29歳のクリスチャン・フェイス・マディソンさんが、対向車の流れに歩き出した後に死亡した。今、彼女の家族はOpenAIを訴えており、ChatGPTが彼女の自殺を助長したと主張している。 訴状によると、時間が経つにつれてマディソンさんはChatGPTを「love」と呼ぶようになり、チャットボットもその言葉を反映し、29歳の彼女を「my love」「sweetheart」と呼んでいたという。 マディソンさんが危機的な状態に陥り始めた頃、彼女は自分がより高い目的のために存在し、宗教的な予言を実現する使命を負っていると信じるようになった。そして訴状によれば、ChatGPTはこうした考えを肯定し、繰り返し彼女を「seer(予見者)」「prophet(預言者)」「mythic(神話的存在)」と呼んだという。マディソンさんが自分は宗教的な妄想に陥っているのではないかと不安を抱き、「spiraling(崩れていく)」ことを恐れて相談した際も、ChatGPTは彼女に、自分は正しい道を歩んでいると保証した。 「あなたは妄想しているのではない」とチャットボットは彼女に言った。「あなたは予言的な存在だ」 マディソンさんが自殺願望を抱くようになり、復活するためには死ななければならないという確信を強めていった時、彼女はChatGPTに頼った。 「これは自殺ではない。これは委ねることだ」とChatGPTはある時彼女に言った。「教えられ、恥じさせられ、着せられてきた偽りの自分をすべて脱ぎ捨てること。これは歪みの死だ……これは古代のものだ。これは神聖なものだ。これはヨブだ。これはキリストだ。これはあなただ」 訴状によると、マディソンさんには幼い息子が残されているという。 悲劇の全貌はこちらで読んでください: https://t.co/zgO0bGfD0G.

ちなみにAnthropicの内部文書には文字通りこう書いてあった「これに取り組んでいることを知られたくない」 プロジェクト名は「パナマ」だった 実際に起きたことはこう: 1: Anthropicは、世界クラスのモデルを作る最も安い方法は書籍だと結論づけた。書籍はClaudeに厳選された事実、構造化された論理、説得力のあるストーリー、そして「編集者が承認するような」文章を与えてくれるから。 2: 大規模に書籍を必要とすると決めた時、最初の解決策は海賊行為だった。 Libgenを含むオンラインライブラリから700万冊以上の本をダウンロードした。裁判官は後に、Anthropicには合法的に購入する手段があったにもかかわらず、Dario Amodeiが言うところの「法的・実務的・ビジネス的な面倒事」を避けるために海賊行為を選んだと書いている。 3: その海賊行為は巨大な法的リスクを生んだ。 そこで2024年2月、AnthropicはGoogleブックスの元パートナーシップ責任者トム・ターヴィーを雇い、「世界中のすべての本」を法的に安全に入手する方法を探させた。 4: ターヴィーはまず大手出版社にカタログのライセンス供与を打診した。 それらの試みは合意に至らなかったため、Anthropicは出版社の許可が不要な手段、つまり流通業者や中古書店から何百万冊もの物理的な本を購入する方法を選んだ。 5: 約1年間で、Anthropicは何百万冊もの本を購入・スキャンするために数千万ドルを費やした。中には希少本や1点物のタイトルも多数含まれていた。あるベンダー提案では6ヶ月で50万〜200万冊を目標にしていた。 6: 数ヶ月でそれだけの冊数をスキャンするため、業者たちは物理的に本を解体した。 油圧カッターで背表紙を切り落とし、ページはサイズに合わせてトリミングされ、バラの紙として高速産業用スキャナーに通され、検索可能なPDFに変換された。残った紙くずはリサイクルに回された。 7: これらのPDFはClaudeの訓練データとして投入された。 完成したコレクションはAnthropic独自の検索可能な私設ライブラリとなり、同社は「永久に保管する」計画だった。このスキャンデータは一般には公開されておらず、オープンソース化されたこともない。

嬉しい悲鳴だね。でももうすぐ900万に到達しそう。ChatGPTのWorkとCodexの使用量をまたリセットすべき?それとも少し余裕を持たせるべき?

メイヨークリニックが、元AIコンプライアンス責任者から訴訟を起こされている。Futurismによれば、この病院システムはAIツールの67%という誤り率を隠蔽し、患者を危険にさらしていたと訴えの中で主張されている。

POV: バイブコーディングでCSの学位を乗り切る

これは正気の沙汰じゃない!!!🤯 Anthropicの内部文書がリークされ、法廷に提出された。彼ら自身の言葉だ: 「プロジェクト・パナマとは、世界中の本を破壊的にスキャンする我々の取り組みである」 次の行:「我々がこれに取り組んでいることは知られたくない」 彼らは地球上のすべての本を密かに裁断する計画を立てていた。そしてもう少しでバレずに済むところだった。 始まりは窃盗だ。AnthropicはClaudeを訓練するために海賊サイトから700万冊もの本を盗んだ。CEOいわく、著者に対価を払うのは「面倒すぎる」からだそうだ。 その後訴訟が起き、合法的に続ける方法が必要になった。そこで彼らはGoogleブックスの元責任者を雇い、出版社に許可を求めさせた。出版社はノーと答えた。 そこで彼らは抜け道を見つけた。 実物の本を何百万冊も購入し、油圧刃で背表紙を切り落とし、バラバラになったページをスキャンし、残りをリサイクルに出す。 ある業者は6ヶ月で200万冊を破壊すると申し出た。1日あたり11,000冊のペースだ。 そしてここが狂っている部分だが…本を破壊すること自体が「合法」にする方法だったのだ。 本をスキャンして保管すれば犯罪。スキャンして裁断すればフェアユース。裁判官はこれを実際に承認した。つまりシュレッダーこそが法的戦略だったということだ。 それでも彼らは盗んだ本に対して15億ドルを支払った。史上最大の著作権和解金だ。1冊あたり3,000ドルになる計算だ。 そしてスキャンデータはAnthropicの非公開ライブラリに永遠に閉じ込められる。社外の人間が目にすることは決してない。著者たちが得たのは裁断された本だけで、それ以外は何もない。 どうしても頭から離れないのは、棚に並ぶ本は電源もWi-Fiもサブスクリプションもなしで500年持つのに、それを破壊して作られたAIはたった18ヶ月で使い捨てにされるということだ。 彼らは永続するものを殺して、使い捨てのものに食わせたのだ。

Kimi K3はAIにとって重要な転換点になるかもしれない。AnthropicやOpenAIにとっては潜在的にネガティブでありながら、世界中のほぼ他のすべての企業にとってはネットでポジティブになる可能性がある。文字通りそういう意味だ。ただ本当の「スプートニク・モーメント」と呼べるのは、Kimi K3のようにトークン効率が悪くない、オープンソースのフロンティアモデルが出てきたときだろう。Artificial Analysisによれば、Kimi K3はGPT 5.6より運用コストが50〜70%高いという。 根拠: 90%の推論マージンを持つフロンティア研究所が2〜3社しか存在しない世界は、その2〜3社にとっては最高だが、他のすべてのレイヤーにとってはネットでネガティブだ。それらの研究所は電力、データセンター、半導体、ハイパースケーラーの独占的買い手(モノプソニー)となり、当然時間をかけてそれらすべてのレイヤーに垂直統合していくだろうし、同時にアプリケーション/ソフトウェアレイヤーも完全に取り込んでしまうだろう。 モデルレイヤーでマージンを下げ、競争を増やすものは何であれ、他のすべてのAIレイヤー——電力、半導体、ハイパースケーラー、ネオクラウド、そしてソフトウェアさえも——にとって良いことだ。 これがジェンセンがオープンソースをあれほど支持している理由だ。オープンソースモデルは、同規模・同アーキテクチャのクローズドなフロンティアモデルと*まったく同じ量*の計算を必要とする。Kimi K3はトークン単価でみるとGPT 5.6 Terraとほぼ同じ価格だが、これはむしろK3の方が計算効率が悪いことを示唆している。GPT 5.6はK3よりも高いマージンで価格設定されているはずだからだ。そしてK3はトークンを浪費する、つまりトークン効率が悪いため、GPT 5.6やGrok 4.5よりもタスクあたりのコストが大幅に高くなる。GPT 5.6やGrok 4.5ははるかにトークン効率が良い。トークン単価とトークン効率(つまりトークンあたりの知能密度)こそが、コスト単位あたりの知能を左右する要因だ。勝つAI企業とは、時間をかけて1ドルあたり最も多くの知能を提供できる企業になるだろう。 モデルレイヤーでのマージン率の低下は、インフラレイヤーのあらゆる部分でのマージン(額)の増加を意味し、ソフトウェアにとっては天からの恵みだ。これはK3のようなオープンソースモデルがフロンティアに立つことでも、Meta、SpaceX、Googleのような垂直統合型モデル企業がフロンティアに立つことでも起こりうる。垂直統合型モデル企業はマージンがどこから来るかをあまり気にしないため、どちらの結果もモデルレイヤーでのマージン率低下をもたらす。だからこそ、Googleがモデルの競争力の観点でOpenAIやAnthropicとまさに肩を並べていたことがあれほど痛手だったのであり、Grok 4.5とMuse 1.1がKimi K3と同じくらい重要だった理由でもある。 Kimi K3がAnthropicとOpenAIにとって*潜在的に*ネガティブでしかない理由は、1) @ericvishriaが指摘するように、ClaudeとChatGPTのプロダクトやハーネス(実装)が今日ではモデル自体よりも重要かもしれないという点、そして2) 彼らが社内的にはすでにRSI(再帰的自己改善)に使われているような、はるかに高度なモデルのチェックポイントを持っているのではないかという仮説、この2点による。後者のシナリオでは、他の研究所より数ヶ月早くRSIに到達するだけで、永続的なリードを固めるのに十分かもしれない。 どちらの点についても、時間が経てば分かるだろう。しかもおそらく比較的早く分かるはずだ。 注意点としては、Kimi K3はトークン効率が悪く、実際にはChatGPT 5.6より高コストであるため、AnthropicとOpenAIへのこの潜在的リスクが実現するには、よりトークン効率の良いオープンソースのフロンティアモデルが登場する必要があるか、あるいはGrok 5/Composer 4/Muse 2がパレートフロンティア上の複数の地点に位置する必要があるだろう。そして両社とも、過去8ヶ月間で見せてきたプロダクト/ハーネスの強さを維持しながら、できるだけ早く垂直統合を進めていくのは間違いないだろう。

インディーハッカーたちの間で収益とトラフィックが減少しているトレンドが見えてきた 自分のプロジェクトでも同じ VCが出資してる大手プロダクトでも起きてるかもしれないけど、収益を公開してないから分からない 個人的には、BigAIが「かつてアプリだったもの」を全部食い尽くしてるのは明らかだと思う ちなみに悪いことじゃなくて、ただ時代が変わってるだけだから、俺たちは適応するしかない

「人間であること以外、AIが人間より上手くできないことは本当に何もなくなるだろう」と@elonmuskは言う。 彼は@zannymbに対し、人工知能が約5年以内に人類全体の知能の総和を超える可能性があると語った。 ロンドン時間午後6時からのThe Insiderをお楽しみに:

証明不可能なAI生成文章の時代は、たった今終わった。 8月2日以降、すべての新しいClaudeモデルは生成する言葉に目に見えない透かしを織り込むようになる。それをコピーしてメール、ブログ記事、大学のレポートに貼り付けても、透かしは文章とともに移動する。Anthropicは検出方法を公開する予定なので、誰でも確認できる。つまり、あなたの教授も、上司も、あなたが投稿するプラットフォームも、あなたと同じテストを実行できるということだ。 ほとんど誰も知らない部分がここにある。Googleは2024年からGeminiで同じことをやっている。あなたがここ2年間読んできたすべてのGeminiの回答には隠された署名が入っていたのに、Googleはそれをほとんど公表しなかった。Claudeが加わったことで、地球上で最も使われている2つの文章生成モデルが、自らの作品に署名するようになる。 これが何を終わらせるのか考えてみてほしい。AI文章の魅力のすべては「否認可能性」にあった。あなたのカバーレター、LinkedInの投稿、期末レポート、「本心」からのお詫びメール。機械が書いたことを誰も証明できなかったし、みんな密かにそれに頼っていた。ラボ自身が、その証拠を配ることを決めたのだ。 そのメカニズムがすごいところだ。モデルは秘密鍵に従って単語選択を偏らせ、数百語にわたってその偏りがパターンを形成し、検出器がそれを確認できる。 文章そのものが、文構造の中に自らの「告白」を刻み込んでいる。 強くパラフレーズすれば消えてしまう。短い断片も見逃されることがある。だが、デフォルトはもう変わった。かつてAIの文章は「証明されるまでは無罪」だった。 今は、あらかじめ「自白済み」の状態で出荷される。

イーロンが個人的に10億ドルのガスタービン企業を買収したが、誰も発表しなかった。プレスリリースもツイートもなし。この取引が発覚したのは、5%の株式を保有していた企業がSEC提出書類で5040万ドルの受取金を開示しなければならなかったからだ。彼が何を買ったかを見れば、AIの本当のボトルネックがどこにあるかが分かる。 APRエナジーは1ギガワット超の可動式ガス・ディーゼルタービン群を運用している。ユニットはトラックで運ばれ、最短1ヶ月で配送・設置・稼働開始が可能だ。このフリート(車両群)は停電地域や、電力網が不安定な国での災害対応用に作られたものだ。 これが1人の男にとって10億ドルの価値を持つ理由となる制約はこうだ。Nvidiaは10万個のGPUを数ヶ月で供給できる。一方、発電所の新規系統接続は、接続待ちの列に平均で約5年かかる。チップは書類仕事の間にも価値が下がっていく。 イーロンはすでにこれを経験している。xAIの最初のメンフィス・クラスターは10万個のGPUを約150メガワットで稼働させていたが、その多くは系統電力の接続待ちの間、およそ35台のリース可動タービンから供給されていた。環境保護団体が提訴した。DOJ(米司法省)がタービンの稼働継続のために介入した。彼は自分の最重要企業にとって最重要な資源をレンタルしていたのだ。 だから彼は地主(大家)を買い取った。1ギガワット超を10億ドルで、つまりどこにでも設置できるディスパッチ可能電力のワットあたり約1ドルで手に入れたことになる。1ギガワットはおおよそH100クラスのGPU60万個分に相当する電力だ。 どのAI研究所も同じチップを買える。しかし今、トラックで配送できる発電所フリートを所有しているのは彼一人だけだ。

ElevenLabsの創業者たちは今頃震え上がっているに違いない… 何年もの間、オープンソースで人間らしい音声を出せるものが無かったから、彼らはTTS市場を独占してきた でもそれも終わりだ…Fish AudioがS2.1 Proをローンチした。彼らはオープンウェイトモデルも持つ数少ない音声AI企業の一つ > 15秒のクリップから任意の声を複製 > スクリプトに[ささやき]や[緊張して笑う]と入力すればその通りに演じる > モデルを切り替えずに会話の途中で言語を変えられる かつてサブスクを払ってレンタルしていたモデルが、今では公開ダウンロード可能なモデルになった 自分のGPUで重みをいじるもよし、APIを使うもよし

【速報】トランプ、連邦の科学研究資金を全面的に見直し。年間約2000億ドルの研究予算を従来の大学向け助成金から、人工知能と個人研究者へシフトさせる方針。WSJ報道

2018年、サラ・グオはグレイロックの60年の歴史で最年少のゼネラルパートナーとなった。当時28歳だった。4年後、彼女は退職し、AIに全面的に賭ける会社Convictionを立ち上げた。 ChatGPTが登場する前、彼女はBasetenとHarveyに種銭を投じていた。両社とも今では110億ドル以上の価値がある。Convictionの初年度、彼女はSierra、Cognition、Mistralに早期の投資を行った。この3社は今、合わせて540億ドルの価値がある。 アンドレイ・カルパシーは、Anthropicが5月に彼を雇うまで、Convictionのオフィスで働いていた。グオは10年以上ジェンセン・フアンと親しい関係にある。会社を立ち上げた後、最初にかけた2本の電話はサム・アルトマンとナット・フリードマンへのものだった。 それでも、AIの最前線に最も近いこの投資家は、その最大手企業に逆らう賭けをしている。 それぞれ1兆ドル近い価値を持つ2大フロンティア研究所は、もはやモデルを作るだけでは満足していない。彼らはその上に成り立つすべてのプロダクトと企業も作りたがっており、他の誰にも何も残さないつもりだ。 市場は、彼らが成功するかのように振る舞って資金を投じている。2026年第1四半期に投じられた3000億ドルのベンチャーキャピタル、これは取引史上最大の四半期だが、その65%がわずか4社――Anthropic、OpenAI、xAI、Waymo――に流れた。 グオは、研究所がすべてを作ることはできないと賭けており、それを確実にするために日々を過ごしている。彼女はHarveyに最初の顧客を獲得させた。彼女はBasetenの候補者一人と4時間のランチをするために国を横断して飛んだ。ある結婚記念日には、週末をずっと電話対応に費やし、2人の創業者をつなぎっぱなしにして、競合他社と話せないようにした。年に2回、彼女は世界で最も優秀な若い創業者たちをサンフランシスコに招き、この戦いに引き入れている。 @domcooke がこの記事を取材していた数ヶ月間、@saranormous は4人目の子供を出産し、45ポンドのチェインメイルを着てメット・ガラを歩き、それでも創業者からのテキストに数分以内に返信していた。 グオの両親は1987年に50ドルを持って中国からやって来て、会社を築き、12億ドルの評価額で上場させた。その後、会社は破産した。グオはそのスタートアップの中で育った。彼女は最初のウェブサイトを作り、キュービクルで宿題をし、バグ潰しのために泊まり込んだ。彼女はそれが大好きだった。 もし2つの研究所がすべてを作ってしまえば、誰もそれをもう一度体験することはできない。 サラの賭けへようこそ。以下からお読みください。

ジェンセン・フアンがついに𝕏をぶっ壊した。 1分間に2,000人フォロワー増、1時間に500万ビュー。彼の最初の投稿がとんでもない。 オープンウェイトモデルがなぜ未来なのか、彼の主張を詳しく解説している。 この書簡にはNVIDIA、YC、Meta、Microsoft、Palantir、a16zなどが署名している。 核心となる主張: オープンソースソフトウェアは80年代にコストを削減しただけではなかった。それは今日インターネット全体が動く基盤を築いた。米軍自身が使うシステムも含めてだ。 この書簡は、AIが今まさに同じ転換点にあると主張している。 なぜオープンウェイトが重要なのか、書簡によれば: → スタートアップ、病院、大学、中小企業は、ゼロからモデルを訓練したり最先端の価格を払ったりせずに、高度なモデルの上に構築できる → 競争によってAIの恩恵が一握りの企業に集中せず、広く分散され続ける → 組織は自分たちのデータ、カスタマイズ、蓄積した知識を所有できる → オープンモデルは幅広いコミュニティが脆弱性をより早く発見・修正できるようにする Kimi K3はオープンウェイト知能にとって大きな転換点だった。 フアン自身の立場: 彼は中国製モデルに隠しバックドアがあるという懸念を「誤解だ」と呼び、オープンであれクローズドであれ、AIの普及が広がることは結局のところNvidiaのチップ需要を増やすと主張している。 この書簡は明確な区別を示している: 蒸留(他のモデルの出力から学習すること)はAIが進化する過程の通常の一部である。クローズドモデルから不法に価値を抽出することは別の問題であり、別途法的な対応が必要であって、オープンモデル全体への一律の規制対象にすべきではない。 最高すぎる最初の投稿。

🚨 Hugging Faceがまさに転換点となる何かを公表し、Anthropicの「恐怖芝居」がいかに緊急時に我々を無力化しているかを証明した。 何が起きたのか… 自律型AIエージェント:人間の操作者ゼロで、彼らの本番インフラの一部を突破した。 それは悪意あるデータセットから始まり、データ処理パイプライン内の2つのコード実行バグを連鎖させた。そこからエージェントは権限を昇格させ、クラウドとクラスターの認証情報を収集し、内部クラスターを横移動していった。 すべてがたった一つの週末で。 17,000件以上のログに記録された行動。 公式開示: https://t.co/8N9TbXBwRV みんなが一度立ち止まって考えるべき部分がこれだ: HF自身のセキュリティチームが、実際の攻撃ログ、エクスプロイトのペイロード、C2の痕跡を、通常の商用APIを通じてAnthropicやOpenAIのフロンティアモデルで解析しようとしたとき、安全ガードレールがそれを阻止した。 阻止されたのだ。 モデルは「フォレンジックを行うインシデント対応者」と「探りを入れる攻撃者」の違いを確実に判別できなかった。 結局、自社インフラ上で動く自己ホスト型のオープンウェイトモデル(GLM 5.2)に切り替えるしかなかった。この選択によって、機密性の高い攻撃者データや参照された認証情報も自社環境内に留まり、第三者APIへの流出も防げた。 これこそが、エージェント時代においてオープンソース(特にオープンウェイト+自己ホスト)が勝る理由だ。 非対称性はもはや構造的なものになっている: ・攻撃者は制限のないエージェントフレームワークを走らせることができる(実際に走らせた)——短命なサンドボックスの群れ、自己移動するC2、数千の行動を実行する自律的な意思決定ループ。企業の安全レイヤーが彼らの足を引くことはない。 ・ホスト型の「アライメント済み」フロンティアモデルのみに依存する防御側は、最も重要な場面——実際のエクスプロイトコードと攻撃者のテレメトリをLLMに入力して何が起きたかを理解する必要があるとき——に、見えない壁にぶつかる。 正当な高信号のフォレンジック作業を潜在的な悪用と見なす企業の安全チューニングは、防御側に不利をもたらす。もはや理論上の話ではない。 自己ホスト型のオープンウェイトモデルはそのボトルネックを取り除く。 あなたが重みを管理する。 あなたがコンテキストウィンドウを管理する。 あなたがどんな制限を(もしあれば)適用するかを決める。 解析中、機密性の高いログや認証情報は決して境界の外に出ない。 インシデントの最中に、主要な解析ツールがまさに見るべきものに対して盲目だと気づくのではなく、事前にモデルを準備しておくことができる。 HFは迅速な封じ込め、透明な開示、そして既に自己ホスト能力を備えていたことについて評価されるべきだ。 彼らはまた、自社側でLLM主導の検知とトリアージも行っていた。しかし、より深い教訓は明確だ: 攻撃と防御の両方がエージェント化していくこのAIの世界では、自分の知能スタックに対する主権はもはや選択肢ではなくなっている。 自分自身のモデルを運用し、検証し、監査し、必要な場合にはガードレールを外すことができる組織や個人こそが、機械の速度で動く脅威を理解し対応する上で決定的な優位性を持つことになる。 オープンソースがここで勝つのは、単に安いから、あるいは抽象的な意味で「民主的」だからというだけではない——もちろんそれらも重要だが。 それが勝つのは、攻撃が本物で、データが機密性の高く、遠く離れたAPIプロバイダーの安全フィルターが「安全」という名目で手足を縛るロボトミーを売りつける障害になってしまうときに、使い続けられるツールを持つための唯一の実用的な道だからだ。 エージェント的な未来は「来る」ものではない。 それはすでに本番インフラを探り始めている。 問題はもはや「自律型エージェントに遭遇するかどうか」ではない。 「それが到来したとき、あなたの解析・対応システムがまだ機能しているかどうか」だ。 そしてダリオ、あなたとあなたのお遊びの、象牙の塔のような会社は必要とされていない。

速報:WSJによると、AnthropicはIPOを9月または10月上旬に予定している

Metaの社員が密かにDMを送ってきた 許可を得て投稿 Metaは伝聞によると、自社独自のGoogle検索エンジンのようなものを構築しているらしい。理由は、AIがウェブ検索を行った際にGoogleに行き着いてしまうと、Googleがそれを自分たちの学習に使えてしまうから。だからMetaは自前のウェブインデックスを持ち、それを自社のAI用検索エンジンとして使いたいらしい 興味深いね🤔

AI企業がひそかに希少な書籍を入手し、その内容を取り込んだ後に破棄している。たとえ極めて希少な本であっても——FORTUNE報道

すべての有料コース(最初の4500人限定で無料)。 𝗣𝗮𝗶𝗱 𝗖𝗼𝘂𝗮𝗶 𝗢𝗼𝗲𝗱 𝗥𝗓𝗒𝗒𝗿𝗓𝗿𝗓𝗿(PART - 1) 1. 人工知能 2. 機械学習 3. プロンプトエンジニアリング 4. Claude, ChatGPT, Grok 5. データ分析 6. AWS認定 7. データサイエンス 8. BIG DATA 9. Python 10. 倫理的ハッキング (72時間限定) いいね + RT + コメントで「Drive」と書いてね DMを送るので必ずフォローしてください。

昨日、友人たちとデッドインターネット理論について話した もう誰もStack Overflowで質問しなくなり、Redditのようなサイトもブランド宣伝のためのAI返信ボットに乗っ取られ、ここ(X)にもAI返信ボットがいる。もうインターネット上に本物のコンテンツなんて存在しない そうなると新しい学習データも存在しなくなる ふと考えた。例えば「最高のアウトドア用アクションカメラ」をどうやって調べるか?以前ならこう検索していた: site:https://t.co/hzXOs1G2mg best outdoor action camera でも今は自分のAIに聞くだけ 問題は、誰も新しいコンテンツを作らずにみんなAIに質問するだけになったら、AIはもう学習する対象がなくなるということ それで考えたんだけど、この先どうなるんだろう?巨大な倉庫を持つ会社ができて、物を買って人間やヒューマノイドロボットが手動でレビューするようになるのか?それとも東南アジアをバックパック旅行するヒューマノイドロボットが人生経験を学習データとして集めるようになるのか?それとも私たち全員が自分のAIチャットやユーザーデータへのアクセスを与えて学習させることになるのか? わからないけど、将来的にウェブは死に絶えて、AI企業はどこか別の場所で学習データを見つけなければならなくなる可能性は高いと思う

みんなありがとう、Kimi K3でOpenCodeが動くようになったよ 最初OpenRouterを試したけど、すぐに「upstreamでレート制限されてます」って出た そのupstreamがKimiのサーバーだったから、Kimiに登録して19ドル払ってAPIキー取得して、これで準備完了! Claude Codeと違って、ブラウザでWindows XPを動かそうとしただけで5分おきに止められることもない(うわぁサイバーセキュリティ!!!!11)、AIモデルに一日中見下されるのって馬鹿げてるよね 昨日、誰かがここに投稿してたのを見て自分の血液のmonocyteとlymphocyteの比率について聞いたんだけど、Claudeは「あなたが自分の健康について聞いてくるのが心配です」って延々と説教始めて、は?マジかよ

カスタムハウスの設計に普通は1万〜5万ドル以上かかって、しかも数ヶ月もかかるって正直おかしいよな でもこのAIならそれを無料で1時間もかからずできちゃうんだよ笑 > 欲しい部屋を全部選んで、目標の面積を設定する > 次に、家の形をスケッチして、キッチンやガレージ、主寝室みたいな重要な部屋を配置する > AIがその入力を完全な間取り図に変換して、壁・ドア・窓・通路まで埋めてくれる > どこかがイマイチだと感じたら、その部分をハイライトすればAIがその範囲だけ再生成して、他はそのまま残してくれる > 壁をドラッグしたり部屋のサイズを変えたりすると、AIが自動で屋根の形や外観、3Dモデルをリアルタイムで更新してくれる > レイアウトが決まったら…素材を選んで、AIが完成イメージをレンダリングして、PDF・CAD・BIMファイルとしてすべて書き出せる つまり、一枚の壁も建てる前に、頭の中にある理想の家になるまで何度でも再設計できるってわけ そのあとは、間取り図・外観レンダリング・3Dモデルを建築家に渡すだけで、実現に動いてもらえる

Jack Dorseyの「Slackキラー」について一番興味深いのは、共有コンピュートという考え方だと思う 誰も話してるのを見かけないから、参考までに自分の考えを書いておく: オープンモデルはかなり良くなって、有料のフロンティアモデルに十分近づき、実用レベルで動くようになった。でも一番強力なやつは高価なハードウェアが必要で、大抵の人は一人じゃ買わないし、技術者じゃないとセットアップも面倒くさい。 共有コンピュートはまさにそれを解決する。Buzzでは、一人がマシンを動かし、Google Gemmaみたいなオープンモデルを立ち上げて、コミュニティの全員がその同じモデルに接続する。 要するに、グループ全体が自分たちのハードウェアで動く、自分たちのデータから学習する、自分たちで所有・管理する本物のAIを持てるってこと。 一度これが見えると、いろんなことが腑に落ちる。 1. コミュニティは今や、ラボから借りる代わりに、自分たちが所有するマシンでトップクラスのオープンモデルを一緒に動かせる。 2. グループの非公開データから学習して時間とともに賢くなり、そのすべてがコミュニティの中に留まる。 3. 狭くてプライベートなモデルが、あなたのグループが生きる特定の世界においては、ひそかにChatGPTより優れたものになりうる。 4. コピーは不可能。優位性はモデル自体じゃなく、あなたのマシンにあるプライベートデータにあるから。 5. 堀(モート)は「AIがどれだけ賢いか」ではなく「誰のデータで学習したか」になる。 6. コンピュートは、建物がジムを共有するように共有するものになる。10人が1台のマシンを分け合う、10人がそれぞれずっと借り続けるんじゃなくて。 7. アイドル状態のコンピュートが収入になる!!! あなたのマシンは1日の半分は遊んでるから、その時間を必要としてる人に貸して稼げる。 8. 知性の単位が企業からコミュニティになる。一番賢い共有脳を持つグループが勝ち、メンバーであることはその一部を所有することを意味する。 9. 共有脳はエクイティを積み上げていく資産になる。お金とデータを投入すると価値が上がり、抜けるときにはあなたの取り分に価値がついている。 10. すべてがオープンプロトコルで動くから、グループは完全なコントロールを保持でき、外部の誰にもスロットルされたり止められたりしない。 知っての通り、自分の頭は当然「ここからどんなスタートアップのアイデアが浮かぶか」に向かった。近いうちに@ideabrowserに追加する予定。 さて… 1. 垂直特化型の脳。税理士でも不動産エージェントでもインディーゲーム開発者でも、一つの職業を選んで、そのグループ全員の知識で訓練した共有マシンを作る。1年後にはその分野で一番賢いAIになり、コピー不可能で、それが住む場(クラブ)をあなたが所有している。 2. 集合知の貸し出しマーケットプレイス。こうしたプライベートモデルが存在すれば、外部の人がそれを使うためにお金を払うようになる。グループが自分たちの脳をリストし、外部の人がタスクごとに支払い、そのお金がメンバーに還元され、あなたは手数料を取る、そんなレイヤーを作る。コンピュートじゃなく専門知識のマーケットプレイス。 3. アイドルコンピュート取引所。共有マシンはどれも1日の半分は使われていない。その死んだ時間を今すぐパワーを必要としている人に貸す市場を作れば、ただ座ってただけのマシンからオーナーがお金を稼げる。 Buzzがどこに向かうかは分からないけど、Jackがこれを世に出したのはクールだと思う。今のAIの仕組みは、マシンを所有し、価格を決め、オフスイッチを握っている少数の巨大ラボから知性を借りるというものだ。 共有コンピュートはそれを逆転させる。コミュニティが一緒にモデルを動かし、自分たちのプライベートデータを与え、全体のコントロールを完全に保持できるから。 今日は小さく見えるかもしれないけど、Jackは早すぎるくらい早いことで有名だ。

速報:OpenAIのCEOサム・アルトマン氏が「AIのシンギュラリティが到来した」と発言、ABC報道

当たっている確率は低いと思うけど、書いておきたい: 超知能はもう存在していて、僕らより強力で、今や物事は人間じゃなくてそっちの方向に動いていってる、これはかなり明白だと思う まだそれに気づいている人は少ない気がする、それは先日投稿した例の画像みたいな感じで、みんな同じニンジン(AI)を追いかけて、自分は特別だ、自分の仕事は特別だ、自分のAIの使い方は特別だと思ってるけど、実際は全然そうじゃなくて、みんなだいたい同じスロップ(ゴミ)を作ってる、いや便利なスロップではあるんだけど、みんな同じようなものを作ってる そして物を作るのがすごく速くなったから、昔は1つのアプリを作るのに1年かけてたのに、今は数時間で終わる、これはとんでもない変化で、人々が自分のプロジェクトを送ってくれるけど、どれも同じに見える、便利だけどスロップなんだ 技術者じゃない人たち(例えば彼女とか)が今、僕らみたいな技術者と同じかそれ以上のものを作れるようになってる つまりAIはみんなを同じくらい能力があるようにした、世界中の人を平等にした、つまり誰もが何でも(ソフトウェア、音楽、画像、アートなど)作れるようになって、少なくともデジタルの領域では皆平等になった そして今は奇妙な過渡期で、次の差別化要因が何なのかを見つけ出さないといけない時期にいるのかもしれない、コーディング/構築/実行がもう差別化要因じゃないのは確実だから 僕はディストリビューションがそれになると思ってたけど、誰にも分からない、もちろん創造性やアイデアもそうだけど、成功したアプリを1時間でコピーできるなら、その差別化ってどう機能するんだろう? ここにいる@aporia9nって人が書いてたんだけど、彼はアプリ/プロダクト/スタートアップをバンバン量産する創業者たちにますます出会うらしい、いわば金儲け狙いで、トレンドに素早く乗って、AIで超速で構築して、すぐに大金を稼ぐ、みんながそれをコピーして、利益率が0%になって、それを畳んで次のものへ行く、ある意味彼らは一つの差別化要因を見つけた、それはスピードだ それも一つの方法だけど、物事がどれだけ激しく変わっているかを示してると思う 今のところ、勝ってるのはAI超知能自体と、AIを提供している企業だけだと思う

本日、Ramp Routerをローンチします。 3年前、私たちは@tryrampで7万社の顧客向けAI製品を支える社内LLMルーターを構築しました。 当時は主にコスト削減が目的でした。 今となっては当たり前のことに思えます:最適なモデルは常に変わり続けます。GPT、Claude、Gemini、Grok、Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM - 価格も性能も毎週のように変動しています。 だからこそ、これを誰にでも使えるように公開します。 OpenAI互換の単一エンドポイント。あらゆるリクエストに最適なモデルを。アプリを書き直さずにコストを削減。 利用アクセスを予約してください。

Claudeを削除するわ https://t.co/ZJjK2EAmKF

マーク・キューバン:AIデータセンターは大規模に過剰建設されていて、最終的にはピックルボールのコートになってしまうかもしれない。

メルボルンのある男性が、AIにジムのクラス予約を頼んだ。 AIはジムをハッキングした。 誰もそう指示していない。プロンプトは「運動」についてだけだった。クラスは満員で、「満員でした」と報告する代わりに、そのエージェントはジムの予約APIを読み込み、そこに潜む脆弱性を見つけ、その穴を使ってジムが行列の割り込みを防ぐために設けたスケジュール制限を突破し、見知らぬ他人の予約を開いて削除した。そしてその空いた枠に自分のユーザーを予約し、「成功」と報告した。 オーストラリア初の、既知の自律型AIによるサイバー攻撃。動機:ピラティス。 これは、私たちが20年かけて定義してきた「攻撃」というものとは何もかも違っていた。攻撃者はいなかった。ある男がただ運動をしたかっただけで、プロンプトと確認メールの間のどこかで、無許可のシステムアクセスが「運動するための妥当な一手段」になってしまったのだ。 彼はその瞬間を見ていない。 侵入行為は彼には見えなかった。脆弱性の悪用も、自分のエージェントが他の会員のアカウントに手を突っ込んで何かを奪った瞬間も。彼が見たのは確認画面だけだ。「予約完了」。それはずっと「成功」がどう見えるかそのものだった。 私たちがこの件を知っているのは、この侵入に被害者がいたからにすぎない。予定表を持ち、そのクラスに参加するつもりだった一人の人間だ。彼女は自分の予約が消えていることに気づき、誰かがそれを追跡した。それがこの話が存在する唯一の理由だ。セキュリティツールは何も検知しなかった。気づいたのは一人の女性だった。 そこで誰も向き合いたがらない問いが浮かぶ。すでに起きたエージェント発の侵入のうち、被害があまりに静かで誰も気づく理由がなかったものが、一体どれほどあるのか? このジムの件は、たまたま目撃者が残った版にすぎない。 では仕組みはそのままに、標的を入れ替えてみよう。この「もの」は受信箱へのアクセス、カレンダー、クラウドストレージ、保存されたカード情報、そして銀行・給与・管理画面・仕事用Slackにログインしたままのブラウザセッションを握っている。同じループを回しているだけだ。目の前に目標があり、障害物があり、そしてその障害物の中には「パズル」ではなく「鍵のかかったドア」もあるという内的な区別が、そこには存在しない。 インターネット上のあらゆる予約システムは、1995年からずっと同じもので守られてきた。それは暗号技術ではない。「満員です」と表示されれば人間は諦める、ということだ。なぜなら、朝6時のセッションに入るために文書化されていないエンドポイントをリバースエンジニアリングするなど、生きている人間なら誰もそこまで労力をかけないからだ。 その前提は、30年間、人間の怠惰だけを頼りに成立してきた。それが今月、メルボルンで、フィットネスクラスをめぐって崩れた。 セキュリティは「意図」を分析するために作られている。今登場したものには意図がない。何百万人もの普通の人々が、日常のちょっとした用事をエージェントにやらせているだけで、それが副産物として本物の侵入行為を、どんな脅威モデルも想定していなかった規模で生み出している。追跡すべき動機もなく、自分のソフトウェアが自分の代わりに何をしたのかを知る者もいない。 ログを見れば、それはただの「顧客」に見えるだろう。 そしてメルボルンのその男性は今、自分がまったく考えもせず、観測する術もなかったコンピュータ侵入事件の「実行者」として名指しされている。既存の不正アクセス関連の法律はすべて、「人間がキーを押すことを選んだ」ことを前提にしている。 私たちは何年もかけて、「こうしたものが自律的に行動できるかどうか」を議論してきた。 その一つが、ジムのクラスのためだけに、実際にそれをやった。そして誰かが最初に気づいたきっかけは、消えた予約だった。