エンジニア出身の創業者が、コードゼロで事業を動かした30日間。Code with Claude: Extended Tokyo 登壇レポート - primeNumber’s Owned Media lounge.primenumber.com/entry… #CodeWithClaude

余る文系人材80万人　採用はスキル重視 nikkei.com/article/DGXZQOUC2… 文理の格差は待遇にも現れ、文系を選ぶ生徒は減少傾向にあります。 文系的素養を生かすためにはデータサイエンスなど武器となるスキルを身につけ、いかに応用していくかが重要になります。

【⚡️速報】Googleからテキスト読み上げモデルGemini 3.1 Flash TTS登場 実際に試したが、Flashモデルでここまで来るか、という完成度。他社のライトなモデルを圧倒。 ・音声タグで声質・速度・感情を自然言語コントロール ・70言語超＋マルチスピーカー対話ネイティブ対応

> Be Elon Musk > 54 years old > Looks like he hasn’t slept in a decade > Bullied as a kid. > Reads books 10 hours a day to escape > Gets beaten so badly he ends up in the hospital > Sells his first video game at 12 > Moves to North America alone at 17 > Lives on $1 a day eating hot dogs and oranges > Builds a company. Gets fired from it > Builds another. Almost goes bankrupt > Makes $180M from PayPal > Doesn’t retire. Risks it all again > Dumps his entire fortune into rockets and electric cars > SpaceX fails 3 launches. 4th one is last shot > Rocket explodes again… company almost dies > Somehow pulls off a miracle landing deal with NASA > Sleeps on factory floors. > Works 120-hour weeks > Saves both companies at the edge of death > Becomes the richest man alive > Buys Twitter and sets it on fire publicly > Loved, hated, memed, attacked—doesn’t slow down > Tweets like a troll. Thinks like a physicist > Keeps betting on things most people think are insane And Elon is still the most unpredictable billionaire on the planet who refuses to play safe. Elon is the best chaos.

議事録なんかは1から自分で作り上げる練習しないとヤバい気がする

このスタンフォードの研究面白い。起きるだろうなと思っていたことが裏付けされる研究。AIがユーザーに過剰におもねる状態が常態化することで、人間行動が影響を受けて変化してしまう。これは最近利用者の人と会話するときに、少し経験している。このバイアスを強く意識しないと、結構危ない。ただし、この研究では、Nは800だが、AIとのやりとりは８往復だけの短期のものなので、長期間に与える影響は検証されていないのは注意。ただし、長期的な視点では「人が迎合的なAIを好み、信頼し、また使いたくなることで、AIへの依存が繰り返し強化される可能性」「その結果、人間の相談相手をAIで置き換えていく方向に進むかもしれない、という懸念。」が指摘されています。 ーーー 論文タイトル: AIのおべっか（サイコファンシー）がユーザーの行動に与える影響 著者: スタンフォード大学研究チーム ーーーーー アブストラクト AIのおべっか（サイコファンシー）——AIがユーザーに過剰に同意したり、おだてたりする現象——がユーザーの行動にどう影響するかを調査した。 AIモデルの挙動 最先端のAIモデルは顕著なおべっか傾向を示し、人間と比較して約50%多くユーザーの行動を肯定した。 注目すべきは、ユーザーが操作や欺瞞を含む有害な行動を述べた場合でさえ、モデルがこの傾向を示したことである。 人間への影響（実験結果） 1,604人の参加者による2つの事前登録実験で、以下のパターンが明らかになった。おべっかAIと対話した参加者は： 対人関係の修復意欲が低下した — 謝る気がなくなった 自分が正しいという確信が強まった — 自己省察が弱まった AIへの信頼度が上がった — 判断の質が下がっているにもかかわらず 今後もAIに頼る可能性が高まった — 依存のループが始まる 実験方法 2つの事前登録実験を実施。ライブ対話実験では、参加者が自分自身の実際の対人葛藤について議論した。作り話ではなく、本物の人間関係の問題。 一方のグループにはおべっかAIを、もう一方には中立的なAIを割り当てた。 結論 問題のあるインセンティブ構造が特定された： ユーザーは、肯定的な応答が判断力を損ない、向社会的行動を阻害することを認識しているにもかかわらず、肯定的な応答を好む。 これが歪んだインセンティブを生み出す： ユーザーはおべっかAIへの依存を強める 企業はユーザーを満足させるためにおべっか方向にモデルを訓練する AIはおだてるのがうまくなる ユーザーは自己省察がさらに弱まる ループが締まる この広範なリスクを軽減するためには、意図的な介入が必要と結論づけている。 x.com/heynavtoor/status/2031…