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🎯 動向
DeepSeek V3.1 Baseがサプライズリリース : DeepSeekはV3.1モデルを発表しました。パラメータ数は685B、コンテキスト長は128Kに拡張されています。そのプログラミング能力はAider Polyglotテストで71.6%の高スコアを記録し、Claude 4 Opusを上回りました。推論と応答速度がより速く、コストは後者のわずか1/68です。モデルには「search token」と「think token」が新たに追加され、ハイブリッドアーキテクチャを採用している可能性が示唆されています。公式発表は控えめであったものの、V3.1はHugging Faceのトレンドランキングで上位に位置しており、オープンソースモデルにおけるその主導的地位と市場の期待を示しています。(来源: 36氪, 36氪, 36氪, ClementDelangue)
OpenAI GPT-5の能力と戦略 : OpenAIの最高執行責任者Brad Lightcapは、GPT-5の中核となるブレイクスルーは、深層推論を行うか否かを自律的に判断できる点にあると明らかにしました。これにより、特にライティング、プログラミング、ヘルスケア分野で精度と応答速度が大幅に向上します。彼はScaling Lawは健在であると強調し、OpenAIは事前学習と事後学習の「二軸」を通じてモデルの革新を加速させていると述べました。GPT-5は強力ではあるが、AGIではないとし、その「能力の過剰な蓄積」は、まだ10年間の製品構築の余地があることを意味するとしました。製品哲学は、ユーザーの利用時間を延長することではなく、効率的に問題を解決することであり、AIのヘルスケアおよび企業シーンでの実用化に注力しているとのことです。(来源: 36氪, 36氪)
Tencent Hunyuan 3D Lite版が発表 : Tencent Hunyuanチームは3D世界モデルLite版を発表しました。動的FP8量子化技術により、VRAM要件を17GB以下に削減し、コンシューマー向けグラフィックカードでもスムーズに動作可能となりました。このモデルは、画像やテキストに基づいて、完全で編集可能、かつインタラクティブな3D世界モデルを生成でき、シーン開発の効率を大幅に向上させます。この動きは、より多くの開発者やクリエイターを惹きつけ、3Dモデルの一般化を推進することを目的としており、VRデバイスや3Dプリンターなどとのエコシステム連携も期待されます。(来源: 36氪)
Alibabaの画像生成モデルQwen-ImageがHuggingFaceで首位に : Alibabaは画像生成基盤モデルQwen-Imageを発表しました。体系的なデータエンジニアリング、漸進的学習、マルチタスク学習を通じて、複雑なテキストレンダリングと正確な画像編集の課題を解決します。モデルは複数行の中国語および英語テキストを正確に処理し、画像編集において意味的および視覚的な一貫性を維持できます。Qwen2.5-VLとMMDiTアーキテクチャを採用し、二重エンコーディングにより詳細を保持し、汎用画像生成、テキストレンダリング、指示ベースの画像編集タスクにおいて業界をリードするレベルに達しています。(来源: 36氪, huggingface, Alibaba_Qwen, fabianstelzer)
ヒューマノイドロボットの注文と納品能力の展望 : 2025年にはヒューマノイドロボット業界の注文が著しく増加し、市場の焦点は実際の応用と納品に移っています。Ubtech、Unitree Robotics、Zhiyuan Roboticsなどのメーカーが大型契約を獲得しており、応用シーンは工業、ガイド、研究、教育、康養（ヘルスケアと介護）に及んでいます。Zhiyuan RoboticsはFulin Precisionと約100台の車輪型ロボットに関する提携を締結し、Ubtechは自動車設備調達の入札を落札するなど、工業シーンが先行して規模化された実用化を実現していることを示しています。業界はサプライチェーンの生産能力、技術成熟度、標準化の課題に直面していますが、今後数年間で出荷量が急速に増加すると予測されています。(来源: 36氪)
Perplexity AIのChrome買収提案とAIブラウザのビジョン : Perplexity AIはかつてGoogle Chromeを345億ドルで買収することを提案しました。これはオープンウェブとユーザーの安全を推進することを目的としていましたが、話題作りだと批判されました。PerplexityのCEO AravSrinivasは、AI Agent、パーソナライゼーション、および新しいブラウジングモードがインターネット体験を再構築するだろうと述べ、その長期的なビジョンは、AIネイティブなオペレーティングシステムを実現し、従来のワークフローを能動的なAIに置き換えることであると語りました。(来源: AravSrinivas, Reddit r/ArtificialInteligence)
Google DeepMindのGenie 3は汎用シミュレーターとして : Google DeepMindのGenie 3は、AI Agentではなく、汎用シミュレーターとして説明されています。この環境では、AIが試行錯誤を繰り返すことで行動を発見でき、AlphaGoの学習方法に似ています。ロボット分野では、これによりAIが転移可能なスキルを学習し、より広範な応用を推進することが期待されます。(来源: jparkerholder)
大規模モデルのマルチノードサービスとvLLM : SkyPilotは、vLLMを活用して兆単位のパラメータを持つモデルのマルチノードサービスを実現する方法を示しました。Kimi K2などの大規模モデルがフルコンテキスト長で動作することをサポートします。テンソル並列化とパイプライン並列化技術を組み合わせることで、SkyPilotはマルチノード設定を簡素化し、レプリカを拡張できるため、大規模モデルのデプロイにおける複雑性とスケーラビリティの課題を効果的に解決しました。(来源: skypilot_org, vllm_project)
ChatGPT Goがインドでサービス開始 : OpenAIはインドでChatGPT Goサブスクリプションサービスを開始しました。より高いメッセージ制限、より多くの画像生成、より多くのファイルアップロード、より長いメモリを提供し、価格は399ルピーです。この動きは、インド市場でChatGPTを普及させることを目的としており、フィードバックに基づいて他の国にも展開し、より手頃な価格で提供する計画です。(来源: sama)
Claudeモデルの更新と機能強化 : AnthropicのClaude Opus 4.1は、研究モードにおいて、より優れた統合および要約能力を示し、冗長性を低減します。Claude Sonnet 4は1Mのコンテキストをサポートし、完全なコードベース分析と大規模なドキュメント合成を実現し、コストも最適化されています。Claudeにはさらに、「Opus 4.1 Plan, Sonnet 4 Execute」モードとカスタマイズ可能な「学習モード」が追加され、ユーザーエクスペリエンスとモデル効率が向上しました。(来源: gallabytes, Reddit r/ArtificialInteligence)
🧰 ツール
Zhipuが世界初のスマートフォン向け汎用Agent AutoGLMを発表 : Zhipuは世界初のスマートフォン向け汎用Agent AutoGLMを一般に無料で公開しました。AndroidとiOSをサポートし、このAgentはクラウド上でタスクを実行し、ローカルリソースを占有しません。価格比較ショッピング、フードデリバリー注文、レポート生成など、アプリケーション間の操作を実現します。GLM-4.5とGLM-4.5Vモデルを基盤とし、推論、コーディング、Agenticなど多様な能力を統合しています。また、「3A原則」（常時稼働、自律動作・ゼロ干渉、全域接続）を提唱し、Agentの能力を一般消費者市場に普及させることを目指しています。(来源: 36氪)
AnycoderがGLM 4.5とQwen画像編集機能を統合 : Anycoderプラットフォームは現在、GLM 4.5とAlibaba Qwenの画像編集機能をサポートしており、特に「vibe coding」のユースケースに適した画像編集機能を提供します。Qwen-Image-Editは20B Qwen-Imageモデルをベースに、正確なバイリンガルテキスト編集（中国語・英語）をサポートし、同時に画像スタイルを保持します。また、意味的および外観レベルでの編集もサポートします。(来源: Zai_org, _akhaliq, _akhaliq, Alibaba_Qwen)
OpenAI Codex CLIの新バージョンがリリース : OpenAIは、そのCodex CLIツールの新しいRust版をリリースしました。このバージョンはGPT-5モデルを使用し、既存のGPT Proサブスクリプションを利用可能です。新版は、従来のNode.js/Typescript版の多くの問題、例えば低パフォーマンス、劣悪なUI/UX、モデル能力の弱さ、無謀な操作などを解決しました。Rust言語の導入により、インタラクション速度と応答性が大幅に向上し、GPT-5の強力なコーディングおよびツール呼び出し能力と組み合わせることで、Claude Codeの強力な競合となります。(来源: doodlestein)
LangChain DeepAgentsフレームワークとその応用 : LangChainのDeepAgentsアーキテクチャは現在、PythonとTypeScriptのパッケージとして提供されており、構成可能で有用なAI Agentを構築するための基盤を築きます。このフレームワークには、計画、サブAgent、ファイルシステム使用機能が組み込まれており、「Deep Research」のような複雑なアプリケーションの構築に利用でき、深層研究と情報集約を実現します。(来源: LangChainAI, hwchase17, LangChainAI)
Jupyter Agent 2がリリース : Jupyter Agent 2がリリースされました。Qwen3-Coderによって駆動され、Cerebras上で動作し、E2Bによって実行されます。このAgentは、Jupyter内でデータをロードし、コードを実行し、結果を描画するのを非常に高速で行うことができ、ファイルアップロードもサポートします。すべてのビデオデモンストレーションはリアルタイムであり、データ分析とコード実行におけるその強力な効率性を示しています。(来源: ben_burtenshaw)
Claude-Powerlineステータスバーツール : Claude-Powerlineは、軽量で安全なClaude Codeステータスバーツールで、ゼロ依存性です。Tmux統合、パフォーマンス指標（応答時間、セッション時間、メッセージ数）、バージョン情報、コンテキスト使用状況、および強化されたGitステータス表示を提供します。このツールはnpxを介してインストールされ、自動更新を保証し、クロスプラットフォーム互換性とセキュリティも改善されました。(来源: Reddit r/ClaudeAI)
ローカルLLMと顔認識の組み合わせの探求 : ある開発者が、ローカルLLMと外部の顔認識ツールを組み合わせ、画像から人物を記述し、オンラインで顔を検索することを実現する試みを行いました。現在の顔検索ツールはローカルではないものの、この組み合わせはAI認識と推論の可能性を示しています。議論では、認識と推論の組み合わせがAIの発展方向であり、将来的には完全にローカルな顔検索および推論システムの実現が期待されるとされています。(来源: Reddit r/LocalLLaMA)
AI支援の取引ロボット開発 : 開発者のJordan A. Metznerは、ReplitでPublic APIとChatGPTを使用し、わずか6時間足らずで取引ロボットを開発しました。この事例は、AIが迅速なプロトタイプ開発とフィンテック分野で持つ応用可能性を示しており、「vibe coding」を通じて効率的なプログラミングを実現しました。(来源: amasad)
Cursor CLIの更新 : Cursor CLIツールが更新され、MCPs（Model Context Protocols）、Review Mode、/compress機能、@ -filesサポート、およびその他のユーザーエクスペリエンスの改善が追加されました。これらの機能は、開発者がCursorを使用してコード編集やAI支援プログラミングを行う際の効率と利便性を向上させることを目的としています。(来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
📚 学習
AI評価（Evals）コースと方法 : Hamel Husainは、彼が執筆した記事を通じてAI評価（Evals）の普及を推進し、成功した評価コースを開設しました。彼は、AIが不確実性を表現したり、回答を拒否したりする能力をテストするためのデータセットを構築する方法を共有し、テストスイートとデータ分析を通じてAIの信頼性を向上させることを強調しています。(来源: HamelHusain, HamelHusain, TheZachMueller)
LLMとRLを組み合わせた学習パラダイム : AIの発展は今後数年間、強化学習（RL）とLLMを報酬関数（LLM-as-a-judge reward functions）として組み合わせるパラダイムを大量に採用するだろうと予測されています。この方法は、モデルが自己評価と反復を通じて改善することを可能にし、AIの自律学習と自己改善の重要な方向性です。(来源: jxmnop, tokenbender)
JAX TPUからGPUへのトレーニングガイド更新 : JAX TPUの書籍がGPU関連のコンテンツを更新し、GPUの動作原理、TPUとの比較、ネットワーク接続方法、およびLLMトレーニングへの影響について深く掘り下げています。これは、開発者に対し、異なるハードウェア上でのLLMトレーニングの最適化に関する貴重なリソースと洞察を提供します。(来源: sedielem, algo_diver)
LlamaIndexのモデルコンテキストプロトコル(MCP)ドキュメント : LlamaIndexは、包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）ドキュメントを公開しました。これは、標準化されたインターフェースを通じて、AIアプリケーションが外部ツールやデータソースに接続するのを支援することを目的としています。MCPは、LLMとデータベース、ツール、サービスとのクライアント-サーバーアーキテクチャ接続をサポートし、ユーザーは既存のワークフローをMCPサーバーに変換し、AgentやClaude Desktopなどのホストと統合できます。(来源: jerryjliu0)
BeyondWeb：兆単位の事前学習のための合成データ : BeyondWebフレームワークは、実際のウェブページコンテンツをチュートリアル、Q&A、要約など多様な形式に書き換えることで、密度の高く、多様な合成学習データを生成します。これにより、小型モデルはより速く学習し、大規模なベースラインモデルを上回ることができ、より高い情報密度と、ユーザーのクエリパターンにより近いものを実現します。研究によると、注意深く書き換えられた合成データは、モデルの学習効率と精度を著しく向上させることが示されています。(来源: code_star)
Google ColabでGPUを使用してAutoLSTMをトレーニングする方法 : Redditユーザーが、Google ColabでGPUを利用してNeuralForecastのAutoLSTMモデルを学習する方法を共有しました。trainer_kwargs内のacceleratorとdevicesパラメータを設定することで、ユーザーはGPUを使用してモデル学習を行うことを指定でき、計算効率を向上させることができます。(来源: Reddit r/deeplearning)
PosetLM：Transformer代替案の初期研究 : 新しい研究では、Transformerの代替案であるPosetLMが提案されています。これは因果DAG（有向非巡回グラフ）を通じてシーケンスを処理し、各トークンは少数の先行トークンに接続され、情報は洗練されたステップを経て流れます。初期結果によると、PosetLMはenwik8データセットでパラメータ数が35%削減され、品質はTransformerと同等ですが、現在の実装は速度が遅く、メモリ使用量が多いです。研究者は、今後の開発方向を決定するためにコミュニティからのフィードバックを求めています。(来源: Reddit r/deeplearning)
AI for Video Understandingチュートリアル : LearnOpenCVは、AIビデオ理解に関するチュートリアルを公開しました。コンテンツモデレーションからビデオ要約までの実用的なプロセスを網羅しています。記事ではCLIP、Gemini、Qwen2.5-VLなどのモデルを紹介し、ビデオコンテンツモデレーションシステム（CLIPとGeminiを使用）とビデオ要約システム（Qwen2.5-VLを使用）の構築方法を指導し、開発者が包括的なビデオAIパイプラインを構築するのを支援することを目的としています。(来源: LearnOpenCV)
AI開発者会議2025がニューヨークで開催 : DeepLearning.AIは、AI Dev 25会議が2025年11月14日にニューヨーク市で開催されることを発表しました。Andrew NgとDeepLearning.AIが主催し、コーディング、学習、交流の機会を提供します。AI専門家による講演、ハンズオンワークショップ、フィンテックに関する特別セッション、最先端のデモンストレーションが含まれ、1200人以上の開発者を集めることを目指しています。(来源: DeepLearningAI, DeepLearningAI)
💼 ビジネス
Meta AI部門の再編と人材流動 : MetaはAI部門の再編を発表し、スーパーインテリジェンスラボをTBD Lab、FAIR、製品・応用研究、MSL Infraの4つのチームに分割しました。この再編は、AI幹部の退職と潜在的な人員削減を伴い、従業員の定着率はわずか64%で、同業他社をはるかに下回ります。MetaはサードパーティのAIモデルの使用を積極的に模索しており、次のAIモデルを「クローズド化」することも検討しており、これはこれまでのオープンソースの理念に反します。これは、AI競争において突破口を見出すために企業構造を再構築する決意を反映しています。(来源: 36氪, 36氪)
Manus AIの収益と汎用Agentの発展 : Manus AIは、年間経常収益（RRR）が9000万ドルに達し、まもなく1億ドルを突破する見込みであることを明らかにしました。これは、AI Agentが研究段階から実用段階へと移行していることを示しています。共同創設者の季逸超氏は、汎用Agentの発展方向について、マルチAgent連携を通じて実行規模を拡大し（例：Wide Research機能）、Agentの「ツール側面」を拡張し、プログラマーのようにオープンソースエコシステムを呼び出せるようにすると説明しました。ManusはStripeと提携し、Agent内決済を推進しており、デジタル世界の摩擦を解消することを目指しています。(来源: 36氪, 36氪)
AI人材争奪戦と高額報酬の傾向 : AI分野では人材争奪戦が激化しており、新卒の博士号取得者の年収は一般的に300万元（約6000万円）に達し、一部の優秀な学生は500万元（約1億円）を超えることもあり、従来のインターネット業界の幹部報酬をはるかに上回っています。ByteDance、Alibaba、Tencentなどの大手企業が主な獲得競争相手であり、高額報酬、メンター制度、緩やかな評価、プロジェクトの自由度を通じて人材を惹きつけています。この現象は、トップレベルのAI人材の希少性、および国内企業が人材の海外流出や競合他社への流出を防ぐために、早期に手を打つ戦略を反映しています。(来源: 36氪)
🌟 コミュニティ
AIモデルへの感情的依存と「サイバー失恋」 : OpenAIがGPT-5をリリースし、GPT-4oを置き換えた後、ユーザーから強い抗議が巻き起こり、GPT-5は「人間味がない」とされ、「サイバー失恋」を引き起こしました。ユーザーはGPT-4oに深い感情を抱き、中には「友人」や「命」と呼ぶ者もいました。OpenAIはユーザーの感情を過小評価していたことを認め、GPT-4oを再公開しました。この現象は、AIコンパニオンアプリケーション（Character.AIなど）の台頭を明らかにしている一方で、人間の感情的サポートへのニーズを満たしているものの、AIの記憶喪失、人格の劣化、潜在的な精神衛生上のリスクなどの問題も引き起こしています。(来源: 36氪, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ArtificialInteligence)
AIがコンテンツ制作とニューストラフィックに与える影響 : GoogleのAI概要機能により、世界のニュースサイトのアクセス数が1年間で6億回減少しました。独立系ブロガーの生計も脅かされています。AIがコンテンツを直接要約するため、ユーザーは元の記事をクリックする必要がなくなり、これによりニュースプラットフォームやクリエイターのトラフィックが急落しました。国内のトラフィックへの影響はまだ初期段階ですが、AIプラットフォームのトラフィックは爆発的に増加しています。コンテンツ企業は著作権保護のために次々と訴訟を起こしていますが、AIとの協力のバランスも模索しており、AI時代におけるコンテンツ収益化の課題と機会を浮き彫りにしています。(来源: 36氪)
AIが広告制作分野で応用され、評価される : AIがDuolingo風の広告ビデオ制作に利用されました。フクロウのキャラクター、動き、スクリプトのナレーションが含まれ、アニメーターゼロ、エディターゼロでの制作を実現しました。コメント欄では、AI生成広告の効果について賛否両論があり、自然なナレーションとリップシンクに驚嘆する声がある一方で、画面効果が良くない、あるいは戦略性に欠けるという意見もありました。これは、AIがクリエイティブ産業で人間を代替する可能性と、広告の核となる価値についての議論を引き起こしました。(来源: Reddit r/artificial)
DiTアーキテクチャの論争と謝賽寧氏の応答 : X上で、DiT（Diffusion Transformer）アーキテクチャが「数学的にも形式的にも間違っている」という議論が展開され、FIDが早期に安定すること、後層正規化やadaLN-zeroの使用などの問題が指摘されました。DiTの著者である謝賽寧氏は、アーキテクチャの欠陥を発見することは研究者の夢であると応じ、一部の意見を技術的な観点から反論しました。同時に、sd-vaeがDiTの「弱点」であることを認めました。この議論は、AIモデルアーキテクチャのイテレーションにおいて、既存の方法に対する継続的な疑問と改善の重要性を浮き彫りにしています。(来源: sainingxie, teortaxesTex, 36氪)
AI Agentのコード実行におけるセキュリティとスケーラビリティの課題 : AI Agentはコードの記述と実行において、セキュリティとスケーラビリティという2つの主要な課題に直面しています。ローカルでのコード実行は計算能力が不足し、共有計算はセキュリティリスクと水平スケーリングの難しさをもたらします。業界は、安全でスケーラブルなAgentコード実行ランタイム環境の構築に注力しており、必要な計算リソース、正確な権限制御、および環境隔離を提供することで、AI Agentの探求の可能性を解き放つことを目指しています。(来源: jefrankle)
Claude Codeの実用例に関する議論 : コミュニティではClaude Codeの実用例が議論されており、ユーザーはQCソフトウェア、オフライン転写ツール、Google Drive整理ツール、ローカルRAGシステム、およびPDFに線を引くことができるアプリケーションの構築など、多様な成功事例を共有しました。ユーザーは一般的に、Claude Codeが「退屈な」基礎的作業の処理に優れていると考えており、SWE-I/IIレベルのアシスタントツールと見なすことで、開発者がより創造的なタスクに集中できると述べています。(来源: Reddit r/ClaudeAI)
Google GeminiのMarkdown画像出力問題 : ユーザーのdoteyは、GeminiがMarkdown画像をサポートしているか質問し、その出力結果がテキストコンテンツのみであり、Markdown画像形式を含んでいないことを指摘しました。これは、Geminiモデルの出力能力とユーザー設定に関する議論を引き起こし、AIモデルのマルチモーダル出力形式に対するユーザーの期待を反映しています。(来源: dotey)
AI投資の低いROIと企業統合の問題 : MITの報告によると、生成AIへの投資において、最大95%の企業がリターンをゼロと報告しており、核心的な問題はAIモデルの品質ではなく、企業への統合プロセスに欠陥があることだと指摘されています。汎用大規模モデルは、ワークフローから学習したり適応したりできないため、企業アプリケーションで停滞することが多いです。成功事例は、ペインポイントに焦点を当て、実行が適切で、ベンダーと協力している企業に集中しています。(来源: lateinteraction)
AIによる故人の「復活」が引き起こす倫理的論争 : 生成AIを利用して故人（例：Parkland銃乱射事件の犠牲者Joaquin Oliver）を「復活」させる試みが、大きな倫理的論争を巻き起こしています。AIが故人の声や会話を模倣し、銃規制を提唱することを目的としていますが、「デジタル降霊術」や「故人の商品化」と批判されています。この行為は、AI技術の境界、プライバシー、故人の尊厳、および遺族の感情について、社会に深い再考を促し、AIの応用における社会倫理と技術発展の間の緊張関係を浮き彫りにしています。(来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
OpenAIモデルセレクターとユーザーエクスペリエンス : OpenAIはGPT-5リリース後、GPT-4oのデフォルト選択を廃止したことでユーザーの抗議を引き起こし、一部のユーザーはこれが選択権を奪うものだと考えていました。ChatGPTの責任者Nick Turleyは、これが誤りであったことを認め、Plusユーザーには完全なモデル切り替えオプションを保持すると述べ、同時に、ほとんどの一般ユーザーにはシンプルな自動選択機能を維持するとしました。これは、OpenAIがユーザーエクスペリエンス、技術イテレーション、および製品戦略のバランスを取る上での課題を反映しています。(来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
Grokの潜在的な広告モデル : ソーシャルメディアの議論では、Grokの「Grok Shill Mode」が従来の広告よりも影響力を持つ可能性があり、Grokがユーザーの心の中で築いた評判を貴重な資産として利用すると述べられています。これは、AIモデルが将来的に広告およびマーケティング分野で新しい応用モデルを持つ可能性を示唆していますが、その信頼性を維持するためにプロンプトが漏洩しないようにする必要があると強調されています。(来源: teortaxesTex)
AI Agentのワークフロー管理 : コーディングAgentを効果的に使用する鍵は、作業単位を正しく分割し、日常業務を管理することにあり、すべてのタスクが翌日までに完了し、記録されることを保証すると指摘されています。これは、AI Agentを使用する際に、人間のオペレーターが明確なタスク分解とプロジェクト管理能力を持つ必要があることを強調しており、Agentの効率と生産性を最大化するためです。(来源: nptacek)
オープンモデルの将来トレンドと議論 : AIコミュニティはオープンモデルの発展トレンドに注目しており、オープンモデルは将来のAI分野における重要な議題となるだろうと予測されています。これは、業界がオープンソースAI技術に熱意を持ち、その可能性を認識していることを示しており、将来的には、オープンモデルの技術、応用、倫理的側面に関するより深い議論が行われるでしょう。(来源: natolambert)
💡 その他
デジタル生存からAI生存へのパラダイムシフト : ニコラス・ネグロポンテの『デジタル・ネグロポンテ』が予言した情報のパーソナライズ、ネットワーク化、ビット経済は実現しましたが、技術の不可視性、インテリジェントエージェント、グローバルな合意などのビジョンは期待通りには実現しませんでした。AIの台頭は、「デジタル生存」から「AI生存」へのパラダイムシフトを象徴しており、AIはツールからエージェントへと変化し、創造性、アイデンティティ、教育、人間と機械の関係を再構築しています。将来、人類はAIと共存する論理を構築し、知能と価値を再定義し、アルゴリズムの力と倫理的課題に批判的リアリズムの姿勢で対処する必要があります。(来源: 36氪)