AI #170：大統領令の欠如

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。 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。 ![image](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!RlMs!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fff719fd2-6ab0-4a13-adff-01939b5bbefd_3840x1269.jpeg) 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。 ![image](https://substackcdn.com/image/fetch/$s_!BKaj!,w_1456,c_limit,f_auto,q_auto:good,fl_progressive:steep/https%3A%2F%2Fsubstack-post-media.s3.amazonaws.com%2Fpublic%2Fimages%2Fabd75f9a-e699-4b36-96dc-255eed75fddd_900x779.jpeg) 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

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