株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20251002

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• 未だにAIを「統計的に次の単語を予測しているに過ぎない」って言ってる人いる

AIの動作原理に関する議論：単なる「次の単語予測」を超えて

この記事では、最新のAI、特に大規模言語モデル（LLM）の能力を「統計的に次の単語を予測しているに過ぎない」と解釈することへの疑問が提起されています。筆者は、この認識では現在のAIが示す高度な成果（まるで意味を理解し、推論しているかのような振る舞い）を説明しきれないと感じています。

AI自身の説明と本質

筆者がAI自身にその仕組みを尋ねたところ、「言語と世界知識を統計的に圧縮した汎用パターン認識器」や、「次に来る単語を予測するために、言語と世界知識を高次元ベクトル空間に圧縮し、そこから最適な次語を取り出すパターン認識器」という回答が得られました。これは、単なる「予測変換」とは異なり、膨大な情報を高次元の空間で効率的に処理し、その結果として人間らしい応答や推論に近い能力を発揮していることを示唆しています。

「統計的予測」という言葉の裏側

「統計的に次の単語を予測する」という表現は、AIの基本的な動作原理を指しますが、その言葉だけを聞くと、まるで単純な辞書引きや確率計算のように誤解されがちです。しかし、実際のLLMは、私たちが話す言葉や世界の知識を数値データ（ベクトル）として「高次元ベクトル空間」に配置し、その膨大なデータのパターンから最も適切な応答を生成しています。この複雑なプロセスによって、AIは文脈を理解し、質問に答え、時にはクリエイティブな文章を生み出すことが可能になっているのです。

新人エンジニアへのメッセージ

この議論は、AIの核心的な理解を深める上で非常に重要です。AIが「統計的な予測」に基づいていることは事実ですが、その「統計的な予測」がどのような仕組みで、どれほど複雑な情報処理を経て行われているかを理解することが大切です。 コメント欄でも、「人間も統計的な予測をしているのではないか」「AIに真の推論能力はない」など、様々な視点からの活発な議論が展開されています。これらの多角的な意見に触れることで、AIの可能性と限界、そして人間との違いについて深く考えるきっかけとなるでしょう。

引用元: https://anond.hatelabo.jp/20250930225212

• Comprehension Debt: The Ticking Time Bomb of LLM-Generated Code

「Comprehension Debt: The Ticking Time Bomb of LLM-Generated Code（理解負債：LLMが生成するコードの時限爆弾）」というこの記事は、近年のAI、特に大規模言語モデル（LLM）が生成するコードが、開発現場にもたらす新たな課題に警鐘を鳴らしています。

新人エンジニアの皆さんも、もしかしたら「こんなコード、誰が書いたんだろう…」と、過去のレガシーコードの理解に苦しんだ経験があるかもしれません。昔のコードを安全に修正したり、新しい機能を追加したりするには、まずそのコードが「何をしているのか」「なぜそのように実装されているのか」を深く理解する必要があります。これは開発者にとって昔からの課題です。

しかし、LLMの登場により、この「理解の課題」がとてつもない規模で拡大しつつあると著者は指摘します。LLMは驚異的なスピードで大量のコードを生成するため、開発チームは自分たちが書いたわけではない、誰も読んでいないコードを大量に抱え込むリスクに直面しています。著者はこの現象を「理解負債（Comprehension Debt）」と呼んでいます。これは、後からそのコードを理解し、修正するために必要となる追加の時間のことを指します。

品質を重視するチームでは、LLMが生成したコードでも、人間のエンジニアが時間をかけてレビューし、理解し、必要であれば手直ししてからリポジトリにコミットします。これは非常に大切なことですが、結果としてLLMが提供する「高速なコード生成」のメリットが相殺されてしまいがちです。

一方で、スピードを優先するあまり、LLMが生成したコードを十分にレビューせず、また適切なテストも行わずにそのままシステムに組み込んでしまうチームも少なくありません。このような状況が蔓延すると、プロジェクトの奥深くには「誰もその中身を正確に知らない、けれどシステムを動かす上で重要なコード」がまるで時限爆弾のように蓄積されていくことになります。

「AIに直してもらえばいいじゃないか」と考える人もいるかもしれません。しかし、LLMを使ってコードを修正しようとすると、時には「Doom loops（無限ループ）」と呼ばれる、何度指示しても問題が解決せず、堂々巡りになるような状況に陥ることもあります。結局のところ、多くの場面で人間のエンジニアが自らコードを修正する必要が出てくるのです。その時、誰も理解していないコードを解読することに、莫大な「理解負債」の返済時間がかかることになります。

この記事は、LLMを開発に活用する際に、単にコード生成のスピードだけでなく、その後の保守性や可読性、そしてチーム全体の「理解」という観点から、コードの品質に深く目を向けることの重要性を教えてくれます。新人の皆さんにとっても、LLMを使う際には、生成されたコードを鵜呑みにせず、必ず内容を吟味し、理解しようと努める姿勢が今後ますます重要になるでしょう。この「理解負債」を増やさないために、私たちエンジニアがどうLLMと向き合うべきか、深く考えるきっかけとなる記事です。

引用元: https://codemanship.wordpress.com/2025/09/30/comprehension-debt-the-ticking-time-bomb-of-llm-generated-code/

• Sora 2 is here

皆さん、こんにちは！OpenAIから、最新の動画・音声生成AIモデル「Sora 2」が発表されました。これは、2024年2月に登場した初代Soraが「動画生成が初めて実用的になり始めた画期的な一歩」だったのに対し、Sora 2はそこからさらに大きく進化し、「もっと現実的で便利なレベルになった状態」へ飛躍したと位置づけられています。まるで、GPT-1からGPT-3.5への進化に匹敵する、大きな進歩なんです。

Sora 2の最も画期的な点は、動画における物理的な正確さとリアリズムが飛躍的に向上したことです。以前のモデルでは、例えばバスケットボールのシュートが外れても、なぜかゴールに入ってしまうような、現実とは異なる動きが生成されることがありました。しかし、Sora 2では、シュートが外れればボールがバックボードに跳ね返るなど、実際の物理法則に則った動きを忠実に再現できるようになりました。これは、AIが現実世界を深く理解し、シミュレートする能力が高まったことを意味します。

さらに、Sora 2は動画の「制御性」も大きく向上しています。複雑な指示に従って複数のシーンを生成したり、現実的、映画的、アニメといった多様なスタイルで動画を作ったりすることが可能です。音声面でも進化しており、動画に合わせたリアルな背景音、会話、効果音を自動で生成し、まるで本物の映画を見ているかのような臨場感を提供します。

そして、特に注目すべき新機能の一つが「Cameos（カメオ）」です。これは、あなた自身の姿や声をSoraが生成した動画の中に登場させられる機能です。一度短い動画と音声を登録するだけで、Soraが作り出したあらゆるシーンにあなたが「出演」できるようになります。

このSora 2の力を体験できるiOS向けソーシャルアプリ「Sora」も同時にリリースされました。アプリでは、自分や友達のCameosを使って動画を生成したり、友達が作った動画をリミックスしたり、自分だけのSoraフィードを楽しんだりできます。OpenAIは、このアプリを「動画をただ見る（消費）」よりも「自分で作る（創造）」に重点を置いて設計しており、友達との新しいクリエイティブなコミュニケーション手段として期待されています。

OpenAIは、責任ある利用にも非常に力を入れています。ユーザーがフィードの内容を細かくコントロールできる機能や、ティーンエイジャーの保護のための視聴制限、そしてCameosを使った肖像権の