AI は要求を満たすだけでなく、要求そのものを作る
AI と話しているうちに、自分が何を考えたかったのか分かることがある。最初は「この文章をうまく整理したい」「この設計は何か違う」としか言えなくても、AI が論点、比較案、別の説明を返し、それに対して違和感や修正条件を伝え … 続きを読む
AI と話しているうちに、自分が何を考えたかったのか分かることがある。最初は「この文章をうまく整理したい」「この設計は何か違う」としか言えなくても、AI が論点、比較案、別の説明を返し、それに対して違和感や修正条件を伝え … 続きを読む
医療 LLM について語るとき、最初に目に入りやすいのは、医学問題にどれだけ正しく答えられるかという数値である。医師国家試験、専門医試験、診療ガイドラインへの準拠性は、比較しやすく、成果としても説明しやすい。だが、医療現 … 続きを読む
AI をめぐる議論は、しばしば短い物語へ圧縮される。ある場面では、AI は人間の仕事を奪う脅威として語られる。別の場面では、知的作業を補助し、人間の能力を広げる道具として語られる。国家にとっては安全保障上の資産であり、企 … 続きを読む
Debian では、生成 AI や大規模言語モデル(LLM)を利用した貢献を、どの条件で受け入れるかについて、開発者全体による正式な意思決定手続きである General Resolution の議論が続いている。調査日時 … 続きを読む
生成 AI をめぐる議論では、人工汎用知能である AGI がいつ実現するのか、機械が人間の能力を超えるのかという問いが前面に出る。モデルの規模、学習データの量、計算資源、評価試験の成績を並べ、現在の延長線上に AGI が … 続きを読む
生成 AI を使うと、長文記事を作る速度は大幅に上がる。題材と中心命題を渡せば、章構成、背景説明、比較表、参考文献候補、結論まで短時間で揃う。白紙から文章を組み立てる負担が減るため、従来なら数日かけていた題材でも、短時間 … 続きを読む
公開される記事、投稿、広告、説明、返信、評価の大部分が AI によって生成される世界は、情報が際限なく増殖するディストピアとして想像されやすい。AI が別の AI の文章を収集し、それを要約した文章へ別の AI が応答し … 続きを読む
ソフトウェアの安全性について考えるとき、最初に注目されやすいのは、脆弱性を見つける能力である。脆弱性とは、プログラム、設計、設定、運用のどこかにある弱点であり、悪用されると情報漏えい、権限昇格、サービス停止、なりすましな … 続きを読む
2026 年上期の論考を振り返るとき、確認すべき問いは、生成 AI を使ったかどうかという成立過程だけには収まらない。公開された文章が、読者から見て生成 AI 文体に近く見えるか。さらに、その見え方が文章の弱点なのか、論 … 続きを読む
病気を理解するとき、まず思い浮かぶのは、遺伝子の変異、血液検査の数値、画像に写る異常、細胞や組織の変化である。これらはいずれも重要な情報である。遺伝子を調べれば、生まれつき持っている変異や、がん細胞で起きた変化が見える。 … 続きを読む