AI最新動向
NVIDIAのフアン前CEOの復帰を求めるオンライン署名が11万6256人に マスク氏、ReplitのマサドCEO、Epic GamesのスウィーニーCEOらの名前も
ITmedia NEWSが11月15日7時15分に配信した。署名サイト「Stand with Jensen」によると、11月15日午前（日本時間）時点の署名者は11万6256人で、内訳はNVIDIAの現職従業員5978人、元従業員1108人、株主6万3195人、その他の支持者4万5975人。公開書簡は、独立した調査で事実関係が明らかになるまでフアン氏をCEOに戻すこと、公正な調査と弁明の機会を保証すること、取締役会が退任の根拠を公に説明することの3点を求めている。サイトは氏名や所属は自己申告で検証していないと明記し、NVIDIAやフアン氏とは独立した活動としている
11月12日（米国時間）の辞任の続き。従業員と株主の一部が取締役会の判断に公然と異を唱えている中で、11月17日の決算発表を迎える点
11月15日1時33分（JST）投稿、動画つき。Claude Codeに、Blender内のすべての素材をPythonで書かせた。キャラクターと小道具5つ（Clawd、友達のPip、おもちゃのトラック、3Dプリントしたチューリップ、ギフトボックス）、セット7つ（書斎、階段、通り、工房、空港、夜空、家）、52ショット分のカメラの動きとアニメーションで、コードは1万2500行。セットを同時に作るために自分の複製を7つ立ち上げ、RunPod経由でGPU89基を借りて3220フレームを最大36基同時にレンダリングした。所要は約4.5時間、費用は20ドルあまり。本人は、RunPodを使うスキルを設定していない別のパソコンで似た指示を試したところ品質が落ちたとし、「Claude Codeがクラウドの計算資源を使えると知っていると、ずっと野心的になる」と書いた
生成した映像ではなく、3Dソフトをコードで操作して作る形。外部の計算資源を使うスキルを持たせるかどうかで、仕上がりの水準が変わるという本人の観察
ChatGPT Proで設計計算を詰め、Codexに回路のシミュレーションと基板設計（KiCAD）をさせて、半日で部品配置まで進めた
11月14日13時1分（JST）投稿、画像つき。投稿者は、設計計算はChatGPT Proで詰め、その後のシミュレーションと基板設計をCodexに任せたと書き、基板設計ソフトのKiCADには自分では全く触れていないが「意外にも悪くない部品配置をしている」とした。返信では、大手メーカーで人が2か月かけて引いている配線より良さそうだという声も出ている
設計の前提となる計算を人がAIと詰め、手作業の多い図面起こしをエージェントに渡す分担。電気的に正しいかの検証は投稿に示されていない点
有識者の受け止め
ピーター・ワイルドフォード（予測分析）、Epochの能力指標で「AnthropicのFable 5.2はトレンドより約5か月先行。加速の明確な兆候だ」
11月15日22時40分（JST）投稿。「各社のEpoch ECI（Epoch AIの総合能力指標）に線形のトレンドを当てはめて最新モデルを見ると、AnthropicのFable 5.2はトレンドより約5か月先行しており、通常の範囲をはるかに超えている。加速の明確な兆候だ。GoogleのGemini 4 Carbonは約4.5か月先行しているが、Googleの実績はばらつきが大きいので偶然の可能性もあり、加速の兆候としては穏やかだ。OpenAI、DeepSeek、Moonshotはいまのところトレンドどおりで、加速の兆候はまだない」「AIの進歩は加速しているようだが、少なくとも公開データで見る限り、まだすべての企業で起きているわけではない（非公開の社内モデルではもっとはっきりしているかもしれない）」と書いた
業界全体ではなく、会社ごとに能力の伸び方が分かれ始めているという見方
イーサン・モリック（ペンシルベニア大学ウォートン校 教授）、「AIは私たちの測り方より速く良くなっている」 各社が2023年以降に引用した173のベンチマークのうち63%が飽和
11月15日8時46分（JST）投稿。「主要なAIのベンチマークがどれだけ早く飽和する（事実上、解き尽くされる）かを測るSatBenchを急ごしらえした。2023年以降に各研究所が引用した173のベンチマークのうち、63%がすでに飽和している。飽和は年々速くなっている」と書いた。同日13時27分（JST）には、「数年前ならこのベンチマークと分析を作るのにSTATAで数日かかり、見栄えよく仕上げるのにもかなり時間がかかったはずだ。これはFable 5.2への4つの指示で済んだ」と書いた https://x.com/emollick/status/2121822367575945454
モデルの比較に使う物差しそのものが、モデルの伸びに追い付かなくなっている点
ゲイリー・マーカス（認知科学者）、「パニックを煽る終末論的な投稿にうんざりだ。今あるものは超知能ではなく、数学と論理に非常に強いだけだ」
11月15日22時46分（JST）、歴史家ルトガー・ブレグマン氏の「AIについてパニックになる時が来た」という投稿を引いて書いた。「この種の投稿は、名前のない批判者や数年前の考えを持ち出し、懐疑派が皆同じ見方をしているかのように描くが、まったくの誤りだ。たとえば私はAIを詐欺と呼んだことはない」「元の純粋なLLMには深刻な問題があり、当時それを批判したのは正しかった。この分野は4年で進化し、純粋なLLMを超える重要な新技術が開発されている（主に私がずっと主張してきた神経記号の路線に沿って）」「それでも今あるものは検証できることに大きく頼っている。数学やコーディングにはよく効くが、一般性に欠ける。超知能ではなく、数学と論理に非常に強いだけだ」「最大の問題は機械が賢くなっていることではなく、まだ信頼できないシステムを航空管制のようなものに任せ、規制せず、インターネットへのアクセスを与えすぎていることだ」と書いた。同日23時45分（JST）には「巨大なLLMとClaude Codeが同じものだと考えているなら、状況を何も分かっていない」「正しい政策や予測を立てたいなら、すべてのモデルをブラックボックスとして扱うわけにはいかない」とも書いた https://x.com/GaryMarcus/status/2121977865759764782
ワイルドフォード氏やモリック氏が数字で加速を示す一方で、伸びているのは答えを検証できる分野に限られるとして、危機感を煽る議論と切り分ける立場
AI活用事例
警視庁、信号機のAI制御を2027年度にも都内全域の約8000カ所へ広げる 実証実験で渋滞の長さが1割減
日本経済新聞が11月16日5時に配信した。警視庁は2023年度から一部の信号機でAIを使った制御の実証実験を進め、渋滞を和らげる効果を確認したとして、2027年度にも都内全域に広げる。幹線道路が交わる交差点では、交通量と過去のデータから30分後の渋滞を予測して信号の切り替えを調整し、比較的小さな交差点ではリアルタイムで渋滞を検知して切り替える。見出しでは対象を8000カ所、効果を渋滞の長さ1割減としている
人の経験で決めてきた信号の切り替えを、予測と検知に基づく自動の調整に置き換え、実証から全域へ広げる段階に入った点
