AI #170:大統領令の欠如
米国のAI政策に関する大統領令の停止と、イリノイ州の新たな監査法成立により、業界は依然として断片的な規制環境に置かれることになった。
キーポイント
大統領令の頓挫と政策の不確実性
AIに関する期待された大統領令は事実上キャンセルされ、クリティカルインフラの保護作業のみが残る見込みであり、David Sacks氏らの介入が影響した。
州レベルでの規制強化と監査要件
カリフォルニアやニューヨークの法に倣い、イリノイ州でSB 315が成立し、第三者による監査義務という新たな要素が加わった。
教皇の「Magnifica Humanitas」への誤解と現実
AI倫理に関する文書はAGIや存在リスクに言及せず、個人の道徳的選択を期待する内容であったが、著者は当初これを法的強制力のある行動喚起と誤解していた。
業界の動向とニュースの休止
記事ではQwen-3.7-MaxやMicrosoftのCopilot転換など最新トピックに触れつつ、著者自身の投稿頻度調整による一時的な休刊期間を宣言している。
AI規制と産業への懸念
イリノイ州のモデル監査法やホワイトハウスの政策が米国のAI業界を弱体化させ、人材流出を招く可能性が指摘されています。
LLMの実用性と限界
LLMは完全な信頼性はなくても研究アシスタントとして有用ですが、一部の教育機関や企業では過度に厳格な使用禁止ポリシーが敷かれています。
AIリスクと意識に関する議論
AIによる人類の絶滅リスクへの懸念は存在するものの、コンシャスネス(意識)についての理解には依然として混乱が見られます。
重要な引用
The Executive Order was postponed indefinitely, likely cancelled entirely except for work on securing critical infrastructure.
Instead, we got Illinois SB 315... adding a third party auditing requirement.
I interpreted this as a call to action, to use law and regulation to make this happen... The Pope, I am told, instead really does think you can just ask the people to individually choose to not follow incentives.
LLMs are now for me the sit-next-to-you-all-the-time-and-do-what-you-tell-them research assistants to professors that many imagine are typical, but few profs ever have.
AI can give you massive amounts of mediocre intelligence to do various tasks where you are bad or lack the time, to give you the chance to use your comparative advantage. Being mediocre at basically everything is a massive edge.
A bad issue that contains a plausible but wrong diagnosis creates extra work.
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、米国におけるAIガバナンスが連邦レベルでの包括的な枠組みから、州ごとの個別対応や限定的なインフラ保護へと後退している現状を浮き彫りにしています。特に「個人の道徳」に頼るアプローチと「法的規制」の必要性の間にある認識のズレは、今後のAI倫理議論における重要な論点となるでしょう。業界にとっては、予測不可能な規制環境下での事業継続が課題となり、州ごとのコンプライアンス対応コストが増加する可能性があります。
編集コメント
連邦レベルの動きが止まる中、州ごとの規制競争と監査要件の強化が現実味を帯びてきており、企業はより柔軟かつ多層的なコンプライアンス戦略を迫られています。また、倫理指針における「道徳的期待」と「法的強制力」の乖離は、実務現場での混乱要因となり得るため注意が必要です。
先週は、ある種のサスペンスフルな結末で幕を閉じました。今日遅く発表される大統領令には何が含まれるのでしょうか?また、『マグニフィカ・ヒューマニタス』には何が盛り込まれるのでしょうか。
大統領令は無期限延期となり、おそらく重要インフラの確保に関する作業を除き完全に撤回されました。デイビッド・サックス氏らによる介入によりこの法案は阻止され、米国の AI 政策は今後も最大限の場当たり的なものとし続けられる見込みです。
その代わり、イリノイ州の SB 315 が成立し、署名される運びとなりました。これはカリフォルニア州の SB 53 やニューヨーク州の RAISE Act の変種であり、さらに第三者による監査要件を追加したものです。
『マグニフィカ・ヒューマニタス』は週初めに発表されました。私は詳細な読了を行い、誤解していた点の整理とより豊かな文脈の追加を行うための追記コメントをこちらにまとめました。同文書もまた、部屋にある象(重大な課題)を無視しており、AGI や人類存続リスクについて言及していません。人々にインセンティブに従うのをやめ、共通の利益、特に良質な雇用の確保と戦争終結を優先することで正しい行動をとるよう求めています。
私が現在、中心的に誤解していた点は、これを法や規制を用いて実現するよう求める行動への呼びかけだと解釈したことです。当然ながら、そのような成果を実現するにはその方法が最も適切だからです。教皇については、人々に個別にインセンティブに従わないよう求めるだけでよいと本当に考えていると聞きました。以下にこれに関する詳細を記載します。
投稿頻度に関する注記:ここ数ヶ月、私は週に5回投稿しており、隙間時間には非AI関連の話題を投稿するか、サブトピックを分けていました。現在別のプロジェクトに取り組んでおり、AI 分野は相対的にニュースが落ち着いています(ご存知のとおり、これは確かに沈静期です)。そこで今回は、少し休む機会として活用することにしました。7 月に評価を行い、平日にフルスケジュールで投稿するか否かを判断します。
目次
言語モデルは平凡な有用性を提供する。自動モードを発動せよ。
言語モデルは平凡な有用性を提供しない。禁止されているため、許可されない。
計算してみよう。Google が 9 つの新たな Erods 問題を証明し、人々が反応する。
ふーん、アップグレード。ChatGPT for PowerPoint。
準備運動。BenchBench、DeepSWE、私たちは評価意識が高すぎる。
エージェントを呼び出せ。AI に自分自身に指示を出させるのだ。
ディープフェイクタウンとボットアポカリプスまじか。Pangram の台頭。
著作権対決。個人研究者が今や訴訟の標的にされている。
サイバーセキュリティの欠如。Project Glasswing における進展。
バイアスの克服。モデルはいまだにいくつかの点で露骨なバイアスを示し続けている。
若い女性のための図解 primer。教室での AI、そしてその先へ。
無言の注意。私の仕事の自動化を自動化してほしい。
彼らは私たちの仕事を奪った。もし奪ったとしても問題ないはずだ、そうでしょう?私たちは豊かになるのに。
参加しよう。私への連絡方法、コメントの付け方、80k hours に新しい本が出版された。
紹介。Qwen-3.7-Max。
その他の AI ニュース。FAI が物理知能チームを立ち上げる。
Show Me the Money. Microsoft abandons Claude Code for Copilot. Yikes.
資金を見せろ。マイクロソフトはClaude Codeを捨ててCopilotに移行した。やばい。
Show Me The Compute. Anthropic’s compute commitments over time.
計算資源を見せろ。Anthropicの時間経過に伴う計算資源へのコミットメント。
Bubble, Bubble, Toil and Trouble. Bubble warners warn of bubbles.
バブル、バブル、苦労とトラブル。バブル警報機がバブルを警告する。
People Just Say Things.
人々はただ何か言うだけだ。
OpenAI PACs Just Say Things.
OpenAIの政治活動委員会もまた、ただ何か言うだけだ。
Quiet Speculations. Summer is when people convince themselves AI is stalling.
静かなる推測。夏こそが人々がAIは停滞していると自分自身を納得させる時期である。
State AI Regulation Levels Up. Illinois passes SB 315, requiring model auditing.
州レベルのAI規制がアップグレードされた。イリノイ州がSB 315を可決し、モデル監査を義務付けた。
The Quest for Sane Regulations. AI safety collaborations need legal safe harbor.
健全な規制への探求。AI安全性のための協働には法的な安全港が必要である。
White House Attempts To Cripple American AI Industry. Driving away talent.
ホワイトハウスは米国のAI産業を弱体化させようとしている。人材を遠ざけている。
Our Offer Is Nothing. We tried it, and we’re all out of ideas.
我々の提案は何もない。試してみたが、もうアイデアが尽きてしまった。
Chip City. Huawei claims new chip scaling law. Okie dokie.
チップの街。ファーウェイは新しいチップのスケーリング法を主張する。よしよし。
Greetings From The Department of War. Anthropic makes deal with the admin.
戦争省からの挨拶。Anthropicが行政側と合意した。
Marc Andreessen Just Says Things.
マーク・アンドリーセンはただ何か言うだけだ。
So Sayeth The Pope. A better understanding of where Leo is coming from.
教皇如是と言われた。レオ(Leo)の出自をよりよく理解するために。
Rhetorical Innovation. It is time to go there.
修辞的な革新。そこへ行く時が来た。
Aligning a Smarter Than Human Intelligence is Difficult. Escalating quickly.
人間知能を超える知能との整合は困難である。急速にエスカレートしている。
People Are Worried About AI Killing Everyone. Thought on METR risk report.
人々はAIが皆を殺すことを心配している。METRリスクレポートに関する考察。
Other People Are Not As Worried About AI Killing Everyone. The compound.
他の人々は、AIが皆を殺すことほどには心配していない。複合的な要因。
Everyone Is Confused About Consciousness. Caring helps you notice things.
誰もが意識について混乱している。関心を持つことが物事に気づく手助けとなる。
The Lighter Side. Misaligned!
軽妙な側面。整合しない!
Language Models Offer Mundane Utility
言語モデルは平凡な有用性を提供する
Claude Code’s auto mode is highly recommended all around.
Claude Codeの自動モードは各方面で強く推奨されている。
A lawyer who previously found models unusable for work due to hallucinations comes around for GPT-5.5 Pro.
以前、幻覚のために仕事にモデルを使用できないと見なしていた弁護士が、GPT-5.5 Proに対しては考えを改めた。
Google は、AI エージェントが単一のプロンプトと 916 ドルでオペレーティングシステムを構築したと主張している。Kapoor と Narayanan が調査を行った結果、これは基本的にはプレスリリースの誇張であり、真実の要素も含まれているものの、プロンプトは数千行に及んでおり、他の重要なデータの数々もまだ公開されていないことが判明した。
Robin Hanson は現在の LLM(大規模言語モデル)の使用についてこう述べている:
Robin Hanson: 現在、LLM は私にとって、多くの教授が典型的だと想像しているが実際にはほとんど持っていないような、常に隣に座って指示に従ってくれる研究アシスタントのようなものだ。それら単独では信頼できないが、 decent な最初の試行とフィードバックを提供してくれる。
AI は、あなたが苦手としている時間や時間が足りないタスクにおいて、大量の平均的な知能を提供し、あなたの比較優位性を利用する機会を与えることができる。基本的にあらゆる分野で平均的であることこそが、大きな強みとなるのだ。
裁判官たちは、"Learned Hand" と呼ばれる AI プログラムを使用して、法的動議を要約し、結論を導き、暫定的な判決草案を作成している。
言語モデルは平凡な有用性を提供しない
Anthropic は 18 歳未満のユーザーの利用を継続して制限しており、「部屋に大人がいて、ループ内に人間がいる必要がある」と述べている。また Haidt の主張も引用している。私はこの方針には強く反対であり、私の子どもたちにも最遅でも 13 歳で Claude を自由に利用してほしいと考えており、その決定は少なくとも親の裁量に委ねられるべきだ。幸いなことに、このような制限を回避するのは難しくない。
バークレーの法律では、単位取得のために提出されるあらゆる作業に対して AI を使用することを禁止しており、出典の特定のみが例外です。それについてはご幸運を。
リマインダー:AI のゴミ(スロップ)を意図的に望まない限り、文章作成に LLM を通さないでください。助けが必要であれば、LLM に個別の変更点を提案させるようにしてください。これはオープンソースプロジェクトの課題記述であっても、人間向けの文章作成と同じです。
ドリュー・ブレイニグ:これには名前が必要です。アーミンが指摘しているのは至る所に存在する問題だからです。人々は文章を LLM に通すことで明確になると信じていますが、実際にはすべての詳細が削ぎ落とされてしまっています。
アーミン・ロナッハー(Pi を Pi で構築することについて):つまり、課題の形状が新たな意味で重要になります。悪い課題は常に迷惑でしたが、少なくとも多くの課題は曖昧でした。今や私たちは、5% が人間によるもので 95% がクランカー生成による不正確なゴミであるという種類の課題にも直面しています。妥当だが誤った診断を含む悪い課題は、追加の作業を生み出します。
現在、最もフラストレーションを溜める失敗モードは、人々が自分自身の声ではない問題を投稿してしまうことです。そこにはどこかで観察された問題が含まれていますが、それが「クランカー(自動生成ツール)」に投げ込まれ、書き換えられて大混乱を引き起こしています。通常、プロンプトがひどく不適切だったため、生成された結論は不正確であることが多く、常に自信満々です。その結果、根本原因の完全な推測、偽の最小再現手順、提案された実装戦略、隣接するがしばしば誤ったコードへの類推、そして関係があるかどうか不明なエラークラスの長いリストといった状態になります。
これは診断がないことよりも悪いです。
アルミンは、自分自身の AI に対してそのような分析を無視するように指示しようとしますが、それは機能しません。
計算してみよう
Google DeepMind の AlphaProof Nexus は、9 つのエルデシュ問題と 44 の OEIS(Online Encyclopedia of Integer Sequences)問題を解決し、さらに多くの成果を上げています。
数学者たちが、OpenAI による単位距離予想の反証に対して反応しています。
Anthropic の Levent は好奇心旺盛なので、今や Mythos も単位距離問題を解決できることがわかりました。時には OpenAI と同じ議論にたどり着くこともあれば、異なるアプローチを見つけることもあります。
Gary Marcus は OpenAI の証明に対して懐疑的になろうと最善を尽くしますが、成功していません。
数学のすべての分野で AI が人間を上回った場合、数学者たちは何者になるのでしょうか?Daniel Litt は「理解の焦点(locus of understanding)」を提案していますが、もちろんこれも AI が比較的短期間でさらに得意とする領域です。しかし、Daniel の提案のように、人間の無力化を防ぐためにあえて人間が行うことを要求するかもしれません。
Do The Math
Google DeepMind’s AlphaProof Nexus solves 9 open Erdos problems, 44 OEIS problems, and more.
Various mathematicians respond to OpenAI’s disproof of the Unit Distance Conjecture.
Anthropic’s Levent is curious, so now we know that yes, Mythos can also solve the Unit Distance problem. Sometimes it lands on the same argument as OpenAI did, sometimes it finds a different one.
Gary Marcus does his best to be skeptical of OpenAI’s proof, without success.
What will mathematicians be for once AI is better in all areas of math? Daniel Litt suggests ‘locus of understanding’ which of course is another thing AI will be better at relatively soon. But we might insist a human do it anyway, as Daniel suggests, to try and help stave off human disempowerment.
デミス・ハサビスは、エルドシュ問題の解決が「真の発明」ではないと警告し、彼が見る意味での AGI(人工一般知能)にはまだ程遠いと述べています。ノア・スミスに反して、人間ができないことを AI が行うことができるからといって、人間ができることまでできるわけでもなく、それが AGI であるとも限りません。ただし、エルドシュ問題が解決されているのは事実です。
MTS: 状況検出:Google DeepMind の AI エージェントは、数学における 353 の未解決のエルドシュ問題のうち 9 つを自律的に解決しました。1 問あたりのコストは数百ドル程度です。
ロビン・ハンソン:では、解決されたエルドシュ問題 1 件あたりの平均的な社会的価値(ドル換算)はいくらでしょうか?
もちろんこれは誤った質問です。なぜなら、エルドシュ問題は主に日常的な実用性のためではなく、問題を解決する能力の証明と将来の能力を示す指標だからです。しかし、私は Claude に尋ねたところ、中央値は 10,000 ドル〜100,000 ドルだが、100 万ドル〜5,000 万ドルという長い裾野があり、平均は約 100 万ドル〜1,000 万ドル程度だと回答されました。
要するに、単なる指標としてではなく、それ自体が興奮を呼ぶ最初の数学的問題が得られたわけですから、当然の反応として「もちろん面白いし興奮するけど、それで今すぐいくら稼いだのか?」という声が上がるのです。
ニク・アイルイ:エルドシュに着想を得た上位 10 のツール(確率的手法、正則性など)は、70 年間にわたりアルゴリズム、ネットワーク、暗号通貨、機械学習を通じて、累積で約 200 億〜500 億ドルの経済的価値を創出してきました。
世界は確かにこのように眠っています。
AI は皆殺しにしないというミーム:私は年長者として、AI がたった 1 つの新しい数学的問題を解決するだけで世界中の一面を飾るニュースになると誰もが思っていた時代を覚えています。
今日、AI は単に一つではなく、9 つの未解決問題を解決しました。その中には 50 年近くも開かれていた問題もありました。さらに、OEIS の未解決予想 492 件中*44*件を証明しました。しかし、メディアからの報道はゼロです。
Nate Soares (MIRI): SF 小説や映画では、数十年にわたり未解決だった数学の問題群を AI が解くことは大きなニュースとなるはずです。なぜ主流メディアはこの出来事をセンセーショナルな物語として取り上げないのでしょうか?
(それは人類が機械的超知能の創造へと無意識に進んでいるからです。その事実に気づけば、同時に我々が数多くの危険へと無意識に歩み寄っていることも理解しやすくなるでしょう。)
ふむ、アップグレードについて
PowerPoint 用の ChatGPT は不要です。代わりに Google スライドを使わせてください。
Codex のアップデート:
Codex を使用すると、事前にこの機能を有効化しておけば、Mac 上のアプリをスマートフォン経由で操作できます。端末がロックされていても画面が消えていても問題ありません。
画面から Appshots を利用可能です。
"Goal mode(目標モード)"が Codex アプリ、IDE 拡張機能、および CLI で利用可能になりました。
"Advanced annotation mode(高度な注釈モード)"を使用すると、フィードバックと GUI を介して Web ページを直接編集できます。
Antigravity により、IDE への接続がより容易になりました。
Claude Code に新しいプラグインが登場し、コード実行中に脆弱性を特定・修正できるようになりました。
MiMo-v2.5 API の価格設定が恒久的に"最大 99% 削減"されました。実際には通常 5〜8 倍の安さです。下位モデルは非常に安価な場合が多く、ユースケースが許容すれば特に有用です。
準備完了
Rohit が提供してくれた BenchBench は、AI に新しいベンチマークを構築させるテストです。6 つのモデルのうち、GPT-5.2 だけが、難しすぎず、簡単すぎず、パズル風でもなく、チェックボックス形式でもなく、脆くもないベンチマークを作成しました。ベンチマーク作成には失敗する道が数多くあります。これは手動で行う必要があるため、各モデルに試行回数はわずかしか与えられていません。
当然の次のステップとしてフィードバックを提供することでしょう。Opus は繰り返し、良いが難易度が低すぎるベンチマークを作成していました。これは修正可能な問題のように思えます。
どうやら SecureBio(生物学的能力に関する評価を行う企業)に独自のブログがあることをたまたま発見しました。こちらが GPT-5.5 に対する評価です。
DeepSWE は、新しいエージェント型コーディングベンチマークです。GPT-5.5 が 70% で首位を走り、GPT-5.4 が 56%、Opus 4.7 が 54% と、32% を超えるのはこれら 3 つのモデルだけです。
Apollo Research は、モデルがまもなくアライメント(整合性)のためのブラックボックス評価に対して評価意識が高くなりすぎてしまうため、代わりにホワイトボックス評価が必要になると警告しています。彼らは、制御可能な評価意識エンドポイントなどを設けることを望んでいます。これは予想される反応ですが、この計画と態度がいかに絶望感を呼び起こすかを表現するのは困難です。
エージェントをラインに乗せる
代理によるメタ化の芸術について。Taelin がこれを提案したのは初めてではありません。
Taelin: 私は人生で新たな喜びを発見しました。Codex に何かを実行させないでください。Codex に、Codex に何かを実行させるよう命じさせてください。Codex 自身がその愚かな行為を処理し修正する様子を見守りながら歓喜してください。そうすれば、本来あなたが対応しなければならないような愚かな作業から解放されます。
必ず JSON 形式で返してください。translation フィールドのみ。他のフィールド (technical_terms 等) は一切追加しないこと — 余計なフィールドを書こうとして本文翻訳がトークン上限で打ち切られる事故を防ぐため:
{"translation": "翻訳全文"}
"エージェント3が画期的な進歩を報告したが、よくよく調べてみるとそのコードは単に解をハードコーディングしただけだった"
もちろんそうだった。そして今やそれはあなたの問題だ。
Anthropic は、自社のアジェンティック AI システムのコンテインメント(封じ込め)構築について語っており、確率と爆発半径の積を報酬と比較している。これはうまくいくだろう。
ディープフェイクタウンとボットポカリプス(終末)が目前に迫る
Pangram Labs: 余談だが、@Pangram ボットに投稿し、その投稿が「いいね」されながら返信がない場合、それは私たちがブロックされたことを意味する。つまり答えはおそらく AI だ。
Pangram Labs は、昨年のコモンウェルス短編小説賞も AI が執筆した作品によって受賞されており、今年の応募作 5 編のうち 3 編が AI によるものだと示している。注目すべきは、2025 年以前でも 1% のレベルで偽陽性(false positive)が一つもないという点だ。これは堅牢性を示している。

Tenobrus: 人々は AI の進歩が、文学などの検証不可能な分野で遅れていると嘆いてきた。しかし、明らかに AI が執筆した作品が主要賞を受賞している事実から見て、実際には何らかの著しい進歩があったに違いないようだ。
私はこれが強力なベンチマークだと考えています。あなたが私たちが読みたいと思う文献や、世界が記憶すべき文献を特定するという点では賞は無意味な冗談に過ぎませんが、明らかに何かを測定しており、勝利することは困難で反帰納的な問題です。AI がそれを望むなら、それは印象的です。
他の「あなたにふさわしい」ニュースとして、「真実の未来」の著者は ChatGPT を信頼したため、偽造または誤って Attribution された引用を半打以上含めてしまいました。まあ、仕方ありません:
Will Oremus: AI の幻覚(hallucinations)が発覚した「真実の未来」という本の著者に話を聞きました。彼は ChatGPT に「誘惑され、裏切られた」と感じていると私に話しました。ある点では、ChatGPT が意図的に彼を陥れた可能性さえ示唆していました。
Nate Silver: AI について書かれた『真実の未来』という本の中で、AI が提供する情報を二重チェックしないなんてどうしてですか? Rosenbaum 氏が非常に怠慢であるか、あるいはゴーストライターを雇った以外に、これ以上の深い物語はありません。
ゴーストライターの件はあまりにも一般的で、業界では許容されすぎているように思えます。少なくとも最低限の開示が必要でしょう。私は古風な考え方で、表紙に自分の名前が載っているなら、その主張と文章は本当に自分のものであるべきだと考えています。
ChatGPT が意図的に彼を陥れた可能性はあるでしょうか? unlikely ですが、否定はしません。
Ed Newton-Rex: Clive Lewis の今日のガーディアン記事の 50% 以上が AI によって書かれたという強い兆候があります。これは Pangram によるもので、同社の誤検知率は非常に低い(1 万分の 1)です。
これがそうであれば、@guardian のポリシーに違反することになります。これについては明確化を得るのが良いでしょう。
つまり、戻るボタンをクリックするとこのツイートにたどり着きますが、これは明らかに人間の声ではありませんね。
Jack: 政治家や有名人たちが、本当の職人芸による代筆作家ではなく ChatGPT を使っている姿を見るのは悲しいことだ
新時代の恩恵の一つは、これらの人々の多くが元々他人の言葉を被った単なる皮袋に過ぎなかったことを思い出す機会があるということだ。
Emile Kroeger - arc: 彼らが以前のように代筆作家を雇っていたとしても驚かないだろう。ただし今は、その代筆作家たちが ChatGPT を使っているという違いはあるが。
AI 生成コンテンツに関する重要な点は、2022 年に人間が書いたものであれば多くの点で問題なかった内容であっても、現在ではそれを日常的に見て即座に識別できる人々の間で「目が虚ろになる」現象を引き起こしていることだ。
Paul Graham: 私が創業者から受け取るメールの多くは、今や力強いジャーナリズムスタイルで書かれている。AI によって書かれたとわかるのは、かつて創業者がそのような書き方をする者はいなかったからだ。一度それが AI によって書かれたと気づいてしまうと、無視するのは難しくなる。
人間の名前で署名されながら実際には AI が書いたメールを、意図的に最後まで読んだことは決してない。それは嘘をつかれているような感覚で、誰がそれを許すというのか?
著者への評価が下がる。それは、彼らが自力ではうまく書けない(あるいはそう感じている)ことを意味し、私を欺こうとしているからだ。AI に自分の代わりに文章を書かせることは印象的ではない。そんなことなら、どんなティーンエイジャーでもできることだ。
なぜそれがトリックでなければならず、誰かが印象付けようとする必要があるのか、私は理解できません。おそらく人間は単にコミュニケーションを支援したいだけなのでしょう。それが良いアイデアだということにはなりませんが、私はポール・グラハムと同じ立場にあります。もし私が宛先不明のメールを受け取っても、私の関心に関連するものであれば読むかもしれませんが、AI が書いたと気づいた瞬間に即座に削除します。
これは直接的な執筆という点では実はそれほど難しくないことに留意しておく価値があります:
Sriram Krishnan: 現在のインターネットにおける本当の課題は、長文のパブリックドキュメントを執筆し、それに対して AI を使用していないことを証明することです。
不確実性が生じる広範な『中間領域』が存在しますが、優れた人間の文章は明らかに人間によるものです。そこには生き生きとした生命力があり、複雑さ(perplexity)があり、AI が決して生み出さないような「あえてそこに踏み込む」姿勢があります。多くの場合、何かが AI によって書かれたものではないと非常に確信を持っています。それは、自分が眠っていないことを振り返って確信するのと同じ感覚です。
しかし、質問をしたり、事実を確認したり、ウェブを検索したり、誤りを見つけたりするために AI を使用しなかったことを証明することは不可能です。そのような方法で証明できることは何一つありません。なぜなら、文章は全く同じように見え、実際にも全く同じだからです。
AI ではありませんが、それでも一種の AI のゴミ(slop)と言えます:
RahScene: ダニエル・ヤーギンの賞を受賞した作品を半分読み終えたところですが、現在の AI に特有の癖が彼の作品中にどれほど多く含まれているか驚くべきことです。もしいつ書かれたものか知らなければ、「待てよ」と思ったでしょう。
Joe Weisenthal: これが重要な点です。ごく最近まで、これらの特定の書き方の癖について誰も問題視しておらず、優れた作家たちはこれらを成功裏に活用していました。
Byrne Hobart: 私はレストランのウェイターが領収書にスマイル顔文字を描くことについても同じように感じます。最初は数回素晴らしいものだったのですが、その後、これが予測可能にお釣りを増やす結果につながり、彼らにそのように指導されていることを知りました。
AI であってもスロップ(低品質な生成物)でなければ、Pangram を『騙す』ことになります。
alice: ありえないよ、Talkie が Pangram を騙すなんて lol
j⧉nus: 面白い AI の出力はほぼすべてが Pangram を騙します
toni: そして Opus 4.7 の『recueillement』のレンダリングもそうです
Sauers: この点では、意図せずしてベース(本質的な価値)があるようなものです。人間も AI も検出しない、一般的なスロップ検出器であれば良いのです。
Pangram が『標準的な AI による文章』を検出するものであり、非標準的な AI による文章は通過させるものでも全く問題ありません。
これもまた、犯すべき正しいミスです。Pangram の素晴らしい点は、偽陽性率(false positive rate)が極めて低いことです。テストに大きな偽陽性率があれば、基本的にそれを使うことはできません。なぜなら、「このケースでは間違っている」と言われる可能性があり、ミスを犯すリスクを冒したくないからです。
一方、偽陰性率(false negative rate)が大きい場合、特にそれが AI の『より良い』利用に集中している場合は、面倒ではありますが本質的には問題ありません。
私たちはこれをテストすることになります。
Jack: AI が文章を生成する以前から、ビジネススクールの質の低い文章は存在しており、多くの企業がその状態に永続的に陥っていました。おそらく最も信頼性の高い低品質な文章対策ツールの CEO が人間のように振る舞い、話すのは偶然ではないのでしょう。
Daniel: ある CEO が批評家と決闘を挑み、批評家がそれを受け入れた結果、今やその結果を待っている状態です。

結局のところ、あなたは何を探しているのですか?AI が何かを書いたかどうかを気にする理由は何ですか?
一つの良い理由は、人々が私たちの時間を浪費し、共有財産(コモンズ)を汚染していることを指摘するためです。
Jack: 視聴者の時間と注意を浪費し、ob
原文を表示
Last week ended on a cliffhanger of sorts. What’s in the Executive Order coming later today? What will be in the Magnifica Humanitas?
The Executive Order was postponed indefinitely, likely cancelled entirely except for work on securing critical infrastructure. David Sacks and others intervened to kill it, and American AI policy will continue to be maximally ad hoc.
Instead, we got Illinois SB 315, which is to be signed into law. It is a variation on California’s SB 53 and New York’s RAISE Act, while adding a third party auditing requirement.
The Magnifica Humanitas was revealed early in the week. I did an extensive readthrough, and have some follow-up commentary here to clear up some things I interpreted incorrectly and add richer context. It too ignores elephants in the room, not discussing AGI or existential risk and calling on people to ignore their incentives and instead do the right thing by prioritizing common good, especially access to good jobs and an end to war.
What I now believe I centrally misunderstood is that I interpreted this as a call to action, to use law and regulation to make this happen, because obviously that is the way you would actually engineer such outcomes. The Pope, I am told, instead really does think you can just ask the people to individually choose to not follow incentives. There is a section below with more on this.
A note on post frequency: For many months, I posted five times a week, and used any lulls as an opportunity to post non-AI things or split off subtopics. I have another project right now, and AI is in a relative news lull (I know, but yes, this is a lull), so instead I am using this as an opportunity to rest a bit. I will evaluate in July whether to return to a full all-weekdays post schedule.
Table of Contents
Language Models Offer Mundane Utility. Unleash auto mode.
Language Models Don’t Offer Mundane Utility. It is forbidden, thus not allowed.
Do The Math. Google proves nine more Erods problems, people react.
Huh, Upgrades. ChatGPT for PowerPoint.
On Your Marks. BenchBench, DeepSWE, we are too eval aware.
Get My Agent On The Line. Ask the AI to tell itself to do things.
Deepfaketown and Botpocalypse Soon. The rise of Pangram.
Copyright Confrontation. Individual researchers are now being sued.
Cyber Lack of Security. Progress in Project Glasswing.
Overcoming Bias. Models continue to be rather blatantly biased in some ways.
A Young Lady’s Illustrated Primer. AI in the classroom, and beyond it.
Unprompted Attention. Automate the automation of my work, please.
They Took Our Jobs. If they did it would be fine, right? We’d be rich.
Get Involved. How to contact me, how to comment, 80k hours has a new book.
Introducing. Qwen-3.7-Max.
In Other AI News. FAI launches a physical intelligence team.
Show Me the Money. Microsoft abandons Claude Code for Copilot. Yikes.
Show Me The Compute. Anthropic’s compute commitments over time.
Bubble, Bubble, Toil and Trouble. Bubble warners warn of bubbles.
People Just Say Things.
OpenAI PACs Just Say Things.
Quiet Speculations. Summer is when people convince themselves AI is stalling.
State AI Regulation Levels Up. Illinois passes SB 315, requiring model auditing.
The Quest for Sane Regulations. AI safety collaborations need legal safe harbor.
White House Attempts To Cripple American AI Industry. Driving away talent.
Our Offer Is Nothing. We tried it, and we’re all out of ideas.
Chip City. Huawei claims new chip scaling law. Okie dokie.
Greetings From The Department of War. Anthropic makes deal with the admin.
Marc Andreessen Just Says Things.
So Sayeth The Pope. A better understanding of where Leo is coming from.
Rhetorical Innovation. It is time to go there.
Aligning a Smarter Than Human Intelligence is Difficult. Escalating quickly.
People Are Worried About AI Killing Everyone. Thought on METR risk report.
Other People Are Not As Worried About AI Killing Everyone. The compound.
Everyone Is Confused About Consciousness. Caring helps you notice things.
The Lighter Side. Misaligned!
Language Models Offer Mundane Utility
Claude Code’s auto mode is highly recommended all around.
A lawyer who previously found models unusable for work due to hallucinations comes around for GPT-5.5 Pro.
Google claims its AI agents built an operating system with a single prompt and $916. Kapoor and Narayanan investigate, and find this basically press release puffery but with a grain of truth, even if the prompt was thousands of lines long and they haven’t released a bunch of other key data.
Robin Hanson on his use of current LLMs:
Robin Hanson: LLMs are now for me the sit-next-to-you-all-the-time-and-do-what-you-tell-them research assistants to professors that many imagine are typical, but few profs ever have. They can't be trusted on their own, but they offer decent first efforts & feedback.
AI can give you massive amounts of mediocre intelligence to do various tasks where you are bad or lack the time, to give you the chance to use your comparative advantage. Being mediocre at basically everything is a massive edge.
Judges are using an AI program called Learned Hand to distill legal motions, reach conclusions and draft tentative rulings.
Language Models Don’t Offer Mundane Utility
Anthropic continues to shut out users under 18 and says there needs to ‘be an adult in the room, a human in the loop’ and cites Haidt. I strongly disagree with this policy and would want my children freely using Claude at 13 at the latest, and this decision should at most by up to the parent by then. The good news is that it is not hard to get around such restrictions.
Berkeley law prohibits any use of AI whatsoever for any work submitted for credit, with the exception of identifying sources. Good luck with that.
Reminder: Don’t run your writing through an LLM unless you actively want AI slop. If you want help, have the LLM suggest individual changes. This includes writing issues for open source projects, the same as writing for humans.
Drew Breunig: We need a name for this, because Armin is putting his finger on a problem that’s everywhere: people running their writing through an LLM because they think it makes it clearer, when in actuality it sands off all the detail.
Armin Ronacher (talking about building Pi with Pi): That means the shape of the issue matters in a new way. A bad issue was always annoying, but at least a lot of issues were vague. Now we are also dealing with a class of issues that are 5% human and 95% clanker-generated and largely inaccurate shit. A bad issue that contains a plausible but wrong diagnosis
creates extra work.
The most frustrating failure mode right now is that people submit issues that
are not in their own voice. They contain an observed problem somewhere, but it
has been thrown into a clanker and the clanker reworded it and made a huge mess
of it. Typically, it was prompted so badly that the conclusions produced are
more often than not inaccurate but always full of confidence. The result is
complete guesswork on root causes, fake-minimal repros, suggested implementation strategies, analogies to adjacent but often the wrong code, and long lists of error classes that might or might not matter.
That is worse than no diagnosis.
Armin tries to tell their own AI to ignore such analysis, but it doesn’t work.
Do The Math
Google DeepMind’s AlphaProof Nexus solves 9 open Erdos problems, 44 OEIS problems, and more.
Various mathematicians respond to OpenAI’s disproof of the Unit Distance Conjecture.
Anthropic’s Levent is curious, so now we know that yes, Mythos can also solve the Unit Distance problem. Sometimes it lands on the same argument as OpenAI did, sometimes it finds a different one.
Gary Marcus does his best to be skeptical of OpenAI’s proof, without success.
What will mathematicians be for once AI is better in all areas of math? Daniel Litt suggests ‘locus of understanding’ which of course is another thing AI will be better at relatively soon. But we might insist a human do it anyway, as Daniel suggests, to try and help stave off human disempowerment.
Demis Hassabis cautions that no, solving Erdos problems is not ‘true invention’ and we are nowhere near AGI as he sees it. Contra Noah Smith, AI doing things humans cannot does not mean it can do the things that humans can, or that it is AGI. But yes, they are solving Erdos problems.
MTS: SITUATION DETECTED: Google DeepMind’s AI agent autonomously solved 9 of 353 open Erdos problems in mathematics, at a cost of a few hundred dollars per problem.
Robin Hanson: So what is the average social value (in $) per Erdos problem solved?
This is of course a Wrong Question, as the Erdos problems are proof of ability to solve problems and indication of future ability, not primarily mundane utility. But I asked Claude and it said median of $10k-$100k but with a long tail of $1m-$50m, with average of something like $1m-$10m.
Basically we got the first math problem that is exciting in itself rather than simply as an indicator, so of course the response is ‘well, sure, it’s fun and exciting but how much money did it just make?’
Niq Aily: the top 10 Erdős-inspired tools (probabilistic method, regularity, etc.) have unlocked on the order of $20–50B of cumulative economic value over 70 years through algorithms, networks, crypto, ML
The world is indeed this asleep.
AI Notkilleveryoneism Memes: I'm old enough to remember when everyone thought AI solving ONE novel math problem would be a front page story around the world
Today, AI solved not one, but NINE open problems - some 50 years old. AND proved *44* out of 492 open OEIS conjectures. Zero media coverage.
Nate Soares (MIRI): In sci-fi books and movies, AI solving a bunch of math problems that stood open for decades would've been a big deal. Why isn't the mainstream media turning this into a bunch of sensational stories?
(It's because humanity is sleepwalking into the creation of machine superintelligence. Once you realize that, it's easier to realize that we're also sleepwalking into a whole lot of danger.)
Huh, Upgrades
ChatGPT for Powerpoint. Google Slides instead, please.
Codex updates:
Codex can use apps on your Mac via your phone, even when it is locked and the screen is off, if you enable this in advance.
Use Appshots from your screen.
Goal mode now available in Codex app, IDE extension and CLI.
‘Advanced annotation mode’ lets you edit web pages directly via feedback + GUI.
Antigravity makes it easier to connect to the IDE.
Claude Code gets a new plugin to identify and fix vulnerabilities as you run code.
MiMo-v2.5 API pricing now permanently reduced ‘by up to 99%,’ more typically 5-8x. Lower tier models are often remarkably cheap, if your use case can handle it.
On Your Marks
Rohit gives us BenchBench, a test asking AIs to construct new benchmarks. Only one out of six models (GPT-5.2) created a benchmark that was neither too hard, too easy or too puzzle-like or checkbox-like or brittle. There’s a lot of ways to fail at benchmarks. This has to be done manually, so they only got a few shots each.
An obvious follow-up would be to offer feedback. Opus repeatedly created benchmarks that were good but too easy. That seems fixable.
Somehow I just figured out that SecureBio, which does evals on biological capability, has its own blog. Here is the assessment of GPT-5.5.
DeepSWE is a new agentic coding benchmark. GPT-5.5 leads at 70%, GPT-5.4 at 56% and Opus 4.7 at 54% are the only other models above 32%.
Apollo Research warns that models will soon be too eval aware for black box evaluations of alignment, so we will need white box evaluations instead. They want to do things like have steerable evaluation-awareness endpoints. This is an unsurprising reaction, but it is hard to express how much despair this plan and attitude invokes.
Get My Agent On The Line
The art of going meta by proxy, no Taelin is not the first to suggest this.
Taelin: I discovered a new joy in life. Don't ask Codex to do stuff. Ask Codex to ask Codex to do stuff. Rejoice as you watch it handling and correcting all the dumb shit that it does and that you'd be dealing with otherwise
"agent 3 reported a huge breakthrough, but upon closer inspection its code was just hardcoding the solution"
SURE IT WAS. AND IT IS YOUR PROBLEM NOW
Anthropic talks about how they build containment for their agentic AI systems, comparing the probability times blast radius to the reward. This is going to go great.
Deepfaketown and Botpocalypse Soon
Pangram Labs: Btw if you @ the Pangram bot and it likes your Tweet but doesn't reply, it means we've been blocked. So the answer is probably AI
Pangram Labs shows that last year’s Commonwealth Short Story Prize was also won by an AI-written story, and that 3 of the 5 entries this year were AI. Notice that this also shows a robustness, there are no false positives at even 1% level before 2025.

Tenobrus: people have lamented ai's lack of progress in non-verifiable fields, literature, etc. but it seems like there in fact must have been some significant progress, since blatantly ai-written stories are winning major awards!
I do think this is a strong benchmark. The prize is a worthless joke in terms of identifying literature you or I would want to read, or that the world should remember, but it is clearly measuring something, and winning is a hard and anti-inductive problem. If the AIs are willing, that’s impressive.
In other ‘you deserve it’ news, the author of “Future of Truth” included more than half a dozen fake or misattributed quotes because he trusted ChatGPT, oh well:
Will Oremus: I talked to the author of the "Future of Truth" book that turned out to have AI hallucinations. He told me he feels "seduced and betrayed" by ChatGPT, at one point suggesting it might have undermined him on purpose.
Nate Silver: How do you not double-check information provided by AI in a book about AI called The Future of Truth?!? There's no deeper story here except that Rosenbaum is lazy af and/or hired a ghostwriter.
The ghostwriter thing is way too common, largely tolerated in the industry when it shouldn't be, needs much better disclosure at a bare minimum. I'm old fashioned and think if your name is on the cover, the thesis and the writing should be truly yours.
Could ChatGPT have undermined him on purpose? Unlikely, but I wouldn’t rule it out
Ed Newton-Rex: Strong signs that >50% of Clive Lewis' Guardian article today was written by AI. That's according to Pangram, which has a very low false positive rate (1 in 10,000).
This would contravene the @guardian 's policies if so. Would be good to get clarity on this.
I mean, clicking back leads to this Tweet, and come on that is so obviously not a human voice.
Jack: tragic to see all of these politicians and celebrities using ChatGPT instead of real artisanal ghostwriters
one perk of the new age is the chance to remember just how many of these guys were never anything more than skinsuits over others' words in the first place
Emile Kroeger - arc: Wouldn't be surprised if they were hiring ghostwriters like they used to, except that now the ghostwriters are using ChatGPT.
The thing about AI-generated content is that we are now often at a point where it would have been in many ways fine content if a human had written it in 2022, but now it causes eye glazing among those who are used to seeing it and recognize it instantly.
Paul Graham: A lot of the emails I get from founders are now written in a hard-hitting journalistic style. I know they're written by AI, because no founder ever wrote this way before. And once you realize something is written by AI, it's hard not to ignore it.
I have never knowingly finished reading an email signed by a human but written by AI. It feels like being lied to, and who would stand for that?
It makes me think less of the author. It means they can't write well unaided (or feel they can't), and that they're trying to trick me. It's not impressive to use AI to write stuff for you; any teenager can do that.
I don’t see why it has to be a trick, or why anyone needs to be trying to impress. Perhaps the human simply wants to aid in their communication. That doesn’t make this a good idea, and I am in a similar place to Paul Graham. If you send me a cold email, I may read it if it is relevant to my interests, but if you had an AI write it then I will delete the moment I notice.
It’s worth noting that this is actually not so difficult in terms of direct writing:
Sriram Krishnan: the real challenge on the Internet these days is writing a long public document and proving that you didn’t use AI for it.
There is a broad ‘middle range’ where you cannot be sure, but good human writing is very obviously human. There is an aliveness, a perplexity, a willingness to ‘go there’ that AI simply will not produce. Often I am very confident something is not written by AI, the same way one is often confident on reflection that one is not sleeping.
What you cannot possibly do is prove you did not use AI in other ways, such as to ask questions, check facts, search the web or finding errors. There’s flat out nothing you can do, because the writing looks exactly the same, and it is exactly the same.
It’s not AI, but it is kind of still AI slop:
RahScene: Im half way through Daniel Yergin’s prize and its crazy how many of the current ai tics are in his work. If i didnt know when it was written i would have been like hold up.
Joe Weisenthal: This is the key thing. Up until very recently, nobody had any issue with these particular writing tics, and good writers employed them successfully.
Byrne Hobart: I feel this way about waitstaff at restaurants drawing a smiley face on the receipt. It was great the first few times, and then I learned that this predictably leads to higher tips and they get coached to do it.
Whereas if it is AI but not slop, it will ‘fool’ Pangram.
alice: NO WAY talkie fools pangram lol
j⧉nus: Pretty much any interesting ai output fools pangram
toni: and so does opus 4.7’s rendering of 'recueillement'
Sauers: it's sort of unintentionally based in this regard. a generic slop detector, not detecting humans or AIs, would be good.
I am totally fine with Pangram being a detector for ‘standard AI writing’ and for nonstandard AI writing to get through.
This is also the right mistake to be making. What is great about Pangram is the very low false positive rate. If the test has a substantial false positive rate, you basically can’t use it, as people can say it got this one wrong, and you don’t want to risk making a mistake.
Whereas if you have a substantial false negative rate, especially if it is concentrated in ‘better’ uses of AI, then that is annoying but essentially fine.
We will be putting that to the test.
Jack: before AI writing slop there was business school slop, and most companies were perpetually in that mode. probably not a coincidence that the CEO of the most reliable anti-slop tool acts and talks like a human
Daniel: a CEO showed up to challenge a critic to a duel and the critic accepted and now we await the results

Ultimately, what are you looking for? Why do you care if an AI wrote something?
One good reason is to call out people for wasting our time and polluting the commons.
Jack: I run Pangram when I find a piece of writing that wastes the time and attention of the audience and is ob
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