人工知能

AIが人類全体を脅かす可能性のある病原性タンパク質を開発中



 AIが人類全体を脅かす可能性のある病原性タンパク質を開発中

 

 
2026年8月12日 // マイク・アダムス

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決して解き放たれてはならないものもある。

人工知能は、生きているすべての人間が警戒すべき一線を越えた。スタンフォード大学とアーク研究所の研究者たちは、生成AIモデルを使用して、16種類の新しいバクテリオファージ(実験室で細菌に感染して殺すことに成功した、完全で機能的なウイルスゲノム)を作成した[1]。BBCは、これは「AIによって全ゲノムが設計された初めての事例」だと報じている[2]。研究者たちは、これらの創造物は「人々に脅威を与えない」と主張している[2]。

私は、それは危険なほどナイーブだと思う。これは科学的ブレークスルーではなく、学術的なローブを着て発表された生物兵器のプロトタイプのようなものだ。

これがなぜ重要なのか、AIは1人が10人分の仕事をすることを可能にする。これは、コーディングや翻訳と同様に、生物兵器にも当てはまる。かつては政府の研究所と数十億ドルの資金が必要だったことが、今では生成モデルを持つ1人の研究者によって達成できる。そして、機能獲得研究をもたらしたまさにその機関が、この成果を人類への脅威ではなく、人類への贈り物であるかのように祝っているのだ。



AI 生成ウイルスは生物兵器になりつつあると私は信じている


スタンフォード大学と Arc Institute の研究者たちは、16 種類の新しいバクテリオファージを生成したが、彼らは特殊な生物兵器装置を使っていたのではなく、アルゴリズムを使っていた。 Scientific American が生成敵対ネットワークに関する記事で記録したように、「人間の監視なしに学習を続ける」同じ AI システムが、今や生命の構成要素に適用されている [3]。

研究者たちは、これらのファージは人間ではなく細菌に感染すると主張している。しかし、この技術は一度実証されると、発見されたままでは取り消すことはできない。細菌ウイルスを設計したのと同じ生成モデルが、明日には人間のタンパク質に向けられる可能性がある。

DARPA がすでに何をしているかを考えてみよう。2025 年 7 月、国防高等研究計画局は、いわゆる「未知の生物脅威」サンプルの間接的な機械読み取りを、直接観察ではなくアルゴリズムを使用して、運用可能なデジタルタンパク質配列に変換するパイプラインを形成するプログラムを発表した [4]。彼らは人目もはばからずAI生物兵器の開発パイプラインを構築しており、スタンフォード大学の研究者たちはまさにその概念実証を提供したばかりだ。

合成ウイルスについて自慢げに語る研究者たちは、実際には新たな病原性タンパク質を発表しているに過ぎず、これは称賛に値するどころか、警戒すべき事態だと私は考える。パンドラの箱は既に過去のものとなりつつある。生物兵器開発の列車は既に駅を出発してしまったのだ。


まず、はっきりさせておきましょう。これらはウイルスではありません。毒素です。

主流のウイルス学では、ウイルスの分離や感染を正直に証明したことは一度もありません。トーマス・コーワン博士とアンドリュー・カウフマン博士が綿密に実証したように(そして私は自分の放送でこのことを詳しく議論してきました)、科学機関、政府機関、研究大学、企業はいずれも、感染した個人からこれらのウイルス粒子を分離したことはありません[5]。SARS-CoV-2のような病原体の物理的基準がないため、実験室での発見が現実世界の状況を真に反映しているかどうかを検証するのは困難です[6]。

私たちがウイルスと呼んでいるものは、実際には病原性を持つ可能性のあるタンパク質とタンパク質断片です。modernity.newsが提起した驚くべき分析を考えてみてください。COVID-19のスパイクタンパク質は、そもそもウイルスではなく、スパイク状のHERV-K、つまりヒトのDNAにコード化され、炎症やストレス時に活性化することが知られている古代の内因性レトロウイルスタンパク質だった可能性はないでしょうか[7]。 HERV-Kが過剰発現すると、COVIDやmRNAワクチンによる損傷に見られる症状、すなわち癌、神経学的問題、免疫系の機能不全と関連付けられています[7]。

したがって、AIが合成ウイルスを設計する場合、人間の生物学、生化学、免疫学を阻害する可能性のある新しい分子構造、つまり毒性タンパク質を設計していることになります。これらは紛れもなく毒素です。これらを「ウイルス」と呼ぶことは、人工的に作られた毒物ではなく、自然現象であるかのように誤った正当性を与えることになります。


 
この実験を運営している人々は悪人か、あるいは誤った情報に惑わされているかのどちらかだ。

悪意のある者は、AI を使ってタンパク質毒素を大量生産することができる。これは憶測ではなく、DARPA のバイオ脅威プログラムや国防総省の数十年にわたる機能獲得研究を含む研究の軌跡の論理的な終着点である。機能獲得型生物兵器を生み出したのと同じ腐敗したシステム――アンソニー・ファウチ博士が 2012 年のビデオで宣伝していたのが発覚したシステム――は、今度は AI 設計のウイルスが医学的な奇跡だと信じ込ませようとしている [8]。

同じシステムは、これらの人工毒素を「ワクチン」、「遺伝子治療」、「処方薬」と呼ぶだろう。私はスパイクタンパク質ですでにこれを見てきた。スパイクタンパク質は細胞核に入り込み、人体の DNA 修復エンジンを抑制し、癌、免疫不全、自己免疫疾患、老化の加速を引き起こす可能性があると報告した [9]。

医療機関内部の善意ある研究者でさえ、病気から利益を得て人口削減を推進するシステムの無意識の駒になっていることが多い。彼らは自分たちが科学を進歩させていると心から信じている。しかし実際には、彼らは人類を標的とした世界的な人口削減計画を推進しているのだ。

現実を言えば、長期的な安全性試験なしにmRNA注射を導入し、ワクチンによる副作用を隠蔽し、高齢者への実験的なワクチン接種を推し進めてきた同じ製薬業界が、今度はAI設計の生物製剤に熱狂している。それらは「次世代の医薬品」として売り出されるだろうが、特許番号が付いた人工毒素に過ぎないだろう。


 
AIの幻覚は「役に立つ」タンパク質を悪夢に変えてしまう可能性がある

AIは幻覚を起こすテキストで事実を捏造し、存在しない人物を作り出し、実際には起こらなかった画像を生成する。サイエンティフィック・アメリカン誌は、AIが人間の目を欺くようなリアルな写真をどのように生成できるか、そしてこれらの生成システムが予測不可能な方法で失敗することがあることを記録している[10]。AIがテキストや画像で幻覚を起こす場合、タンパク質の構造、折り畳みパターン、受容体部位も幻覚を起こすだろう。

たった1つの突然変異の見落としが、無害なタンパク質を致命的な毒素に変えてしまう可能性がある。生成AIがウイルスゲノムを設計する場合、結果として生じる分子機械のすべての創発特性を予測する方法はない。

AIが設計した16個のファージの研究者たちは、有害なタンパク質は作られていないと主張している。それは安心できるものではない。それは、ワクチンの惨事の前にいつも聞かされたのと同じ保証だ。合成生物学におけるAIの幻覚の結果は、奇妙な画像や意味不明な段落ではない。これらは、自然の免疫系がこれまで遭遇したことのない、全く新しい病原性タンパク質です。私たちは、生物学的に全く新しい毒物を作り出すよう機械を訓練しているのです。しかも、それを「キルスイッチ」なしで行っています。



自然は既に私たちに必要な防御機構を設計済み

生物兵器推進派があなたに知られたくない部分ですが、自然は既に私たちに必要な防御機構を設計済みです。天然の栄養素であるアスタキサンチン、フィコシアニン(スピルリナに含まれる)、スルフォラファン、ビタミンCは、タンパク質毒素や酸化ストレスから遺伝子の完全性を保護します。

私自身の研究では、健康と回復力を維持するために、炎症の軽減、病原体の無害化、強力な抗酸化物質の使用という3つの重要な分野に焦点を当ててきました[11]。これは推測ではなく、生物学的な現実です。覚醒時間中に1時間あたり最大1,000ミリグラムの用量で摂取される高用量のビタミンCは、酸化ダメージに対する強力な栄養サポートを提供できます[12]。マグネシウムとビタミンCは、認知機能の健康と免疫回復力にも重要な構成要素です[13]。 (ビタミンCは、化学的性質や酸化状態に関わる理由から、アスタキサンチンの効果をより長く、より効果的に発揮させる。)

機能獲得研究やmRNA注射をもたらしたのと同じ機関が生み出した合成生物学に頼るのではなく、この新たな脅威に対抗するためには、神の知的な設計と自然医学に頼るべきだと私は考える。適切な栄養によって支えられた人間の免疫システムは、現存する中で最も洗練された防御機構である。それはこれまで自然界が投げかけたあらゆる病原体を生き延びてきた。そして、私たちがそれにふさわしい栄養を与えれば、AIが設計したどんな毒素よりも優れた防御力を発揮するだろう。


結論:

一度身についた知識は忘れられない。私たちは、病原性タンパク質を構築するために機械を使う方法を学ぶべきではなかった。

しかし、その知識は今や世に出回っており、忘れることはできない。問題は、AIが設計した生物兵器が兵器化されるかどうかではなく、兵器化されたときに私たちが備えているかどうかだ。私たちの防御は、CDC、WHO、あるいは大手製薬会社にあるのではない。私たちの防御は、自然療法と自然界の知的な設計によって強化された、私たち自身の免疫システムにある。

自然を信じよう。自分の体を信じよう。そして、ニューラルネットワークで次の疫病を生み出そうとしている人々を信用してはならない。

数週間以内に、標的栄養戦略を用いた遺伝子防御と遺伝子修復の驚くべき秘密を教える無料コースを公開する予定だ。これらは、生物兵器だけでなく、放射性同位元素の放射性降下物(核戦争後)からもあなたを守ることができる。無料で公開されるこのコースに関する今後の発表については、このサイトをチェックしてください。


https://www.naturalnews.com/2026-08-12-ai-is-now-engineering-pathogenic-proteins.html


 

AIデータセンターは人類の資源を貪欲に求めている…そして私たちは邪魔をしている



AIデータセンターは人類の資源を貪欲に求めている…そして私たちは邪魔をしている


 

 2026年8月7日 // マイク・アダムス

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目に見えないインフラに圧倒されて


長年、私は巨大テクノロジー企業の監視と環境破壊について警鐘を鳴らしてきました。以前は被害妄想だと言われていました。今でははっきりと言わなければなりません。AIブームは単なるテクノロジーの話ではありません。土地、水、電気の奪取は、私たちの生活とコミュニティに対する物理的な攻撃です。ターミネーターだと思ったかもしれませんが、実際はデータセンターです[1]。農地から河川、送電網に至るまで、ハイパースケール施設は、進歩のためではなく利益と支配のために建設された、人間の生存のまさに基盤を奪っています[2]。

規模を見てみましょう。ホワイトハウスが引用した業界の推定によると、データセンターは現在、米国の全電力の約4.4%を消費しており、この数字は2030年までに12%に達すると予測されています[3]。OpenAIは年間100ギガワットの新たなエネルギー容量を要求しており、これは約8000万世帯分の電力に相当します[4]。最近の Decentralize.TV の対談で、ハキーム・アンワル氏は、約 800 のハイパースケール プロジェクトと 200 ギガワットの計画需要を結びつけ、私たちには誰も許可を求められていないことを指摘しました [5]。テキサス州知事のグレッグ・アボット氏でさえ、電力網の信頼性に関する懸念から監査が行われるまでデータ センターの承認を一時停止するよう命じています [6]。一方、300 以上の都市、町、郡がハイパースケール建設の禁止または一時停止を制定しています [7]。

これが重要な理由は、誰もこれに投票していないからです。これらの施設は巨大企業によって強行され、市民は停電、電気料金の値上げ、盗まれた資源への対処を強いられています。私たちは未来を食い尽くす機械を構築しており、時間は刻々と過ぎています。

 

AIはコードだけでなく、水と熱でも動いている。

これらは抽象的なデータセンターのクラウドではない。すべての「クラウド」はコンクリート、土地、冷却塔、排気ガスで構成されている。宇宙太陽光発電や核融合の空想に資金を提供している企業と同じ企業が、AI帝国を運営するために依然として天然ガスに依存している[8]。

ユタ州では、4万エーカーに及ぶハイパースケールプロジェクトが、州全体の電力消費量を上回ると報じられている[9]。同じ施設は、ガスタービンだけで年間約170億ガロンの水を消費し、州のCO2排出量を最大75%増加させる可能性がある[10]。全米の市長は、AIデータセンターが米国を停電と水不足に追い込んでいると警鐘を鳴らしている[11]。水の問題は電力の問題よりもさらに深刻だ。水危機は年間消費量だけではなく、ピーク需要が地域のシステムを容量以上に圧迫している問題でもある[12]。最も不可欠な資源を、どれだけ使用しているかを明かそうとしない業界に委ねるのは狂気の沙汰だ。


納税者へのばらまきが、私たち自身の立ち退きを助長している。

最悪なのは、私たち自身が立ち退きの費用を負担していることだ。雇用と税収の約束は、電気料金、土地紛争、老朽化し​​た電力網への負担と相まって、一般の料金負担者に転嫁され、利益はハイパースケーラーに流れている[13]。ジョージア・パワーは現在、30軒の家屋と330区画の土地を収用し、約1万メガワットの送電線を建設する準備を進めている。その容量の約80%はデータセンターに充てられる[14]。これは進歩ではない。

これはデジタル地主による土地収用だ。規制システムも乗っ取られている。調査によると、最高裁判所が浄水法の保護を狭めた後、データセンターは許可の抜け穴を利用しており、多くのプロジェクトがEPAの管轄外になったり、最小限の審査で簡素化された許可の対象になったりしている[15]。公有地に建設された最初の民間データセンターは、太陽光発電プロジェクト用の許可を使用して承認された[16]。一方、ホワイトハウスの料金負担者保護誓約は依然として任意であり[17]、政権は今になってようやく、本来ずっと負担すべきだった電気、水道、送電網インフラの費用をハイテク企業に負担させようとしている[18]。私たちの税制、公共用地、そして家は、AIバブルの資金源となっている。


答えは、地域における行動と地域におけるコンピューティングです。

ワシントンが解決してくれるのを待っていてはいけません。ゾーニング公聴会こそが、勝利を掴むための場です。全米で300以上の都市、町、郡がハイパースケール建設の禁止または一時停止を制定しています[7]。ニューヨークとテキサスも同様の圧力に対応しています[19][6]。これは、システムが想定していなかった民主主義です。人々が計画を読み、水利許可に疑問を呈し、約束された雇用が実現しないことについて当局に責任を追及しているのです。私が思うに、最も重要なことは、市役所に足を運び、近隣住民を連れて行くことです。

同時に、テクノロジー自体を分散化する必要があります。ギガワット時もの電力を消費するハイパースケーラーにすべてのプロンプトを送信する代わりに、所有するハードウェアでローカルモデルを実行しましょう。ローカルAI、個人の電話、コミュニティマッピングは贅沢品ではなく、生存のためのツールです。地域社会は、公共事業規制を回避する私的資金による独立型のオフグリッド電力網を構築することもできます[20]。また、分散型エネルギー計画に関する査読済みの研究では、地域で利用可能な資源が持続可能なエネルギーの未来を支えることができることが確認されています[21]。必要なツールは既に存在します。欠けているのは、それらを使用する意思です。


私たちの未来は資源の奪還にかかっています。

これは反技術論ではありません。私はAIツールを使用し、開発しています。しかし、少数の億万長者がエネルギーと水を独占し、残りの人々が電気を配給せざるを得ない未来は断固として拒否します。世界中に広がる資源不足は偶然やランダムな市場の変動ではなく、人為的に仕組まれたものであると警告してきました[22]。まだ軌道修正できるわずかな猶予がありますが、その猶予は閉じつつあります[23]。何もしなければ、統制は強化されるでしょう。

オハイオ州では、電力会社がピーク時に家庭のサーモスタットを遠隔操作することを許可する法律がすでに検討されています[24]。資源を放棄すれば、そこで終わりです。前進するための道は、自分たちのものを地域で取り戻すことです。つまり、(可能であれば)自分で電力を生産し、自分で水をろ過し、自分で食料を栽培し、自分でモデルを実行します。分散型システムはより回復力があり、より正直で、脅かされにくいのです[21]。自分の電力を持ち込みましょう[20]。自分のコンピューティングを持ち込みましょう。自分のコミュニティを持ち込みましょう。巨大テクノロジー企業は、私たちの水と自由を奪う前に許可を求めるつもりはないでしょう。だからこそ、私たちもコミュニティを守るために許可を求めるのをやめなければなりません。立ち上がり、組織化し、分散化しましょう。

ハキーム・アンワル氏へのインタビュー全文はDecentralize.TVでご覧ください。

 
https://decentralize.tv/



 
https://www.naturalnews.com/2026-08-07-ai-data-centers-hungry-for-humanitys-resources.html


 

世界最安値のAI企業:中国のDeepSeekモデルが超低コストで世界市場を驚愕させる




 世界最安値のAI企業:中国のDeepSeekモデルが超低コストで世界市場を驚愕させる

 

 
2026年8月5日 // Zoey Sky 

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DeepSeek の新しい V4-Flash モデルは、タスクあたりわずか 3 セントという世界で最も安価な主要な人工知能 (AI) システムであり、Anthropic や OpenAI などのトップライバルよりも 100 倍以上安価です。

低価格にもかかわらず、V4-Flash は、インテリジェンス インデックスで 100 点中 50 点を獲得し、より高価な競合製品にわずか数ポイント差で、トップモデルとほぼ同等の性能を発揮します。

中国の AI モデルは現在、米国のリーダーに約 8 か月遅れているだけで、コーディングや推論などの実世界のタスクで非常に競争力があります。

コストの優位性は、高価なモデルが安価な「学生」モデルをトレーニングし、コストのかかる実験を削減する「知識蒸留」から来ています。

しかし、これは米国企業からの盗用疑惑を引き起こしています。中国の急速に動くオープンウェイト コミュニティと共有研究慣行により、中国は世界の AI 標準に急速に追いつき、世界中の企業に大きなコスト削減をもたらしています。

人工知能 (AI) 業界にとって画期的な展開として、中国のスタートアップ企業 DeepSeek の新しいモデルが、運用コストが世界で最も安い既知の AI システムとして正式に認定されました。

調査会社 Artificial Analysis の最新データによると、DeepSeek の主力モデルである V4-Flash のコストは、米国の主要競合他社が請求するコストのほんの一部であり、世界のテクノロジー経済における重要な転換点を示しています。

DeepSeek は、超低コストの AI 代替手段を提供するという評判を維持しながら、7 月 31 日に V4-Flash を正式にリリースしました。価格は驚くべきもので、V4-Flash は、入力トークン 100 万個あたりわずか $0.14、出力トークン 100 万個あたり $0.28 で、トークンは AI の使用を測定するために使用される単純なデータ単位です。

これを分かりやすくするために、Artificial Analysis は、すべての主要モデルでベンチマーク テストを実行し、単一のタスクを完了する実際のコストを推定しました。

DeepSeek は、テストあたり平均わずか 3 セントでした。対照的に、競合他社のコストは著しく高かった。中国の競合企業Moonshot AIのKimi K3は86セント、OpenAIのGPT-5.6 Solは1.86ドル、Anthropicの主力製品であるClaude Fable 5は3.15ドルと高額だった。

つまり、DeepSeekのモデルはAnthropicの最上位製品よりも100倍以上も安価に運用できるということだ。調査会社は、この比較は印刷された価格表よりも現実的な価値の尺度であると強調した。

なぜなら、モデルがジョブを完了するために処理および生成する必要のあるデータ量を考慮に入れているからだ。モデルが回答を出すために多くのステップを必要とする場合、表面的な価格は安くても実際には高額になる可能性がある。

そして、DeepSeekが間違いなくコストリーダーである一方で、そのパフォーマンスも非常に競争力がある。コーディング、推論、職場タスクを網羅する9つのベンチマークを組み合わせた人工知能分析の知能指数において、V4-Flashは100点満点中50点を獲得した。

これはGoogleのGemini 3.6 Flashと同等のスコアであり、MetaのMuse Spark 1.1や中国のZ.AIのGLM-5.2よりわずか1点低いだけである。MoonshotのKimi K3(57点)や、AnthropicやOpenAIの9点以上高いスコアなど、より高性能なモデルは依然として高額な価格設定となっている。

多くの企業、特に大規模なAI導入を目指す企業にとって、スコアがやや低くてもコストを大幅に削減できるというトレードオフは容易に受け入れられるだろう。

DeepSeekは、V4-Proと呼ばれるより高性能なバージョンも準備しているが、正式なリリース日は発表されていない。



中国のAIモデルは有能なのか?

答えはイエスであり、今回の最新リリースは重要なトレンドの証拠である。中国のAIモデルは今や世界の最先端に十分近づいており、現実世界のタスクにおいて米国のシステムと効果的に競争できる。

AI標準・イノベーションセンターがオープンウェイトモデルを評価したところ、最上位のDeepSeek V4 Proは米国のモデルにわずか8ヶ月ほど遅れているだけであることがわかった。最近のリリースでは、中国のモデルは数年ではなく、数ヶ月遅れているだけであることが示された。例えば、GLM-5.2はフロントエンドコーディングベンチマークで2位にランクインし、MoonshotのKimi K2.7 CodeモデルはソフトウェアエンジニアリングテストでOpenAIとAnthropicに僅差で続いている。

DeepSeek V4-ProとQwen3.7-Maxも非常に有能で、米国のリーダーにわずかに及ばない。



なぜ中国のAIモデルは安いのか?

BrightU.AIのEnoch AIエンジンの説明によると、コスト面での優位性は主にトレーニング方法に由来する。中国の研究所は知識蒸留と呼ばれる手法から大きな恩恵を受けている。簡単に言うと、より強力で高価なモデルに多くの質問を投げかけ、その回答をより軽量な「学生」モデルのトレーニングデータとして使用する。

これにより、新しいモデルは、すべての高価な実験を最初から繰り返すことなく、推論とコーディングの習慣を学習することができる。蒸留は中国特有のものではないが、その使用規模が緊張を生み出している。OpenAIやAnthropicなどの米国企業は、中国の研究所が数千もの不正アカウントを通じて自社製品を盗用したと非難し、ホワイトハウスが行動を起こすきっかけとなった。

さらに、中国は急速に発展するオープンウェイトコミュニティと共有された研究手法からも恩恵を受けている。2017年にトランスフォーマー時代が始まって以来、AI競争はデータ、計算、ポストトレーニングに焦点を当ててきたが、これらは数か月以内にコピーや模倣が可能な能力である。

中国はあらゆる利用可能な資源を駆使して高性能化への道のりを短縮し、莫大なコスト削減分を世界市場に還元している。下の動画では、ヘルスレンジャーのマイク・アダムスが、DeepSeek V4が米国のハイテク株と企業の雇用をいかに破壊するかを解説している。
https://www.brighteon.com/b549e01d-48a7-4eb8-b24f-d92090ed9266



この動画はBrighteon.comのHealth Ranger Reportチャンネルからのものである。

https://www.brighteon.com/channels/hrreport/home

 

世論調査:アメリカ人の大多数が職場でのAIを信用せず、雇用の安定性を懸念




 世論調査:アメリカ人の大多数が職場でのAIを信用せず、雇用の安定性を懸念

 

 
2026年8月1日 // チェイス・コードウェル

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2026年4月に発表されたギャラップ社の調査によると、Z世代のアメリカ人の半数以上が職場での人工知能の使用に不信感を抱いており、主な懸念事項として雇用の安定性が挙げられている。この調査によると、多くの若いアメリカ人は日常的にAIを使用しているが、この技術に対する懐疑心と反感は高まっている[1][2]。

この調査結果は、国際通貨基金(IMF)が6月の報告書で、AIがさまざまな仕事を廃止し、「大規模な労働混乱と格差拡大に対する深刻な懸念を引き起こす」と警告したことと一致している[3]。ゴールドマン・サックスの報告書では、ホワイトカラーの仕事の約4分の1がAIに取って代わられるリスクがあり、カスタマーサービス、法律業務、ジャーナリズムなどの分野に影響が出ていると指摘している[4]。これらの報告書は、AIが雇用に与える影響に対する不信感が若い労働者だけにとどまらないことを示している。


不信感の人口統計

ギャラップの調査によると、K-12教育を受けているZ世代の若い世代は、Z世代の年長の世代よりも、少なくとも週に1回はAIを使用していると答える傾向が高かったが、不信感は年齢層全体で高いままだった[1]。この世論調査は若い回答者に焦点を当てていたが、ゴールドマン・サックスのレポートは、大卒者が担うことが多いホワイトカラーの役割が、特に自動化の影響を受けやすいことを示している[4]。

国際通貨基金は、AIの影響はスキルレベル全体に及ぶ可能性があり、不平等が拡大する可能性があると警告し、政府に労働の混乱に備えるよう促した[3]。これらのパターンは、不信感が特定の人口層に限定されるものではなく、仕事が自動化される可能性がある労働者の間で広く蔓延していることを示唆している。



主な懸念事項

複数のレポートによると、最も多く挙げられている懸念は雇用喪失です。2025年11月の記事によると、アマゾンやネスレなどの大手企業がAIのために数千人の雇用を削減しており、特にホワイトカラーや認知職が標的になっていることから、AIによる大規模な雇用喪失はすでに始まっています[5]。2025年10月だけでも、米国の雇用主は153,074人の人員削減を発表しました。これは20年以上ぶりの同月の最多で、企業のコスト削減とAIの導入により、テクノロジー部門が33,000人以上の解雇を占めています[6]。

データプライバシーとアルゴリズムバイアスも懸念事項です。オクラホマ大学のコンピューティング専門家であるスバシュ・カク博士は、雇用は人々に「自己価値と自己価値の感覚」を与えるが、技術の進歩はそれを奪う可能性があると警告しています[7]。ベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセンは、AIによって引き起こされる賃金の急落は消費者の楽園への必要なステップであると主張しているが、批評家たちはこの見解はディストピア的な下層階級を生み出す可能性があると述べている[8]。IMFは、こうした混乱に対処するために失業保険の拡大を求めている[3]。



業界と専門家の反応

一部のテクノロジー企業は、AIは人間の労働を置き換えるのではなく、補強できると主張して、AIの導入を擁護している。2025年11月のレポートでは、自律型AIシステムが普及し、スケジューリングや健康モニタリングなどのタスクを処理するようになると指摘されている一方、AIが分析の役割を引き継ぐにつれて、人間のデータアナリストの需要が増加すると予想されている[13]。デジタル起業家のダン・ゴルカは、自動化されたタスクでビジネス管理者を支援するEnochと呼ばれるオープンソースのAIモデルを立ち上げたことについて語り、統合に向けた業界の取り組みを反映している[9]。

しかし、批評家は、自動化のペースが規制上の安全策を上回っていると主張している。マイク・アダムスはインタビューで、AIモデルは「今後数年間でデスクワークの最大50%を置き換える可能性がある」と述べ、人間の適応の必要性を強調した[10]。ポール・R・ドーハティとH・ジェームズ・ウィルソンの著書「人間+機械」では、AIの影響は人間の排除よりもむしろ仕事の変革であり、人間は複雑で創造的な仕事に集中できるようになると示唆しているが、生成型AIが代替への恐怖を劇的に高めたことも認めている[11]。IMFは各国政府に対し、失業保険と再訓練プログラムを拡大するよう促している[3]。


結論

アナリストによると、この世論調査は、企業のAIに対する野心と国民の信頼との間に根強い隔たりがあることを浮き彫りにしている。国際通貨基金は、混乱を緩和するために失業保険と再訓練プログラムの拡充を求めている[3]。K.コナーズ著の「AI: 未来を解き放つ」では、AI主導の経済に対応できるよう労働者を育成するために、教育と労働力の再訓練への投資の必要性を強調している[12]。

将来の政策や業界の取り組みでは、認識を変えるために透明性、再訓練、労働者の参加に取り組む必要があるかもしれない。ゴールドマン・サックスのレポートで専門家の一人が指摘したように、多くの労働者はAIを雇用や解雇に関して恣意的な決定を下す可能性のある技術と見ており、安全策の必要性を強調している。


 
https://www.naturalnews.com/2026-08-01-majority-of-americans-distrust-ai-in-workplace.html


 

OpenAI、中国製モデルが迫る中、GPT-5.6 Lunaの価格を80%引き下げ




 OpenAI、中国製モデルが迫る中、GPT-5.6 Lunaの価格を80%引き下げ 

 

 
2026年7月31日 // ダグラス・ハリントン 

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 サンフランシスコに拠点を置く人工知能(AI)企業OpenAIは、GPT-5.6 Lunaモデルの価格を、発売から3週間後の木曜日に80%引き下げたと発表した。同社によると、速度重視のモデルであるLunaは、入力トークン100万個あたり20セント、出力トークン100万個あたり1.20ドルとなり、以前の1ドルと6ドルから値下げされた。

OpenAIはまた、中級モデルのGPT-5.6 Terraの価格も20%引き下げ、入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり12ドルとした。主力モデルであるGPT-5.6 Solの価格は変更されていない。

レポートによると、GPT-5.6ファミリーは、Sol(最高性能)、Terra(バランス型)、Luna(最速)の3つのティアで構成されている。レポートによると、今回の値下げは、OpenAIが低価格の競合モデルによる価格競争に巻き込まれていることを示す最も明確な兆候である。


価格引き下げと効率化 「当社の戦略は、各世代のインテリジェンスがより低いコストでより多くの作業を達成できるように、機能と効率の両方を向上させることに重点を置いています」と、OpenAIは発表の中で述べています。同社によると、価格引き下げは、GPT-5.6の運用コストを削減した効率化の改善によるもので、節約分はCodexとChatGPT Workのサブスクリプションでの使用量のカウント方法に反映されています。

OpenAIによると、新しい料金はAWSにも適用されます。同社は、この値下げを利益率の犠牲ではなく、効率化作業の成果として位置づけたと、レポートは述べています。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、最近のイベントで、コストが「大きな問題」になっていると述べ、「より少ない支出でより多くの価値を得られるよう、人々を支援できる多くの方法があると思います」と付け加えたと、ウォール・ストリート・ジャーナルが引用しています[1]。同社は、2025年の収益を127億ドルと予測しており、これは2024年の推定37億ドルの3倍以上ですが、まだ黒字化はしていないと予想しています、と2025年3月のレポート[2]は述べています。


企業のコスト圧力

報告書によると、これまでAIの積極的な利用を推奨してきた企業は、数十億ドルにも及ぶAI費用を見直している。企業は最も高価なモデルに投資する前に、より明確なリターンを求めており、ChatGPT初期の頃よりも多くの選択肢を持っていると報告書は述べている。コスト削減の要求は上級幹部から出ている。

パロアルトネットワークスのCEO、ニケシュ・アローラ氏はCNBCに対し、企業での導入が拡大するにはAIトークンの価格が90%も下落する必要があると語った[3]。パランティアのCEO、アレックス・カープ氏は、トークンでインテリジェンスをレンタルするビジネスモデルは「とんでもなくおかしい」と述べた[4]。

トレンドジャーナルは、企業はますます大規模なシステムを購入するのではなく、自社のニーズに合わせてカスタマイズされた小規模なAIモデルを構築または購入するだろうと報じた[5]。JPモルガンのマーク・シルスキー氏は、高レベルの投資家との議論のほとんどは「いつパーティーは終わるのか?」に焦点を当てていると述べた[6]。別の報告書によると、OpenAIは収益とユーザー目標を達成できず、最高財務責任者は1.5兆ドルのコミットメントを支払えないのではないかと懸念を表明した[7]。




中国のオープンウェイトコンペティション

Moonshot AIのKimi K3は、7月にリリースされた2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、自社所有のインフラストラクチャ上で実行できるとレポートは述べている。ブラインド開発者テストでは、K3はLMArenaのフロントエンドコーディングアリーナでAnthropicのClaude Fable 5を上回り1位になったとレポートは述べている[8]。

Artificial Analysisのタスクあたりのコスト指数では、K3はタスクあたり0.94ドル、DeepSeek V4 Proは0.04ドルで、OpenAIのSolは1.04ドル、AnthropicのClaude Opus 4.8は1.80ドルとレポートは述べている。Moonshotはコーディングワークロードで90%を超えるキャッシュヒット率を報告しており、K3の実質的な入力コストは100万あたり30セントに削減され、需要のためにサブスクリプションとAPIアクセスを制限していると、中国のモデルの詳細な分析は述べている[9]。同社は香港での新規株式公開(IPO)を前に500億ドルの評価額を目指しており、創業以来、1日の収益は約6倍に増加したと報じられている。


DeepSeekやByteDanceなどの中国企業は、OpenAIやGoogleといった米国の巨大企業に匹敵するAIモデルを、コストと効率の面で大きな優位性を持って発表している、と以前の報道は伝えている[10]。DeepSeek R1は、OpenAIのモデルに匹敵する性能を持ちながら、標準的なハードウェア上で動作し、コストはごくわずかであると報じられている[11]。



競合他社の反応と展望

Anthropic は、同社の最上位モデル Fable 5 の性能に半額で匹敵する Claude Opus 5 をリリースしたと報告している。Microsoft は、AI 責任者の Mustafa Suleyman 氏が「50% のコストで世界をリードする性能」を提供すると述べる MAI-Cyber​​-1-Flash を宣伝している。Google は今月、3 つの Gemini Flash モデルをリリースし、同社の最上位 Flash モデルはタスクベースで Kimi K3 より低価格であると述べたと報告されている。

価格引き下げがより安価な代替品への移行を遅らせるかどうかはまだ不明だが、制約のない AI 支出の時代はより実用的な市場に取って代わられつつあると報告されている。Health Ranger Report [12] の分析によると、中国が低コストで世界クラスの AI モデルをリリースすることは、米国経済にとって大きな課題となっている。 Trends Journal [13]によると、AIプラットフォーム、サービス、ハードウェア、インフラストラクチャの市場は年間40%から55%の成長を遂げており、経済価値は2023年の1850億ドルから2028年までに9900億ドルにまで急増すると予測されている。


https://www.naturalnews.com/2026-07-31-openai-cuts-price-gpt-luna-ai-model.html

 
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