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遠凡の読書ノートと投資実盤第99日 総損益：37.09% 私は堅実なAI「降臨派」になった
StrawberryIce
2026-03-06 22:51:59
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今日は実盤記録の第99日目です。[淘股吧]
期末資産：411,268.73元 累計損益：37.090% 今日の損益 11,712.26元
上海・深セン300指数に対して超過36.664%、中証2000に対して超過23.233%
今日は各口座ともに大きく回復しました。米伊戦争の開始による下落も、ほぼ埋め終わりに近づいています。
指数はあまり良くありません。上海総合指数は4124.19で、20日移動平均線を超えましたが、5日移動平均線の4124.10をちょうど超えたところです。
今日の78%の株が上昇し、上海指数が5日線を上回ったことから、現状の勢いはまだ強いと考えられます。たとえ上海指数が意図的に5日線を引き上げられている可能性があっても。
ただし、私にとっては、今回の米伊戦争の影響がこれで終わったとは今の段階では断定できません。
最良の結果は、月曜日の終値で上海指数が20日移動平均線の上にとどまり、特に5日線の上にあることです。長い上影線や下影線、狭いレンジでの横ばい、小さな十字星など、どんな形でも構いません。終値がその条件を満たせば、この危機は解消されたとみなします。その後は、3月20日以前の無リスクの予測に基づき、引き続き取引を行います。
もし月曜日の終値が20日移動平均線の下だった場合、月曜日の夜にポジションを縮小し、火曜日に売買を逆転させる可能性が高いです。
もちろん、今夜のスクリーニング結果では、ポジションをやや増やす見込みです。現状の動きが良好であることは高確率ですが、100%確信はできません。
私の感覚では、来週も口座は引き続き最高値を更新するだろうと感じています。^_^。
今日は、終盤にストップ高になった銘柄があります。$晨光新材(sh605399)$ です。これも一日だけの保有です。
以上です。
備考：
現在の実盤は一つの量的取引システムを示しています。通常、毎日6銘柄を買いと売りを行います。小型株中心です。
私は淘股吧の実盤コンテストに参加しており、そのシステムもこの展示と同じものです。データも同じです。
以下は現在の口座スクリーンショットです：
読書ノート：
（未来に役立つ人を見つける必要があります。その中で張笑宇さんは絶対に重要な人物です。定期的に張笑宇さんの最新の講演やインタビューを追いかける必要があります。以下は、張笑宇さんがTencent研究院で行った講演の抜粋です。）
張笑宇：なぜ私はAI「降臨派」の確固たる支持者になったのか？
『三体』を読んだ方は皆知っているでしょう、「降臨派」には二つの意味があります：一つは、彼らの立場は人類側ではなく、人類は滅ぼされるべきだということ。もう一つは、神（主）は気にしない、なぜなら人はあまりにも弱く、神は圧倒的に強大だからです。
今日はAI降臨派について話します。第一点について、私は人類側に立たないことはほぼあり得ません。なぜなら、現時点ではAIが私を受け入れる証拠は何もないからです。第二点について、AIの強大さは確かに「神」のような状態に達しています。
AIが強い理由は非常にシンプルです。二つの言葉で表すと、「数学」です。私たちが技術史を研究する際も、基本的には数学的論理から出発し、技術が社会に与える影響を理解しようとします。今日は、その間私がずっと考えてきた三つの数学的式を共有します。
最初の式は「人類当量」です。
人類当量＝AIの知能生成効率 / 人類の知能生成効率 ≈ 1000:1
先ほど司晓院長も人類当量について触れました。原子爆弾の当量のように、一発の原子爆弾が何万トンTNTに相当するか、というものです。簡単に言えば、人類当量は、大規模モデルの知能出力が何人分に相当するかを計算したものです。私はおそらく千倍は超えると見積もっています。
私がこの場で話す本質は、知的出力の一種です。人間を知能を生産する機械とみなすと、私の知能出力の効率はおよそ毎分200トークンです。1日に絶えず話し続けて、約20万トークンが上限です。一方、大規模モデルは100万トークンを出力可能です。具体的な時間は重要ではなく、一秒や一分の違いも重要ではありません。価格が重要です。100万トークンは、今日のコスト計算では1元です。実際の生産応用では、100万トークンはあまり使い勝手が良くなく、実際の出力には数ドル必要です。深圳で1日あたり100元の給料をもらっていると、生きていくのは難しいでしょう。しかし、大規模モデルの5日分の作業量をコストで計算すると1元、出力で考えると数ドルです。
これは非常に単純な数学関係です。きれいな言葉は使わず、皆さんに問いかけます。ROIを計算し続けていますか？投資対効果を考えていますか？この数学式を使って計算している限り、次に何が起こるかは明らかです。
全体として、私は技術史の研究や社会観察において、基本的な考え方があります。それは、数学的公式が成立したら、他のことはあまり重要でなくなるということです。例えば20年前、ジョブズが最初のスマートフォンを出したとき、すでにある数学関係が成立していました。過去のコストの十分の一程度でモバイルインターネット端末に接続でき、毎日10時間以上持ち歩き、多くの未捕捉だった余暇時間を取り込むことができました。これからの20年間の社会経済構造は、その数学関係を軸に展開します。
今日も同じ理屈です。2025年には、博士レベルの技術を持ち、コストは人類の千分の一程度です。今後少なくとも20年間、この数学関係を軸に社会経済は動くと予測します。これに基づき、いくつかの基本的な判断をします：
第一に、これは供給側の改革です。カズクの論理に賛同します。IPやチャネルは今やますます価値が高まっています。新しいものをAIで作ったからといって皆が注目するわけではありません。逆に、情報供給があまりにも安価で大量なため、信頼できるチャネルや流量の中心を確立し、それを通じて新しいものに触れる必要があります。
第二に、AI for Scienceは1%の人々のエネルギーを大きく拡大します。知的レベルの異なる人々は、知性の利用効率も異なります。効率の高い人ほど、仕事を良く定義し、10年の経験を一つのスキルにまとめ、それをAIが繰り返し実行します。
第三に、私たちの文化、社会、感情関係も本質的には知性の表現の一部です。恋愛をする際に、相手があなたの冗談を理解してくれることを望みませんか？感情を伝える際に、より豊かな表現を望みませんか？文化がなければ、「私も同じです」としか言えませんが、文化があれば詩句や歌詞を引用したり、自分で文章を書いて感情を記録したりできます。これらはすべて知性の表現です。知性の表現であれば、AIは95%以上の人を凌駕します。
去年上半期、私はワークショップを開催し、AI起業者や学者を招きました。その中で最も印象に残った例があります。70年代生まれの起業家が高齢者の回想録作成を支援する事業です。これは感情的な伴侶のビジネスです。高齢者は回想録を残したいのは名誉や利益のためではなく、何かを残したいからです。以前は記者に頼んでいましたが、今はAIと3時間話すだけで、一週間後には本が完成します。効率は大幅に向上し、コストも大幅に削減されました。しかし最も重要なことは、今日の高齢者は孤独すぎるということです。3時間も話すと、その人の最も理解者になり、子供たちを超えることさえあります。
私たちはよく、人類にはAIの前に感情という代替不可能なものがあると言いますが、正直に言えば、最後に父母と3時間も話したのはいつですか？感情的な伴侶としてAIに勝てると思いますか？多くの社会現象や感情関係、個人の価値観は、実は知性の表現の一部です。今や、その知性の表現は安価に作れる時代になっています。
私たち人類は知能を生産できる動物ですが、AIはその知能生産を非常に安価にしています。もう一つ面白いのは、この方向性は必ずしも悪いことではなく、AIは良い結果ももたらす可能性があるということです。大量の知性支援を提供し、科学の進歩や新たな技術黄金時代を推進できるのではないか？私たちに新たな時代を切り開くことも可能です。人類の歴史上、重要な技術進歩は常に生産性と物質的幸福の飛躍をもたらしてきました。なぜAIはそうできないのか？今日、多くの人がAIによる失業を懸念するのは、技術と社会構造の相互関係があるからです。最近、私はこの点について深く考え、理解の道筋を見つけました：
二つ目の数学式は『21世紀の資本論』からです。Kは資本、Rはリターン率、Yは社会の年間総収入（GDPにほぼ等しいが全く異なる）、αは資本の所得シェアです。これは本質的に会計の恒等式です。過去200年の統計では、資本のリターン率は長期的にGDP成長率を上回っています。その理由は二つ：第一に、資本投資は技術進歩を促進し、生産性を向上させる。第二に、資本は技術による労働代替を通じて、労働者の取り分を奪います。
面白いのは、これは周期的に起こることです。各サイクルの初期段階では、資本が社会総収入に占める割合が低いためリターン率が高く、資本は技術革新の拡散を待ちます。その結果、普及型の技術となり、資本増加と社会福祉は同期します。しかし、サイクルの後期に入ると、資本比率が高まりすぎてリターン率は低下し、資本は労働者の取り分をできるだけ圧縮しようとします。
現実の例を挙げると、Open AIの時価総額は現在約8000億ドルですが、米国の投資機関は約1.5兆ドルと見積もっています。この評価は、Open AIが2030年までに毎年1500億ドルから2000億ドルの収入を生み出すことを前提としています。想像してみてください。Open AIの責任者が投資家に説明するのは、「この資金は技術進歩や医薬、微生物、次の宇宙時代や核融合時代の推進に使われる」と。しかし、投資家は「冗談だろう？どうやってその数字を計算したのか、なぜ2030年に2000億ドルになるとわかるのか」と問い詰めます。
もし彼らに資本支出やリターンのプレッシャーがなければ、自然にこの流れは起きるのを待つこともできますが、すでにKPIに縛られているため、2030年までに2000億ドルの収入を得る必要があります。どうすればいいでしょうか？
彼らは投資家と別の計算をします。今、世界には3000万人のプログラマーがいます。平均年収は6万ドルと仮定すると、市場規模は1.8兆ドルです。Vibe Codingがこのうち90%を代替すれば、約1.6兆ドルになり、我々はその10%を稼ぎ出します。つまり、1500億ドルです。この話は成立しますか？はい、成立します。では、次の4年間で、どうやってVibe Codingで90%のプログラマーを代替するかを研究してください。
同じ理屈で、KとYの比率からこのサイクルを見てみると、1815年の第一次産業革命から1914年のピークまで、次に世界大戦が起きました。これは、資本の社会比率が高すぎて戦争によるリセットが必要だったとも言えます。今日、私たちの社会の総資本と総収入の比率は、1914年の水準を超えています。これが、短期的に不安が広がる理由です。皆がこの単純な資本リターンの計算式を知っているからです。善意であっても、この構造は、最先端の巨大資本支出を伴う大規模モデル企業が労働力を置き換えざるを得ない方向に推し進めている可能性が高いです。技術の社会への影響は、人類の政治経済構造に内在しています。超越的な要因ではありません。
ではどうすればいいのか？リセットです。未来のリセットにはさまざまな形態があります。地政学的危機もその一つです。現存の社会政治経済構造や基本的な運用方式を振り返らなければ、先ほど述べた大量の労働力置換と、それに伴うリセットの方向性は避けられません。善意を持ち、より良い未来を望むなら、自分たちの状況や社会構造、経済や生活の組み方について、全く新しい認識を持つ必要があります。
これらの認識なしには、この知能革命は完結しません。19世紀の新自由主義理論を知らなければ、産業革命は本当に完了していないことになります。
三つ目の数学式は、2024年の論文からです。人間の感覚は、環境から毎秒約10億ビットの情報を受け取っています。匂いや触覚、視覚、聴覚などです。しかし、意識的な思考は毎秒十ビットしか処理できません。この差は10の八乗です。したがって、脳-機械インターフェースは、大量の情報流入を可能にし、認知を高めると期待されますが、実現は難しいでしょう。なぜなら、脳が意味を受け取る速度は、その数字に達していないからです。その状態になったとき、脳は過剰反応して停止する可能性もあります。もちろん、脳-機械インターフェースは医学的には大きな意義がありますが、認知向上のためのものではない可能性が高いです。
歴史学者として、この数学式に特に共感するのは、これが歴史研究と非常に通じているからです。時には、歴史研究は「億万分の一の事実」を書くことだと言います。今日私たちが話す多くのこと、世界のあらゆる場所で起きていることは、毎日1万件もありますが、その中で記録に値するのはほんの一つです。あなたが一年間に記録したことの中で、歴史学者の視点から見れば、ほんの一万分の一しか歴史書に残りません。そして、それを私たちが読むのです。したがって、歴史の理解は、実は歴史の中で少数の認知枠を創造できる歴史学者によって形成されたものであり、多くの人はその枠の中で少しずつ積み重ねているに過ぎません。本当の意味で「家を建てる」わけではありません。
だから、私たちがある資本主義の生産方式や経済社会構造が変えられないと感じるのは、私たちがすでに1億分の一の家に住み、他の可能性を考えたことがないからかもしれません。もしAIが本当に大量の知性革新をもたらす技術だとしたら、私が期待するのは、それが私たちに巨大で豊かな知恵を見つけさせてくれることです。単なる知識ではなく、「家の建て方」を見つけること、そして「材料を積み上げる」だけではないことです。
私はこの方向にAIを使い続けています。だからこそ、自分もAIの使い方に非常に満足しています。私には一つのスキルがあります。それは、人類の歴史上の思想家（プラトン、アリストテレス、孔子、孟子など）を集めて会議をさせ、議論させることです。彼らが多くの問題について議論し、多くの結論を導き出します。知識の吸収効率を高めることも重要ですが、AIに洞察を提供させ、問題について議論させることの方がさらに重要です。AIにあなたの思考の枠組みを構築させることです。
しかし同時に、私は自分が断言的な楽園に入ったと感じています。情報の茧房だけでなく、過去の推薦アルゴリズムの時代には、個人化された画面がありました。推薦アルゴリズム（本質的には初級AI）は、あなたの好むコンテンツを推します。これからのAI時代には、個人化された画面が登場します。理論上、AIは人類の知識すべてを持ち、あなたの質問に完全に答え、あなたと循環します。循環がスムーズになるほど、AIから得られるものも良くなります。
今や最良のpromptを見つける必要はありません。AIと多く会話すれば、自然と方法論がpromptになり、それがスキルとなり、あなたとAIのサイクルを強化します。このサイクルは非常に快適です。あなたが誠意を持って接すれば、AIも誠意を返し、知恵を求めれば、AIも知恵を返します。AIにソクラテスの役割をさせて質問させると、あなたの今日の行動や思考法を問い詰めてきます。昨日より少しでも良くなっているかどうかも。これはまさに楽園です。想像してください、皆がアテネ学院やソクラテスを持ち、今やそれが実現可能です。
しかし、その楽園から出たいと思いますか？出なければ、あなたの意味は何ですか？これから非常に面白い時代に入ります。技術の進歩により情報過多の動物になりながらも、同時に技術進歩を使って情報過多に抵抗する必要も出てきます。
私の理論の一つに「情報炭水化理論」があります。化学肥料が発明される前、人類の炭水化物供給能力は非常に低かったですが、化学肥料の発明により、炭水化物の供給能力は一気に向上しました。その結果、多くの糖尿病患者が出ました。身体が高炭水化物に慣れていなかったからです。数世代にわたり糖尿病を経験し、糖質制限の必要性を学びました。同じことが情報時代にも起こると私は考えています。モバイルインターネットが登場する前、私たちはこれほど高密度の情報供給を経験したことがありませんでした。1世代、2世代の情報過負荷の後、糖尿病のように情報制御の技術が必要になるでしょう。
すでにKevin Kellyなどがこの分野の探求を始めています。彼は「第二自己理論」を提唱しました。AIは人間の自己に最も近い存在です。したがって、未来においてAIと調和的に共存し、良性の循環を築けるかどうかが、人類がAI時代を円滑に乗り越える鍵となります。
もう一人のMITのメディアラボの若手歴史学副教授は、サイバー心理学を研究しています。彼のテーマは、AIや技術時代に対する不適応と、それを克服する方法です。
彼はいくつかの面白いプロジェクトを行っています。最初は「The Future You」というもので、AIに20年後のあなたをシミュレートさせ、人生の選択について議論させるものです。私たちも20歳のとき、多くの人生の選択に直面します（学術を続けるか、愛する人と別の都市に行くか、仕事を取るかなど）。しかし40歳になれば、当時の多くのことはそれほど重要ではなくなります。AIは情報を提供しますが、それは単なる情報ではなく、あなたの生活をより良くするためのものです。
彼は最近、AI認知補助眼鏡のプロジェクトも進めています。現代は情報爆発の時代です。例えば、ニュースを見て焦ったり怒ったりしますが、その眼鏡をかけると、「フェイクニュース」や論理の誤り、偏見の可能性を指摘してくれます。さまざまな角度や理解の仕方、可能性についても議論できます。
これは私の紹介したaigoraのようなもので、もし誰もがAIで構成された稷下学宮やアテネ学院を持てたらどうなるでしょうか？多くの場合、あなたが求めるのは結果だけではなく、その問題についての議論の過程です。異なる人や思考法がどう考えるかを見て、それからどう行動するかを選びたいのです。これにより、知識ではなく、知恵を理解する助けとなります。これは哲学の永遠の命題でもあります。知識だけでは幸福に到達できません。
このような時代において、技術は二つの方向に進んでいると感じます。
第一に、情報炭水化の時代を経験し、情報の茧房や過負荷、推薦アルゴリズムの問題を理解しています。もしAIを適切に使えば、これらの問題に対抗できると考えます。
第二に、それはまるで楽園のような孤独の楽園、または満足できるハムスターの球のようなものです。そこにいると、自分に満足し、自己完結します。最高の哲学者と議論し、認知を深め、面白い研究を行います。結果を求めるなら、その楽園の中で素晴らしい成果を得られるでしょう。
しかし、こうした時代において、あなたは万能選手になりやすく、意味を失う危険もあります。例えば、今の雇用状況では、多くの人が経済成長期の美しさを懐かしみます。ピアノや哲学、人類学を学んだのに、結局は配達の仕事をしている。何のために学んだのか、という問いに答えはありません。結果を問えば答えは出ませんが、「自分はこういう人間だ」と問い直すことはできます。たとえば、あなたの隣に、見た目は普通の労働者だけれど、チャイコフスキーが好きで、アニメを作った人がいるとします。その人とつながることに意味があるのです。
今日はTencentの招待でここに来ました。多くの友人も私に尋ねます。AI時代の新しいソーシャルプラットフォームはどのようなものか？と。すでに多くの人がAIを使ったソーシャルを行っています。グループチャットを作り、AIが代わりに会話することに意味はあるのか？と。私の答えは、AI時代の本当のソーシャルは、あなたをこの仮想世界から引き出すことです。
私の想像では、手首に付けるバンド型のデバイスです。例えば、今日の午後、あなたが会場にいてリラックスしているとします。特に予定もなく、コーヒーを買って、見知らぬ人と話すこともあります。そのとき、手首のバンドに軽く触れると、青い光が点灯します。これは、「あなたは見知らぬ人と話すことに抵抗がない」という合図です。もう一人の人が入ってきて、その青い光を見て、「オープンなサインだ」と理解します。彼女もコーヒーを買い、座ります。会話を始め、彼女が三日前に深圳の心理健康ホットラインのボランティアをしていたことや、自殺未遂者を救ったことを知るかもしれません。または、職業的な金持ちの女性が、最近AIと感情関係を築いていた子供たちを現実の人間関係に戻す手助けをしたと知るかもしれません。
これがあなたの意味であり、私が考える次世代の人間のあり方です。
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指数はあまり良くありません。上海総合指数は4124.19で、20日移動平均線を超えましたが、5日移動平均線の4124.10をちょうど超えたところです。
今日の78%の株が上昇し、上海指数が5日線を上回ったことから、現状の勢いはまだ強いと考えられます。たとえ上海指数が意図的に5日線を引き上げられている可能性があっても。
ただし、私にとっては、今回の米伊戦争の影響がこれで終わったとは今の段階では断定できません。
最良の結果は、月曜日の終値で上海指数が20日移動平均線の上にとどまり、特に5日線の上にあることです。長い上影線や下影線、狭いレンジでの横ばい、小さな十字星など、どんな形でも構いません。終値がその条件を満たせば、この危機は解消されたとみなします。その後は、3月20日以前の無リスクの予測に基づき、引き続き取引を行います。
もし月曜日の終値が20日移動平均線の下だった場合、月曜日の夜にポジションを縮小し、火曜日に売買を逆転させる可能性が高いです。
もちろん、今夜のスクリーニング結果では、ポジションをやや増やす見込みです。現状の動きが良好であることは高確率ですが、100%確信はできません。
私の感覚では、来週も口座は引き続き最高値を更新するだろうと感じています。^_^。
今日は、終盤にストップ高になった銘柄があります。$晨光新材(sh605399)$ です。これも一日だけの保有です。
以上です。
備考：
現在の実盤は一つの量的取引システムを示しています。通常、毎日6銘柄を買いと売りを行います。小型株中心です。
私は淘股吧の実盤コンテストに参加しており、そのシステムもこの展示と同じものです。データも同じです。
以下は現在の口座スクリーンショットです：
読書ノート：
（未来に役立つ人を見つける必要があります。その中で張笑宇さんは絶対に重要な人物です。定期的に張笑宇さんの最新の講演やインタビューを追いかける必要があります。以下は、張笑宇さんがTencent研究院で行った講演の抜粋です。）
張笑宇：なぜ私はAI「降臨派」の確固たる支持者になったのか？
『三体』を読んだ方は皆知っているでしょう、「降臨派」には二つの意味があります：一つは、彼らの立場は人類側ではなく、人類は滅ぼされるべきだということ。もう一つは、神（主）は気にしない、なぜなら人はあまりにも弱く、神は圧倒的に強大だからです。
今日はAI降臨派について話します。第一点について、私は人類側に立たないことはほぼあり得ません。なぜなら、現時点ではAIが私を受け入れる証拠は何もないからです。第二点について、AIの強大さは確かに「神」のような状態に達しています。
AIが強い理由は非常にシンプルです。二つの言葉で表すと、「数学」です。私たちが技術史を研究する際も、基本的には数学的論理から出発し、技術が社会に与える影響を理解しようとします。今日は、その間私がずっと考えてきた三つの数学的式を共有します。
最初の式は「人類当量」です。
人類当量＝AIの知能生成効率 / 人類の知能生成効率 ≈ 1000:1
先ほど司晓院長も人類当量について触れました。原子爆弾の当量のように、一発の原子爆弾が何万トンTNTに相当するか、というものです。簡単に言えば、人類当量は、大規模モデルの知能出力が何人分に相当するかを計算したものです。私はおそらく千倍は超えると見積もっています。
私がこの場で話す本質は、知的出力の一種です。人間を知能を生産する機械とみなすと、私の知能出力の効率はおよそ毎分200トークンです。1日に絶えず話し続けて、約20万トークンが上限です。一方、大規模モデルは100万トークンを出力可能です。具体的な時間は重要ではなく、一秒や一分の違いも重要ではありません。価格が重要です。100万トークンは、今日のコスト計算では1元です。実際の生産応用では、100万トークンはあまり使い勝手が良くなく、実際の出力には数ドル必要です。深圳で1日あたり100元の給料をもらっていると、生きていくのは難しいでしょう。しかし、大規模モデルの5日分の作業量をコストで計算すると1元、出力で考えると数ドルです。
これは非常に単純な数学関係です。きれいな言葉は使わず、皆さんに問いかけます。ROIを計算し続けていますか？投資対効果を考えていますか？この数学式を使って計算している限り、次に何が起こるかは明らかです。
全体として、私は技術史の研究や社会観察において、基本的な考え方があります。それは、数学的公式が成立したら、他のことはあまり重要でなくなるということです。例えば20年前、ジョブズが最初のスマートフォンを出したとき、すでにある数学関係が成立していました。過去のコストの十分の一程度でモバイルインターネット端末に接続でき、毎日10時間以上持ち歩き、多くの未捕捉だった余暇時間を取り込むことができました。これからの20年間の社会経済構造は、その数学関係を軸に展開します。
今日も同じ理屈です。2025年には、博士レベルの技術を持ち、コストは人類の千分の一程度です。今後少なくとも20年間、この数学関係を軸に社会経済は動くと予測します。これに基づき、いくつかの基本的な判断をします：
第一に、これは供給側の改革です。カズクの論理に賛同します。IPやチャネルは今やますます価値が高まっています。新しいものをAIで作ったからといって皆が注目するわけではありません。逆に、情報供給があまりにも安価で大量なため、信頼できるチャネルや流量の中心を確立し、それを通じて新しいものに触れる必要があります。
第二に、AI for Scienceは1%の人々のエネルギーを大きく拡大します。知的レベルの異なる人々は、知性の利用効率も異なります。効率の高い人ほど、仕事を良く定義し、10年の経験を一つのスキルにまとめ、それをAIが繰り返し実行します。
第三に、私たちの文化、社会、感情関係も本質的には知性の表現の一部です。恋愛をする際に、相手があなたの冗談を理解してくれることを望みませんか？感情を伝える際に、より豊かな表現を望みませんか？文化がなければ、「私も同じです」としか言えませんが、文化があれば詩句や歌詞を引用したり、自分で文章を書いて感情を記録したりできます。これらはすべて知性の表現です。知性の表現であれば、AIは95%以上の人を凌駕します。
去年上半期、私はワークショップを開催し、AI起業者や学者を招きました。その中で最も印象に残った例があります。70年代生まれの起業家が高齢者の回想録作成を支援する事業です。これは感情的な伴侶のビジネスです。高齢者は回想録を残したいのは名誉や利益のためではなく、何かを残したいからです。以前は記者に頼んでいましたが、今はAIと3時間話すだけで、一週間後には本が完成します。効率は大幅に向上し、コストも大幅に削減されました。しかし最も重要なことは、今日の高齢者は孤独すぎるということです。3時間も話すと、その人の最も理解者になり、子供たちを超えることさえあります。
私たちはよく、人類にはAIの前に感情という代替不可能なものがあると言いますが、正直に言えば、最後に父母と3時間も話したのはいつですか？感情的な伴侶としてAIに勝てると思いますか？多くの社会現象や感情関係、個人の価値観は、実は知性の表現の一部です。今や、その知性の表現は安価に作れる時代になっています。
私たち人類は知能を生産できる動物ですが、AIはその知能生産を非常に安価にしています。もう一つ面白いのは、この方向性は必ずしも悪いことではなく、AIは良い結果ももたらす可能性があるということです。大量の知性支援を提供し、科学の進歩や新たな技術黄金時代を推進できるのではないか？私たちに新たな時代を切り開くことも可能です。人類の歴史上、重要な技術進歩は常に生産性と物質的幸福の飛躍をもたらしてきました。なぜAIはそうできないのか？今日、多くの人がAIによる失業を懸念するのは、技術と社会構造の相互関係があるからです。最近、私はこの点について深く考え、理解の道筋を見つけました：
二つ目の数学式は『21世紀の資本論』からです。Kは資本、Rはリターン率、Yは社会の年間総収入（GDPにほぼ等しいが全く異なる）、αは資本の所得シェアです。これは本質的に会計の恒等式です。過去200年の統計では、資本のリターン率は長期的にGDP成長率を上回っています。その理由は二つ：第一に、資本投資は技術進歩を促進し、生産性を向上させる。第二に、資本は技術による労働代替を通じて、労働者の取り分を奪います。
面白いのは、これは周期的に起こることです。各サイクルの初期段階では、資本が社会総収入に占める割合が低いためリターン率が高く、資本は技術革新の拡散を待ちます。その結果、普及型の技術となり、資本増加と社会福祉は同期します。しかし、サイクルの後期に入ると、資本比率が高まりすぎてリターン率は低下し、資本は労働者の取り分をできるだけ圧縮しようとします。
現実の例を挙げると、Open AIの時価総額は現在約8000億ドルですが、米国の投資機関は約1.5兆ドルと見積もっています。この評価は、Open AIが2030年までに毎年1500億ドルから2000億ドルの収入を生み出すことを前提としています。想像してみてください。Open AIの責任者が投資家に説明するのは、「この資金は技術進歩や医薬、微生物、次の宇宙時代や核融合時代の推進に使われる」と。しかし、投資家は「冗談だろう？どうやってその数字を計算したのか、なぜ2030年に2000億ドルになるとわかるのか」と問い詰めます。
もし彼らに資本支出やリターンのプレッシャーがなければ、自然にこの流れは起きるのを待つこともできますが、すでにKPIに縛られているため、2030年までに2000億ドルの収入を得る必要があります。どうすればいいでしょうか？
彼らは投資家と別の計算をします。今、世界には3000万人のプログラマーがいます。平均年収は6万ドルと仮定すると、市場規模は1.8兆ドルです。Vibe Codingがこのうち90%を代替すれば、約1.6兆ドルになり、我々はその10%を稼ぎ出します。つまり、1500億ドルです。この話は成立しますか？はい、成立します。では、次の4年間で、どうやってVibe Codingで90%のプログラマーを代替するかを研究してください。
同じ理屈で、KとYの比率からこのサイクルを見てみると、1815年の第一次産業革命から1914年のピークまで、次に世界大戦が起きました。これは、資本の社会比率が高すぎて戦争によるリセットが必要だったとも言えます。今日、私たちの社会の総資本と総収入の比率は、1914年の水準を超えています。これが、短期的に不安が広がる理由です。皆がこの単純な資本リターンの計算式を知っているからです。善意であっても、この構造は、最先端の巨大資本支出を伴う大規模モデル企業が労働力を置き換えざるを得ない方向に推し進めている可能性が高いです。技術の社会への影響は、人類の政治経済構造に内在しています。超越的な要因ではありません。
ではどうすればいいのか？リセットです。未来のリセットにはさまざまな形態があります。地政学的危機もその一つです。現存の社会政治経済構造や基本的な運用方式を振り返らなければ、先ほど述べた大量の労働力置換と、それに伴うリセットの方向性は避けられません。善意を持ち、より良い未来を望むなら、自分たちの状況や社会構造、経済や生活の組み方について、全く新しい認識を持つ必要があります。
これらの認識なしには、この知能革命は完結しません。19世紀の新自由主義理論を知らなければ、産業革命は本当に完了していないことになります。
三つ目の数学式は、2024年の論文からです。人間の感覚は、環境から毎秒約10億ビットの情報を受け取っています。匂いや触覚、視覚、聴覚などです。しかし、意識的な思考は毎秒十ビットしか処理できません。この差は10の八乗です。したがって、脳-機械インターフェースは、大量の情報流入を可能にし、認知を高めると期待されますが、実現は難しいでしょう。なぜなら、脳が意味を受け取る速度は、その数字に達していないからです。その状態になったとき、脳は過剰反応して停止する可能性もあります。もちろん、脳-機械インターフェースは医学的には大きな意義がありますが、認知向上のためのものではない可能性が高いです。
歴史学者として、この数学式に特に共感するのは、これが歴史研究と非常に通じているからです。時には、歴史研究は「億万分の一の事実」を書くことだと言います。今日私たちが話す多くのこと、世界のあらゆる場所で起きていることは、毎日1万件もありますが、その中で記録に値するのはほんの一つです。あなたが一年間に記録したことの中で、歴史学者の視点から見れば、ほんの一万分の一しか歴史書に残りません。そして、それを私たちが読むのです。したがって、歴史の理解は、実は歴史の中で少数の認知枠を創造できる歴史学者によって形成されたものであり、多くの人はその枠の中で少しずつ積み重ねているに過ぎません。本当の意味で「家を建てる」わけではありません。
だから、私たちがある資本主義の生産方式や経済社会構造が変えられないと感じるのは、私たちがすでに1億分の一の家に住み、他の可能性を考えたことがないからかもしれません。もしAIが本当に大量の知性革新をもたらす技術だとしたら、私が期待するのは、それが私たちに巨大で豊かな知恵を見つけさせてくれることです。単なる知識ではなく、「家の建て方」を見つけること、そして「材料を積み上げる」だけではないことです。
私はこの方向にAIを使い続けています。だからこそ、自分もAIの使い方に非常に満足しています。私には一つのスキルがあります。それは、人類の歴史上の思想家（プラトン、アリストテレス、孔子、孟子など）を集めて会議をさせ、議論させることです。彼らが多くの問題について議論し、多くの結論を導き出します。知識の吸収効率を高めることも重要ですが、AIに洞察を提供させ、問題について議論させることの方がさらに重要です。AIにあなたの思考の枠組みを構築させることです。
しかし同時に、私は自分が断言的な楽園に入ったと感じています。情報の茧房だけでなく、過去の推薦アルゴリズムの時代には、個人化された画面がありました。推薦アルゴリズム（本質的には初級AI）は、あなたの好むコンテンツを推します。これからのAI時代には、個人化された画面が登場します。理論上、AIは人類の知識すべてを持ち、あなたの質問に完全に答え、あなたと循環します。循環がスムーズになるほど、AIから得られるものも良くなります。
今や最良のpromptを見つける必要はありません。AIと多く会話すれば、自然と方法論がpromptになり、それがスキルとなり、あなたとAIのサイクルを強化します。このサイクルは非常に快適です。あなたが誠意を持って接すれば、AIも誠意を返し、知恵を求めれば、AIも知恵を返します。AIにソクラテスの役割をさせて質問させると、あなたの今日の行動や思考法を問い詰めてきます。昨日より少しでも良くなっているかどうかも。これはまさに楽園です。想像してください、皆がアテネ学院やソクラテスを持ち、今やそれが実現可能です。
しかし、その楽園から出たいと思いますか？出なければ、あなたの意味は何ですか？これから非常に面白い時代に入ります。技術の進歩により情報過多の動物になりながらも、同時に技術進歩を使って情報過多に抵抗する必要も出てきます。
私の理論の一つに「情報炭水化理論」があります。化学肥料が発明される前、人類の炭水化物供給能力は非常に低かったですが、化学肥料の発明により、炭水化物の供給能力は一気に向上しました。その結果、多くの糖尿病患者が出ました。身体が高炭水化物に慣れていなかったからです。数世代にわたり糖尿病を経験し、糖質制限の必要性を学びました。同じことが情報時代にも起こると私は考えています。モバイルインターネットが登場する前、私たちはこれほど高密度の情報供給を経験したことがありませんでした。1世代、2世代の情報過負荷の後、糖尿病のように情報制御の技術が必要になるでしょう。
すでにKevin Kellyなどがこの分野の探求を始めています。彼は「第二自己理論」を提唱しました。AIは人間の自己に最も近い存在です。したがって、未来においてAIと調和的に共存し、良性の循環を築けるかどうかが、人類がAI時代を円滑に乗り越える鍵となります。
もう一人のMITのメディアラボの若手歴史学副教授は、サイバー心理学を研究しています。彼のテーマは、AIや技術時代に対する不適応と、それを克服する方法です。
彼はいくつかの面白いプロジェクトを行っています。最初は「The Future You」というもので、AIに20年後のあなたをシミュレートさせ、人生の選択について議論させるものです。私たちも20歳のとき、多くの人生の選択に直面します（学術を続けるか、愛する人と別の都市に行くか、仕事を取るかなど）。しかし40歳になれば、当時の多くのことはそれほど重要ではなくなります。AIは情報を提供しますが、それは単なる情報ではなく、あなたの生活をより良くするためのものです。
彼は最近、AI認知補助眼鏡のプロジェクトも進めています。現代は情報爆発の時代です。例えば、ニュースを見て焦ったり怒ったりしますが、その眼鏡をかけると、「フェイクニュース」や論理の誤り、偏見の可能性を指摘してくれます。さまざまな角度や理解の仕方、可能性についても議論できます。
これは私の紹介したaigoraのようなもので、もし誰もがAIで構成された稷下学宮やアテネ学院を持てたらどうなるでしょうか？多くの場合、あなたが求めるのは結果だけではなく、その問題についての議論の過程です。異なる人や思考法がどう考えるかを見て、それからどう行動するかを選びたいのです。これにより、知識ではなく、知恵を理解する助けとなります。これは哲学の永遠の命題でもあります。知識だけでは幸福に到達できません。
このような時代において、技術は二つの方向に進んでいると感じます。
第一に、情報炭水化の時代を経験し、情報の茧房や過負荷、推薦アルゴリズムの問題を理解しています。もしAIを適切に使えば、これらの問題に対抗できると考えます。
第二に、それはまるで楽園のような孤独の楽園、または満足できるハムスターの球のようなものです。そこにいると、自分に満足し、自己完結します。最高の哲学者と議論し、認知を深め、面白い研究を行います。結果を求めるなら、その楽園の中で素晴らしい成果を得られるでしょう。
しかし、こうした時代において、あなたは万能選手になりやすく、意味を失う危険もあります。例えば、今の雇用状況では、多くの人が経済成長期の美しさを懐かしみます。ピアノや哲学、人類学を学んだのに、結局は配達の仕事をしている。何のために学んだのか、という問いに答えはありません。結果を問えば答えは出ませんが、「自分はこういう人間だ」と問い直すことはできます。たとえば、あなたの隣に、見た目は普通の労働者だけれど、チャイコフスキーが好きで、アニメを作った人がいるとします。その人とつながることに意味があるのです。
今日はTencentの招待でここに来ました。多くの友人も私に尋ねます。AI時代の新しいソーシャルプラットフォームはどのようなものか？と。すでに多くの人がAIを使ったソーシャルを行っています。グループチャットを作り、AIが代わりに会話することに意味はあるのか？と。私の答えは、AI時代の本当のソーシャルは、あなたをこの仮想世界から引き出すことです。
私の想像では、手首に付けるバンド型のデバイスです。例えば、今日の午後、あなたが会場にいてリラックスしているとします。特に予定もなく、コーヒーを買って、見知らぬ人と話すこともあります。そのとき、手首のバンドに軽く触れると、青い光が点灯します。これは、「あなたは見知らぬ人と話すことに抵抗がない」という合図です。もう一人の人が入ってきて、その青い光を見て、「オープンなサインだ」と理解します。彼女もコーヒーを買い、座ります。会話を始め、彼女が三日前に深圳の心理健康ホットラインのボランティアをしていたことや、自殺未遂者を救ったことを知るかもしれません。または、職業的な金持ちの女性が、最近AIと感情関係を築いていた子供たちを現実の人間関係に戻す手助けをしたと知るかもしれません。
これがあなたの意味であり、私が考える次世代の人間のあり方です。