AIが仕事を奪う、という話では終わらない。ラウル・パルが描くのは、2030年前後に「働く・稼ぐ・所有する」という経済の土台そのものが揺らぎ、経済的シンギュラリティが起こる未来だ。 著名マクロ投資家ラウル・パルは、AI、ロボット、エネルギー、暗号資産といった複数の技術が同時に指数関数的に進歩することで、今後4年ほどの間に「Economic Singularity（経済的シンギュラリティ）」に近づく可能性があると警告している。ポイントは、AIの性能向上そのものではない。AIエージェントやロボットが大量の仕事を担い、「知能」と「労働」のコストが急速に下がれば、人間が働いて賃金を受け取り、その所得で消費するという現在の経済循環が崩れ始めるという見立てだ。 パルの議論には金融面も強く絡む。高齢化や巨額債務を抱える政府は通貨供給を拡大し続け、その結果、現金や賃金の購買力が相対的に低下する。一方で、テクノロジー株や暗号資産のような希少資産はその恩恵を受けやすい。彼にとってAI革命と金融緩和、暗号資産は別々のテーマではなく、「通貨価値の希薄化」と「生産性の急上昇」が同時に進む一つの大きな構造変化として捉えられている。 さらに重要なのは、これが単なる雇用問題ではないことだ。AIやロボットが事実上の新しい労働人口になるなら、人口減少を補いながら生産性を大きく高める可能性がある。しかし、そこで生まれた富を誰が所有するのかによって社会の姿は大きく変わる。AIを所有する少数の企業や資本家に利益が集中すれば、経済全体が豊かになっても格差や政治的分断はむしろ拡大しかねない。 finance.yahoo.com/economy/ar…

HTMX作者のCarson Grossのインタビュー。HTMXの話だけでなく、本人のキャリアから、最後に行き着くのは「AI時代に、人間はどこまで仕組みを理解すべきか」という問いにまで発展して面白い。。 Grossは、ReactやAngularのようにブラウザを巨大なアプリ実行環境として扱うのではなく、リンク、フォーム、HTTPというWeb本来の仕組みに立ち返るべきだと考えている。HTMXもその延長にあり、HTML属性からHTTPリクエストを送り、返ってきたHTMLで必要な部分だけを書き換える。多くのWebアプリはSPAほど複雑である必要はなく、場合によってはHTMXすら使わず素のHTMLで十分だという立場だ。 その背景には、「新しい技術を足す前に、下の層が何をしているか理解する」というGrossの一貫した姿勢がある。現在REST APIと呼ばれるJSON APIについても、本来のRESTはハイパーメディアを前提としたWebのアーキテクチャだったと指摘する。技術が高度化するほど、私たちは便利な抽象化だけを使い、その土台にある仕組みを意識しなくなっていく。 ところがAIの登場によって、この問題はWeb開発だけの話ではなくなった。Gross自身、AIによるvibe codingが普及すれば、学習データもエコシステムも巨大なReactの方が有利になり、HTMXはよりニッチになる可能性を認めている。つまり「シンプルで本質的な技術」が、市場で必ず勝つとは限らない。 一方、大学でCSを教える彼は、だからこそ学生にはAIへ丸投げさせず、自分でプログラムを書く経験を残そうとしている。 youtube.com/watch?v=9xs0oZN2…

顔つきと体つきがアスリートなんよね。

ビル・ゲイツはAI悲観論者になったわけではない。むしろ「成功した場合ですら、これから20年は人類史でも屈指の激動期になる」と警告している。 The Vergeのインタビューでゲイツは、AIを「人類が発明した中で最も危険な技術」と位置づける。とくに目前の問題として挙げるのは、AIが意識を持つか、AGIかといった議論ではない。サイバー攻撃、生物兵器、子どもとの関係、そして雇用への影響だ。現在のAIはすでに、その能力が社会制度の対応速度を上回る段階に来たという。 一方で、ゲイツはAIそのものを止めるべきだとは考えていない。医療、教育、科学、住宅建設などで巨大な恩恵をもたらし、最終的には「希少性」が大きく減る可能性さえある。問題はAIが良いか悪いかではなく、その猛烈な変化を社会が制御できるかどうかにある。 theverge.com/podcast/1015408…

「DNAを読むAI」が、ただの解析器ではなく“会話できる専門家”になりつつあります。Carbon-Xの本質は、DNA版ChatGPTの登場というより、科学AIの役割分担が見え始めたことです。 Carbon-Xは、DNA配列と自然言語を同じTransformerで扱う14.8Bパラメータのオープンモデルです。DNAを6塩基単位でトークン化し、変異の影響予測や配列特徴の判定について、そのまま自然言語で質問できます。開発元の評価では5つのDNAベンチマーク平均が66.7%で、大型の汎用モデルに迫る性能を示しています。 面白いのは、これが単なるDNA分類器ではない点です。DNA、生命科学文献、一般英語、指示データを混ぜて学習しているため、配列を「読む」能力と、それについて「説明する」能力が一つのモデルにまとまっています。汎用LLMに生物学を覚えさせるだけでなく、生物学そのものを読める専門LLMを作るという方向が現実味を帯びてきました。 ただし、ここからが重要です。Carbon-Xは万能な「DNA理解AI」ではありません。真核生物分類やモチーフ認識では高い性能を示す一方、スプライス部位やヒストンマークなどでは大きく精度が落ちます。さらに、塩基数のカウントや正確な座標、長い配列の編集では間違える可能性があり、情報不足の場面ではもっともらしい説明を作ってしまうこともあります。 huggingface.co/HuggingFaceBi…

AIエージェントが銀行口座に入り始めた。その先にあるのは、「本人確認」という仕組みそのものの作り直しかもしれない。 米国の大手銀行で、顧客が自分のID・パスワードをAIエージェントに渡し、口座情報の確認などを代行させるケースが出ている。Morgan Stanleyなどはこうした外部エージェントを遮断しているが、厄介なのは単純な「不正アクセス」ではないことだ。正しい認証情報を使い、しかも顧客自身がAIに権限を渡しているケースがある。 これまで銀行の認証は、基本的に「正しい認証情報を持っている＝本人」という前提で成り立ってきた。ところがAIエージェントが本人の代わりに操作すると、「本人」「本人が許可したAI」「認められていないAI」を区別する必要が生じる。Decryptの記事 ここで問題になるのが、AIにどこまで権限を渡したのかだ。残高を見るだけならまだしも、送金や購入まで可能になれば、AIが誤った取引をしたとき、それを「本人の意思」とみなしてよいのかという責任問題が生まれる。 decrypt.co/381602/banks-rogu…

AIに巨額投資すれば株価が上がる時代が、いったん終わりつつある。市場が見始めたのは「AIをやっているか」ではなく、「その投資を本当に回収できるのか」だ。 10月22日の米市場ではAI関連株を中心に売りが広がり、イーロン・マスク、ジェフ・ベゾス、ラリー・ペイジ、セルゲイ・ブリン、マイケル・デル、マーク・ザッカーバーグの資産が、1日で計1300億ドル減少した。Nasdaqも2.6％下落し、半導体株の下げはさらに大きかった。 背景にあるのは、AIそのものへの失望というより、設備投資と利益のバランスへの警戒だ。Metaは売上を伸ばしているにもかかわらず巨額のAI投資が嫌気され、逆にTeslaは設備投資見通しを下げたことでAI・ロボティクス競争への出遅れを懸念された。市場は「使いすぎ」だけでなく「使わなすぎ」にも厳しくなっている。 ここで大きく変わったのは、AI企業を見る物差しだ。これまではGPU、データセンター、モデル開発にどれだけ資金を投じられるかが競争力とみなされてきた。しかし年間1000億ドル単位の投資になると、次に問われるのは当然、その資本からどれだけ利益を生み出せるかになる。 つまりAI相場は、「成長市場に参加しているだけで評価される段階」から「投資収益率で企業ごとの差がつく段階」へ入り始めた。AI関連株に資金が集中していたぶん、その期待が少し修正されるだけでも指数全体が大きく揺れる。 forbes.com/sites/fionariley/…