Deep Dive

Deep Dive

AI研究者たちが「再帰的自己改善」に絶滅リスクを見出す理由 — 内部から上がる本気の警告

9月11日、Wiredが「Why So Many AI Researchers Think the Machines Could Kill Everyone」と題した記事を公開した。この記事では、AI研究者たちが「再帰的自己改善（Recursive Self-Improvement）」と呼ばれるAI開発の方向性に対して、人類絶滅レベルのリスクを本気で懸念している実態について詳しく紹介されている。

現存するフィールズ賞受賞者25名が異例の連署 — AIが数学の「答え」を量産するほど、数学という学問そのものが失われていく

フィールズ賞受賞者25人全員が連名で警告——AIが数学の「未解決問題」を解くことで、数学の未来が壊れるかもしれない

人間の20分の1から始まる家事ロボット…「AI住宅」は3年でどこまで進化するか

Anthropic報告が映す格安AIの代償

【解説】Sakana AI・SCSK・住友商事提携の狙いと未来

ウクライナは“AI兵器の実験場”に…SFが現実に近づく中、防衛費8.9兆円で「無人化」急ぐ日本の行方

『聖剣伝説』田中弘道氏、AIでゲーム開発は「この1年で絶対に変わる」。大手ゲームメーカーも「波に飲み込まれないよう、作り方を考えないといけない」

日本語100万文字は今いくら？ — GPT-6 AstraまでのLLMコスト比較

tech.legalscape.co.jp

AIで実装速度を高めながら、人間の理解を保つ — 認証基盤SDKのRust化で見直した開発フロー

buildersbox.corp-sansan.com

AIに12機能を書かせたら、レビューに5営業日かかった - RAKUS Developers Blog

tech-blog.rakus.co.jp

【ガイド】AIを使うほど、赤字になる。「AI貧乏企業」と「AI先進企業」を分けるFinOps（フィンオプス）とは

【セールス×AIエージェント】営業チームにAIを5人「雇う」ソリューションを描いて気づいたこと

AIエージェントに権限と鍵をどこまで渡すか — 生成AI時代のパーミッション設計の考え方～NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #114～

tech.nri-net.com

AIで人を切った企業の3割、2029年までに「より高いコスト」で再雇用へ。ガートナー予測

マルチAIエージェントのLLM推論コストを最大94%削減する「適応型モデルルーティング」 — タスクの難易度で使うモデルを動的に振り分ける

AIエージェントが「機械速度」でコミットしまくる時代、GitHubのワークフローはそのペースに追いつけるか

KubernetesはAI時代に置き換えられなかった — 推論ワークロードの66%が既存基盤上で動いている現実

AIトップ支出企業の一人当たりコストが8月に10%減 — トークン単価41%下落で標準モデルへの移行が加速

Google DeepMindが検索ランキングの2段階構造を単一LLMで置き換える手法を提案 — 実用化されればSEOの前提が変わるか

AnthropicがAIの経済影響を3シナリオで試算 — 「相当な変化」ではホワイトカラーの賃金が下落し、ブルーカラーが逆転上昇も