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日本では目的・成果・責任主体を決めないまま、プロンプト・ツール選定・業務効率化手法などの局所的な改善が自己目的化しやすい......ってこと? セミナーとか情報商材にフォーカスすれば中国もアメリカも日本も似通っているし、実際AXした気になって勝手に大失敗している企業なんてどこにでもあると思う。 S&P 500の企業のうち、AIを業務に深く統合してた企業ってたったの11%だし、中国企業もAIで顕著な価値を達成したのは9%だし....... あとHowの極端な最適化こそがイノベーションを生む事例もかなりあると思っていて、例えばAlphaFoldは外部評価を算出できる仕組みを作ってからHowを何年も試行錯誤した例でもあるんよねー(DeepMind) 目先の局所的最適化に逃げずに、大局を見据えた結果駆動の最適化をじっくりできるような忍耐力こそが大事だと自分は思ってて、それは世界全体を見てもめっちゃ少数だから貴重よねー

中国がやってることはシンプルで、単なるダンピングでは。 ダンピングで他国の産業を潰して、市場を独占してしまえば、いくらでも値上げして利益を吸い上げることもできるし、AIを輸出規制することで、中国に服従しない国を締め上げることもできる。 レアアース、太陽光発電、EVでやってきたこと。 お金掛けて開発したモデルを、オープンソースやオープンウェイトで配るというのは、ダンピングの一形態に過ぎない。 他国のAIが軒並み潰れて独占したら、クローズドにして、利益と支配力を確立する。 実際、彼等はレアアースでそれをやったのだから、AIやロボットに関してそれをやらないわけがない。

LLM関係の言説であまり好きじゃないのは「こうしないとお荷物になるぞ」っていう脅しめいたあれで。確かに側面はあるけど、発信者がそもそも相手に「知識を獲得して生き残っってほしい」と願ってないんですよね。 思いやりがあるなら「今、悠長にしているのは今後のためにも危ないから、楽観してる人も取り組んでみたほうがいい」とか言い方は違ってくるはずなんですよね。 競争は避けられないのは常だけど、誰かが蹴落とされることを「当然」とおもう人間性があまりにも見え透いていて、こういう人とは付き合わないでおこうとひっそり心の中でマークつけてます。

Moonshot AIのCareers眺めてたら、最年少が17歳らしくて横転 まじか......同い年でそんなところまで......

現状、本当に中国モデル・Kimi-K3がFable/Mythos、GPT-5.6-solなどに総合的な面で素の能力で完全に並んだ・超えたとまではさすがに思えないのですが、アメリカ製AIは政府の政策的な都合で常に安全性ガードレールが強制されてハンデを背負っている状況なので、それ込みで考えると実用性で負ける部分が出てくる。 政策的な安全性ガードレールはもちろん、AIによって引き起こされる害を考えると、長期的には正しいのですが、個人的な意見ではまだそれをやるには早すぎたと思っています。この辺は完全にAnthropic・ダリオが早い段階で煽りすぎたのが失点だった。