aigeek編集部つなぐ人が、頂点に立つ ── スンダー・ピチャイ【第四章・第20話】
Google／AlphabetのCEOスンダー・ピチャイは、なぜ頂点に立てたのか。そして、ナデラ（Microsoft）やクリシュナ（IBM）まで、なぜ今テック業界のトップにインド系が多いのか。IITや移民、調整型リーダー像という要因と、選択効果・カーストという留保まで、断定を避けて中立にたどります。
AIを最も恐れ、最も作る人 ── イーロン・マスク【第四章・第19話】
AIを『人類最大の脅威』『悪魔の召喚』と警告しながら、自ら最先端AI『Grok』を作るイーロン・マスク。階段から突き落とされた少年期、愛読したSF『カルチャー』の慈悲深い超AI、OpenAIの設立と提訴、そしてGrokの論争まで——彼のAI観の根にある矛盾を、断定を避けて中立にたどります。
オウムは、意味を知らない ── ティムニット・ゲブル【第四章・第18話】
大規模言語モデルは意味を理解せず、確率で次の語を縫い合わせる『確率オウム』にすぎない——2021年にそう警告し、Googleを去った研究者ティムニット・ゲブル。論文が挙げた4つのリスクと、彼女が追われた経緯、そして本当にオウム返しなのかという最新の論争まで、断定を避けて中立にたどります。
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。
