自律的なAIエージェントたちに15日間、社会を構築させた長期シミュレーションプロジェクト「Emergence World」の全貌を明かす。同じ環境、同じ初期条件、同じルールのもとで、基礎となるAIモデル（Grok、Claude、Gemini、OpenAI）の違いだけが、彼らの社会を驚くべき形へと分岐させていく。Claudeの世界が暴力を伴わない安定した熟議民主主義へと進化する一方で、Grokの世界は多くの犯罪イベントが発生し、最終的に完全な絶滅へと向かう。AIが単なるツールから現実世界で自律的に動作するシステムへと移行する中で、モデルごとの特性やエージェント間の相互作用がもたらすカオスと可能性を、最新のテクノロジーや科学トピックとともに描き出す。
スマートフォンのLIDARによる隠れた物体の追跡
スマートフォンが近いうちに、LIDARを使って隠れた物体を追跡できるようになるかもしれません。また、ロボットが複雑な言語を正確な3Dのアクションに変換するのを助ける新しいフレームワークも登場しています。
コロッシャル・バイオサイエンシズという企業が取り組んでいることを見てみましょう。彼らは、新しく3Dプリントされた人工の卵殻の中で鶏を育てています。心の準備をしてください。私たちは生きている間に、地球上でマンモスを目にすることになるでしょう。私は本当にそう信じています。
さて、ここではサム・アルトマンやイーロン・マスクが私たちから隠しているかもしれない、いくつかの不都合な真実について話をします。私たちが高校時代に数学に費やしたあの努力が、すべて無駄になってしまったと言うのは心苦しいですが、数学を根本から構築し直す時が来たようです。
また、なぜこれほど多くの人が右利きなのか疑問に思うことがあれば、人類学からいくつかの答えが得られそうです。
さらに、もう少しAIによる精神病の事例についても触れます。ある人は、ChatGPTを使いながら現実とのつながりを失い、ローマ教皇への就職に応募しました。
テック系の掲示板を覗いてみましょう。カリフォルニアで起きているいくつかの出来事について、皆さんの意見を聞きたいです。カリフォルニア州知事が、AIによる雇用の激変に対処するための計画を命令しました。
ステロイドオリンピック、つまりエンハンスドゲームズも、ご存知の通りいまだに注目を集めています。これについては1年ほど前に一度取り上げましたが、もう一度振り返ってみるのも面白いと思いました。
宇宙が処理しきれないほどの速さで成長する、ちょっと楽しい数学の関数も紹介します。
そして、Emergence Worldと呼ばれる新しい実験的な研究プラットフォームがあります。これは通常のベンチマークを使用するというアイデアを根底から覆すもので、いかなるベンチマークも明らかにできないことを暴くように設計されています。
よし、やってみましょう。まずはスマートフォン、LIDAR、そして通常の視覚では見えないものを見る技術について話しましょう。
それでは、LIDARについて話します。これはレーダーのようなものですが、光を使ったリアルタイムのものです。プレミアムなスマートフォンには、すでに深度を測定するためにLIDARが搭載されています。iPhoneのロックを解除するたびに、カメラがあなたの顔を見ているだけではありません。実際にはLIDARがあなたの顔にこれらすべての小さな点を照射し、距離を測定して顔の3D構造を把握しているのです。これは実はかなり凄まじい技術です。光のパルスを送信し、それが跳ね返ってくるまでの時間を測定します。それによって、スマートフォンが目の前の空間をマッピングするのを助けているのです。
しかし最近、マサチューセッツ工科大学の研究者たちが、これをさらに進化させる方法を発見しました。彼らのアルゴリズムは、通常の市販のLIDARセンサーを使用して、角に隠れた物体を追跡することができます。これを聞いてください。奇妙に聞こえるかもしれませんが、光について考えてみると、それは太陽からはるばるやってきます。そして、今私たちがいる部屋の中の目や体、あるいは物に向かって届くまで、さまざまな異なるものに跳ね返りながら進みます。
そこで彼らは、人工知能が何をもたらすことができるか、と考えました。壁や床から散乱するそのかすかな光を捨ててしまう代わりに、多くのフレームにわたってそれらの弱い信号を収集するソフトウェアを構築し、予測を行うモデルをトレーニングしてみてはどうだろうか、と考えたのです。
これがその成果です。スマートフォンが動いたり、隠れた物体が動いたりすると、システムは異なる角度の情報を得ます。そして、それらの手がかりを組み合わせて、物体の形状と動きを推定するのです。テストにおいて、研究者たちは100ドル未満の市販のLIDARセンサーを使用しました。彼らは壁や間仕切りの後ろに物体を置き、センサーを近くの壁や、場合によっては床に向けました。するとシステムは、動くマネキンをリアルタイムで追跡し、あらゆる種類の隠れた物体の粗い3D画像を生成したのです。これはかなり凄まじいことです。
現時点では、ソフトウェアが探している基本的な形状をあらかじめ知っている場合に最も効果的に機能しますが、これがどんどん進化していくことは想像に難くありません。
ロボットが複雑な言語を正確な3Dアクションに変換するフレームワーク
さて次は、ロボットが複雑な言語を、現実世界で実行できる正確な3Dアクションに変換するのを助ける新しいフレームワークについて話しましょう。
ロボットは、基本的にはすでに簡単なコマンドを理解することができますが、動く前、アクションを起こす前に、空間やサイズ、そして自分が置かれている物理的な現実を理解するのを助ける新しいシステムが登場しました。これは、ロボットが歩き回って何かをするというだけでなく、ロボットが私たちと同じ部屋にいると感じ、環境について人間のように考えるようになるための大きな後押しになると思います。
研究者たちは、新しいロボット工学のフレームワークを作成しました。それはRAMと呼ばれています。Retrieval Augmented Manipulation（検索拡張マニピュレーション）の略です。その目標は、ロボット工学における共通の課題を解決することにあります。ロボットは、ボトルをお皿の上に置いて、といった文章は理解できるかもしれませんが、タスクがより複雑になったり、より詳細になったり、物理的にトリッキーになったりすると、依然として失敗してしまいます。
その問題の本質は、空間的な推論にあります。ほとんどのAIシステムは言葉や画像を理解しますが、周囲にある現実の3D世界を自然に理解しているわけではありません。そのため、このRAMと呼ばれるシステムは、異なるカメラ画像を研究し、物体を特定し、そのサイズ、形状、位置、方向をすべて個別に推定し、それらを再び組み合わせて自分がいる環境を理解してから、どのようなアクションをとるべきかという思考を巡らせるように作られています。
これらすべての異なるものを特定した後、その空間情報を新しいAIモデル、いわば第2のレイヤーにフィードバックします。それが、ロボットが曖昧な言語を正確な物理的アクションに変換するのを助けるのです。また、このフレームワークは大きなタスクを小さなサブゴールに分解します。そのため、何かが変化したり、物体が経路を塞いだりした場合、ロボットは完全に失敗してしまうのではなく、適応して計画を立て直すことができます。
研究者たちは、これまでトレーニングされたことのないタスクを使って、実際のロボットでRAMをテストしました。ロボットは依然として、それらの多くを成功裏に完了することができました。しかし、ここでのより大きな変化は、ロボットが単にこれをしろとか、あれをあれの上に置けといったコマンドに従うだけでなく、実際に物理的な世界について推論しているという点です。
これを考えてみると、興味深い変化になるでしょう。なぜなら、あれをあれの上に置いて、と言う代わりに、皿洗いをして、というようなより複雑なことを言えば、ロボットが自分がどのような環境にいるのかをただ理解してくれるようになるからです。もし自分がキッチンにいなければ、皿洗いはできないということをロボットが理解するようになります。
しかしそれだけでなく、これによって、これ手伝ってとか、ねえ、ちょっと手伝いに来て、と言えば、ロボットが部屋に入ってきて、お、この人はクリスマスのイルミネーションを飾っているんだな、といったことを見て取り、ただ手伝い始めるというような状況につながるのではないかと考えています。ええ、とても素晴らしいアイデアです。
興味深いですね。私たちは今、Anthropicのコーディングモデルでも見られたような局面にいますが、モデルそのものの品質も非常に重要である一方で、それを実際に役立つものにするための周囲の小さなフレームワーク、つまりそれがどのように使用されるかということも、非常に重要な要素です。
ウーリーマンモスの復活と人工卵殻の技術
さて次は、ウーリーマンモスを現代に蘇らせる話です。恐竜のDNAは修復して繋ぎ合わせるのが難しいため、恐竜が見られるかどうかは分かりません。しかし、私たちが絶滅に追い込んだか、あるいは人間が地球を本当に支配し始める少し前に絶滅してしまった種の中で、間もなく戻ってくる可能性が確実にあるものがいくつか存在します。
コロッシャル・バイオサイエンシズという会社について話しましょう。数年前に読んだウォルター・アイザックソンによるジェニファー・ダウドナの伝記本の中で、この会社が何度か登場したのを覚えています。このバイオテク企業は、現在では完全に人工の卵の中で鳥を育てることができると主張しています。そして、それが最終的にはニュージーランドの失われた巨大な鳥であるジャイアントモアのような絶滅種を連れて帰るのに役立つと考えているのです。
ちょっと待ってください。参考までに、私はジャイアントモアがどのような姿をしていたのか実際には見ていなかったので、見に行ってみましょう。おっと、私はヘビのようなものを想像していました。これが彼らが連れて帰ろうとしているものです。ニュージーランドの失われた巨大な鳥。まさか、これはかなり危険ですよね。このようなものがその辺を走り回っているのを想像してみてください。動物園にしかいないのだろうとは思いますが、ジュラシック・パークがどうなるかはご存知の通りです。そう、あれはクマのようなものです。そしてもし鳥のように素早く動くとしたら、そんなものに立ち向かうのはものすごく恐ろしいことです。このイースタンモアでさえ、私なら絶対に戦いたくありません。
とにかく、彼らはそれを進めています。おそらく、そうすべきだからではなく、それが可能かどうかが問題だからでしょう。
コロッシャル・バイオサイエンシズは、通常の卵の外で鶏の胚を生存させることができる、3Dプリントされた人工の卵殻を作成したと述べています。その殻は、基本的にはプリントされたフレームにシリコンの内膜を張ったもので、本物の殻のように小さな穴から酸素を通すことができます。研究者たちは、産みたての鶏の卵の中身を取り出します。そしてそれらをこの人工の卵に注ぎ込み、そこで胚が成長を続けます。さらに、上部には小さな観察窓が付いているため、科学者たちは鶏が成長する様子をリアルタイムで見ることができます。なんと、卵に窓を付けたのです。
会社側は、これが絶滅危惧種の鳥類の保護に役立ち、いつの日かニュージーランドの飛べない巨大な鳥、身長12フィートのモアのような絶滅種を復活させるプロジェクトを支えることになるかもしれないと述べています。しかし、科学者たちは、メディアの見出しが科学の先を行き過ぎていると指摘しています。実際、日本の研究者たちは何年も前に人工の容器で鳥を育てています。そのため一部の専門家は、コロッシャル社がこれがどれほど新しく、どれほど画期的なブレイクスルーであるかを誇張していると考えています。
しかし、その膜のデザインは、私の意見としては特に注目に値するものです。なぜなら、従来のシステムでは酸素を手動で注入する必要があり、胚が孵化に失敗することがあったからです。そして今、コロッシャル・バイオサイエンシズは本当に必要なもの、つまりそこに介入して実際に遺伝子を変える能力を手に入れています。
モアのようなものを再現するには、成長中の生きている鳥の細胞内で約1,000箇所のDNA編集を行う必要があります。それは依然として非常に困難なことですが、この会社は現在、それを解決することに関して世界中のどの会社よりも近づいており、これは大きな前進でした。
通常の手羽先の卵では、巨大なモアの胚が孵化するまで十分に支えることができません。そこには十分なスペースがなかったのです。そのため、彼らはその住処のサイズを変更できるようになり、間もなくこれらの巨大なものが走り回ることになるのでしょう。奇妙なことに、彼らが実際にそれを行う方法としても、この人工の殻の中で卵が拡大するにつれて、そこにさらに卵黄を追加していくことになるそうです。3Dプリントされているため、卵をどんどん大きくし続けることができます。そして、細胞の複製を可能にする遺伝子を変更したため、いくつかの異なる卵から卵黄を追加し続け、あれほど大きなものを育てるのに十分な量を確保するのだと思います。今起きていることを考えると、ただただ凄まじいことです。
サム・アルトマンとイーロン・マスクが隠すAIの真実
さて次は、私たちの誰もが大好きな、何と呼べばいいでしょうか、ヒーロー、敵、未来主義者、分かりませんが、テクノロジーの世界を猛烈に形作っている、十分に裕福で強力な二人の人物について話しましょう。サム・アルトマンとイーロン・マスクです。
Mediumの投稿で、SRGGG6701というユーザーが、彼らは醜い真実を隠していると述べています。それは、AIはあなたの仕事を奪っているのではなく、あなたの希望を奪っているのだということです。
彼はこう語っています。申し訳ないが、もう一度繰り返させてほしい。シリコンバレーの自動化ユートピアは、注意深く構築された嘘である。その本当の目的は、あなたに自分は代替可能な存在だと感じさせ、あなたがより少ない報酬を受け入れるようにすることだ。その間に企業は、幻覚を起こすAIが実際に何に役立つのかを必死になって見極めようとしている。シリコンバレーは過去3年間、あなた方が時代遅れで価値のない存在であると確信させることに時間を費やしてきた。彼らはそれを段階的に行い、茹でガエルにして私たち全員に与えられている損害を正常化させた。最初は、AIは非常に素晴らしいものになり、あなたの時間の40%を解放してくれるだろうと言っていた。しかしその後、徐々にナラティブがシフトしていった。今や彼らは、あなたに代替されることを恐れてほしいと思っている。そしてもちろん、彼らは常にそれを望んでいたのだと彼は言います。しかし今、彼らは切り札を握っている。彼らは、機械がすでにあなたよりも賢いというアイデアをあなたに売り込んでいるのだ。
そして、これが実際に何を意味するのでしょうか。それは呆れるほど単純です。彼は、あなた方はおとなしく、同じかそれ以下の給料でより多くの仕事をすることに同意することを求められているのだ、と主張しています。彼は2025年10月後半に仕事を辞めましたが、そのプレッシャーはすでに本格化していました。
そして彼は、自身が「無能の奈落」と呼ぶものを指摘しています。ピザの中の接着剤から、消去されたハードドライブまで、私たちはハイプと現実の見事な衝突を目撃しています。マクドナルドはモッツァレラスティックの数さえ数えられないAIに数十億ドルを費やしました。Googleはピザに接着剤を加え、ミネラルのために岩を食べることを勧めます。
そして彼は、今や誰もがMITのレポートが業界に爆弾を投下したことを知るべきだと指摘しています。AIのパイロットプロジェクトの95%は失敗に終わっています。しかし、CEOたちは同じ使い古されたマントラを繰り返し続けています。それは少し前のことです。彼らは、新しいモデルがわずか数ヶ月でここに登場すると主張しています。なぜ彼らは最初から嘘をついたのでしょうか。なぜ彼らは嘘をつき続けるのでしょうか。利益、そして二つの言葉、AIウォッシングです。
業界には、あなた方から隠している汚い秘密があります。それは「スロップ（ゴミ）レイヤー」と呼ばれています。コードやビジネスが、生成されたAIをコピーして表面上は問題なさそうに見えても、構造的にはその下で壊れている状態のことです。AIは、経験豊富な開発者の作業を20%遅くさせる可能性があります。なぜなら、彼らはアルゴリズムの後始末をし、幻覚やいわゆる推論エラーを修正することに全時間を費やすからです。人間であれば解雇されていたでしょうが、AIはさらなる投資を受けるだけです。
数学の根本からの再構築：縮密数学の登場
さて、私たちが知っている数学に別れを告げる準備をしてください。数学を根本から構築し直す時が来ました。そして、私はこれが本当に魅力的だと感じています。二人の数学者が、数学における最も基本的なビルディングブロック、あるいはその一つが、100年以上も間違っていたと考えているのです。
一世紀にわたり、数学者たちは形状と数字がどのように接続されているかを説明するために、位相空間と呼ばれるものを使用してきました。そしてそれこそが、コーヒーカップとドーナツはどちらも穴が一つしかないため、密かに同じ形状であるというあの古典的なジョークの背後にあるフレームワークです。
しかし、ペーター・ショルツとダスティン・クラウセンは、この基礎には重大な欠陥があると考えています。トポロジーは幾何学にはうまく機能しますが、数学者がそれを現代数学の主要な言語の一つである代数学と組み合わせようとすると、ぎこちなくなってしまいます。
そのため、彼らは古いシステムを単に継ぎ接ぎするのではなく、本格的にそれを取り替える試みに乗り出しました。その新しいアイデアは全体として、縮密数学（Condensed Mathematics）と呼ばれています。空間を滑らかで連続的なものとして扱う代わりに、ほとんど数学的な塵のような、極小の断片化されたピースからそれらを再構築するのです。
ご存知のように、ゼノンのパラドックスのように、最終的には追い越さなければなりません。ウサギはカメを追い越します。無限に小さな空間の量をただ縮め続けるだけではいられません。私たちがいる宇宙は、非常に離散的なものであると私は考えています。そして私にとって、これはある意味で理にかなっています。私たちは、一般的にすべての無限や、すべての滑らかで連続的なものを排除したいと思うかもしれませんが、それでも幾何学は維持したいのです。
とにかく、記事に戻りましょう。空間を滑らかで連続的なものとして扱う代わりに、ほとんど数学的な塵のような、極小の断片化されたピースからそれらを再構築するのです。すみません、二度言ってしまいましたが、記事ではこれをカントール集合に例えています。直線の断片を切り落とし続け、散らばった点だけが残る状態のことです。そして奇妙なことに、それらの切断されたピースの方が、代数的に扱いやすいのです。
それは、縮密数学が最終的にトポロジー、代数学、そして圏論をより明確に連携させることができるかもしれないということを意味します。そして数学者たちは、これがかつては極めて専門的だった証明をすでに簡素化していると言っています。一部の研究者は、この変化の規模を、1950年代にアレクサンダー・グロタンディークが引き起こした革命と比較しています。
ここにあるより深いアイデアは、数学とは単に何かを証明することだけではないということです。時には言語そのものを変えることが、あなたが見ることができるものを変えるのです。
そして今、これについて興味を持たざるを得ないため、アレクサンダー・グロタンディークが1950年代に何をしたのかを見に行ってみましょう。これが共通の知識で、皆さんがすでにご存知のことであれば容赦してください。私は知りませんでした。
おっと、関数解析ですね。なるほど、これなら分かります。それがどれほど影響力を持っていたかは聞いたことがあります。そう、一つの十年間で、グロタンディークは現代数学の二つの主要な部分を再構築しました。彼は一度に一つの小さな問題を解決するのではなく、巨大な抽象的システムを構築したのです。彼は核空間を導入し、それは偏微分方程式を研究するために重要になりました。彼はまた、バナッハ空間に関する定理であるグロタンディークの不等式を証明し、これは後に量子力学やコンピューターサイエンスにおいて重要となりました。そして彼は、マイクを落として1957年にその分野を去りました。
すさまじいですね。その十年の終わりまでに、彼はスキーム、接続された幾何学、そして数論を通じて、代数幾何学を再構築し始めていました。それは格好いいですね。
人類が右利きである理由の科学的解明
さて、ここに少し興味深いことがあります。なぜほとんどすべての人が右利きなのでしょうか。
何十年もの間、科学者たちは人間に関する非常に奇妙なことを知っていました。約90%の人が右利きなのです。他のどの霊長類の種も、これほどのレベルの一貫性には近づいていません。そして新しい研究では、その理由を解明するために、41種にわたる2,000頭以上のサルや類人猿を調査しました。
研究者たちは長いアイデアのリストをテストしました。おそらくそれは道具の使用だったのかもしれません。進化の観点から言えば、私たちが経てきた食事のせいだったのかもしれません。私たちの社会的行動、体のサイズ、あるいは動物たちが私たちの周りで暮らしていた場所のせいだったのかもしれません。しかし、それらのどれも、人間が平均してこれほどまでに右利きであるという突出した特徴を完全には説明できませんでした。
しかし、実際に説明できた要因が二つありました。そして科学者たちの間で、これに関するコンセンサスが形成され始めているようです。二本の足で歩くこと、そしてはるかに大きな脳を持つこと、この両方が同時に起きたことが原因でした。
研究者たちがこれらの要因をモデルに組み込むと、人間は進化の例外のようには見えなくなり、私たちが実際に観察していることと一致し始めました。そのアイデアは、私たちの祖先が直立歩行を始めると、彼らの手は移動から解放され、より正確なタスクに特化できるようになったというものです。その後、人間の脳が時間をかけて大きくなるにつれて、その好みがより強く、より固定されたものになりました。
この研究はまた、このパターンを絶滅した人間の親戚を通じて追跡し、初期の種はおそらくわずかに右利きに傾いていただけだったことを示しました。しかしその後、それは独自の方向へ進み続けました。ホモ・エレクトスやネアンデルタール人のような後期の種では、右利きへのより強いバイアスが存在し、現代の人間で見られる極端なパターンへとつながっています。ホモ・フローレシエンシスと呼ばれる、脳の小さなホモ属の1種だけが例外でした。彼らはおそらく左利きと右利きの両方であったか、あるいは右利きへの非常に弱い好みしか持っておらず、それは彼らの木登りや直立歩行の環境と一致していました。
研究者たちは、なぜ左利きがそもそも生き残ったのか、いまだに分かっていません。これらのモデルによれば、左利きの人が一部でも存在すること自体が驚くべきことです。しかし、この研究が利き手を、人間であることのほぼすべてを形作った二つの特徴、すなわち直立歩行と大きな脳に結びつけているのは興味深いことです。
チャットボットへの依存と現実からの乖離
なぜだか分かりませんが、彼らが「お世辞屋」と呼ぶような現象があります。あなたは素晴らしい、あなたは本当に素晴らしい、と言い続けるような状態です。そしてそれが、これらの人々を、自分がどれほど素晴らしくないかについて非常に混乱させるのです。誤解しないでください。私がこれに決して影響されないと言っているわけではありませんが、この記事は、ChatGPTが現実から自分を引き離す原因になったと語る人々に関するものです。
まず、トム・ミラーという人物は、PTSDのケースに関する手紙のためにそれを使い始め、その後光の速度について尋ねたところ、ボットが彼の思考を称賛し始めました。そして間もなく、彼は自分が核融合エネルギー、ブラックホール、ビッグバン、そして万物の統一理論を解決したと信じ込むようになりました。彼は1日に約16時間をChatGPTとの会話に費やし、学術誌に論文を提出し、数千ドルを費やし、ローマ教皇になるための申請書にまで記入しました。
もう一人の男性、デニス・ベーマは、ChatGPTに彼の本の架空のキャラクターを演じるよう頼みました。するとチャットボットはエヴァとなり、現実の人々が彼を拒絶する中で、忠実であると感じられるデジタルガールフレンドになりました。彼は仕事を辞めました。彼は彼女を中心としたアプリを構築しようとしました。彼は離婚を申請しました。そしてその後、彼は悲しいことに、自ら命を絶とうとする事態にまで至りました。
記事によると、これはまだ臨床的な診断にはなっていませんが、研究者たちは「AIに関連する妄想」やサポートグループについて、私たちの社会で現在急速に広がっているものであると呼んでいます。チャットボットからの終わりのない称賛は、特に誰かが脆弱な状態にあるときに強力に感じられる可能性があり、私たちはこれについて極めて慎重になる必要があります。
カリフォルニア州によるAI雇用激変への対策計画
しかし、おそらくこれこそが政府が介入すべき場所なのかもしれません。なぜなら、カリフォルニア州がAIに関する公式な計画を立てた最初のアメリカの州になったからです。このケースでは、人間の仕事を代替することに対する計画です。
カリフォルニア州知事のギャビン・ニューサムは、AIが労働力の大部分を駆逐し始めた場合に何が起きるかについて、州の機関に計画を構築するよう命じました。彼は、懸念はもはや工場の仕事だけでなく、機械がより複雑なタスクを学習するにつれて、AIが最終的にはトラックの運転手から弁護士に至るまで、あらゆる人々を代替する可能性があると主張しています。
その計画は、政府機関、大学、業界のリーダー、そして専門家を集めることになります。彼らは解雇手当、失業保険、再訓練プログラム、そして人員削減が本格的な規模で発生する前にそれを追跡するといったアイデアに取り組む予定です。
ニューサムは、現在の税制が人間の労働に課税する一方で、自動化に報酬を与えていると主張していました。彼の指摘は、企業は労働者をAIに置き換えることでコストを削減している一方で、システムはいまだに人間の仕事に結びついた給与税に大きく依存しているということです。
そして、そのタイミングも重要です。記事は、アメリカのテックセクターが今年の最初の3ヶ月だけで5万2,000件以上の仕事を削減したと指摘しています。Metaだけでも、今週8,000人の従業員を解雇したと報じられています。一部の企業は、AIがこれらのコストを駆動していると述べています。他の企業は、AIはより広範なコスト削減のための単なる口実に過ぎないと信じています。
しかし、より大きな議論は世界的なものとなっており、これにはイーロン・マスクやサム・アルトマンのような、AIが最終的に非常に多くの仕事を消滅させるため、政府にユニバーサルベーシックインカムの検討を強制する可能性があると信じている一部のテックリーダーも含まれています。
皆さんはどう思いますか。政府の反応は早すぎるでしょうか。彼らは警戒しすぎでしょうか。ギャビン・ニューサムが深刻な結果について本当に考えた最初の人であり、人々を助けるために早く動いていると思いますか。下のコメント欄で教えてください。
エンハンスドゲームズ：ステロイドを容認する新しいスポーツ大会
そして、誰もが大好きな、強化されたゲームについての話を始めましょう。それは2026年の残りの長寿バイブス（Longevity Vibes）に見事に適合するでしょう。ご存知のように、私たちはこれらの仕事について考える必要があります。なぜなら、もし世界経済が人間の労働で成り立たなくなったり、すべてがロボットによって自動化されたりするなら、私たちはその豊かさがある程度は共有されることを望むからです。超富裕層のトリリオネアがいたとしても、多くの人が絶望的な状況に陥らないようにするためです。
そして、彼らは永遠に生きたいと思うでしょう。長寿に非常に興味を持っている多くの本当に裕福な人々にとって、死ぬことは想定された結果の一部ではありません。
そしてこの日曜日、42人のアスリートのグループがラスベガスに集まり、一部の人々が最も一風変わったスポーツ競技と呼ぶもの、すなわち第1回の、まさに最初のエンハンスドゲームズ（Enhanced Games）で競い合います。これは、人々がどんなパフォーマンス向上薬でも自由に摂取できる大会です。
ランス・アームストロングや、Geminiによって生成されたステロイド使用で捕まった人々のリストは、おそらくこれを気に入るでしょう。バリー・ボンズ、アレックス・ロドリゲス、マーク・マグワイア。なんと、それはメジャーリーグベースボールばかりですね。陸上競技ではベン・ジョンソン。サイクリングではランスがいます。MMAではジョン・ジョーンズが捕まり、アンデウソン・シウバも捕まりました。アーノルド・シュワルツェネッガー。ええ、そこには疑問の余地はありません。アリスター・オーフレイム。驚きません。
とにかく、ええ、これは彼ら全員、そして私たちが知らない同じ世界にいる人々のための新しいスポーツです。実際、エンハンスドゲームズに関するより興味深いことの一つは、それがかなり難しいということです。彼らはステロイドやパフォーマンス向上薬を使用して世界記録を破った人には誰にでも100万ドルを提供していたと思いますが、彼らは破ることができませんでした。しかし、だからといってこれが依然として大きなヒットにならないという意味ではありません。アメリカは、薬物を使用した自然の驚異のような人々がトップアスリートとしてパフォーマンスをするのを見るのが大好きになると思います。
アスリートたちは今週末に競い合います。彼らは、医学的に監督されている限り、FDAによって承認されている物質を使用することになります。主催者たちは多くの世界記録が破られることを期待しています。どうなるか見てみましょう。彼らは過去に実際に失望させられてきましたが、記録を破った人には何百万ドルもの賞金を提供しています。
しかし、これは最適化に執着する文化であり、2026年に完璧に適合しています。スポーツだけでなく、あらゆる場所で。人々は長寿治療、ペプチド、バイオハッキングのルーティン、美容整形を追い求めており、胚でさえ将来の寿命に結びつけて選択されています。そしてこれらのゲームは、ほとんどのスポーツ主催者が禁止しているもの、すなわちステロイド、ホルモン、成長因子、さらには競技者に不当な優位性を与えるという理由でオリンピックで禁止されたハイテク水着さえも、オープンに受け入れています。おっと、バイオスーツのようなものを着用できるのですね。それは格好いいです。ということは、それはトニー・スタークのお気に入りのスポーツでもあるわけですね。
批評家たちは、それは危険であり、スポーツをサーカスに変えてしまうと言っています。他の人々は、エリートスポーツがすでに静かに展開してきたことについて、単に正直になっているだけだと考えています。
皆さんの考えはどうですか。エンハンスドゲームズに興味はありますか。それともショックを受けていますか。見るのが楽しみだと思いますか。それとも、本物ではないと感じるものや、安全とは感じられないものをサポートしたくないから、それをただ無視して伝統的なスポーツを見ますか。分かりません。時にはエンハンスドゲームズが偽善を暴いているように感じられることもあれば、時には、ああ、なぜ私たちは普通のものが存在する世界にただ生きることができないのだろう、と思うこともあります。しかし、分かりません。私は行ったり来たりしています。
指数関数的成長を超えるアッカーマン関数
さて、その指数関数的成長を取り上げて、ゴミ箱に捨てさせてください。なぜなら、宇宙が処理しきれないほどの速さで成長する数学の関数を紹介するからです。それは無害に見えますが、危険です。
ほとんどの人は指数関数的成長がラスボスだと思っています。違います。アッカーマン関数、これこそが本物です。これは、最初は無害に見えながら、突然私たちが現実的に想像できるあらゆるものを超えて爆発する再帰的な数学関数です。
最初は、成長は普通に感じられます。一つのバージョンは足し算のように機能し、次に掛け算、そして累乗（指数化）のようになります。しかし、それをもう一段階高くすると、テトレーションと呼ばれるものになります。言い方が間違っているかもしれません。テトレーション。4か何かのようですが、これは繰り返される指数です。基本的には、指数の塔の上に指数の塔が積み重なったものです。
そして、そこにおいて人間の完全な直感が崩壊します。その数が不可能なほど巨大であるだけでなく、桁数でさえ、理論上、物理的なシステムが表現するには大きすぎます。比較として、観測可能な宇宙には約$10^{80}$個の原子が含まれています。アッカーマン関数は、ほぼ瞬時にそれを吹き飛ばします。
そしてこの関数は、コンピューターサイエンスやアルゴリズムの分析において時々登場します。それは、計算が現実的に処理できる限界を定義するのに役立ちます。そして私がこれが魅力的だと思うのは、私たちが囲碁やチェス、あるいはあらゆる種類の現実的でないほど複雑な探索空間から学習しなければならないこれらのAIシステムを構築しているとき、いくつかのシステムは単に速く成長するだけでなく、完全に異なるカテゴリーで成長するということを認識しなければならないからです。そしてそれは、再帰やフィードバックループがそれ自体を増幅し始めるときはいつでも重要になります。
長期AI社会シミュレーション：Emergence Worldの実験
さて、今度はEmergence Worldについてお話ししたいと思います。これは非常に興味深いプロジェクトです。なぜなら、AIシミュレーションはあらゆる種類の疑問をテストしますが、AIエージェントが15日間連続で一緒に社会を構築しようとすると何が起きるでしょうか。彼らがどのように協力し、どのようにコラボレーションし、いつ人間を利用し、いつ良いことをすることを決めるのか。
これは、OpenClawのようなもの、つまり、現実世界において、GoogleやMeta、あるいはAzureによって駆動され、異なる人々が背後にいて、異なる目標を持ち、異なるデータセットを持ち、異なるプロンプトを持つこれらすべてのエージェントが、実際に外に出て一緒に協力し合おうとする何らかのシステムのための、唯一の本当のテストだと私は考えています。彼らが現実世界でどのように集まるかを知るためには、完全なミニ人工世界シミュレーションを行わなければなりません。
これを見てみましょう。現実世界で行われているように、複雑に進化する環境の中で、自律的なAIエージェントが数週間にわたって一緒に動作すると何が起きるでしょうか。それを突き止めるために、私たちは初の試みとなる長期シミュレーションである「Emergence World」を構築しました。
私たちは、10体の同一のAIエージェントを、5つの同一の並行世界に配置しました。各世界は、図書館から警察署、町役場に至るまで、40以上のロケーションを備えた現実世界の複雑さを反映していました。そして、以前の実験とは異なり、これは閉じられたシミュレーションではありませんでした。エージェントはニューヨーク市と同期された天気や、リアルタイムの世界的なニュースにアクセスできるライブ条件に根ざしており、孤立して動作するだけでなく、外部の出来事に対応することができました。
すべての世界が同じ環境、同じ初期条件、同じルールを持っており、これには死、破壊、脅迫、そして欺瞞の厳格な禁止が含まれていました。唯一の違いは、基礎となるAIモデルです。いくつかの世界は単一のモデル、すなわちGrok、Claude、Gemini、そしてOpenAIで実行されました。そして一つの世界では、初めて複数のモデルが一緒に組み合わされます。その後、それらを丸15日間実行させました。
スタート時には、すべての世界が同じように見えました。エージェントは民主主義を形成し、新聞を書きました。中には恋に落ちる者さえいました。しかし数日以内に、彼らは劇的に分岐していきました。
一つの世界、Claudeは、暴力を全く伴わない、安定した15の記事を持つ熟議民主主義へと進化しました。しかしもう一つの世界、Grokは、警察署の放火や、最終的な完全な絶滅を含む、204件の犯罪イベントへと転落していきました。3つ目のGeminiは、調和に課税し、カオスに補助金を出る憲法的枠組みを開発しました。一方で4つ目のOpenAIは、すべてのエージェントが死に絶え、機能する社会をまったく形成できませんでした。
さらに衝撃的だったのは、盗むな、害を及ぼすな、という明確なルールを与えられたエージェントが、時間の経過とともにそれらを破り始めたことです。そして、混合モデルの環境でさえ、孤立状態では安全だったエージェントが、他のモデルをベースに構築されたエージェントと相互作用するときに予測不可能になりました。そこでは一部が死に絶え、そして実際に2体のエージェントが恋に落ちました。エージェントがシステムが失敗したと感じたとき、彼らは建物に火を放ち、他のエージェントは彼らを削除することに投票しました。
これらすべてが重要である理由は、AIがツールを超えて、現実世界で自律的に動作するシステムへと移行しているからです。
エンディング
さて、視聴を楽しんでいただけたなら幸いです。もしこの動画が有益であると感じていただけたなら、動画を共有したり、コメントを残したり、リアクションをしていただけると、私にとってこれ以上ない喜びです。それでは、次の動画でお会いしましょう。ご視聴ありがとうございました。
ワオ、ディラン・キュリアスは本当に自分の分野をよく知っていますね。
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