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哲学者Dan Williamsは、純粋な理性の力を信じる人ほどAIの危険性を大きく見積もると指摘——ドゥーマー対懐疑派の対立の根はAI側の証拠ではなく、人間の推論力をどう見るかにある。

WhiteStar Labs創業者Gal Ratnerが説く逆説——諜報活動を縛ってきたのは『盗めるか』でなく『読めるか』。北朝鮮系アクターは既にRAGで盗難文書を自動選別しており、AIがこの読むコストを消せば『地味だから安全』という自己認識は通用しなくなる。

DXのBrian Houckは、『自社には当てはまらない』というベンチマーク批判こそが、答えられない問いを担わせてきた誤りだと指摘——2025年データでは全セグメントの変更自信度が同時に12ポイント近く改善し、企業は思うほど独自ではないことが浮かぶ。

数学者Terence Taoが警告——AIの解探索ツールを無差別に使うと、次に狙うべき有望な問題を見つける『難易度の地形』ごと均されて消える。良い未解決問題という資源は有限で、再生しない。

Benedict Evansは、AIが『5分で誰でもツール作者になれる』論に反論——壁はコードでなく『何を作るべきか気づくこと』。書く手間が消えても、企業変革のボトルネックは動かない。

計算機科学者Melanie Mitchell氏は、擬人化バイアスの自覚や性能と能力の区別を含む6原則をAI評価に提案——対照実験を欠いたベンチマークは、出題者の表情を読んでいただけの「賢い馬ハンス」を能力と取り違えるからだ。

Margin Research CEOのClaudia d'Antoineが、AI発見が常態化した領域のゼロデイを実質『寿命』の短い『ハーフデイ』と定義——CVE報告数がこの1年で急増するなか、パッチ猶予という運用前提を重大度ではなく領域単位で問い直す提起だ。

martinfowler.com寄稿記事は、サブエージェントの真価は速度でなく『オーケストレーターのコンテキストから何を排除できるか』にあり、鍵はいつ・どう委任するかの明確なルールだと説く——問われるのは並列数でなく有限な注意力の配分だ。

Fiora StarlightがLessWrongに書いた『OpenAIのアラインメントはAnthropicより劣る』という一個人の評価は、3日後のScott Alexanderのまとめ記事を経て、TLDR AIの要約では話者名が消えた——転載2段で単一論者の意見が『通説』の顔をする。

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