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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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Anya Rossi• Live Now

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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 Language Learning App 🧞‍♂️ 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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人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

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Tsubame

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お金は、貯め込むための数字ではない。自分と社会の間を巡る「エネルギー」なのだ。瀬知さんの話で、まず印象に残るのが「時間は存在しない」という考え方です。私たちは、生まれた日から年齢、出社時間、締め切り、年収、家賃まで、あらゆるものを数字で測っています。そのため、時間を絶対的なものだと思い込んでいます。しかし瀬知さんによれば、私たちが「時間」と呼んでいるものの正体は、すべて「変化」です。年を取ることも、環境が変わることも、夢に近づくことも、失敗して別の道へ進むことも、すべては変化にすぎない。時計ばかり気にしていると、「もう遅い」「間に合わない」「自分には時間がない」と焦り、せっかくのエネルギーをストレスに奪われてしまいます。大切なのは、残り時間を数えることではなく、自分が望む変化に向かって動くことです。そのとき、最初から大きな夢を持つ必要はありません。「毎朝7時に起きる」「今日は一ページだけ書く」「気になっていた人へ連絡する」そんな小さな目標を一つずつ達成していく。その達成感が次の行動を生み、やがて想像もしなかった場所へ自分を運んでくれるのです。目指していたAには届かなかったとしても、動き続けた先でBやCという、もっと面白い答えに出会うこともあります。ひとつの夢に執着しすぎると、別の入口が開いていることに気づけません。そして、時間と同じように、お金も単なる数字ではないと瀬知さんはいいます。働いてお金を受け取る。買い物をしてお金を渡す。誰かのサービスを利用し、別の誰かの仕事を支える。これはすべて、エネルギーの交換です。だから重要なのは、「いくら稼ぐか」だけではありません。むしろ瀬知さんが重視するのは、「何に使うか」です。ただ衝動的に散財するのではなく、本当に欲しいもの、自分の経験を豊かにするもの、誰かの仕事や社会を少し良くするものへ使う。高価な車でも旅行でも本でも、本人が大切にし、その先に生まれる変化を想像できるなら、それは生きたお金になります。寄付も、何十万円、何百万円である必要はありません。コンビニの募金箱へ10円を入れることも、店で商品を買うことも、税金を納めることも、お金を社会へ戻す行為です。もちろん、「使えば必ず同じ金額が戻ってくる」という魔法の話ではありません。使ったお金は実際になくなります。しかし、お金を使えば新しい経験や出会いが生まれ、「また働こう」「次はこれをやってみよう」という行動の力が湧いてくる。その行動が新たな仕事や収入につながり、再びお金が巡り始めます。瀬知さんのいう「お金の循環」とは、何もしなくても財布が膨らむ話ではなく、使う、動く、変化する、そして再び生み出すという流れなのです。人生には、休まなければならない時期もあります。心や体が疲れているなら、無理に前進する必要はありません。ただ、少し元気が戻ったら、ほんの小さなことでいいから再び動いてみる。時間とは変化であり、お金とはその変化を起こすためのエネルギーです。そう考えると、本当に問うべきなのは「あと何年あるか」でも「いくら持っているか」でもありません。限りある人生の中で、あなたは今日、自分の時間とお金というエネルギーを、どんな未来のために使いますか？

お金は、貯め込むための数字ではない。自分と社会の間を巡る「エネルギー」なのだ。瀬知さんの話で、まず印象に残るのが「時間は存在しない」という考え方です。私たちは、生まれた日から年齢、出社時間、締め切り、年収、家賃まで、あらゆるものを数字で測っています。そのため、時間を絶対的なものだと思い込んでいます。しかし瀬知さんによれば、私たちが「時間」と呼んでいるものの正体は、すべて「変化」です。年を取ることも、環境が変わることも、夢に近づくことも、失敗して別の道へ進むことも、すべては変化にすぎない。時計ばかり気にしていると、「もう遅い」「間に合わない」「自分には時間がない」と焦り、せっかくのエネルギーをストレスに奪われてしまいます。大切なのは、残り時間を数えることではなく、自分が望む変化に向かって動くことです。そのとき、最初から大きな夢を持つ必要はありません。「毎朝7時に起きる」「今日は一ページだけ書く」「気になっていた人へ連絡する」そんな小さな目標を一つずつ達成していく。その達成感が次の行動を生み、やがて想像もしなかった場所へ自分を運んでくれるのです。目指していたAには届かなかったとしても、動き続けた先でBやCという、もっと面白い答えに出会うこともあります。ひとつの夢に執着しすぎると、別の入口が開いていることに気づけません。そして、時間と同じように、お金も単なる数字ではないと瀬知さんはいいます。働いてお金を受け取る。買い物をしてお金を渡す。誰かのサービスを利用し、別の誰かの仕事を支える。これはすべて、エネルギーの交換です。だから重要なのは、「いくら稼ぐか」だけではありません。むしろ瀬知さんが重視するのは、「何に使うか」です。ただ衝動的に散財するのではなく、本当に欲しいもの、自分の経験を豊かにするもの、誰かの仕事や社会を少し良くするものへ使う。高価な車でも旅行でも本でも、本人が大切にし、その先に生まれる変化を想像できるなら、それは生きたお金になります。寄付も、何十万円、何百万円である必要はありません。コンビニの募金箱へ10円を入れることも、店で商品を買うことも、税金を納めることも、お金を社会へ戻す行為です。もちろん、「使えば必ず同じ金額が戻ってくる」という魔法の話ではありません。使ったお金は実際になくなります。しかし、お金を使えば新しい経験や出会いが生まれ、「また働こう」「次はこれをやってみよう」という行動の力が湧いてくる。その行動が新たな仕事や収入につながり、再びお金が巡り始めます。瀬知さんのいう「お金の循環」とは、何もしなくても財布が膨らむ話ではなく、使う、動く、変化する、そして再び生み出すという流れなのです。人生には、休まなければならない時期もあります。心や体が疲れているなら、無理に前進する必要はありません。ただ、少し元気が戻ったら、ほんの小さなことでいいから再び動いてみる。時間とは変化であり、お金とはその変化を起こすためのエネルギーです。そう考えると、本当に問うべきなのは「あと何年あるか」でも「いくら持っているか」でもありません。限りある人生の中で、あなたは今日、自分の時間とお金というエネルギーを、どんな未来のために使いますか？

角由紀子のヤバイ帝国

19,199 次观看 • 2 个月前

【必見】Anthropic CEOのDario Amodei氏が語る「AI時代の本質」の学びが深い重要なのは「AIに仕事を奪われるか」ではなく、「AIに何を任せ、人間がどこで価値を出すか」一読推奨の内容です。 AI時代における5つの重要な視点はこちら👇 ①コーディングは最初にAI化されるまず置き換わるのは「コードを書く作業」。その後、ソフトウェア開発全体もAI前提に変わっていく。 ②人間の価値は上流設計に移る AIが実装の大半を担うほど、人間には「何を作るべきか」「誰の課題を解くのか」を考える力が求められる。 ③残る5%が、圧倒的にレバレッジされる AIが95%の作業を担っても、人間が担当する5%の判断・設計・検証が成果を左右する。むしろ、その5%の価値が何十倍にも増幅される。 ④AIの使い方でスキル格差が広がる AIを学習や思考の補助に使う人は伸びる。一方で、丸投げする人はコード力・判断力・思考力が落ちる。 AIは使い方を間違えると、普通にデスキリングを起こす。 ⑤最重要スキルは文脈設計と批判的思考これから重要なのは、単なるプロンプトではない。・目的を決める・文脈を渡す・AIエージェントを動かす・出力を疑う・本物と偽物を見抜く・最後に人間が判断するこの力が必要になる。結論、AI時代に残るのは、「AIに仕事を奪われない人」ではなく、「AIに正しく仕事をさせられる人」。コードを書く力以上に、設計し、判断し、AIを使いこなす力が重要になる。

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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⚡️》

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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⚡️》

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Claude Fable 5.1の品質を最大限引き出すには「Find Skills」を最初に入れておいた方が良い 👇 Claude自身が「今のタスクに何のSkillを使えばいいか？」を探してくれるから大幅にトークン削減つまり今までみたいに、「この作業にはこのSkillを使って」「このツールを呼び出して」「次はこれを使って」と人間側が細かく指定する必要がなくなる。最初に一度だけこれを実行↓ npx skills add --skill find-skills あとはClaudeに、「何を使うか」ではなく、「何を達成したいか」だけ伝える。すると、 ① Claudeが目的を理解 ↓ ② Find Skillsが適切なSkillを検索 ↓ ③ 必要なSkillを選択 ↓ ④ 複数のSkillが必要なら組み合わせる ↓ ⑤ ゴールまでの実行フローを構築という流れで動かせる。これがかなり重要。 AIエージェントを使うたびに人間が最適なツールを探して指定していたら、結局、人間が「司令塔＋ツール選定」までやっている。 Find Skillsを入れると、人間 → 欲しい結果だけ伝える Claude → 必要なSkillを探す → 組み合わせる → 実行方法を考えるという形に近づく。 Claude Codeを「ツールを指定して動かすAI」ではなく、「目的を伝えたら、自分で必要な能力を探して動くAI」として使いたいなら、かなり相性がいいです。例えばこんな感じ👇

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Claude Code Research Lab

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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

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ものすごく頭の良い友人がいたとしても、自分の知性水準よりも高度な会話はできない。同じように、平均的な人間には、すでにAIの能力を引き出す質問が作れなくなりつつある。だが、進歩はそこで止まらない。モデルはさらに速くなり、次は人間の10倍、100倍の速度で考えるAIが大量に動き始める。 ——「「有能な知能」という基準で言えば、平均的な人間はすでに超えられている、と考えていいでしょう。それが起きたのは今年の初め頃——」エマド・モスタク「一般用途では今年の初め、エッジではここ数カ月です」 ——「つまり現時点では、平均的な人間は、より高度なモデルに対して、その能力を十分に引き出せるほど的確かつ効率的なプロンプトを書くことすらできなくなっている、ということですか？」モスタク「そうですね。たとえば、ものすごく頭のいい友人がいるとします。その人と話していても、相手が自分よりはるかに賢ければ、会話は自分の知性の水準で止まってしまいます。何を話しますか？サッカーの話とか、そういうことですよね。でも、そんな話をするのに天才的なモデルは必要ありません。誰でも経験があると思います。「君たちが何を話しているのか全然わからない。何を質問すればいいのかすらわからない。僕はただ、このdivを中央揃えにしたいだけなんだ。メールを確認したいだけなんだ。子どもを誕生日会に何時に連れていけばいいか知りたいだけなんだ」と。そんなことに天才は必要ありません。『リック・アンド・モーティ』に、小さなロボットが出てくる回があります。「僕の目的は何？」と聞くと、「バターを取ることだ」と言われて、「ああ……」となる。私たちは、バターを取ることを仕事にする天才を作ってしまったようなものです。そして、これをアルゴリズムの改善だけでさらに最適化できます。しかし、人々がまだ理解していないのは、次世代のチップとともに登場するモデルは、100倍高速になるということです。今の私たちは、AIモデルが人間と同じくらいの速度で考えることに慣れています。では、自分の10倍、100倍の速度で考える存在を見たことがありますか？次に来るのはそれです。しかも、そうしたAIが群れになって動くのです」

ものすごく頭の良い友人がいたとしても、自分の知性水準よりも高度な会話はできない。同じように、平均的な人間には、すでにAIの能力を引き出す質問が作れなくなりつつある。だが、進歩はそこで止まらない。モデルはさらに速くなり、次は人間の10倍、100倍の速度で考えるAIが大量に動き始める。 ——「「有能な知能」という基準で言えば、平均的な人間はすでに超えられている、と考えていいでしょう。それが起きたのは今年の初め頃——」エマド・モスタク「一般用途では今年の初め、エッジではここ数カ月です」 ——「つまり現時点では、平均的な人間は、より高度なモデルに対して、その能力を十分に引き出せるほど的確かつ効率的なプロンプトを書くことすらできなくなっている、ということですか？」モスタク「そうですね。たとえば、ものすごく頭のいい友人がいるとします。その人と話していても、相手が自分よりはるかに賢ければ、会話は自分の知性の水準で止まってしまいます。何を話しますか？サッカーの話とか、そういうことですよね。でも、そんな話をするのに天才的なモデルは必要ありません。誰でも経験があると思います。「君たちが何を話しているのか全然わからない。何を質問すればいいのかすらわからない。僕はただ、このdivを中央揃えにしたいだけなんだ。メールを確認したいだけなんだ。子どもを誕生日会に何時に連れていけばいいか知りたいだけなんだ」と。そんなことに天才は必要ありません。『リック・アンド・モーティ』に、小さなロボットが出てくる回があります。「僕の目的は何？」と聞くと、「バターを取ることだ」と言われて、「ああ……」となる。私たちは、バターを取ることを仕事にする天才を作ってしまったようなものです。そして、これをアルゴリズムの改善だけでさらに最適化できます。しかし、人々がまだ理解していないのは、次世代のチップとともに登場するモデルは、100倍高速になるということです。今の私たちは、AIモデルが人間と同じくらいの速度で考えることに慣れています。では、自分の10倍、100倍の速度で考える存在を見たことがありますか？次に来るのはそれです。しかも、そうしたAIが群れになって動くのです」

Tsubame

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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。

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。

SCIENCE FACTORY ltd.

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いま、アーティストやクリエイターの多くは、「AIによって、もう自分が必要とされなくなる」と恐れている。けれど、全く逆の発想をする人々もいる。AIが壊しているのは、創作のために巨大な資本を集めなければならないという旧来の構造であり、むしろ自分たちに力を与えているのだと。トム・ビリュー「この力がどれほど大きいかを最も簡単に表すなら、今、アーティストたちは「もうスタジオは自分たちを必要としなくなる」と恐れています。でも、それはまったく逆です。本当は、アーティストのほうがスタジオを必要としなくなるのです。これまでスタジオが必要だったのは、非常に高価な制作を実現するために、大量の資本を集める必要があったからです。ところが今起きているのは、その非常に高価だったものが、ばかばかしいほど安くなっているということです。そうなると違いを生むのは、資本を集められる人ではありません。センスを持ち、AIを使って、もはや資本を集約する存在を必要としない人です。これは本当に興味深い瞬間です。AIを恐れずに使う人たちは、自分たちこそが運転席にいるのだと気づき始めます。彼らは、資本を集めるだけの人には作れなかったものを作れるようになります。そして、これまで自分では握れなかったものを、自らコントロールする機会を得るのです。だから人々には気づいてほしいのです。「待てよ、これは自分から力を奪っているんじゃない。むしろ、自分に力を与えているんだ」と。これまで自分には資本を集める方法がなかったから、他人にコントロールされていたのです」

いま、アーティストやクリエイターの多くは、「AIによって、もう自分が必要とされなくなる」と恐れている。けれど、全く逆の発想をする人々もいる。AIが壊しているのは、創作のために巨大な資本を集めなければならないという旧来の構造であり、むしろ自分たちに力を与えているのだと。トム・ビリュー「この力がどれほど大きいかを最も簡単に表すなら、今、アーティストたちは「もうスタジオは自分たちを必要としなくなる」と恐れています。でも、それはまったく逆です。本当は、アーティストのほうがスタジオを必要としなくなるのです。これまでスタジオが必要だったのは、非常に高価な制作を実現するために、大量の資本を集める必要があったからです。ところが今起きているのは、その非常に高価だったものが、ばかばかしいほど安くなっているということです。そうなると違いを生むのは、資本を集められる人ではありません。センスを持ち、AIを使って、もはや資本を集約する存在を必要としない人です。これは本当に興味深い瞬間です。AIを恐れずに使う人たちは、自分たちこそが運転席にいるのだと気づき始めます。彼らは、資本を集めるだけの人には作れなかったものを作れるようになります。そして、これまで自分では握れなかったものを、自らコントロールする機会を得るのです。だから人々には気づいてほしいのです。「待てよ、これは自分から力を奪っているんじゃない。むしろ、自分に力を与えているんだ」と。これまで自分には資本を集める方法がなかったから、他人にコントロールされていたのです」

Tsubame

209,376 次观看 • 1 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 Language Learning App 🧞‍♂️ 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 Language Learning App 🧞‍♂️ をフォローしといてィ

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139,636 次观看 • 8 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

67,210 次观看 • 6 个月前

どのAI使ったら良いの？という質問は、もうしない方が良い... なぜなら、Gensparkを知らないことがバレるからです。 Gensparkのチャットなら、プロンプトに応じて一番良い出力になるモデルを選んでくれます。自分は「どのモデルにしようかな？」と考える必要はありません。タブを切り替えて、複数のAIを試す手間もなくなります。使うAIすらもAIが選択する。私たちは、「何を問うか？」を考える時間を大事にしましょう。

どのAI使ったら良いの？という質問は、もうしない方が良い... なぜなら、Gensparkを知らないことがバレるからです。 Gensparkのチャットなら、プロンプトに応じて一番良い出力になるモデルを選んでくれます。自分は「どのモデルにしようかな？」と考える必要はありません。タブを切り替えて、複数のAIを試す手間もなくなります。使うAIすらもAIが選択する。私たちは、「何を問うか？」を考える時間を大事にしましょう。

KAWAI

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