなく「そう感じる」と言うしかない——そして誰も確信できない。ベネディクト・エヴァンス「これは面白い種類の難しさだと思いますし、これが過去のプラットフォーム転換と決定的に違う点だと思います。インターネットでもモバイルでも、あるいはメインフレームの時代でも、今後2〜3年に何が起きるかは分かりませんでした。Amazonがどうなるかも分からなかったし、Netscapeがどう落ち着くかも分からなかったし、来年のiPhoneがどうなるかも分からなかった。10年前にそういうことを気にしていた頃も同じでした。けれども当時は、物理的な限界はだいたい分かっていました。1995年の時点で、通信会社が翌年に全員へギガビット光回線を配るわけではない、ということは分かっていました。そして、iPhoneが1年持つバッテリーを搭載して、くるくると巻物みたいに広がって、プロジェクターが付いて、空を飛ぶ——みたいなことにはならない、ということも分かっていました。ところが、この技術（生成AI）については物理的な限界が分かりません。なぜこれほどうまく動くのかを理論的に十分理解できていないからです。さらに言えば、人間の知能が何なのかについても、理論的に十分理解できていません。だから、どこまで良くなり得るのかが分かりません。モデムならロードマップの図を作れて、DSLならロードマップの図を作れて、DSLがどれくらい速くなるかも描けます。さらに、通信会社がどれくらいの速度でDSLを展開するかについても、ある程度の推測ができます。そうすると、1998年に放送テレビをストリーミングで置き換えるのは明らかに無理だ、といった判断もできます。でも、この手のものを同じようにモデル化して、3年後に根本的な能力がどんな姿になっているかを見積もるための同等の方法がありません。結果として雰囲気ベースの予測になってしまい、誰にも本当のところは分からない。ジェフ・ヒントンが『こういう感じがする』と言い、デミス・ハサビスが『こういう感じがする』と言っても、結局は誰にも分からないのです」

Tsubame

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「あと10〜15年で老化そのものに決定打が入りうる」という見立てを真剣に受け取るなら、「どう生きるか」の設計図は根本から書き換わるべきだ。ここ数年の進歩を見てなお、「どうせ自分が生きている間には間に合わない」と諦めるのか、「だからこそ、あと10年だけでも延命する努力をする」のか。デリヤ・ウントゥマズ「ブライアン・ジョンソンは、今ある技術で不老不死になろうとしているわけではありません。彼がやろうとしているのは、私たちが老化の問題を解決する地点に到達するまで『死なないようにする』ことです。『死ぬな（don’t die）』というコンセプト全体について、私は母にも『これから10年間は死なないで。どうか生き延びてください』と言っています。なぜなら、もし10年生きれば、そこからさらに5年生きられるようになりますし、15年生きれば、そこからさらに50年生きられるようになるからです。私たちが老化を解決するからです。私は、多くの人がこの『死ぬな』というコンセプトを誤解していると思います。ナルシシズム的な『自殺するな』という意味ではありません。むしろ、『私たちがこれを直すまで、十分長く生きていてください。そうすればこの問題も解決できます』ということなのです。もしブライアン・ジョンソンがこれを50年前に言っていたら、本当にばかげていたでしょうし、とても自己中心的に聞こえたはずです。しかし今は、私たちはその地点に本当に近づいています。本当にあと10〜15年のところまで来ています。ですから、『これから10年は死なないで』というのは現実的なお願いなのです。そして彼がしていることは、自分自身の身を完全に賭けているということです。自分で自分に実験をしているのです。例えば、『血液の輸血をしたらどうなるか——これはあまり効果がありませんでしたが——毎日1時間運動したらどうか、この食事を続けたらどうか』といったことを試し、『ほら、自分の老化は遅くなっている』と示しているのです。もしあなたがその一部でも真似をすれば、さらに10年生きられる可能性は高まります。彼は人類に対して本当に驚くべき貢献をしているのだと思います」

「あと10〜15年で老化そのものに決定打が入りうる」という見立てを真剣に受け取るなら、「どう生きるか」の設計図は根本から書き換わるべきだ。ここ数年の進歩を見てなお、「どうせ自分が生きている間には間に合わない」と諦めるのか、「だからこそ、あと10年だけでも延命する努力をする」のか。デリヤ・ウントゥマズ「ブライアン・ジョンソンは、今ある技術で不老不死になろうとしているわけではありません。彼がやろうとしているのは、私たちが老化の問題を解決する地点に到達するまで『死なないようにする』ことです。『死ぬな（don’t die）』というコンセプト全体について、私は母にも『これから10年間は死なないで。どうか生き延びてください』と言っています。なぜなら、もし10年生きれば、そこからさらに5年生きられるようになりますし、15年生きれば、そこからさらに50年生きられるようになるからです。私たちが老化を解決するからです。私は、多くの人がこの『死ぬな』というコンセプトを誤解していると思います。ナルシシズム的な『自殺するな』という意味ではありません。むしろ、『私たちがこれを直すまで、十分長く生きていてください。そうすればこの問題も解決できます』ということなのです。もしブライアン・ジョンソンがこれを50年前に言っていたら、本当にばかげていたでしょうし、とても自己中心的に聞こえたはずです。しかし今は、私たちはその地点に本当に近づいています。本当にあと10〜15年のところまで来ています。ですから、『これから10年は死なないで』というのは現実的なお願いなのです。そして彼がしていることは、自分自身の身を完全に賭けているということです。自分で自分に実験をしているのです。例えば、『血液の輸血をしたらどうなるか——これはあまり効果がありませんでしたが——毎日1時間運動したらどうか、この食事を続けたらどうか』といったことを試し、『ほら、自分の老化は遅くなっている』と示しているのです。もしあなたがその一部でも真似をすれば、さらに10年生きられる可能性は高まります。彼は人類に対して本当に驚くべき貢献をしているのだと思います」

Tsubame

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AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

Tsubame

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👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク（テスラCEO） $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる？・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業（あるいは集団）が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺

👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク（テスラCEO） $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる？・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業（あるいは集団）が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺

ゆきママ

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