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Microsoft CEOのサティア・ナデラが、AIの進化において最大の脅威となるのは「変化を拒む人間そのもの」であるという衝撃の事実を断言しました。 「組織構造を根本から再設計しない限り、AIによる生産性の向上は完全にゼロになる」と明言し、既存の階層的なオペレーションを強制的に終了させることを提唱しています。 その衝撃の詳細と変化を3つのポイントにまとめました。 1. 情報の『圧縮』 1992年以来、経営陣へのブリーフィング資料の作成には、何層もの人間を介した数日間のフィルタリングが必須でした。しかし現在、Copilotへのたった1文のプロンプトが、数秒で360度の完全な解像度を持つ情報を出力します。人間の介入による時間のロスが完全に消滅した事象です。 2. 階層の『陳腐化』 情報の伝達と処理を目的として構築された既存のピラミッド型組織は、もはや構造的に完全に時代遅れとなりました。AIというインフラを前提とした場合、中間層というレイヤーは、純粋な計算能力に対する致命的なボトルネックとしてしか機能しません。 3. 組織の『再設計』 現在の真のAI競争は、テクノロジーの優劣ではなく「何十年も続いた既存のオペレーションを手放すよう人間を説得できるか」というフェーズに移行しています。人間のワークフローを維持したままのAI導入は無意味であり、純粋なアルゴリズムに合わせて組織のアーキテクチャを強制的に再設計する企業だけが生き残ります。

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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？ もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？ もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？ 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」
1:53

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？ もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？ もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？ 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

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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」
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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」

Tsubame

15,839 Aufrufe • vor 7 Monaten

チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」
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チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

158,213 Aufrufe • vor 5 Monaten

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」
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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

94,960 Aufrufe • vor 6 Monaten

ザッカーバーグ氏は「速い離陸」（短期間でAIがAIを改良し続け、超知能に至ること）懐疑派。このあたりの意見はカーツワイル氏やアルトマン氏と共通しています。 「『速い離陸』という考え方に私が基本的に同意できない理由の一つは、物理的なインフラの整備には時間がかかるという点です。 たとえば、1ギガワット規模の計算クラスターを構築したいと思っても、それには単純に時間がかかります。NVIDIAが新世代のシステムを安定させるのにも時間がかかりますし、その上でネットワーク構成を考えなければなりません。さらに、建物を建て、許可を取り、エネルギーを確保しなければなりません。ガスタービンであれ再生可能エネルギーであれ、それには供給チェーン全体が関わってくるのです。前回あなたのポッドキャストに出たときにも話しましたが、これは単純に物理世界と人間の時間に関する問題です。スタックのある部分でより高度な知能が得られたとしても、結局は別の種類のボトルネックに突き当たることになります。エンジニアリングとは常にそういうものです。あるボトルネックを解決すれば、次のボトルネックが現れるのです。 また、システムがうまく機能するためのもう一つの重要な要素は、人々がそれを使い慣れて、フィードバックループを通じて学習していくプロセスだと思います。こうしたシステムは、ある日突然完成された形で現れて、人々が魔法のように完全に使いこなせるというタイプのものではありません。むしろ、ユーザーがAIアシスタントの最良の使い方を学ぶ一方で、AIアシスタントもユーザーが何に関心を持っているのかを学習していき、開発者はそのフィードバックをもとにさらに優れたAIアシスタントを作るという、共進化的なプロセスがあるのです。そして同時に、文脈の蓄積も進みます。たとえば、あなたが1〜2年使い続けた結果、AIアシスタントが過去に話した内容を参照できるようになるとしたら、それはかなりクールなことです。でも、最初の日に完璧なものをリリースしたとしても、それが2年前の会話を参照することはできません。なぜなら、それは2年前には存在していなかったからです」
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Tsubame

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「AI嫌い」の人々が急増しているという。テックリーダーたちは「AIは人類を豊かにする」と言うが、その最初の帰結として多くの人が想像するのは、自分の仕事が消え、福祉に依存する未来だ。人々は「自分たちの生活を置き換えることで富を得る人々」を信じられなくなっている。 ノア・スミス「過去の経験を通じて、人々のビッグテック企業に対する見方は、次第に悪化してきたのだと思います。かつて人々はビッグテック企業のことを本当に好意的に見ていました。しかし近年、政治的な要因、あるいは単にこれらの企業の利益があまりにも巨額になったことによって、人々は少しずつ冷め、やや反発するようになりました。人々は、その利益を自分たちが共有できていないと感じたのです。しかし私は、人々はAI企業が本当に自分たちの利益を考えているとは、まったく信頼していないのだと思います。 サム・アルトマンやダリオ・アモデイのようなリーダーたちの発言を見ると、彼らはAIがホワイトカラーの仕事の大半を奪い、多くの労働者を時代遅れにし、基本的には雇用不能にすると予測してきました。そして、仕事を見つけられない人々を支えるために、福祉給付を拡大すべきだとも主張してきました。 しかし、誰も残りの人生を福祉に頼って生きたいとは思いません。それは、政府に依存する、より貧しく、より不安定な生活です。基本的には、残りの人生を貧しい人間として生きることになります。あなただけでなく、あなたの子どもも、孫も、その先の世代もずっとです。つまり、これらの企業のリーダーたちは実質的に、「私たちはあなたを失業させたいのです」と言っているのです。 彼らの会社の目的は、あなたを失業させることなのです。そして、これらの企業のミッションステートメントを見ると、たとえばOpenAIのミッションは、AGI、つまり汎用人工知能を作ることでした。彼らはそれを、人間よりもほとんどの経済的に有用な仕事をうまくこなせる機械だと定義していました。 言い換えれば、その会社は人間を時代遅れにすることを積極的に目指していたのです。それはミッションステートメントに書かれていました」
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Tsubame

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人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。 ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。 そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。 そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。 しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。 したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」
1:43

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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

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超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。 エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」 （中略） 「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。 地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。 もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。 しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」
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超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。 エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」 （中略） 「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。 地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。 もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。 しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」

Tsubame

65,540 Aufrufe • vor 7 Monaten

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」
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もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

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2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。 ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。 しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」 レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。 私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。 見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。 そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。 実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」
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2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。 ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。 しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」 レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。 私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。 見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。 そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。 実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

Tsubame

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AIが人間を超える知能を持つ未来は避けられない。だからこそ、支配ではなく保護の設計が必要だ。母親が子を守るように、AIが人間を守る構造を作れるかどうかが、生き残りの分水嶺になる。 ヒントン「ほとんどのAI専門家は、今後5〜20年以内に人間より賢いAIを作り出し、それらは最終的に人間をはるかに超える知能を持つようになると考えています。より賢い存在が、より愚かな存在に制御される事例はほとんどなく、実質的に唯一の例は『母親が赤ん坊に制御される』関係です。それを可能にしたのは、進化が母親に与えた母性本能です。私たちが今創り出しているこのエイリアンのような存在にも、同じような仕組みを組み込まなければ、私たちは歴史の中に消えるでしょう」 「技術的な観点から、母性本能を実際に組み込むことはどれほど難しいのでしょうか。それが実現された、あるいは過去に行われた例はあるのでしょうか」 ヒントン「唯一の実例は進化です。進化は、母親に関して明らかにそれをうまく実現しました。人々はこれまで、そのことに注目してきませんでした。むしろAIをより賢くすることに注力してきたのです。しかし、知性は存在の一部に過ぎません。私たちはAIが人間に対して共感を持つようにしなければなりません。そして、まだその方法は分かっていません。しかし進化がそれを成し遂げたのですから、私たちにもできるはずです」
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AIが人間を超える知能を持つ未来は避けられない。だからこそ、支配ではなく保護の設計が必要だ。母親が子を守るように、AIが人間を守る構造を作れるかどうかが、生き残りの分水嶺になる。 ヒントン「ほとんどのAI専門家は、今後5〜20年以内に人間より賢いAIを作り出し、それらは最終的に人間をはるかに超える知能を持つようになると考えています。より賢い存在が、より愚かな存在に制御される事例はほとんどなく、実質的に唯一の例は『母親が赤ん坊に制御される』関係です。それを可能にしたのは、進化が母親に与えた母性本能です。私たちが今創り出しているこのエイリアンのような存在にも、同じような仕組みを組み込まなければ、私たちは歴史の中に消えるでしょう」 「技術的な観点から、母性本能を実際に組み込むことはどれほど難しいのでしょうか。それが実現された、あるいは過去に行われた例はあるのでしょうか」 ヒントン「唯一の実例は進化です。進化は、母親に関して明らかにそれをうまく実現しました。人々はこれまで、そのことに注目してきませんでした。むしろAIをより賢くすることに注力してきたのです。しかし、知性は存在の一部に過ぎません。私たちはAIが人間に対して共感を持つようにしなければなりません。そして、まだその方法は分かっていません。しかし進化がそれを成し遂げたのですから、私たちにもできるはずです」

Tsubame

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PCが全員を『タイピスト』にしたように、AIは全員を『抽象化された思考者』にする。 ナデラ「私は心から信じています——人間の野心や主体性が、10年に一度、100年に一度、あるいは千年に一度訪れるような信じがたい新技術に対応する力を、私たちはときに過小評価してしまうのだと。 どんなに魔法のような技術であっても、結局は人間がより大きく、より偉大なことを達成するための手段として使われてきたのです。この文脈でさらに掘り下げると、私たちは『知識労働』と『知識労働者』をしばしば混同してしまうと思います。たとえば、1980年代の初めに『世界中の人が文字を打つようになる』と誰かが言ったとしたら、人々は『そんなバカな、タイピストがいるじゃないか』と思ったことでしょう。『なぜ全員がタイピングなんて必要なんだ？』と。 しかし現実には、それがPCのもたらした変化であり、スマートフォンはそれをさらに次のレベルへと進めました。もし火星人が私の様子を見たら、『この男はタイピストなのか？』と言うかもしれません。それくらい私は文字を打っているのです。そして私にとって、これこそがAIによる変革の本質です。我々は、より高度な抽象化のレベルへと進んでいくのです」
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PCが全員を『タイピスト』にしたように、AIは全員を『抽象化された思考者』にする。 ナデラ「私は心から信じています——人間の野心や主体性が、10年に一度、100年に一度、あるいは千年に一度訪れるような信じがたい新技術に対応する力を、私たちはときに過小評価してしまうのだと。 どんなに魔法のような技術であっても、結局は人間がより大きく、より偉大なことを達成するための手段として使われてきたのです。この文脈でさらに掘り下げると、私たちは『知識労働』と『知識労働者』をしばしば混同してしまうと思います。たとえば、1980年代の初めに『世界中の人が文字を打つようになる』と誰かが言ったとしたら、人々は『そんなバカな、タイピストがいるじゃないか』と思ったことでしょう。『なぜ全員がタイピングなんて必要なんだ？』と。 しかし現実には、それがPCのもたらした変化であり、スマートフォンはそれをさらに次のレベルへと進めました。もし火星人が私の様子を見たら、『この男はタイピストなのか？』と言うかもしれません。それくらい私は文字を打っているのです。そして私にとって、これこそがAIによる変革の本質です。我々は、より高度な抽象化のレベルへと進んでいくのです」

Tsubame

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産業革命やインターネットのとき、社会に適応の時間があったのは、物理インフラの整備に時間がかかったからだ。しかし今回のAIは、すでに張り巡らされたクラウドとネットワークの上に、そのまま乗ってくる。つまり「十分に良いAI」が立ち上がるとき、移行期間はほとんど存在しない。 エマド・モスタク「今、多くのAI企業のCEOたちが、公の場への登壇をすべてキャンセルしています。とくにチャーリー・カークの件などを受けて、来年はそれが『反AI感情の次の波』になると考えているからです。なぜなら、来年はAIモデルが『まだ十分ではない段階』から、『十分に良い段階』に切り替わる年だからです。 今はチームの『一番できないメンバー』という感じで、多くの人が『AIはまだ使い物にならない』と感じているでしょう。しかし、ある瞬間を境に、AIは一気に『十分に良い』ものになります。 そうなると失業が始まり、どこで止まるのか分からなくなります。なぜなら、もしAIによって会社の生産性がすでに上がっているなら、景気後退のようなショックが起きたときに人を解雇するのは簡単ですが、そのあとに『再び人を雇う必要がない』からです。 アメリカではFRB（連邦準備制度理事会）、イギリスではイングランド銀行のような中央銀行が金利を調整し、『インフレ率』と『失業率』に関する責務を負っています。通常であれば、金利を下げれば消費者はもっとお金を使えるようになり、企業も安く資金を借りられるので、より多くの人を雇えるようになります。 しかし、これから起きるのはこうです。金利を下げても、企業は人間の労働者ではなく、AI労働者をもっと雇うだけになります。つまり、労働と資本のあいだのリンクが切れてしまい、その関係は元に戻らないのです。 AIが『急にバカになる』わけではありません。リモートワーカーとしてあなたより有能になった瞬間、その能力が後戻りすることはないのです。そして、『十分な数の新しい仕事を生み出せるのか』『十分な数の人を再教育できるのか』という問いが立ち上がります。 これまでのさまざまな革命——インターネット革命や産業革命など——では、インフラを整えるのに時間がかかったため、社会には『適応するための時間』がありました。しかしAIは、人間より優れた存在になるために、すでにあるインフラをそのまま使ってしまうのです」
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産業革命やインターネットのとき、社会に適応の時間があったのは、物理インフラの整備に時間がかかったからだ。しかし今回のAIは、すでに張り巡らされたクラウドとネットワークの上に、そのまま乗ってくる。つまり「十分に良いAI」が立ち上がるとき、移行期間はほとんど存在しない。 エマド・モスタク「今、多くのAI企業のCEOたちが、公の場への登壇をすべてキャンセルしています。とくにチャーリー・カークの件などを受けて、来年はそれが『反AI感情の次の波』になると考えているからです。なぜなら、来年はAIモデルが『まだ十分ではない段階』から、『十分に良い段階』に切り替わる年だからです。 今はチームの『一番できないメンバー』という感じで、多くの人が『AIはまだ使い物にならない』と感じているでしょう。しかし、ある瞬間を境に、AIは一気に『十分に良い』ものになります。 そうなると失業が始まり、どこで止まるのか分からなくなります。なぜなら、もしAIによって会社の生産性がすでに上がっているなら、景気後退のようなショックが起きたときに人を解雇するのは簡単ですが、そのあとに『再び人を雇う必要がない』からです。 アメリカではFRB（連邦準備制度理事会）、イギリスではイングランド銀行のような中央銀行が金利を調整し、『インフレ率』と『失業率』に関する責務を負っています。通常であれば、金利を下げれば消費者はもっとお金を使えるようになり、企業も安く資金を借りられるので、より多くの人を雇えるようになります。 しかし、これから起きるのはこうです。金利を下げても、企業は人間の労働者ではなく、AI労働者をもっと雇うだけになります。つまり、労働と資本のあいだのリンクが切れてしまい、その関係は元に戻らないのです。 AIが『急にバカになる』わけではありません。リモートワーカーとしてあなたより有能になった瞬間、その能力が後戻りすることはないのです。そして、『十分な数の新しい仕事を生み出せるのか』『十分な数の人を再教育できるのか』という問いが立ち上がります。 これまでのさまざまな革命——インターネット革命や産業革命など——では、インフラを整えるのに時間がかかったため、社会には『適応するための時間』がありました。しかしAIは、人間より優れた存在になるために、すでにあるインフラをそのまま使ってしまうのです」

Tsubame

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40億年の進化が生んだのは、たった一つの生命形式＝有機生命。その歴史に終止符を打ち、地球上初めての無機的生命が誕生するかもしれない。その瞬間に僕たちは立ち会っている。 ハラリ「しかし、現在の歴史的な時点で本当に物事を複雑にしているのは、そしてこれらすべての問いをより複雑なものにしているのは、私たちがもしかすると、最初の無機的生命体を創造しようとしている瀬戸際にいる、という点です。 40億年に及ぶ進化の後、非常に非常に長い時間を経てきましたが、私たちは実際には、アメーバや恐竜から人類、トマトに至るまで、たった一つのタイプの生命しか見てきませんでした。それは有機的な生化学という一つの形です。それだけです。 そして今、私たちはおそらく、初めての無機的生命体を創ろうとしているのです。一方で、それは私たちが不自然なことをしているという感覚を強めます。たとえ実際にはそうではなかったとしてもです。 おそらく私たちは、生命をより自然な領域へと拡張しているだけなのかもしれません。しかし同時に、今私たちがしていることの帰結がどうなるのか、その責任の問題も生じるのです」
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40億年の進化が生んだのは、たった一つの生命形式＝有機生命。その歴史に終止符を打ち、地球上初めての無機的生命が誕生するかもしれない。その瞬間に僕たちは立ち会っている。 ハラリ「しかし、現在の歴史的な時点で本当に物事を複雑にしているのは、そしてこれらすべての問いをより複雑なものにしているのは、私たちがもしかすると、最初の無機的生命体を創造しようとしている瀬戸際にいる、という点です。 40億年に及ぶ進化の後、非常に非常に長い時間を経てきましたが、私たちは実際には、アメーバや恐竜から人類、トマトに至るまで、たった一つのタイプの生命しか見てきませんでした。それは有機的な生化学という一つの形です。それだけです。 そして今、私たちはおそらく、初めての無機的生命体を創ろうとしているのです。一方で、それは私たちが不自然なことをしているという感覚を強めます。たとえ実際にはそうではなかったとしてもです。 おそらく私たちは、生命をより自然な領域へと拡張しているだけなのかもしれません。しかし同時に、今私たちがしていることの帰結がどうなるのか、その責任の問題も生じるのです」

Tsubame

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藤原直哉の「21世紀はみんながリーダー」 2025年9月17日 仕事の核が残っているか 要約 藤原直哉氏は「21世紀は、みんながリーダー」というテーマで、「仕事の核が残っているか」について講演しました。講演では、福岡県糸島への訪問経験から始まり、古代の伊都国（糸島）における太陽観測と水田耕作の関係、そして現代のAI時代における仕事の本質について論じています。 藤原氏は最初に、沖縄の勉強会との関連で福岡県糸島を訪れたことを紹介し、この地域が古代から重要な場所であったことを説明しました。魏志倭人伝にも登場する伊都国は、古墳から50枚以上の鏡が出土するなど、特別な権力を持っていた地域でした。 古代の水田耕作においては、太陽の動きを観測することが不可欠であり、これが当時の「仕事の核」であったと藤原氏は指摘します。さらに、弥生時代には戦いに勝つ力や外交力も国の存続に重要でした。特に伊都国は中国（漢）との交流があり、外交・海外経済力が重要な要素でした。 現代に話を移し、藤原氏はAIの進展について言及します。AIは人間が使うものであり、むしろ判断する人が限られることで透明性が高まり、安全性が向上すると主張しています。新幹線や飛行機の例を挙げ、技術の進化によって人間の役割が変わっても、最終的には人間の判断が重要であることを強調しました。 藤原氏は、現代の多くの人々が事務的・論理的な仕事が苦手になっている中で、AIやロボットの活用が必要になっていると指摘します。しかし、AIを駆使できる人材の存在が組織の成否を分けると述べています。特に、AIを現場で正確に使いこなす力と、組織全体を統合して動かす力が「仕事の核」になると主張しました。 最後に、藤原氏は多くの組織で「仕事の核」が失われつつあることを懸念し、人々が自分の過去の仕事経験を大切にし、それを未来づくりに生かすことの重要性を訴えて講演を締めくくりました。 チャプター 福岡県糸島訪問と古代伊都国の歴史 00:00:01 藤原直哉氏は、9月17日の講演で「仕事の核が残っているか」というテーマを取り上げました。彼は最近福岡県の糸島を訪問したことを紹介し、10年以上続けている沖縄の勉強会との関連で九州北部との交流を深めていることを説明しました。糸島（古代の伊都国）は魏志倭人伝にも登場する重要な地域で、古墳から50枚以上の鏡や直径40センチ以上の大きな鏡が4枚出土するなど、特別な権力を持っていた場所であることを強調しました。 古代の水田耕作と太陽観測の重要性 00:01:27 藤原氏は、古代の水田耕作において太陽暦が非常に重要であったことを説明しました。太陽の角度を正確に観測することが米作りには不可欠であり、これが当時の「仕事の核」の一つであったと指摘しています。また、弥生時代には戦いに勝つ力も国の存続に重要であり、伊都国のような国は中国（漢）との外交関係も維持していたため、外交力や海外経済力も重要な要素でした。 沖縄の海洋交易と貿易拠点の特性 00:04:31 藤原氏は沖縄の海との関係について触れ、海に乗り出して各地と交易を行う経済力や外交力の重要性を指摘しました。貿易の拠点として栄えるためには、敵味方なく誰でも来られる環境が必要であると述べ、シンガポール、マラッカ、香港、ドバイなどの例を挙げました。現代の世界がアメリカ陣営とロシア陣営に分かれて制裁合戦をしている状況は、世界の交易にとって逆風であると指摘しています。 AI時代における人間の役割と安全性 00:05:56 藤原氏はAIの進展について、AIを使うことで統制が強まり人が危険になるという懸念は誤りだと主張しました。むしろAIによって判断する人が限られ、問題があればすぐわかるシステムになるため、安全性が高まると述べています。新幹線や飛行機の例を挙げ、高速・全天候型の運転には自動化システムが不可欠であり、それによって安全性が確保されていることを説明しました。 列車運行の問題と人間の能力の重要性 00:09:33 藤原氏は、列車が止まった際の運転整理について、代替輸送手段の確保や運行再開の手順が少しずつ進化しているものの、まだ機動的に行かない問題を指摘しました。これは指令の問題であり、いくら情報システムを導入しても、使う人間の能力によって大きく違いが出ることを強調しています。安全はルールを守るだけでなく、想像力を働かせて想定外の危険に対応する能力が重要だと述べました。 現代の仕事環境とAIの活用00:12:22 藤原氏は、現代では事務的な細かい仕事や論理的に詰めた作業ができない人が増えており、そのような場合はAIやロボットの活用が必要だと主張しました。できない人に無理強いするのはハラスメントであり、AIを上手に使って創造的な活動をすることが重要だと述べています。仕事の核として、AIを駆使して正確な仕事ができるかどうか、そしてそれを統合して組織全体を動かせるかどうかが重要だと指摘しました。 経営と組織における「仕事の核」の重要性 00:17:12 藤原氏は、現代の経営において株主のためだけの経営という時代は終わっており、世の中に役立つ会社になることが重要だと強調しました。組織に「仕事の核」があるかどうかが重要であり、最近では上層部までわけのわからない会社が珍しくないと指摘しています。現場の意地だけで支えられている組織も多く、将来的に経済環境が変化した際に、仕事の覚悟が残っているかどうかが真のポイントになると述べました。 個人の仕事経験と未来づくり00:19:13 藤原氏は、人々が自分の過去の仕事経験を大切にし、それを「仕事の核」として育てていくことの重要性を訴えました。金儲けなどのくだらない目標のために仕事の核を消し去ってしまう組織が多いことを懸念し、そのような場合は早く別の場所で別のことをした方がよいと助言しています。最後に、来年に向けて仕事の核をよく生かして未来づくりをすることの重要性を強調して講演を締めくくりました。 行動項目 藤原直哉氏は、AIを駆使して正確な仕事ができる人材を育成することの重要性を指摘した。 00:13:50 藤原直哉氏は、組織全体を統合して動かせる経営者の存在が重要であると強調した。 00:17:27 藤原直哉氏は、仕事の核を生かして未来づくりをすることを推奨した。 00:19:51
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藤原直哉の「21世紀はみんながリーダー」 2025年9月17日 仕事の核が残っているか 要約 藤原直哉氏は「21世紀は、みんながリーダー」というテーマで、「仕事の核が残っているか」について講演しました。講演では、福岡県糸島への訪問経験から始まり、古代の伊都国（糸島）における太陽観測と水田耕作の関係、そして現代のAI時代における仕事の本質について論じています。 藤原氏は最初に、沖縄の勉強会との関連で福岡県糸島を訪れたことを紹介し、この地域が古代から重要な場所であったことを説明しました。魏志倭人伝にも登場する伊都国は、古墳から50枚以上の鏡が出土するなど、特別な権力を持っていた地域でした。 古代の水田耕作においては、太陽の動きを観測することが不可欠であり、これが当時の「仕事の核」であったと藤原氏は指摘します。さらに、弥生時代には戦いに勝つ力や外交力も国の存続に重要でした。特に伊都国は中国（漢）との交流があり、外交・海外経済力が重要な要素でした。 現代に話を移し、藤原氏はAIの進展について言及します。AIは人間が使うものであり、むしろ判断する人が限られることで透明性が高まり、安全性が向上すると主張しています。新幹線や飛行機の例を挙げ、技術の進化によって人間の役割が変わっても、最終的には人間の判断が重要であることを強調しました。 藤原氏は、現代の多くの人々が事務的・論理的な仕事が苦手になっている中で、AIやロボットの活用が必要になっていると指摘します。しかし、AIを駆使できる人材の存在が組織の成否を分けると述べています。特に、AIを現場で正確に使いこなす力と、組織全体を統合して動かす力が「仕事の核」になると主張しました。 最後に、藤原氏は多くの組織で「仕事の核」が失われつつあることを懸念し、人々が自分の過去の仕事経験を大切にし、それを未来づくりに生かすことの重要性を訴えて講演を締めくくりました。 チャプター 福岡県糸島訪問と古代伊都国の歴史 00:00:01 藤原直哉氏は、9月17日の講演で「仕事の核が残っているか」というテーマを取り上げました。彼は最近福岡県の糸島を訪問したことを紹介し、10年以上続けている沖縄の勉強会との関連で九州北部との交流を深めていることを説明しました。糸島（古代の伊都国）は魏志倭人伝にも登場する重要な地域で、古墳から50枚以上の鏡や直径40センチ以上の大きな鏡が4枚出土するなど、特別な権力を持っていた場所であることを強調しました。 古代の水田耕作と太陽観測の重要性 00:01:27 藤原氏は、古代の水田耕作において太陽暦が非常に重要であったことを説明しました。太陽の角度を正確に観測することが米作りには不可欠であり、これが当時の「仕事の核」の一つであったと指摘しています。また、弥生時代には戦いに勝つ力も国の存続に重要であり、伊都国のような国は中国（漢）との外交関係も維持していたため、外交力や海外経済力も重要な要素でした。 沖縄の海洋交易と貿易拠点の特性 00:04:31 藤原氏は沖縄の海との関係について触れ、海に乗り出して各地と交易を行う経済力や外交力の重要性を指摘しました。貿易の拠点として栄えるためには、敵味方なく誰でも来られる環境が必要であると述べ、シンガポール、マラッカ、香港、ドバイなどの例を挙げました。現代の世界がアメリカ陣営とロシア陣営に分かれて制裁合戦をしている状況は、世界の交易にとって逆風であると指摘しています。 AI時代における人間の役割と安全性 00:05:56 藤原氏はAIの進展について、AIを使うことで統制が強まり人が危険になるという懸念は誤りだと主張しました。むしろAIによって判断する人が限られ、問題があればすぐわかるシステムになるため、安全性が高まると述べています。新幹線や飛行機の例を挙げ、高速・全天候型の運転には自動化システムが不可欠であり、それによって安全性が確保されていることを説明しました。 列車運行の問題と人間の能力の重要性 00:09:33 藤原氏は、列車が止まった際の運転整理について、代替輸送手段の確保や運行再開の手順が少しずつ進化しているものの、まだ機動的に行かない問題を指摘しました。これは指令の問題であり、いくら情報システムを導入しても、使う人間の能力によって大きく違いが出ることを強調しています。安全はルールを守るだけでなく、想像力を働かせて想定外の危険に対応する能力が重要だと述べました。 現代の仕事環境とAIの活用00:12:22 藤原氏は、現代では事務的な細かい仕事や論理的に詰めた作業ができない人が増えており、そのような場合はAIやロボットの活用が必要だと主張しました。できない人に無理強いするのはハラスメントであり、AIを上手に使って創造的な活動をすることが重要だと述べています。仕事の核として、AIを駆使して正確な仕事ができるかどうか、そしてそれを統合して組織全体を動かせるかどうかが重要だと指摘しました。 経営と組織における「仕事の核」の重要性 00:17:12 藤原氏は、現代の経営において株主のためだけの経営という時代は終わっており、世の中に役立つ会社になることが重要だと強調しました。組織に「仕事の核」があるかどうかが重要であり、最近では上層部までわけのわからない会社が珍しくないと指摘しています。現場の意地だけで支えられている組織も多く、将来的に経済環境が変化した際に、仕事の覚悟が残っているかどうかが真のポイントになると述べました。 個人の仕事経験と未来づくり00:19:13 藤原氏は、人々が自分の過去の仕事経験を大切にし、それを「仕事の核」として育てていくことの重要性を訴えました。金儲けなどのくだらない目標のために仕事の核を消し去ってしまう組織が多いことを懸念し、そのような場合は早く別の場所で別のことをした方がよいと助言しています。最後に、来年に向けて仕事の核をよく生かして未来づくりをすることの重要性を強調して講演を締めくくりました。 行動項目 藤原直哉氏は、AIを駆使して正確な仕事ができる人材を育成することの重要性を指摘した。 00:13:50 藤原直哉氏は、組織全体を統合して動かせる経営者の存在が重要であると強調した。 00:17:27 藤原直哉氏は、仕事の核を生かして未来づくりをすることを推奨した。 00:19:51

藤原直哉

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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」
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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 Aufrufe • vor 1 Monat

信じられない事実が今、明らかになっています。NASAの極秘文書が流出し、グローバルエリートたちが「マトリックス」の世界を現実にしようとしている計画が暴露されました。その目的は単なる人類の削減ではありません。彼らは私たちを「デジタルクラウド」にアップロードし、現実を完全にコントロール可能なシミュレーション世界へと置き換えようとしているのです。 2025年に予定されている計画の内容は、想像を絶するものです。これには人間と機械の融合、サイボーグやバーチャルヒューマンの出現、さらには生物学的生命の完全な絶滅が含まれています。そして、NASAの文書はこれを「人類の進化」として正当化していますが、実際にはそれは人間を無価値な存在とみなす恐ろしい思想に基づいています。 さらに、この計画のいくつかの要素はすでに実行段階に入っていると言われています。彼らは、私たちの脳をデジタル化し、マシンと融合させる技術を開発中です。これによって、「人類」という存在そのものが技術に置き換えられる未来が目指されています。彼らが目指す世界、それは「永遠の生命」と称された完全管理社会です。 この恐ろしい現実を受け入れる準備はできていますか？それとも、このシステムに抵抗し、人間としての自由を守り抜きますか？タイムリミットは迫っています。時計の針はもう止まりません。
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信じられない事実が今、明らかになっています。NASAの極秘文書が流出し、グローバルエリートたちが「マトリックス」の世界を現実にしようとしている計画が暴露されました。その目的は単なる人類の削減ではありません。彼らは私たちを「デジタルクラウド」にアップロードし、現実を完全にコントロール可能なシミュレーション世界へと置き換えようとしているのです。 2025年に予定されている計画の内容は、想像を絶するものです。これには人間と機械の融合、サイボーグやバーチャルヒューマンの出現、さらには生物学的生命の完全な絶滅が含まれています。そして、NASAの文書はこれを「人類の進化」として正当化していますが、実際にはそれは人間を無価値な存在とみなす恐ろしい思想に基づいています。 さらに、この計画のいくつかの要素はすでに実行段階に入っていると言われています。彼らは、私たちの脳をデジタル化し、マシンと融合させる技術を開発中です。これによって、「人類」という存在そのものが技術に置き換えられる未来が目指されています。彼らが目指す世界、それは「永遠の生命」と称された完全管理社会です。 この恐ろしい現実を受け入れる準備はできていますか？それとも、このシステムに抵抗し、人間としての自由を守り抜きますか？タイムリミットは迫っています。時計の針はもう止まりません。

トッポ

159,965 Aufrufe • vor 1 Jahr

👁️‍🗨️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🥺
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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🥺

ゆきママ

125,512 Aufrufe • vor 3 Monaten

本当にあの決断をして良かった。 約3ヶ月前、売上を落としてでも更に本質的に顧客に貢献できるプロダクトへ進化させると決断し、メイン事業を“新規事業立ち上げレベル”で全面的にアップデートしました。この意思決定は単なる改善ではなく「何のために我々が存在すべきか？」という事業の前提そのものを問い直すものでした。 この3ヶ月間、全メンバーで数えきれないほどの苦悩と葛藤と向き合い、背水の陣の中で創り切った。だからこそ今はっきりと言えることは、この選択は間違っていなかったということです。 「すべての人に可能性がある」 創業以来一度も変わらないこの思想の中でも、僕は特に「ある」という最後の2文字が大好きです。何故かというと可能性は条件付きで生まれるものではなく、前提として存在しているものだという立場を取っているからです。 普遍的な原則に必ず立ち返る我々の理論で言うと、人間には構造として備わっている機能があり、個人には固有の才能が必ずあります。重要なのは、新しく何かを足すことではなく、すでにあるそれに気づき社会に出し切ること。その状態を構造的に実現するのが、僕たちの仕事だと思っています。 人の可能性を通して、社会課題にアプローチする。この一本の軸だけは、どこまでもブレずに追求し続ける。 実際に僕自身も、24歳でニートだった状態から7年でここまで来ることができました。（勿論まだまだですww）特別な何かを得たわけではなく、自分の可能性を信じ、やると決め切ること。そして、人間の原則に沿って意思決定を積み重ね、最小のリソースで最大のインパクトを放出することに徹底的に向き合ってきただけです。今回のプロダクトは、その構造すべてをそのまま実装しています。 そして、ここは通過点でしかありません。次の壮大なプロダクト構想に向けて一刻も早く現実にするために、全力で前に進み続けます。 数字が意味を超えることはない。だからこそ、意味と価値に徹底的にこだわる。その結果として、より多くの人の人生に影響を与えていく。僕たちはその順番を絶対に間違えない決意を固めています。 最後に、途中経過のダイジェストMVをご覧ください。
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本当にあの決断をして良かった。 約3ヶ月前、売上を落としてでも更に本質的に顧客に貢献できるプロダクトへ進化させると決断し、メイン事業を“新規事業立ち上げレベル”で全面的にアップデートしました。この意思決定は単なる改善ではなく「何のために我々が存在すべきか？」という事業の前提そのものを問い直すものでした。 この3ヶ月間、全メンバーで数えきれないほどの苦悩と葛藤と向き合い、背水の陣の中で創り切った。だからこそ今はっきりと言えることは、この選択は間違っていなかったということです。 「すべての人に可能性がある」 創業以来一度も変わらないこの思想の中でも、僕は特に「ある」という最後の2文字が大好きです。何故かというと可能性は条件付きで生まれるものではなく、前提として存在しているものだという立場を取っているからです。 普遍的な原則に必ず立ち返る我々の理論で言うと、人間には構造として備わっている機能があり、個人には固有の才能が必ずあります。重要なのは、新しく何かを足すことではなく、すでにあるそれに気づき社会に出し切ること。その状態を構造的に実現するのが、僕たちの仕事だと思っています。 人の可能性を通して、社会課題にアプローチする。この一本の軸だけは、どこまでもブレずに追求し続ける。 実際に僕自身も、24歳でニートだった状態から7年でここまで来ることができました。（勿論まだまだですww）特別な何かを得たわけではなく、自分の可能性を信じ、やると決め切ること。そして、人間の原則に沿って意思決定を積み重ね、最小のリソースで最大のインパクトを放出することに徹底的に向き合ってきただけです。今回のプロダクトは、その構造すべてをそのまま実装しています。 そして、ここは通過点でしかありません。次の壮大なプロダクト構想に向けて一刻も早く現実にするために、全力で前に進み続けます。 数字が意味を超えることはない。だからこそ、意味と価値に徹底的にこだわる。その結果として、より多くの人の人生に影響を与えていく。僕たちはその順番を絶対に間違えない決意を固めています。 最後に、途中経過のダイジェストMVをご覧ください。

山宮健太朗 | すべての人に可能性がある

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