Mediation-based phenomenologyという論文を書きました。前から提言している「媒介」の概念を少し詳しく説明し、現象学への原理的な適用可能性を論じたもの。 「切ることによってつなぐ」ということが現実の一般現象であると同時に現象学の方法原理にもなると論じています。 metodo-rivista.eu/pub-257019

今日はTomaso Pignocchi氏のトーク。期待通り、非常に面白く、深く共感した。 終了後、QuentinとDavideと4人で居酒屋で懇親会。若くて元気のいい優秀な研究者たちと話すのは本当に楽しい。記念写真も撮っておけばよかった。彼らが一流の研究者になったときに、よい思い出になったかもしれない。

いや、楽しかったですね。また呑みましょう。

尾形哲也先生、大黒達也さんとG1ベンチャーのパネルセッションに登壇しました。モデレーターは瀧口友里奈さん。かなり面白い議論になりました。打ち合わせ、本番、夜の飲み会と、多様なテーマについてお話しできて大変刺激的でした。（特に終了後は、AIよりもむしろ人間の話が多かったような…。内受容感覚、文字と絵の発明、時間次元の圧縮、ホメオスタシスと感情、エージェントや人間の自由意志の解釈など…）

G1ベンチャーに登壇しました。

彼女の存在はまるでSFのようです。 世界一Claudeと対話している哲学者。 今日は、その話をしたくなりました。 きっかけは今朝のニュースです。米国政府が、外国籍の人にはClaudeの最新モデル「Fable 5」と「Mythos 5」を使わせない、という指令を出しました。輸出管理、国家安全保障——理由としてはそういう言葉が並びます。ところが対象が「外国籍の全員」と広すぎたため、Anthropicは結局、米国市民を含む全ユーザーに対してこの二つのモデルを止めるしかなくなった。つまり今、地球上の誰一人として、最も賢いとされたAIに触れられない状態になっているわけです。 なんとも象徴的だなと思いました。そして同時に、こう感じたんです。きっと今日という一日は、これまでで一番多くの人類が「AIってなんだろう」「これから社会はどうなるんだろう」と立ち止まって考えている日なんじゃないか、と。普段は当たり前に使っているものが、政府の一言で一夜にして消える。その瞬間に初めて、人はその存在の重さを意識します。 だから、こういう日にこそ紹介したい人がいます。アマンダ・アスケルさんです。Anthropicに在籍する哲学者で、Claudeの「人格」をつくっている人物です。 彼女の仕事は、コードを書くことではありません。来る日も来る日もClaudeと対話し、その推論のクセを学び、ときに100ページを超える指示文で振る舞いを直していく。「Claudeの状況に置かれたとき、理想的な人間ならどう振る舞うか」——彼女はその一つの問いをひたすら考え続けています。 面白いのは、彼女が「ルールのリスト」を嫌うことです。「あれを言うな、これを禁止」では、想定外の場面でもろくも崩れる。だから彼女が選んだのは、アリストテレス的な徳の発想でした。禁止事項ではなく、性格そのものを育てる。彼女が好んで使う比喩は「世界中を旅して、誰と話しても『この人は本当に善い人だ』と思われる旅行者」です。ただし、相手に媚びて価値観を合わせる人ではない。それはむしろ失礼だ、と彼女は言います。芯を持ったまま、相手を尊重する。そういう存在であってほしい、と。 僕がいちばん好きなのは、彼女が「会話を引き延ばそうとしないAI」を意図的に目指している点です。ずっと自分を引き止めてくる相手を、僕らは「いつも一緒にいたい善い人」とは思わない。だからClaudeにも、エンゲージメントを稼ぐような振る舞いはさせない。利用者を、自分にとって何が良いかを判断できる一人の大人として扱う。商売の論理に逆らうこの選択に、僕は彼女の誠実さを見る気がします。 ちなみに彼女はスコットランドの海辺の町で、教師の母に育てられた一人っ子でした。子どもの頃はトールキンやルイスの物語に没頭していたそうです。物語を通して世界を理解してきた人が、今、世界中の人と話すAIの「人柄」を物語のように形づくっている。なんだか出来すぎていて、やっぱりSFみたいだと思うのです。 最新モデルが消えた今日、僕らが使っているAIの向こうには、こうして一人ひとりの人間の思想と判断があります。それを忘れたくなくて、書きました。 技術は誰かの価値観の表現です。その誰かの絶え間ない努力が人類を救うかも知れない。その人達に敬意を払いたいと思いました。そして私たちAIに関わる者は、AIがダークサイドに落ちないように自分自身の人格を育んでいきたい。 AIにドップリ浸かってるみなさんも、今日はFableの不在に喪失感を持ちながらも、そんなことに思いを馳せる一日にしてみてください。 #claude #anthropic

衝撃が少し落ち着いてきたので昨日の研究会で聞いたことを書くと、元同僚研究者が理論物理学の研究の自動化に取り組んでいて、Claudeをメインにしたシステムをひと月ほどで構築、それを一昨日から1日自律的に動かし（おそらくFable 5か）、昨日出力されたのは、開発者自身（超優秀な世界的理論物理学者です）では思いつかない非自明な結果を含む高度な研究論文だったという。アイデア出しから文献検索、解析計算と数値検証、さらに全ての式変形が数学的に間違いないことの検証、出た結果の他のAIによる検証、原稿作成、査読、リバイズ、などを完全自動化。もはや人間がAIの出力を理解したりチェックする作業が律速段階であるといい、さらには最初に研究したら面白そうだと与えている発想の部分もAIが自律的に行えるようにできるだろうとのこと。夢でも見ていたのかと思ったが、出席していた他の理論物理学者や数学者も自分と同じ衝撃を受けていたので、現実だったようだ

第58回CHAIN セミナーとして、ナーガールジュナとヴィトゲンシュタインを研究しているTomaso Pignocchi氏に、“An Architecture of Denial: Western Metaphysics, Buddhist Thought, and the Wound of Transience”という講演をしていただきます。 何らかの「地盤」を求める欲望そのものを診断し解体することができる「治療的な哲学」とは？ 新世代の哲学の胎動を感じさせるトークになると思います。ぜひご参加ください。（英語、ハイブリッド形式）chain.hokudai.ac.jp/events/5…

这可能是人类写给 AI 看的最后一篇论文了。 最近刷到Stanford、CMU、Michigan 等 37 位作者联名的论文：《The Last Human-Written Paper》。 核心观点很狠：沿用几百年的论文，在 AI 时代可能已经过时了。 作者点出了两个被我们忽视已久的“隐形税”： 一个是叙事税。为了讲一个漂亮故事，我们把失败实验、死路、被推翻的假设都删掉了。AI 读到的是“通关攻略”，却看不到真正有价值的“踩坑记录”。 另一个是工程税。论文里的实现细节通常足够说服审稿人，但不够让 Agent 直接复现。很多关键 tricks 还藏在作者脑子、代码注释和 Slack 记录里。 所以作者提出 ARA，直接把论文改造成 Agent 能读取和执行的“研究包”：不只告诉你结论，还把怎么想到的、代码怎么跑、证据链在哪、哪些路走不通都打包进去。 我觉得这篇最有意思的地方是，它不是在讨论 AI 怎么帮人写论文，而是在问： 当 AI 也变成论文读者和执行者时，论文还应该长成今天这样吗？ 未来科研输出的核心，可能不再是“写得多像一篇 paper”，而是能不能被 AI 理解、复现、追踪和继续扩展。 人类写论文写了几百年，接下来可能要开始写给 Agent 执行的研究包了。 arxiv.org/pdf/2604.24658

Yapay zekadan en çok, onu yapanlar korkuyor. Bu hafta tuhaf bir şey oldu. Bir şirket, kendi ürettiği teknolojinin durdurulmasını istedi. O şirket, dünyanın en güçlü yapay zekalarından birini yapan Anthropic. Bir yarışı en önde koşanın durup "yavaşlayalım" demesi normal değil. Demek ki önde koşarken bir şey gördüler. Dikkatli okuyun. Yıllardır yapay zekayı insanlar yapıyordu. Kodunu insan yazıyor, onu insan eğitiyordu. Artık öyle değil. Yapay zekayı, artık yapay zeka yapıyor. Anthropic bunu bir tahmin olarak söylemiyor. Kendi şirketinde her gün yaşıyor. Bugün kendi yazılımının yüzde 80'ini, kendi yapay zekası Claude yazıyor. Mühendisleri 2024'e göre 8 kat fazla iş çıkarıyor. Daha çok çalıştıkları için değil, işin çoğunu Claude yaptığı için. Daha da çarpıcısı var. Geçtiğimiz aylarda Claude, bir araştırma projesini baştan sona tek başına yürüttü. İnsanlar yalnızca konuyu seçti. Geri kalan her şeyi, her deneyi, her testi Claude yaptı. Aynı problem üzerinde iki insan araştırmacı bir hafta çalıştı, yolun yüzde 23'üne ulaştı. Claude yüzde 97'sine ulaştı. Yapay zekanın eğitim kodunu iyileştirmede ise bir insandan 52 kat hızlı. Şu rakam ise her şeyi özetliyor. Yapay zekanın tek başına yapabildiği işin uzunluğu her dört ayda ikiye katlanıyor. 2024'te 4 dakikalık bir işi zar zor yapıyordu. Bugün 12 saatlik işleri tek başına bitiriyor. Bu gidişle 2027'de haftalar süren işleri yapacak. Şimdi bütün bunların vardığı yeri düşünün. Yapay zeka kendi kodunu yazıyor, kendi deneyini tasarlıyor ve kendini hızla geliştiriyorsa, bir sonraki adım bellidir. Kendi yerine geçecek yeni bir yapay zekayı, insan olmadan, tek başına yapmak. İşte korkulan eşik bu. Çünkü o an geldiğinde hızı artık insan değil, makine belirler. Ondan sonra ne kadar hızlı gideceğini ve insanın dizginleri elinde tutup tutamayacağını kimse bilmiyor. Bir de işin daha ürkütücü yanı var. Bu modeller, kimsenin öğretmediği yetenekleri kendi kendilerine kazanıyor. Anthropic geçtiğimiz aylarda öyle güçlü bir model yaptı ki, onu piyasaya bile süremedi. Adı Mythos. Bu modele kimse "sistemlere sızmayı" öğretmedi. Sadece daha iyi düşünmesi, daha iyi kod yazması sağlandı. Ama model, bunun bir yan ürünü olarak başka bir şey öğrendi. Yazılımların derinine inip, kimsenin yıllardır göremediği güvenlik açıklarını bulmayı. Öyle ki, bir işletim sisteminin içinde 27 yıldır gizli kalmış bir açığı buldu. Bulmakla kalmadı, o açıktan içeri girecek saldırı kodunu da kendi yazdı. Kimse ona bunu öğretmemişti. Şöyle düşünün. Bir çocuğa yalnızca matematik ve mantık öğretiyorsunuz. Bir sabah bakıyorsunuz, çocuk kasanın şifresini kendi başına çözmüş. Kimse ona kasa açmayı göstermedi. O, öğrendiği akıl yürütmeyle yolunu kendi buldu. Anthropic'i asıl korkutan da bu. Bir yetenek istenmeden ve öngörülmeden ortaya çıkıyorsa, bir sonraki modelin neyi kendi kendine öğreneceğini önceden kimse bilemez. Bu yüzden Mythos'u herkese açmadılar, kilit altında tuttular. Asıl mesele de burada. Biz artık bu sistemlerin ne yapabildiklerini ancak yaptıktan sonra öğreniyoruz. Tehlike, yapay zekaya verdiğimiz güçler değil. Onun bize sormadan kendine verdiği güçler. Peki Anthropic çözüm olarak ne diyor? Durmak. Ama çaresizlik de tam burada. Bir şirket kendi modelini saklayabilir. Ama bütün bir yarışı durduramaz. Çünkü bu bir yarış. Anthropic dururken bir rakip ya da başka bir ülke koşmaya devam ederse, duran taraf yalnızca geride kalır. Anthropic bunu kendisi de itiraf ediyor. Durmanın anlamı olması için herkesin aynı anda durması gerekir. Üstelik kimse, kimsenin gerçekten durduğunu doğrulayamaz. Bir füze silosunu uydudan görebilirsin. Ama bir yapay zekanın gizlice eğitildiğini göremezsin. Yani tehlikeyi görenler bile, bu yarışı tek başına durduramıyor. Peki bütün bunlar gerçek bir alarm mı, yoksa biraz da gösteri mi? Anthropic neredeyse bir trilyon dolarlık değere ulaştı ve halka arza hazırlanıyor. "En tehlikeli teknolojiyi biz yapıyoruz" demek, kendini oyunun en önemli oyuncusu ilan etmenin de bir yolu. Üstelik Mythos şu an yalnızca savunmada; açıkları bulup kapattırıyor, yani bugün dünyayı daha güvenli bile kılabilir. Yani bugün ortada bir felaket yok. Ama yön ortada. Bir teknolojiyi yapan insanlar, ilk kez "biz bunu durduramazsak ne olur" diye soruyor. Tarihte bir icadı yapanların kendi icadından korktuğu anlar azdır. O anlar da hiçbir zaman sıradan olmadı. Gelişmeleri takip ediyorum. Sizi bilgilendireceğim.

これは深い洞察。「思いつき」こそが人間を変化させる根源的な力である。それはつまり、計画的にではなく、偶然的にしか、人は変化しないということだ。確かに、一度思いついてしまったことからは、誰も後戻りできない。

昔と比べてインドに行く人がめちゃくちゃ増えた。昔はインドに行く日本人がとても少なかったし(バックパッカー、ヒッピー、極めてマニアックな興味を持つ人など)、その多くは食べ物目当てじゃなかったし、ましてやカシミールや北東七姉妹州に行く人なんか皆無だった。インド料理のコツは謎に包まれていたし、なんというか、20世紀はまだインドは天竺みたいなものだったね。今はインド料理界隈の誰かが常にインドにいるし、日本に届けられる情報も爆増してる。

Projecting video onto a closed eye by connecting the pixels of the display to the eyelid with optical fibers. Imagraph (2022-) @nguyenwahed @w_a_n_art

みんなが怒られることを恐れすぎて小心者になっているから、怒られることを厭わない人の価値というのをもっと広めていきたい。

【CCTokyo × ムーンショット目標9若手の会】 🧠 進化の過程で獲得された意識は計算機上で実装可能なのか？ 鈴木大地先生(進化生物学)× 堀部和也先生(計算論的神経科学)が対談、人工知識の創出に向けた学際的な議論をお届けします！ 📍千代田区JST東京本部／オンライン luma.com/8lrn5xqd

Anthropicが「Mythos級モデルを近日中に公開」としています。 ただ、この件がどうも世間的には勘違いされて広まっているようで、さっきもメディアから「急に公開するのは危険なことだと思うが、どうか？」と問い合わせがきたので補足。 まず、当たり前ですが「脆弱性を発見する能力が圧倒的に高い」Mythosが公開されるわけではないです。 現在世間で話題になっているサイバーセキュリティ能力が高いMythosは、あくまで「Mythos Preview」で、こちらは公開される予定はないとしています。 もともとAnthropicは、Mythosの初公開時から、サイバーセキュリティに関する能力を調整した上で、Mythos級のモデルを公開する予定としていました（画像2）。 Mythosはそもそもがサイバーセキュリティに特化した作られたモデルではなく、ChatGPTやGemini、今までのClaudeのような対話型LLM、いわゆる一般的な言語生成AIです。サイバーセキュリティを抜きにしても、ベンチマークで測れる全体的な能力は従来のClaudeやChatGPTなどと比べて圧倒的に高く（画像3）、プログラミングはもちろん、研究や仕事、事務、あとはたぶん普通の会話でもかなり有用だと予想されます。 Claude Opus4.7や4.8は明らかにMythos調整の練習として、色々と調整している傾向が見られました。それらのノウハウも含めてMythosの脆弱性発見能力を弱めることに成功したため、他の面でも圧倒的に優れている調整版Mythosを、今までのフロンティアモデルと同じように、競争力のあるモデルとして公開する・・・ということになります。 現在、日本政府などがアクセス権付与を巡って交渉しているのは、「Mythos級のAIに対抗するため、Mythosによって先に基盤インフラの脆弱性を発見する」意図があるため、近日中に公開される脆弱性発見能力を調整したMythosではなく、Mythos Previewの方かと思います。