take03take

[Tommy（池田俊彦) @tommy_love123]

あえて要約しません。全部お読みになることをお薦めします。それだけ時間かけても価値のある内容です。AI時代における真の人間の価値を理解できると思います。

【エコシステムのないフロンティアは安定しない】
私は、AI主導の経済における企業の未来について、ずっと深く考えてきました。

今回の移行は、これまでのどのようなプラットフォームのシフトとも異なります。過去において、私たちは「人的資本（ヒューマンキャピタル）」を強化するためにデジタルシステムを利用してきました。しかし今回は、人間とデジタルシステムとの間に真の「認知的ループ（コグニティブループ）」を生み出せる初めての機会です。これは、企業内での仕事に対する私たちの概念そのものを変えてしまうため、固定観念を根底から覆すほどの衝撃的な変化です。

いま問われているのは、単なるデジタルツールやシステムとその使用方法についてではありません。AIモデルが人間や組織の専門知識を絶えず吸収し、それをコモディティ化（汎用品化）できる世界において、組織がいかにして学習を続け、知的財産（IP）を構築し、差別化を図り、そして繁栄し続けることができるかということなのです。

すべての企業は、私が考える「人的資本」と「トークン資本」を構築しなければならなくなるでしょう。人的資本とは、人々の知識、判断力、人間関係、創造力、そしてパターン認識能力で構成されます。一方、トークン資本とは、企業が構築し所有するAIの能力を指します。

重要なのは、トークン資本が成長したからといって、人的資本の価値が下がるわけではないということです。むしろ、その価値は高まる一方です！ 私は、人間の主体性（エージェンシー）こそが、トークン資本の成長を促進する原動力になると信じています。人間が野心的な目標を設定し、領域をまたいで点と点を結びつけ、関係性を構築し、最も重要なパターンを認識するのです。人間の方向付けがなければ、計算リソース（コンピュート）はただ空回りするだけになってしまいます。

つまり、真の機会は「最適なモデルを選ぶこと」にあるのではなく、モデルの上に「人的資本とトークン資本が複利的に成長する学習ループを構築すること」にあるということです。タスクや、あるいは仕事そのものを外部に委ねることはできても、自らの「学習」を外部に委ねることは決してできません。企業の未来は、人々とAIの間でその学習を複利的に増大させる能力にかかっているのです。

これには、すべての企業が自社のIPに対するコントロールを維持しながら、時間の経過とともに改善されていく自律型システム（エージェンティック・システム）を構築できる、新たなアーキテクチャのアプローチが必要です。企業は、自社の学習システムに組み込まれた「自社のベテラン社員」としての専門知識を失うことなく、「ゼネラリスト（汎用）」のモデルを別のものに切り替えられるべきです。これこそが、これからの時代におけるコントロールと主権を試す重要な「試金石」となります。

企業は、自社のワークフロー、ドメイン知識、蓄積された判断力を、使うたびに向上するAIシステムへと変換する必要があります。プライベートな評価環境（Evals）は、（単なる外部のベンチマークではなく）ビジネスにとって重要な成果に対して、モデルが実際に改善されているかを捉えるものでなければなりません。また、プライベートな強化学習環境によって、組織内部の実際の履歴データ（トレース）を基にモデルを強化できるようにすべきです。そのナレッジベースは、組織の記憶（インスティテューショナル・メモリー）を検索可能にし、トークンの使用をより効率的なものにします。

このループが、企業の新たなIP（知的財産）となります。私はこれを「山登りマシン（ヒルクライミング・マシン）」のようなものだと考えています。そして、多くの資産とは異なり、これは複利で成長します。ワークフローが改善されるたびに、より良い学習シグナルが生成され、それが企業固有の暗黙知の蓄積を加速させるのです。これを早期に構築した企業は、新しい個別のモデルの能力に関わらず、模倣困難な優位性を持つことになります。

私たちが最も避けたいのは、あらゆる分野のすべての企業が、目にするすべてを飲み込む一部の少数モデルに価値を明け渡してしまうような世界です。すべての価値が少数のモデルにだけ蓄積されるのなら、政治経済のシステムはそれを決して許容しないでしょう。産業全体を空洞化させるようなAIの未来に対して、社会的な同意は得られません。

アウトソーシングによって産業経済全体が空洞化した、グローバリゼーションの第1フェーズで何が起きたかを思い起こしてみてください。表面上、GDPの数字は良好に見えましたが、人々の仕事の喪失は現実のことであり、その影響は今も続いています。少数のAIシステムがすべての経済的見返りを独占し、産業全体が自分たちの足元から知識をコモディティ化されてしまうような力学を、AI時代に持ち込むのはやめましょう。

私の見解では、私たちの最優先事項は、単なる「フロンティア・モデル」ではなく「フロンティア・エコシステム」を構築することです。それにより、価値がすべての企業、すべての産業、すべての国に広く行き渡るようにしなければなりません。すべての組織が、自らの組織知をエンコードした学習ループを所有し、人的資本とトークン資本を複利的に増大させることができるエコシステムです。

これこそが、私が育んできた精神（エートス）です。プラットフォームは内部で囲い込む以上の価値をその基盤上で生み出し、すべての企業が継続的にイノベーションを起こし、独自の価値を構築できる場であるべきです。

それが実現すれば、企業は自社のため、そして周囲の経済のために価値を創造するようになります。従業員は、自らの専門知識が増幅され、自分の判断が複製可能かつ拡張可能なシステムの一部となり、その恩恵が企業や周囲のコミュニティにもたらされるのを実感するでしょう。

それこそが、企業が自社とより広い経済のために価値を生み出す方法です。そしてそれこそが、私たちが共に構築すべき安定した均衡（バランス）なのです。

[坂井 @sakai_235]

子育てに必要な能力って「筋肉」だけなんだよな

男女問わず、筋肉がない大人が子育てをすると、ひたすら大変になる

体力がない大人は、言葉を使って子供の理性にアプローチして、コントロールしようとする

でも、相手はまだ理性が発達していない、ほぼ動物と同じ存在だぞ

そういう相手に言葉で理性に訴えかけても、アプローチ自体が意味をなさないんだ

大人同士でも、言ってること伝わらないと疲弊するよな

それと同じ

理性を使うから、理性（精神）が削られてしまうわけ

しかも子供からすれば、「なんか喚いて苛立ってる大人がいる」としか認識できず、何をすればいいかも分からず、余計に混乱させるだけ

子育てに必要なのは精神ではなく、純粋に物理の力なんだ

子供に来てほしいなら、そこまで行って抱えて運べばいい

止まっててほしいなら、しっかり押さえつける

これらを実行するには、ある程度の筋力と体力が必要になるわけだ

片腕で20キロくらいを抱えられる筋力があれば、子供を物理的にコントロールしながら別の作業もこなせる

子供も、運ばれたり、押さえつけられたりする物理的な経験によって、やるべきことや、やってはいけないことを学習していくんだ

理解できない言葉で説教してくる大人より、物理で示してくる大人の方が、子供にとってもよっぽど理解しやすい

大人だって、全く理解できない言語で説教されて、しかも不機嫌になられたら嫌だろ？

物理的に子供を動かせれば、大人の予定通りに物事が進むから、不機嫌になることもない

筋力がない人間が、理性のない子供に理屈でアプローチして、勝手に疲弊しているんだ

子育ては、物理だぞ

[めろーね @melone3710]

【Anthropicの件を受けてのAI投資シナリオは】
悲観楽観が混在していていますが、AI投資全体の現在地、現状の雑感です。

自分が個人的にほぼ確信持ってるスタンスは概ね、
【AI投資熱が冷めるまで、半導体恩恵企業は儲かり続け、欲深な市場は決算の度に見直して株価があがる可能性が高い】
です。

来年にかけて大手ITのFCFもマイナスになっていき、ここからは赤字のグロース企業が「２，３年後には凄い未来になります！大儲けです！」とか言って粘りながら投資され続けるのと似た同じ構図
その先で、いよいよ赤字が続きすぎ、収益化も緩やかな伸びになり・・・曲線的・放物線的に雲行きが怪しくなった時が天井になる可能性は濃厚
だけど、例えば油断していた時にとんでもないロボがでてきたり技術的なブレイクスルーがくれば風向きも変わるし、そんなことは現場の人間ですら現段階では誰にもわからない。

■雰囲気の楽観論で「AI・ロボ・FAIでバラ色未来は確定！！」だから株価は上がり続ける！
も
■極端な悲観論で「規制されたからAIバブルは終わり！株価は下落へ！」
どっちも両方バイアスだと思う。

現状を客観的に評価すれば、
【AI相場は最終的にどうなるかは分からない】
ってのが本質
「そう言っておけば外さないからズルイ！」とかそういう話じゃなくてｗ
「サイコロ振ったら偶数と奇数それぞれ出る可能性は５割」というのが単に事実であるのと同じで、その%が刻一刻と動いてるってだけ。
この「AIの最終的な未来は誰にも分からない」という主張をずっと自分はしてるけど、ちゃんとロジックはある。

実際に情報を朝から晩まで舐め回しても、「強弱要素が折り重なって」いて、楽観も悲観も「80%とか90%みたいな確度で断言できる要素」が本当にない。

「毎年〇兆円投資して減価償却して、〇年後に自動運転で〇兆円、ロボで〇兆円、APIで〇兆円利益あげて・・」とか、ある程度の「計画」はあって試算はできたとしても・・・
【人類が経験したことがほぼない、半導体先進国を中心とした全世界的規模の未曾有の投資】
であり、人類が受け入れた事のない新技術であるがゆえに、開発者や投資側ですら以下のことが恐らく本当に朧気にしか把握できてないのが根本的な理由になってる。
＝＝＝
「事業ごとに細分化してどこでいくら売上げるのか」
「そのためにコストはいくらかかるのか」
「その目標達成までに何年かかるのか」
「技術的な堀は何年有効なのか」
「各技術的ブレイクスルーはいつくるのか」
本来、単体のグロース企業なら仮にでも当然想定すべき事業計画的なものを算定するなどまず不可能で、細かい算段なんて全くできるわけがない状況。

ここが本質。
＝＝＝
過去にも鉄道、航空、ITネット網、色々な大規模投資はあったけど、毎日情報を見れば見るほど、
【過去最大の不確実性と規模が大きい投資】
なのではないかと思う。

・人間の数か月分の長期記憶ですら無理な中で、社会実装の為のハルシネーションや遅延・不具合・停止などへの対策
・最終責任は人間であることによる制約で完全自動化できない領域＝法的な問題
・今回のAnthropicpのように広義の意味でのAIの地政学リスク
・フィジカルAIの費用対コストの正当性
・自動運転の法的な問題や、そもそも利用者としての真の需要はどの程度か
などなど・・
今回のように、今後起こりえる不確実性が多すぎる。

「正確な未来を予測する」のは困難ではある中で、「ハイテク企業としてはやらざるを得ないチキンレースで突っ走ってるのが真実

だから「断言できるような未来なんてない」というのが現在地。

決してAIバブルが崩壊するとも、AIツルハシ企業が延々と儲かり何年も株価が上がり続けるとも強く主張することは難しい、現段階ではできない。

一つポジティブなことをあえていうとすれば、
【24年～25年のアッシェンブレナー、革ジャンやアモデイ達が想定してた世界と比較して、今のところはほぼ順調にその通り推移している】
ということ。
私が確認できる情報の範囲内ではわからなくても、
【公には言えないような彼らには見えている（知ってる）技術】を元にして投資の確信としている可能性も高い。
例えば、自動応答、擬似人格やロボや自動運転が2,3年後にここまでできる、だから社会もここまで変わる
という確信的な予測が既にあるということ。

もしそれがあるとするなら、この投資にも納得がいく話になる。

今のＡＩ相場はそういうものだと思ってます。

[Nobuhiro Ariyoshi MD @AriyoshiMd]

”研究では、炭水化物が総エネルギーに占める割合と死亡リスクのあいだには、少なすぎる場合でも多すぎる場合でも、死亡リスクが高くなるというU字カーブの関係が報告されている...（中略）...つまり、「糖質は悪であり、抜けば健康になる」という単純な話ではない。”

『体力がすべて』より一部抜粋

[ile @ileeconomics]

こちらの3連ポストは読んでおきたい。

短期的に予想を外すことはもちろん誰にもあるんだけど、それでも誠意をもって発信してるかは見極めたい。

僕は雑には発信してないつもり。

長い間強気できて、1か月前に転換して弱気発信を繰り返してきた。でも正直GDPの企業業績は強いし転換するかは迷ったよね。

でもやはり構造的に今の米国経済、米国株は、強いドローダウンが起きやすい状態に入った。だから予測があたるかはわからないけど、リスク管理として耐性を上げる必要があったからそう発信してきた。

こういう視点で見てると、やっぱ誠意無いなと思う投資系インフルエンサーは多い気がする。それは単に知識が足りないとかじゃなく「集中」してない。

AとBの要因に対し、そのバランスをミリで見極めてやろうという意思がない。そのコストをフォロワーに払う気がない。それで映える1枚絵に悩んでる。それはエンタメであって、分析とは距離取ったほうが良い。

引用させてもらったポストはそういう誠意を持ってる人しか投稿できない。

[Sean trades @SRxTrades]

I'm a big believer of less is more in trading

Most people could remove 99% of their indicators and actually do better

All you need is:

-Price action
-Volume
-Moving averages

Everything else is noise, and is likely harming you more than doing good.

Keep it simple.

[『風林火山のむすめ』5/20発売！！ 木下昌輝 @musketeers10]

引用元に、裏切らない家臣の重要性がありますが、、

信長にとっての裏切らない家臣の代表が、佐久間信盛（あるいは佐久間一族）だったような気がする。

稲生の戦いでも劣勢の信長につき、桶狭間では長老格の佐久間大学が最前線で討ち死にし、第一次木津川合戦の敗戦では信盛は陸上部隊を率いて数刻（8〜10時間）にも及ぶ激戦を一向宗と繰り広げ、戦線崩壊を阻止した。
安土城築城中は信長は信盛館に逗留するほど全幅の信頼を置いていた。出陣しようとする信長を制止する家臣の筆頭に信盛の名前が大体ある。信長にノーをつきつけブレーキ役を担っていたようだ。
また、キリシタン武将の三箇が毛利に内通しているとして信長から処刑されかけた時もこれを弁護して助命に成功している。
信長の主要な合戦にほぼ参戦（浅井に背後をつかれた戦いでは参加を確認できず）

そんな信盛を信長は追放してしまった。

追放のきっかけになった、信長の折檻状を見ると、ひたすら怠慢を責める記述が続き、最後から4条目には、30年の奉公のうち信盛の働きは皆無とバッサリと切り捨て、最後の2条で3つの選択肢を迫る

敵を平らげ名誉挽回
か
討ち死に
か
戦うのが嫌なら出家

信長としては信盛の奮起を期待しての折檻状だったのだろうが、信盛はさっさと出家してしまう。。。

ちなみにこの後、信長は家臣の騙し討ちなどの残酷な手段に訴えることがかなり多くなる（特に北陸の諸侯を多く騙し討ちする）。

あるいは、信頼できる家臣の信盛を失ったがゆえに心の平衡も失ってしまったのだろうか。

私が思うに、信長を一度も裏切っていない信盛を追放したことで、過去に信長に敵対していた家臣たちは、次は我が身かもと疑心暗鬼に陥ったのは確かだとおもう。

信盛追放は、信長にとって人生最大級の悪手だったのではないか（追放を決断したのは信盛のようだから、正確にはそこまで追い詰めた折檻状を送ったことが悪手だった）。

[Ulrich @UlrichFY]

Les hommes éprouvent du plaisir à voir un tricheur puni. Pas les femmes. Et ça explique pourquoi notre justice est en crise aujourd'hui.

Pour le comprendre, il faut lire l'étude de Singer et al., publiée dans Nature (Numéro 439, p. 466-469, 2006).

Cette étude a observé 32 volontaires (16 hommes et 16 femmes) pendant qu'ils regardaient des acteurs "justes" ou "injustes" (ayant triché) recevoir de légers chocs électriques.

Le résultat ?

Quand un joueur "juste" souffre, hommes et femmes activent les mêmes aires de la douleur empathique (fronto-insulaire et cortex cingulaire antérieur).

Jusqu'ici, rien d'anormal...

En revanche, lorsque c'est un joueur « injuste » qui souffre, les hommes ne montrent aucune empathie (pas d'activation des aires de la douleur), mais une bouffée d'activité dans le noyau accumbens, le centre de la récompense, le même qui s'allume pour la nourriture, le sexe ou la drogue.

Les femmes, elles, continuaient à montrer de l'empathie, même envers le tricheur qui souffrait et était sanctionné. La partie du cerveau dédiée au plaisir de la récompense ne montrait aucune activité.

En bref, le plaisir neurologique d'infliger une punition et l'intensité de ce désir sont constitutifs du "comportement juste". A l'inverse, leur absence explique l'impossibilité, quasiment biologique, de rendre la justice.

Voilà pourquoi la justice est dysfonctionnelle aujourd'hui.

[炎鎮🔥 - ₿onochin - @super_bonochin]

マジでこれ。
手で直す前に「そもそもなんでこんな（自分の意向に反する）ものが出てくるんだ？」を考えるべき。

前に他の人から相談があって「AIが出してくる資料って、結局手で直すじゃないですか」みたいな話が始まったんだけど、ワイ的には開幕で「いいえ？」ってなった。

「やれやれ、本当のコンテキストを獲得したAIエージェントを見たことが無いようだ。 明日またここに来てください、本当に魂のこもったAIによる資料作成を見せてあげますよ」

と思うなどした。

[新天地(ラプラスの悪魔） @KLEn1Af4pHkb02B]

今年後半のキーワードは「AI分野における金銭的なサスティナビリティ」と言うことになる、と予言しておく。今かなり重要なことを言いました。そんなの当たり前やん、と言う人もいると思うけど、まだまだこれを意識してない人は多いと思っている。特にフラッシュメモリー原理主義者の方々。この書き込みだけで、お金もらってもいい位。

[김두한 @gimduha77994334]

Frankly speaking, it gives me a strange sense of déjà vu to see retail investors—who are, at best, secondary market participants free from liquidity constraints—boldly declare that "memory is no longer a cyclical industry" or pinpoint a specific moment of collapse while obsessing over long-term predictions on highly liquid mega-caps like Samsung Electronics and SK Hynix.

Make no mistake. We are not economists, policymakers, or corporate executives. What matters to investors is gauging the long-term trend or short-term trajectory of prices, not perfectly prophesying the real economy of the distant future.

Asset prices are strictly determined by the perceptions and actions of market participants. The real economy is only relevant because the market forms its forward expectations based on it; predicting the real economy itself is not the essence of investing.

That is the domain of sell-side analysts when they need to curve-fit their valuation models to justify their target prices.

Our role is to identify the weak links and catalysts that may emerge. As long as the market maintains the conviction that "memory is not cyclical," we ride that trend.

And when a definitive catalyst emerges that shatters that expectation, triggering a forced recalibration of collective sentiment, we must agilely pivot to the counter-trend.

In other words, an investor should not act as a prophet predicting the economy, but rather function as a state machine, objectively mapping the current market regime and executing state transitions based on varying inputs.

A wise investor does not try to silence those who warn of downside risks in the memory industry. Instead, they simply incorporate those risks into their monitoring list and observe quietly.

The "existence" of a risk is fundamentally different from its "Realization," and it is solely our job to assess the constraints and timing of its realization.

Above all, be wary of the absolute certainty of those who dictate the distant future based on current stock prices.

Those trapped in desk-bound financial logic are often shockingly ignorant of how the real economy actually operates.

[投机实验室 @LabSpeculation]

还是吃苦太少了😂

黄仁勋说，他给年轻人的建议就是要吃苦。

他自己真正喜欢的工作只有10%，剩下90%都让他痛苦。

但生活就是这样，不可避免地会遇到各种各样的问题，你必须训练自己去承受这种痛苦。
学会在面对哪怕是不喜欢，极其困难的事情时，依然拼尽全力去解决它们并追求更好的结果，这样才能成功。

成功人士们总说自己无比热爱自己的工作，那都是在撒谎。

[Kazuki Fujisawa @kazu_fujisawa]

生成AIは多くの用途で中国製含めてあまり変わらなくなってきたので、有料API使用で、DeepSeekなど価格がアメリカのAIの10分の1以下の中国AIが伸びてきている。OpenRouterという複数のAIをワンストップで使えるNYの企業の統計だが、かなり信頼性はあるとのこと。

[荒川 豊 (Yutaka Arakawa) | 九大 | 福岡未踏 @rkwy]

🚨名門バークレーが「AI封印」へ――法学教育に激震　

・UCバークレー・ロースクール、AI使用を“ほぼ全面禁止”に
　
・論文の構想・下書き・編集・翻訳まで全部NGという徹底ぶり
　
・試験中のAI利用は完全アウト
　
・授業資料をAIにアップロードすることすら禁止
　
・許されるのは「判例・法令の探索」など超限定的な用途のみ
　
・違反は“AI不正使用”とみなされるリスク
　
・背景：生成AI（特にClaude）の急進化で方針転換
　
・狙いは「学生の思考力」を守ること
　
・例外はAI教育目的の特別コースのみ
　
・AI全盛時代に逆行？→むしろ“人間の頭脳”を守る戦略

https://t.co/xwvbx0QSgy

[安川新一郎 @yasukaw]

「The AI Layoff Trap」
アメリカの経済学者2人が、AIは確実に経済を壊すことを数式で証明。このままの流れで解雇が進むと、消費が極端に冷え込み、世界恐慌が訪れるとのこと。アルトマンやマスクがいう生産性が爆上がりで、BIが人類に配布できるというお伽話は、所詮レイオフを前提とした経営者目線のポジショントーク。
このままAIを適切な社会制度の設計なしに導入すると日本でも労働者と経済が相当厳しい環境に置かれることになると思います。
（#未来思考2045 引用 P221)
現に、AIやヒューマノイドが生み出す経済価値によって人間にはBI（BasicIncome）が支給され、働かなくても豊かに暮らせるようになるという、サム・アルトマンやOpeAIの技術者による試算もあります 。
しかし私は、AIとヒューマノイドによって、世界規模での人口減少と地球の環境収容力の限界による低成長経済の問題を解決できるという仮説には、次の2つの理由から否定的で、むしろ経済成長の鈍化を固定化すると考えています。
AIやヒューマノイドによる経済の低成長の問題が解決されない理由は、労働供給の代替にはなっても、需要を喚起する消費者にはならないという理由です。
ロレックスを身につけてスーパーカーに乗って夜の銀座に繰り出す高級グルメのヒューマノイドはおそらく誕生しないでしょう。

[並行図書館 / Parallel Library | Alzhacker @Alzhacker]

https://t.co/DgQo6ZMApy
AIが知識を民主化するという言葉を、あなたはまだ信じているだろうか。実際に起きているのは、思考する者と思考を委ねる者への分裂であり、その溝は日ごとに深まっている。私はこれを「認知カースト」の出現と呼んでいる。

対話型AIを使いこなすわずかな人々は、この道具を論理の増幅器として扱う。彼らは出力をうのみにせず、裏にある前提を解体し、異なる角度から問いを重ね、誤りをあぶり出す。思考の外注ではなく、思考の加速だ。
一方、大多数の利用者はAIを神託のように扱う。流ちょうで整った答えが画面に現れれば、それを検証しようとはしない。この差は、単なる操作スキルの差ではない。思考そのものを自分で組み立てる習慣と訓練があるか、それともすべてを機械に預けてしまうかという、根本的な分断なのである。

この差が根ざしているのは、操作スキルの巧拙ではない。問題にぶつかったとき、自分の頭で筋道を組み立てる習慣と訓練があるか、それとも最初から思考という重荷を機械に預けてしまうか。その分水嶺こそが、すべてを分けている。AIが賢くなればなるほど、この差は拡大する。道具としてのAIは、使う者の知性を残酷なまでに映し出す鏡なのだ。

設計の問題が、この分断をさらに固定化する。AIが提供する簡素でなめらかな対話画面は、使いやすさの名のもとに、あなたの批判精神をなだめる。文を途中まで打てば先回りして補完し、次の問いを考える間もなく答えを差し出す。
この摩擦のなさが、実は問題だ。かつて道具は、使う者に努力と試行錯誤を要求した。その過程で思考が鍛えられた。いま、インターフェースはあなたに「考えるな」と命じている。快適さと引き換えに、解釈する力を奪っているのだ。

だが、決定的な病巣はもっと深い場所にある。こうした認知能力の非対称が、民主主義そのものの前提を突き崩している点だ。民主的な議論は、参加者が同じ事実を共有し、互いの主張を理性的に検討できるという前提に立つ。しかしAIが一人ひとりに最適化された「マイ・リアリティ」を提供し始めたとき、共通の土台は音を立てて崩れる。
あなたの「真実」と私の「真実」が異なるのではなく、そもそも議論の出発点となる現実認識が食い違い、対立はもはや解決不能な断絶へと変わる。

これが、単なる情報格差ではない。思考を外注した先に待つのは、あなた自身の理性の放棄だ。そこには、よくできた答えを快く受け取る代わりに、自らを統治する力を静かに手放すという、きわめて政治的な取引が潜んでいる。

—
Craig S. Wright（計算機科学者、哲学者）
研究論文　『Cognitive Castes: Artificial Intelligence, Epistemic Stratification, and the Dissolution of Democratic Discourse』（認知カースト：人工知能、認識の階層化、そして民主的言説の解体）

[Haruki Yano / Haruma-K @harumak_11]

AI 生成コードは負債である：エンジニアリングの卓越性がこれまで以上に重要な理由、という記事
https://t.co/jMs2ZfVkb8

・AIによってソフトウェア開発の速度が劇的に上がったが、コードは負債でありシステムこそが資産であるという長年の原則が、AI時代にはこれまで以上に重要になっている
・APIやインフラ、テストなどを数分で生成できるようになったため、コードを作成すること自体はもはやボトルネックではない
・生成されたコードはすべてリスクや保守の負担を増やすため、今後は生成されたコードを理解して検証し、安全に運用できるかどうかが新たなボトルネックになる

・より多くのコードを書いたからといって、より多くのビジネス価値を生み出すとは限らない
・テストやドキュメントが完璧に揃ったシステムであっても、価値がなければ意味がなく、そしてAIはソフトウェアの生産を最適化できても製品の価値を考えることを最適化することはできない

・AIは良い開発手法だけでなく悪い手法も加速させるため、エクストリームプログラミング（XP）や継続的デリバリー、サーバーレスファースト、リーンシステム思考、オブザーバビリティ駆動エンジニアリングといった基本的な原則が再び重要になっている
・テストの規律や運用に対する成熟度が不足している組織では、AIによってその弱点が急速に拡大してしまう

・AIによって開発の制約が取り払われ、システムをより速く構築して実験を繰り返せるようになった反面、技術的負債が蓄積するスピードも上がり、管理されない依存関係や未検証のコードが増加する
・組織が自分たちで完全に理解していないコードを生成するとき、この問題は特に危険な状態になる

・古いコードが必ずしも悪いわけではなく、誰にも理解されていない管理されていないコードこそが本当のリスクになる
・15年前のシステムでも適切に保守されていれば問題ないが、AIが生成したばかりで誰も理解していないコードは、セキュリティやコンプライアンスが求められる環境において致命的な問題を引き起こす

・確率的に動作するAIシステムを扱う場合、出力が動的に変化するため、従来の決定論的なテスト手法を適用することが難しくなる
・単に出力をテストするのではなくシステムの振る舞いや運用上の結果を評価する必要があるため、オブザーバビリティや評価フレームワーク、本番環境でのテスト、素早いフィードバックループの構築が不可欠になる

・AIモデルは脆弱性や安全でないコードのパターンを見つけることにも優れているため、攻撃者も同じようにその恩恵を受けることができる
・放置されたライブラリやメンテナンスされていない依存関係といった技術的負債を抱え続ける組織は、AI主導の脅威に対して時間とともに弱くなっていく

・今後のエンジニアの役割は、単にコードを書いて機能を実装することから、システム全体を考えて制約を定義し、検証や評価を行うことへとシフトしていく
・AIがコードの実装を肩代わりしたとしても、設計の意図やアーキテクチャの決定、リスクに対する責任は引き続き人間が担うことになる

・AIの恩恵を最も受けるのはコードを大量に生成する組織ではなく、エンジニアリングの規律を保ち、技術的負債を管理して、検証システムに投資し続ける組織である
・エンジニアリングの優秀さが組織の力に直結するため、成熟した組織とそうでない組織の格差はAIによってさらに広がっていく
・システムを理解して複雑さを管理し、リスクを減らしながら価値を提供するという昔から変わらないエンジニアリングの難しさは、AI時代になっても消えることはなくむしろ重要性を増している

[並行図書館 / Parallel Library | Alzhacker @Alzhacker]

「全員が操り人形だ。誰もお前を救いに来ない。自分で生き延びろ」——これは、ある金融アナリストが発した警告の核心だ。問題は、これが単なる刺激的な決め台詞ではなく、先進国で進行中の現実を描写している点にある。

クラウディオ・グラスはスイスを拠点とする 貴金属アドバイザーで、オーストリア学派の経済研究所「ミーゼス研究所」のアンバサダーも務める。

彼が指摘するのは、パンデミック、エネルギー危機、戦争といった「恒久的な緊急事態」という名の脚本が、国家による個人の自由の収奪を覆い隠している構造だ。

表向きの危機がウイルスからエネルギー不足へ、さらに次の脅威へと移ろうとも、その裏で進むプランは変わらない。デジタルID、中央銀行デジタル通貨（CBDC）による管理社会の実装である。

ここで見落とされているのは、彼らが「分割統治」を加速させている一方で、街の人々の感覚はすでに変化し始めているという逆説だ。

グラスによれば、欧州、アジア、米国を旅して一般市民と話すと、政治家たちが「操り人形」に過ぎないことを誰もが直感的に理解しているという。

問題は、ワクチンを接種し、マスクを着用した人々が、自らの判断の誤りを認める痛みに耐えられず、あの期間に何が起きたのかという核心的な会話そのものを封印してしまったことだ。

グラスはこれを「西洋文明の文化的革命」と呼ぶ。自己責任と私有財産を基盤としてきた西洋社会が、コロナ禍で政府による前代未聞の権利侵害を経験し、その基盤そのものを一撃で破壊されたという分析だ。

さらに彼は、現在の金融システムにおける株式の所有権にも警鐘を鳴らす。DTCC（米国証券保管振替機関）やユーロクリアのような中央機関に預けられた資産は、所有者が知らぬ間に担保として流用され、次の金融危機において「大いなる没収」の対象になり得る。

「サタニック（悪魔的）」という言葉を彼があえて使うのには理由がある。それは、自分たちは他者よりも優れており、ゆえに暴力を用いてでも人々を統制できると信じる権力者の精神構造を指している。この思想が行き着く先を、グラスはガザでライブ配信される大量虐殺に見ている。それは決して遠い外国の出来事ではなく、明日の私たちの姿かもしれないのだ。

では、この巨大な流れに対して個人に何ができるのか。グラスの答えは驚くほど明快だ。誰もあなたを救いに来ない。自己責任を取り戻し、一歩ずつシステムから離脱することだ。

具体的には、大都市から離れ、できる限り金融システムの外に資産を移すことが推奨される。彼が唱えるのは投機としての金（ゴールド）購入ではない。インフレによって減価し続ける通貨から富を守る「保険」であり、自分の年金を自分で設計し直す行為だ。

スイスの地方自治に根ざした「生きて、生きさせよ（live and let live）」の精神、すなわち穏やかな分離と徹底的な地方分権こそが、中央集権的な「悪魔のシステム」に対抗する唯一の現実的な対抗軸だと彼は説く。

国民国家という枠組みそのものが機能不全を起こしつつある今、最終的に我々が信頼すべきは、隣人と共に築く地域共同体だけなのかもしれない。

—
Claudio Grass（貴金属アドバイザー、ミーゼス研究所アンバサダー）、Geopolitics & Empire ホスト
対談 『Claudio Grass: They're All Muppets, Nobody's Coming To Save You, Survive!』（クラウディオ・グラス：全員が操り人形だ、誰もお前を救いに来ない、生き延びろ！）

[B.B軍曹 @B_B_Sergeant]

敵を味方に変える話し方（1/4）