R. Maruyama

丸山隆一

[R. Maruyama @rmaruy]

【AIと生きる時代の〈理解〉考】
第2回：理解の価値とは何か

なぜAIは理解をしていないと言いたくなるのか、という問いから始まり、理解の「価値」を考え、理解の作業モデルを作る準備のところまで進みました。
https://t.co/STnUbJSFpC

暗中模索ですが、ぜひご一読、批判いただければ幸いです！

[R. Maruyama @rmaruy]

一つ確実に大事なのは、その人のworld modelが組織のcompany world modelのよいproxyだという条件だろう。それにより、その個人判断は「当社ならこう決める」という組織判断の近似となる。

加えて、その人がそれ持つと皆が思っているという同僚のworld modelに関する信念共有も絡む。

[R. Maruyama @rmaruy]

組織の中でlegitimacyのある個人判断、というものはどのように生まれているのだろう？

「職権」で決まるというのはシンプルだが、実際には職権はあっても面従腹背してもよいことになっていたり、職権はなくても「あの人には聞いておこう」となっていたりする。

そうした暗黙知的な個人判断力をAIに「蒸留」できてくると、いよいよミドルマネジメントという仕事がなくなるのだろう。

しかし、まだそうした判断力とそれへの信頼形成の力学が、まだまだ謎に包まれているように思う。

[R. Maruyama @rmaruy]

@yutaro_0518 Sincerely thank your patience.

[R. Maruyama @rmaruy]

解説どうもありがとうございます。 シェリングやアクセルロッドのような、シンプルかつ含蓄が深い抽象モデルを見つける「センス」が、モデル探索を行うAIには欠けていそうだ、というふうに理解しました。
@sota_omusan

とても面白いです。私の多少馴染みのある物理学や神経科学にも、イジングモデルやホップフィールドモデル、ホジキン=ハックスレーモデルなどの事例が思いつきます。

個人的にはこの「センス」には、当代の科学コミュニティの中で何がnovelで何がinterestingかという暗黙的な集合知に関する嗅覚なのではないかと思いました。

したがってこの「センス」をAIが持てるかというのは、暗黙的集合知を共有し、ともに意味を創っていく、ある種の専門家集団の一員としてAIを迎え入れることができるかを問うていることになるのだろうと思いました。

https://t.co/BmioUlRyHu

[R. Maruyama @rmaruy]

このポッドキャストの最後の方で大村さんがAI for Scienceの文脈で言っていた、「シミュレーション研究は、AIに『面白い結果が出るまでいろいろやってみて』で結構面白いものが出てきたりする」という話は面白いと思った。

p-hackingのような話も聞こえるが、実験科学ではないので当たらないはず。人間には試しえない膨大なモデル空間のなかからAIが探し出した「面白い挙動をするモデル」というのは科学的にはどういう取り扱いをされるべきものなのだろう。

[Hiroaki Sakuma@『「AIリスク」の解剖』（中央経済社）予約受付中 @hiroaki_skm]

【文化左翼ラジオ更新】
AI時代が変える評価，責任，権利——LINE，星新一賞から「権利としてのAI利用」まで

36回目は，佐久間が大学で行った講義の雑談から，AIの一般的な利用が広がることで私たちの事象評価や「正負の責任」帰属がどう変わるのかについて話しています．

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[R. Maruyama @rmaruy]

note: AI for Xを巡る3つの問い
2026年05月31日

「AIによってXがどう変わるか」という問いが、いまどの分野でも問われている。Xに入るのはビジネス、教育、科学、創作など。「AI for X」の問いだ。個人に必要なスキルの話になることもあれば、企業や大学という組織のあり方、あるいは科学コミュニティ全体という、集団としての営みXの変化が問われることもある。

(A)「XはAIによってどう変わるか」

だが、この(A)をそのまま問うのは難しい。これを大きく左右する別の問いがあるからだ。

(B)「AIそのものがどうなっていくのか」

5年前を思い出そうとしてももうほとんど思い出せないほど、AIを取り巻く環境は変わった。いまの技術を前提に「XがAIでどう変わるか」を考えても、あまり意味がない。Xが変わるより速く、AIのほうが変わっていく。

かといって(B)を考えるのも難しい。AIの周囲には何重もの不確実性がある。技術はどこまで進歩するのか。計算資源はどこまで拡充され、どのコストで提供されるのか。電力供給は追いつくのか。規制はどうなり、地政学的な不安定さはそこにどう絡むのか。意味のある未来予測などできそうにない。

（なお、Xの種類によっては、因果は(B)→(A)だけでなく(A)→(B)にも伸びる。典型はX=科学だ。AIが科学を加速し、その科学がAIを加速する。このフィードバックループが、いわゆる「知能爆発」シナリオの根拠になっている。）

では、(B)の不確実性を前に、(A)を論じるのは詮無いことなのか。そうとは限らない。(A)は、もう一つの問いを連れてくるからだ。

(C)「Xはそもそもどういう営みなのか」

AIのあるなしに関わらず、私たちは科学・芸術・ビジネス・教育といった社会的営みを、どのようなものだと捉えているのか。そして、どのようなものであってほしいと思っているのか。いわば「Xの哲学／社会学／人類学」が始まる。考えはじめると、Xという一つの活動だと思っていたものが、実はX_1、X_2…というかなり異質な活動の寄せ集めだったと判明したり、「Xはこうあってほしい」をめぐる同床異夢が露わになったりする。
私は、いわゆる「AI時代」に問うて意味があるのは、この(C)だと考えている。

(C)はAIを絡めずに論じてもいいが、AIという“黒船”を持ち込むことで議論が喚起されやすくなる。つまり、現在や近未来のAIの登場を契機に、Xという営みを私たちはどう捉え直せるか、という形で俎上に載せられる。

AIの法規制をつくれる為政者でもなく、最先端のAIで世界を変えられるわけでもない私たちが、議論して意味があるのも(C)だ。(B)は私たちにとって、予測も制御もできない「権外」の問いである。一方、(C)を問い、Xという営みを再考し、あわよくばよりよく作り替えること。これは「権内」の問いと呼べるのではないだろうか。

「AIでXはどう変わるか?」という回答不可能な問いは、「Xという営みを私たちはどう捉え直せるか」を先に問うことで、「AIでXをどう変えられるか？」という、もう少しだけタンジブルな問いに変わる。

https://t.co/zEJAZqGAYP

[R. Maruyama @rmaruy]

エア・バイブライティング（air vibe-writing）〔名〕
AIへのプロンプトを書くつもりで書き始め、そのまま書ききってしまう執筆技法。「プロンプトを書くだけ」という心理的ハードルの低さと、一言一句自らの筆で魂を込められる利点を両立する。▷亜種に「壺割り執筆法」（工藤郁子さん考案）がある。

[R. Maruyama @rmaruy]

佐藤翔『教養としての査読―なぜ「論文」を信用できるのか』読了。学術論文の流通における「査読」という営みの歴史と、現在それが抱える問題、それを解決しようともがいてきた業界の努力がまとまっており勉強になった。しかもとても読みやすい。
https://t.co/856JbIPbH5

[R. Maruyama @rmaruy]

この投稿を見て、素晴らしいラインナップだなと思うと同時に、洋書は横に積まないと書名が正しい天地で読めないんだ、ということに今更気づいた。

本を「棚差し」にしたときの「背」の一覧性の高さが、文庫・新書等の独自の出版文化と、日本の書店の書棚の群を抜く美しさを生んだのかもしれない。

[Emmett Shear @eshear]

Want to upgrade your ontology of mind?

[Hiroaki Sakuma@『「AIリスク」の解剖』（中央経済社）予約受付中 @hiroaki_skm]

【文化左翼ラジオ更新】
努力が独占される経済？——たぬかな，メンズコーチジョージの新しい自己啓発

35回目は，大村がゲンロンy落選論文集に寄稿した文章を下敷きに，現代社会における「努力」が独占される構図について話しています．

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[R. Maruyama @rmaruy]

動画で話した、アテンションエコノミーと科学コミュニケーションについての私見は、1年前にこのnoteに書いたものでした。

「何のためにアテンション合戦を戦うのか」2025年03月06日
https://t.co/0BZF7oZav2

[R. Maruyama @rmaruy]

CPC Campにて鈴木大地さんに収録していただいた対談を、動画にしていただきました🔥

私は面白い話を何もしていませんが、鈴木大地さんという稀有な研究者の、「科学コミュニケーター」としてのスタンスには目を開かれるものがありました。
https://t.co/NbJJOT3CRJ

[CPC（集合的予測符号化） | 記号創発システム論 @sym_eme_outrea]

【動画公開】 対談バトル！ アテンション・エコノミー時代の科学コミュニケーションとは？【丸山隆一 vs スズキ】
https://t.co/yADQ9dWSus
記号創発クロストーク　番外編第４弾
CPCのアウトリーチに関わる二人が対談しました！

[Daichi G. Suzuki @suz_dg]

「記号創発クロストーク 番外編」第4弾が公開されました！

今回はメタサイエンス・コミュニケーターの丸山さん（@rmaruy）と、科学コミュニケーションのありかたについていろいろ議論しました！

どうぞよろしくお願いします！

https://t.co/byqlGfajqd

[R. Maruyama @rmaruy]

自分には、油断すると自分の職掌を超えて所属集団の集合的なworld modelに同化しすぎる傾向が昔からある。集団のコミュニケーションの全体の面倒をみるなどという、元来不可能なことをやろうとしてしまう。なのでなるべく正規メンバーにならず、外野にとどまることで、なんとかバランスを取れている。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

ニューラルネットワークをブロックごとに学習する枠組みを開発

ブログ: https://t.co/c9AvsRK0lL

ニューラルネットワークの学習は通常、ネットワーク全体を一度に扱う必要があり、深いモデルほど多くのメモリを必要とします。このメモリ消費は、近年のAIモデルの大規模化を支える上で大きな制約と なってきました。

Sakana AIは、この制約を緩和する学習フレームワーク「DiffusionBlocks」を提案します（#ICLR2026 採択）。ネットワークをブロックに分割し、それぞれを独立に学習できるようにすることで、学習時に必要なメモリを1ブロック分にまで削減することができます。

中心となる発想は、各ブロックに「ひとつ前のブロックよりも、表現を少しだけターゲットに近づける」という明示的な役割を与えることです。この役割は、近年大きな成功を収めている拡散モデルが時間方向に段階的に行っている処理に対応しており、この対応関係を踏まえることで、各ブロックを原理的な目的関数のもとで独立に学習することができるようになります。

画像分類、画像生成、テキスト生成にまたがる5つのアーキテクチャ（ViT、DiT、Masked Diffusion、AR Transformer、Recurrent-depth Transformer）で検証を行い、いずれにおいてもエンドツーエンド学習に匹敵する性能を確認しました。

この枠組みは、同じ層を繰り返し適用するRecurrent-depth Transformerにも自然に拡張でき、通常必要とされるbackpropagation through timeを経ずに、1回のフォワードパスで効率的に学習できることも示しています。

大規模AIモデルの学習を、より少ない計算資源でも進められるようにすること——これはSakana AIが継続して取り組んでいるテーマのひとつです。本研究が、その一歩となることを期待しています。

論文: https://t.co/CRj96VGr0P

本研究は、東京大学の小山雅典氏との共同で行われました。

[R. Maruyama @rmaruy]

（お受けしたものは、当日まで頑張って勉強して準備しますので、ご安心ください🙏　勉強したいテーマについてお受けしている感じです）

[R. Maruyama @rmaruy]

最近、ありがたいことに、多方面からいろいろなテーマで「話してください」というご依頼をいただくのですが、私が過去に書いたものはその時点で勉強したことを全出力したものなので、それ以上は何の知見もないことをご了承いただければと思います。ご期待に添えないことが多く申し訳なく思います。

[R. Maruyama @rmaruy]

@ykamit Life is what happens to you while AI's busy doing your inference.

[講談社サイエンティフィク🖋️📔 @kspub_kodansha]

㊗️重版出来🎉

『現代社会を生きるための　AI×哲学』

の第2刷の見本が編集部に到着しました❣🥳👏

感想コメントを続々いただいており、ありがとうございます‼️

「この連休で読んだ本の中では1番でした。」

「技術と哲学の両方が分かりやすく解説。」

「技術、心の哲学、社会それぞれの観点でAIの本質に迫り続ける精鋭の研究者の講義を聴いているよう。」

▼購入先のご案内はこちら💁
https://t.co/zubXRDmfkT

[R. Maruyama @rmaruy]

今、世の中の対談、取材、インタビュー、パネルディスカッションの類のどれくらいが「AIが考えた質問に対して、AIが考えた答案を返す」ということになっているのだろうか、とふと思う。

そうした「壇上の設定」ではもう、AIを介さない話者の「裸の世界モデル」に触れることは難しいのかもしれない。