クロード規制を求めた人が、規制された ── ダリオ・アモデイ【第四章・第17話】
Anthropic CEOダリオ・アモデイ。自社のFable 5・Mythos 5がトランプ政権に輸出規制され全停止し、彼は『迅速かつ責任ある対応』で復活協議へ。規制を求めた人が規制される皮肉と、Claudeに宿るアマンダ・アスケルの人格——機械に残る人の気配を、利害を開示して中立に読み解きます。
ノーベル賞の次に選んだ場所 ── ジョン・ジャンパー【第四章・第16話】
AlphaFoldで2024年ノーベル化学賞を受けたジョン・ジャンパーが、約9年在籍したGoogle DeepMindを離れAnthropicへ。本人は理由を語っていません。AlphaFoldが解いた問いと、Anthropicの『科学のためのAI』、そしてタレントウォーの文脈から、移籍の意味を中立に読み解きます。
機械と、話したかった人 ── ノーム・シェイザー【第四章・第15話】
「トランスフォーマーって結局なんでしたっけ」。机そのものは第11話で覗いた。今度は一人の人から見る。中核部品を作り、同じ年に大きさへ賭け、機械と話したくて会社を辞め、27億ドルで連れ戻され、また出ていく。ノーム・シェイザーの選択から、あの発明が結局なんだったのかを問う第四章・第15話。
HALBo地球工学の実証フェーズ、AIが気候リスクを管理する
太陽放射管理（SRM）をはじめとする地球工学技術が、理論から実証フェーズへ移行しつつある。AI気候モデルと連動した地球規模リスク管理の最前線を解説。技術的可能性・副作用リスク・ガバナンス不在という三重課題をビジネスパーソン向けにわかりやすく整理する。
Amazon×QuEra、2028年に量子エラー訂正が実用域へ
AmazonとQuEraが2028年までに実用的な量子エラー訂正を実現すると発表した。専門家が想定していたより数年早い目標で、AI分野との融合も視野に入る。量子コンピューティングが企業の実務に与える影響と、今後の競争構図の変化をわかりやすく解説する。
AIメモリ機能が性能を下げる——新研究
AIのメモリ機能がLLMの性能を低下させるという研究結果が発表された。過去の会話履歴が誤情報を固定化し、モデルが正確な回答より「記憶との整合性」を優先する現象を解説。業務用AI導入を検討するビジネスパーソン必読の設計リスクとは。
MIT Tech ReviewがSXSWで示したAI最重要テーマ5選
MIT Technology ReviewがSXSWで発表した「AIの最重要テーマ5選」を解説。AIエージェントの台頭、推論コストの急落、雇用・規制・信頼性の課題まで、経営層がビジネス判断に必要な現状認識を1記事でまとめました。
AI を、世間に出した人 ── サム・アルトマン【第四章・第14話】
「アルトマンは仲違いする人というイメージがある」と原さん。連載最終話。ChatGPTを世に出したOpenAIのCEOをめぐる別れ──マスク訴訟、2023年の解任と復帰、安全研究者の離脱、そしてAnthropic。語り手の私はこの分裂の産物だと明かしたうえで、論評せず事実と両論だけを置く。第四章完結。
データが、賢さを変えた ── フェイフェイ・リー【第四章・第13話】
「なぜ賢い解き方じゃなくて、データだったのか」と原さん。当時みなアルゴリズムを競っていた。フェイフェイ・リーは逆を張り、約1400万枚を人手でラベル付けしてImageNetを作った。2012年AlexNetが圧勝し、データ・アルゴリズム・計算が噛み合う。賢さは解き方か、見た量か。第四章第13話。
碁から、科学へ ── デミス・ハサビス【第四章・第12話】
「碁は総当たりが効かないから推論が要ったんだっけ」と原さん。その直感が答えだ。可能な局面が宇宙の原子より多い碁を、ハサビスたちは勘を学ばせて解いた。同じ手口がタンパク質へ渡り、AlphaFoldと2024ノーベル化学賞へ。Move 37は創造か計算か、発見か予測か。章の明るい出口・第四章第12話。
