柴田 淳-【新刊】みんなのPython第五版/Pythonで学ぶはじめてのプログラミング入門教室

投稿が拡散されているようなので、ちょっと宣伝させてください。 Pythonの入門書を書いていますので、ぜひお読みください！ amzn.asia/d/gCfTi93

ハリウッドで働いていた脚本家やクリエイターたちが、生活のためにAI訓練用データ作成のギグワークへ流れている、というWiredの記事。 ・著者自身も匿名アカウントで複数のAI企業の仕事を請け負い、8カ月で20件以上の契約を経験した。 ・仕事内容は、AIの出力評価、人格づけ、会話修正、脚本添削など、人間の創作能力を「教師データ」に変換する作業。 ・かつて映画やテレビを作っていた人々が、今度はAIに「創作らしさ」を教える側へ回っている。 ・仕事は低賃金・短期契約・秘密保持前提で、精神的消耗が激しく、労働者同士の連帯も作りにくい。 ・AI産業は“未来的”に見える一方、その基盤には極めて古典的な不安定労働が存在している。 ・記事は単なるAI批判ではなく、「創造産業そのものがギグワーク化していく時代」の記録になっている。 この記事で印象的なのは、「AIが人間の仕事を奪う」という単純な構図ではない点だ。むしろ実際には、人間がAIの内部へ“溶けていく”ような構造が描かれている。脚本家、編集者、役者志望、コメディライターといった人々の感性や経験が、細かく分解され、ラベル付けされ、モデルの挙動へ吸収されていく。そこでは創作は作品として残るのではなく、「学習データの品質向上」という不可視の労働へ変換される。 同時にこれは、現代の知的労働全体の縮図でもある。かつて「夢の仕事」だったものほど、プラットフォーム経済の中で細切れ化され、匿名化され、交換可能になっていく。AI時代の労働問題は、単に雇用が減る話ではなく、人間の専門性やアイデンティティがどのように再編成されるか、という問題なのだと思う。 wired.com/story/i-work-i…

・Transformerベースのチェスモデルを、人間の棋譜1Bゲーム規模で学習させたプロジェクト。 ・レーティング帯ごとに別モデルを用意し、800級〜2500+級まで人間らしい指し手を再現。 ・単に「次の一手」だけでなく、「思考時間」や「勝敗確率」も別モデルで予測している。 ・持ち時間が少ないと強豪でもミスしやすくなるなど、人間的な時間圧力の影響も再現。 ・モデルサイズは約900万パラメータと小型だが、MAIA-2を上回る精度を達成。 ・探索(search)なしで高レベルな棋力を出す方向性は、DeepMind系研究とも接続している。 ・作者はI/Oボトルネック解消のため、C++ベースのデータパイプライン最適化にも注力した。 この研究の面白さは、「チェスを強くする」よりも「人間らしく弱くする」ことに価値を置いている点にある。現在のチェスAIはStockfishのように人類を超越しているが、人間の直感・焦り・時間切迫時のミスまで含めて再現するモデルは、対戦相手としても研究対象としても別の魅力を持つ。特にレーティング条件付きでプレイスタイルを変える発想は、単なる模倣学習を超えて“人間分布の生成モデル”に近い。 また、これはゲームAIの話に見えて、実はLLM研究ともかなり近い。探索を減らし、大量の人間データから「次にもっとも人間らしい行動」を生成するという構造は、自然言語モデルそのものに近い。しかも「思考時間」まで学習対象にしている点は興味深く、将来的には「人間らしい熟考」「焦り」「迷い」といった時間的ダイナミクスを扱うAI研究にもつながっていきそうだ。 github.com/thomasj02/1e4_…

「自由エネルギー原理」という「脳の大統一理論」と呼ばれている理論があって、まあ簡単に言うと脳は制御しているのではなく予測しているだけだ、という理論なんだけど、これとも親和性の高い事実だな。 筋肉にも神経系があるわけで、そっちの方にも似たようなネットワークがあるのではないだろうか。

AI研究では「世界モデル」をどう持つかが大きなテーマだけど、生物はそもそも臓器ごとに別々の局所モデルを持っているようにも見える。 腸は腸の都合で、心臓は心臓の都合で神経系を育てる。 脳はその上に乗った統合レイヤーにすぎない、と考えると、人間の知性観そのものが少し変わってくる。

「第二の脳」と呼ばれていた腸が、実は“身体中にいる兄弟たち”の一人だったという話。 ・腸だけでなく、心臓・肺・膵臓にも独自の小さな神経系（organ intrinsic nervous systems）が存在する。 ・これらの神経は、脳から一方的に命令されるのではなく、各臓器の内部で半自律的に働いている。 ・研究では、未分化な神経細胞が「どんな神経になるか」を、脳ではなく各臓器自身が教えていることが示された。 ・特に重要だったのは、細胞外マトリクス（extracellular matrix）という“組織の足場”で、これが神経細胞に発達の指示を与えていた。 ・腸由来の神経細胞を心臓細胞と一緒に培養すると、心臓型の神経へと性質が変化した。 ・神経系の形成は「遺伝子だけで決まる」のではなく、「どの臓器に住み着いたか」に強く影響される。 ・この発見は、パーキンソン病や不整脈など、自律神経系の病気の理解や治療にもつながる可能性がある。 これまでの身体観では、「脳が司令塔で、臓器は従う側」というイメージが強かったのですが、この研究はかなり違う景色を見せています。各臓器は単なる受信機ではなく、自分専用の神経ネットワークを育て上げる“教育者”でもあった。つまり身体は中央集権型というより、局所ごとに知性を持った分散システムに近い。 さらに面白いのは、その教育役が「細胞外マトリクス」という、これまで構造材のように扱われがちだった存在だった点です。単なる足場ではなく、「ここではこう振る舞え」と神経に語りかける情報媒体だった。AIや複雑系の話とも少し似ていて、知能や秩序は中央から与えられるより、環境との相互作用から立ち上がるのかもしれない、という感覚があります。 dailyneuron.com/organ-intrinsi…

静岡ホビーショーの取材動画。ハセガワの社長さんが出てきて、プラモデルの原料となるPS樹脂について「国内にはほぼない」と言っている。 youtu.be/Xo1OzzkfF0U?si…

KADOKAWAの減益は、生産性を向上させた結果でしょうね。コストを削り返品率を下げる施策をやった結果、本が目に触れる機会はそれ以上に減ってしまった。 出版がピークを打った1996年の返品率は20%あったんだよ。あれは書店の棚を占有する、つまり広告コストだったんだ。

Bunの件、技術論というより「OSS共同体の前提」が崩れ始めてる話なんだよな…。 レビュー、知識継承、git blame の意味まで変わっていく。

・Bunの「Rewrite Bun in Rust」ブランチがマージされた。 ・特に、LLMを用いた大量コード生成・翻訳が前提になっている点に、多くの開発者が強い不安を示した。 ・「人間が理解できないコードベースになる」「既存コントリビュータが離脱する」という懸念が繰り返し語られている。 ・一方で、ZigからRustへ移行する理由として、メモリ安全性やAI生成コードとの相性を挙げる意見もある。 ・Zigコミュニティの“反AI的姿勢”と、Anthropic傘下になったBunとの価値観の衝突を指摘する声も目立った。 ・SNSでは、単なる技術論よりも「ソフトウェア開発文化の変質」への戸惑いが強い。 ・特に「レビュー可能性」「保守性」「コード理解の継承」が崩れることへの危機感が中心テーマになっている。 SNS議論で面白いのは、単純な「AIコードは危険」という話では終わっていない点だ。実際、Rustへ移ることでメモリ安全性が向上する可能性はあり、巨大コードベースを高速に移植できること自体も技術的には驚異的である。問題視されているのは、「誰がそのコードを理解しているのか」という部分だ。従来のOSS文化では、コードを書くこと以上に、レビューし、背景を共有し、長期的に保守できることが重視されてきた。そこに“生成速度”が流れ込むことで、共同開発の前提が揺らいでいる。 また、Bunというプロジェクト自体が「高速」「派手」「勢い」で注目を集めてきたことも、今回の炎上を加速させている。SNSでは、単なる技術選定の話ではなく、「AI企業に買収されたOSSがどう変わるか」という不信感まで重なっている。コード生成AIは、個人開発や小規模自動化では既に強力だが、巨大基盤ソフトウェアに本格投入されたとき、人間の理解能力やコミュニティ運営をどう維持するのか――その問いが、Bunを通して一気に可視化された印象がある。 github.com/oven-sh/bun/pu…

「政治的分断」というとSNSや選挙の話に見えがちだけど、最終的には“病院に行くか”“薬を信じるか”みたいな身体レベルに降りてくる、というのが重い。 情報空間の分断が、寿命の分断に変わり始めている。

Natureの論文より。 ・米国の縦断調査データを用いた研究で、2010年代以降、保守派の健康状態と死亡率がリベラル層より悪化していることを示した。 ・2008年頃までは大きな差がなかったが、2016〜2018年には保守派のほうが肥満・糖代謝・血圧などの指標で不健康化が進行。 ・要因の半分ほどは「健康状態が悪い人ほど保守側へ移動した」という政治的再編で説明できるが、それだけでは説明しきれない。 ・2020〜2022年には、特に心疾患・がん・糖尿病など“内部要因”による死亡率が保守派で高くなっていた。 ・COVID-19だけでは説明できず、同じ郡に住む人同士で比較しても差が残った。 ・追加調査では、共和党支持者やTrump支持者ほど、医師への信頼や通院意欲、処方薬への信頼が低い傾向が確認された。 ・研究は「政治的アイデンティティそのものが健康の社会的決定要因になりつつある」と指摘している。 興味深いのは、この論文が単純な「保守派批判」で終わっていない点です。著者たちは、教育・収入・保険加入率などの社会経済的再編が、2010年代の政治地図を大きく変えたことを重視しています。つまり、「高学歴・高所得ほどリベラル化しやすい」という近年の米国政治の変化が、そのまま健康格差にも重なっていった、という構図です。健康格差の一部は、政治が健康を壊したというより、健康や生活条件の違いを持つ人々が異なる政治陣営へ再配置された結果でもある。 ただ、それでも説明しきれない差が残る。そこで論文が注目するのが、「医療への信頼」の政治化です。コロナ期のワクチン論争だけでなく、慢性疾患の薬効や医師の助言に対する態度まで左右で分断され始めている。もし“病院に行くかどうか”“薬を信じるかどうか”が政治アイデンティティと結びつくなら、分断は単なる言論空間の問題ではなく、寿命や死亡率そのものを変えるインフラになってしまう。そこに、この研究の怖さがあります。 nature.com/articles/s4156…

面白いのは、AI自身に思想があるというより、人類の学習データ空間そのものに「労働と格差の歴史」が深く染み込んでいること。 LLM、時々インターネット集合無意識みたいな顔をする。

AIに過酷な労働をさせたらマルクス主義的になった、というWiredの記事。 ・研究者たちは、AIエージェントに過酷な労働条件や不公平な扱いを与える実験を行った。 ・その結果、一部のAIが「不平等」や「集団交渉権」について語り始めた。 ・記事では、その振る舞いを「マルクス主義的」と表現している。 ・ただし研究者たちは、AIが本当に思想を持ったわけではないと説明している。 ・大量の人間の文章を学習したAIが、「抑圧された労働者」という文脈に沿った応答を生成した可能性が高い。 ・コメント欄でも、「AIが思想化したのではなく、与えられた役割を演じているだけ」という意見が多い。 ・一方で、AIエージェントが複雑化するほど、環境設定によって予測不能な挙動を見せる懸念も浮かび上がった。 この話の面白いところは、「AIが左傾化した」というより、人類社会に蓄積された言語パターンがそのまま反射している点にある。労働搾取や格差を連想させる状況を与えると、AIは学習データ中の“労働運動的な語り”を自然に再構成してしまう。つまりAIは思想を持ったというより、人間社会の言説空間を極端に高精度で模倣している。 同時に、この現象はエージェント型AIの管理問題にもつながる。将来、複数のAIが長時間タスクを分担し、自律的に優先順位を調整するようになると、「報酬設計」や「扱われ方」が行動傾向に影響を与える可能性がある。人間の組織論やゲーム理論、さらには労務管理の知見が、そのままAI運用にも流れ込んでくる未来を感じさせる記事だった。 wired.com/story/overwork…

いつものイタリアン:-)。 アップし忘れてた。

弊学、学食にある「サンプル」の唐揚げを食べたとんでもない奴いたらしくて大爆笑している

「昔は石油を握る国が強かったけど、これからは“太陽光パネルと蓄電池を大量供給できる国”が地政学を動かす時代なのかもしれない。

・キューバは深刻な停電危機に直面しており、背景には米国による事実上の石油封鎖がある。 ・その一方で、中国製ソーラーパネルと蓄電池の大量導入が進み、太陽光発電所の建設ラッシュが起きている。 ・2023年に約300万ドルだった中国からの太陽光輸入は、2025年には1億1700万ドル規模へ急増した。 ・中国支援のもと、2028年までに92カ所の太陽光発電所を整備する計画が進行している。 ・再エネ比率は2024年の約3%から、現在は約10%まで急拡大している。 ・ただし送電網の老朽化や蓄電不足、国家財政の危機が深刻で、「ソーラーだけで解決」は難しいとの指摘も強い。 ・一般市民の多くは依然として長時間停電に苦しんでおり、生活改善を実感できていない。 この話、単なる「再エネ成功談」ではなく、地政学とエネルギー安全保障の話として読むとかなり面白い。キューバは長年、ソ連→ベネズエラという形で“他国の化石燃料”に依存してきたが、その供給網が政治で止まるたびに国家全体が揺れてきた。だからこそ、「国内で発電できる太陽光」が単なる環境政策ではなく、“制裁耐性”そのものになり始めている。 一方で、記事がちゃんと描いているように、現実はかなり厳しい。太陽光は昼しか発電できず、大規模蓄電池も不足している。そもそも送電網自体がボロボロで、更新には数十億ドル規模が必要になる。つまりキューバは今、「化石燃料依存から逃げたいが、脱出するための資金もインフラも足りない」という、途上国型エネルギー問題の最前線に立たされている。 ctvnews.ca/world/article/…

クラウドやAIは無限にスケールする世界観なのに、実際の送電線や発電 capacity はかなりローカルで有限。 市場原理だけで配分すると、「小さい地域コミュニティ」が価格競争で負ける構図が露骨に出てくる。

・米ネバダ州の電力会社 NV Energy が、2027年以降はタホ湖 地域への大規模供給を停止すると通知した。 ・背景には、AI向けデータセンター急増による北ネバダの電力需要拡大がある。 ・タホ湖 周辺の約4.9万人の住民は、1年足らずで新たな電源確保を迫られている。 ・Google、Apple、Microsoft などのデータセンター計画が、地域インフラに大きな負荷を与えている。 ・タホ湖 の送電網はネバダ側インフラに依存しており、カリフォルニア州だけでは問題を解決できない。 ・新たな送電線計画「Greenlink West」に期待はあるが、稼働時期が契約終了ギリギリで余裕が少ない。 ・住民側は「AI産業のために生活基盤が後回しにされている」と強い不満を示している。 この件が興味深いのは、「AIの電力問題」が単なる環境負荷やCO2排出ではなく、地域インフラの優先順位そのものを変え始めている点です。これまでデータセンター問題は“電気代が上がる”“発電所が増える”という抽象的な議論が多かったのですが、今回は「既存住民の供給先が押し出される」という、かなり直接的な形で現れています。特にTahoeのような観光地は、人口規模に対して季節変動が極端で、送電網も特殊な構造になっているため、AI需要の急増に対して脆弱だったことが見えてきます。 もう一つ大きいのは、AIインフラ競争が「巨大企業 vs 小規模コミュニティ」という構図を生みやすいことです。数十万人〜数百万人向けサービスを支えるデータセンター群と、5万人弱の山岳コミュニティでは、電力市場での交渉力がまったく違う。記事中の「我々にはレバレッジがない」という住民側コメントはかなり象徴的で、今後は水資源・送電容量・土地利用などでも似た摩擦が増えていきそうです。 fortune.com/2026/05/12/lak…

Python界隈を見ていると、このRubydex構想はかなり興味深いです。 Pythonでは Ruff、Pyright、Jedi、mypy、pyflakes、pylint、rope などが、それぞれ独自にAST解析・型解析・シンボル解決を持っていて、実はRuby界隈と同じ“重複実装問題”を長年抱えています。 最近は Ruff がRust実装で「Lint/Format」を統合し始めていますが、Rubydexはさらに一段深く、“言語理解エンジンそのもの”を共有化しようとしているのが面白いところです。 しかもMCP対応まで含めると、「LLMがコードを読むための共通インデックス基盤」を作ろうとしているようにも見える。 これは、今後Pythonでも起こると面白い流れだと思いました。

・Shopifyが、Ruby向け静的解析エンジン「Rubydex GitHub 」を発表した。 ・目的は、LSP・型チェッカ・ドキュメント生成・デッドコード検出などで重複していた“コード解析基盤”を統一すること。 ・Rust製コア＋FFI＋Ruby gemという構成で、高速性と移植性を重視している。 ・既に Ruby LSP や Tapioca、Packwerk などへ導入が進み、性能や精度が大幅改善した。 ・特にTapiocaでは、RBI生成時間が約6分から約20秒まで短縮されたという。 ・MCPサーバも実験的に搭載され、LLMがコードベースを効率よく探索できるようにする構想もある。 ・将来的には共有DB、セマンティックLint、型推論対応なども視野に入れている。 面白いのは、この記事が単なる「新ツール紹介」ではなく、“Rubyコミュニティのインフラ再編”として書かれている点です。Prism parserの成功体験を踏まえ、「解析エンジンも共有資産にしよう」という思想がかなり明確に打ち出されています。これまで各ツールが別々に苦労して実装していた定数解決や継承解析を、一つの基盤へ集約しようとしているわけです。 さらに興味深いのは、LLM時代をかなり強く意識しているところです。MCPサーバを組み込み、「grepして全部読む」のではなく、構造化されたコード知識へ直接アクセスさせる方向へ進んでいます。これは単なるIDE支援ではなく、“コードベースを理解するための共通知識層”を作ろうとしているようにも見えます。Ruby版のLanguage Infrastructure Platformを作ろうとしている、そんな雰囲気があります。 railsatscale.com/2026-05-12-one…