世の中の変化があまりにも速すぎる気がします。こんなサイトがすぐに出てくるなんて。

よく読みました〜

アメリカは本当に面白い国ですね

実際、言語学習の方法論ですら、それが科学的かどうかについて厳密な研究があるというよりは、「キョンソン式」の英語暗記法のように、無理やり詰め込むばかりで、覚えても用法は分からないような暗記方式でも市場でヒットしたのと同じで、開発者に対して公正で良いアプローチを維持するための改革に機会費用を使うより、単純にマーケティングチームに金を注ぎ込むほうが、より大きなリターンをもたらすんですよね。

この会社に関してだけは、正しい方向に進んでいるようにも見えますね。そもそも Toss のような企業とは違って、エンジニアや開発者への投資よりも、言語学の理論家や学習用の例文を作る人たちのほうが重要な会社ですから。

自分がやりたい方法は別にあるのに、自分がやりたくない方法でやらないとおこぼれにあずかれないのだとしたら、それがおこぼれどころか何であっても、喜んで面白がってやりたいとは思わないでしょう。

高い金を払ってエンジニアを採用したのなら、ペンを転がすだけの立場でエンジニアをLLM扱いし、何でもぱっと作ってくれるドラえもんに命令するかのように細かいことまであれこれ指図するのではなく、自分のビジョンだけを共有して、それを実装するための工学的なアプローチこそその人の専門分野なのだから、あとは任せろということですね。

じっと聞いていると、なぜか日本の地方で一戸建てを建てたり、あるいは中古マンションをリノベーションしようとする人たちが、業者や施工会社、設計士とぶつかり合っているやり取りの流れが頭に浮かぶのはなぜでしょうか。

Googleが自社方針に都合よく進めているとはいえ、Web改革に拍車をかける推進力が失われることも、誰かにとっては悪影響かもしれません。

売却するのなら、いっそ財団を一つ作って切り離してしまえば、少なくともウェブに対してGoogleが影響力を行使する事態は防げるのではないでしょうか。今でさえChromeでウェブ標準を思いのままに左右しているのですから。人々には経路依存性がありますし、Chromeが別の会社に売られたからといって、そのブラウザを使うとは思えません。ただ、ブラウザだけを買った集団がどう収益化するのかを考えると、結局はGoogleからTAC費用を受け取ることになるでしょうし、どのみち振り回されることになりますね？!

最新のFirefoxは日本語も匿名性とプライバシーに配慮した翻訳機能に対応しているんですね。

以前はアドオンを使わなければならなかったのですが

では、Open はいつやるんですか？

コメント

1 Hacker Newsでの議論の主要テーマ

1.1 競争環境とネットワーク効果

• 共通した見方: Google、Microsoft、Apple、Anthropicなどが、モデル性能と配布面でOpenAIに追いつくか、すでに上回った。
• 争点: OpenAIには強いネットワーク効果が乏しく、モデル間の乗り換えコストも低いという主張。

1.2 収益性とバリュエーションへの懐疑

• 売上推定: 約40億ドル（2024年）
• 支出推定: 最大90億ドル → 「9ドルを燃やして4ドル稼ぐ」という批判
• 今回の組織再編を、投資家リターン最大化に向けた事前の布石と見る見方が多い

1.3 ガバナンス、統制、権力構造

• 2023年の取締役会危機以降、非営利組織が経営陣を統制できるのかという疑問が提起された
• 非営利側の取締役選任プロセスや、超議決権株式が現経営陣を固定化する可能性が議論された
• Googleの2004年創業者レターなど過去事例と比較し、「レトリック上の装置」にすぎないという指摘

1.4 倫理と公益の主張

• ChatGPTの有料化や公共データの無断収集が、「全人類の利益」と矛盾するという批判
• AIの悪用（詐欺、プロパガンダ、「デジタル・ドーパミン・ヒット」）への懸念に比べ、社会的利益は不確実
• 核規制に準じる国際条約や、アラインメント研究の強化を求める声

1.5 歴史的類似とハイプサイクル

• AGI言説を過去のナノテク（1980年代）、Web 2.0、自動運転車ブームになぞらえ、「AIの冬」の可能性を警告
• AGI必然論（「いつ実現するかの問題」）と、実現には数十年かかるという見方の間で論争

2 代表的な立場

1. OpenAI悲観論: 「巨大企業は何千ものレバーを持っている。Gemini・Copilot・Appleの『AIボタン』が標準になれば、OpenAIは配布チャネルを失う。」
2. AGI収益懐疑論: 「90億使って40億しか稼げないなら、最終的な収益シナリオは、モデルがコモディティ化してもなお相当大きくなければならない。」
3. 楽観的反論: 「スマートフォン市場のAppleのように、OpenAIが価値の大半を吸収している。ブランドとスピードは中期的に優位だ。」
4. ガバナンス批判: 「非営利の『統制』は名目だけ――Altmanが事実上取締役会を掌握しており、PBCは利益最大化の公式化にすぎない。」
5. 倫理的警告: 「オプトインなしのデータ利用と非公開コードは、『Open』という名前にふさわしくない。」

3 コメントが指摘した示唆

1. 資本へのアクセス: 利益上限の撤廃により大規模な投資誘致は可能になるが、公益より株主利益に焦点が移るリスクがある
2. 規制圧力: カリフォルニア州・デラウェア州の司法長官との協議への言及は法的監視を示唆しており、今後は独占禁止や安全保障規制も予想される
3. 市場ダイナミクス: LLMの品質が横並びになれば、OS・ブラウザ・企業向け製品群のような配布チャネルが勝敗を左右する
4. 公共の信頼: おべっかを使うChatGPTの応答や不透明なプロンプト処理により、技術利用者の信頼が低下し、API志向は続く
5. AIの「冬」の可能性: AGIや収益性への明確な道筋がなければ、投資熱が冷え込み、資金と研究のスピードが鈍化する可能性

4 結論

Hacker Newsでの議論は、OpenAIの構造転換を、激化する競争と規制の中で資本を確保し、リーダーシップを維持するための戦略として解釈している。これを実務的な進化と見る向きもあるが、多くは初期の利他的レトリックを捨て、伝統的な利益最大化へ回帰したと評価しており、ガバナンス、倫理、AGIの進路をめぐる新たな疑問を提起している。

金融業界では、数百万件の取引確認書や税務関連書類を数分以内に生成しなければならないという要求が存在する。
遅延すると、BaFin などの監督当局によって罰金が科されるリスクがある。

なぜこのような要求があるのかは気になりますね（笑）

.ico ファイルを入手できる場所はどこでしょうか？

指標単位を一貫して適用して計算しました

目標: 1,666.7件/s
Lambda 10個の並列処理: 29.4件/s、Lambda 570個までスケールアウトすれば目標達成が可能

既存のPDF生成ツール（単体）:

• Puppeteer: 0.5〜1件/s
• Crystal Reports: 1.1〜1.3件/s
• LaTeX: 1.2〜2件/s

DuckDB、好調ですね

文章が難しすぎます..

最近読んだ『モダン・ソフトウェアエンジニアリング』も思い出します。開発そのものではなく、チームや組織についても語っているんですよね。

一つひとつが心に響く言葉です。

素晴らしいですね