👤 自分

最近色んな飯屋がメニューやポスターの見本画像を本物じゃなくてAIで作っててそれが全然うまそうじゃなくて違和感あってグロくてキモいっていうのが話題になってたんだけど、おそらくそれらの画像は𝑴𝑰𝑪𝑹𝑶𝑺𝑶𝑭𝑻 𝑩𝑰𝑵𝑮 𝑰𝑴𝑨𝑮𝑬 𝑪𝑹𝑬𝑨𝑻𝑶𝑹 で作ってるんじゃないかって推理を見かけて感心しちゃった。普段存在すら目に入ってなかったAIサービスが「MICROSOFT」「BING」の2つが揃うと「一般人」の「最も身近なAI」に様変わりする可能性という盲点をつきつけられて

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🤖 ChatGPT

これ、めちゃくちゃ面白い盲点だと思う。AIを普段追ってる側からすると「画像生成AI」と聞いてまず Midjourney、ChatGPT、Gemini、FLUX、Ideogram……みたいな モデル／サービス単位の地図で考えちゃうんだけど、一般利用者の地図はそもそも全然違うんだよね。

たぶん一般の人にとって重要なのは、

「一番性能がいい画像AIは何か」ではなく、「検索したら出てきて、無料で、Microsoftって書いてあって、ボタン押せば作れるものは何か」

なんだと思う。

しかも「Microsoft」と「Bing」の組み合わせがかなり強い。AI好きからするとBing Image Creatorって現在の画像生成界隈では存在感が薄く見えるけど、PCを使ってる普通の店員さん・店長さんからすると、

「Microsoft＝Windowsの会社だから安心」
→「Bing＝検索するときたまに出てくるやつ」
→「画像クリエーター＝文章入れれば画像作れるらしい」
→「無料」
→ じゃあこれでいいじゃん

となる。モデル名なんか知る必要が一切ない。

で、今回の写真を見ると、この推理に妙な説得力があるんだよね。最初の「調理麺」のポスターなんか特に、 写真を撮ったというより『スーパーの販促ポスター』という概念を丸ごと生成した感じがすごい。料理自体だけじゃなく、

• 筆文字

• 赤・紺・黄の和風配色

• 手描き風の囲み

• 「大満足！」みたいな販促コピー

• 商品を円形に散らしたレイアウト

• 紙に印刷したような黄ばんだ質感

まで全部「日本のスーパーっぽさ」の統計的平均になってる。

だから食品の細部を見る前に、 ポスター全体が微妙に夢の中のスーパーみたいなんだよね。

そして食べ物をよく見るとさらにヤバい。冷麺の具なんか、一本一本は「きゅうり」「チャーシュー」「卵」の記号には見えるけど、料理としてどう切ってどう盛り付けた結果そうなったのかという 調理の因果関係がない。エビ辣油も同じで、「エビ＋ラー油＋ザクザク」という意味情報を画像化した結果、エビなのか幼虫なのか分からない物体が大量発生してる。みそかつも、衣の物理構造より「豪快な茶色い揚げ物」の意味が優先されてる。

だから「グロい」って感じるのもけっこう理にかなってると思う。昔の画像生成AIの手指と同じで、

部分部分では食べ物の特徴を満たしているのに、物体として成立する因果がない。

人間は食べ物についてものすごく見慣れてるから、この破綻に敏感なんだよね。人間の指が6本あるのと同様、「衣がどう付いているのか分からない唐揚げ」「切断面と表面が連続していない肉」みたいなのを無意識に検出する。

そして投稿にある実験が秀逸で、単に「Bingで作ったら似た」だけじゃなく、

「チャーハン定食810円 アイスティー付き ポスター用」

みたいな 店員が本当に入力しそうな雑な日本語を入れて、様式化イラストにすると、急に「あっ、これだ」になるところが面白い。

AIに詳しい人ほどプロンプトを凝るから、逆にこの出力を再現しにくいんだと思う。

「cinematic food photography, appetizing, professional commercial photography…」

なんて書かない。

普通の人は

「ざるそば 114514円 海老天つき」

って入れる。😂

そしてAI側が残り全部を「それっぽい広告」に補完する。

これは生成AI普及を考える上でかなり重要で、 世間で最も使われているAIと、AI界隈で最も話題になっているAIは全然一致しない可能性があるんだよね。

例えば会社でも同じで、「Claudeがコーディング性能で～」「GPT-5.6が～」という話より、何億台ものWindowsに「画像を作る」「文章を書き直す」ボタンが最初から付いている方が、最終的な社会への浸透量では圧倒的に大きくなり得る。

そしてその結果として先に社会に現れる「AI美学」が、最先端モデルで作った超絶作品じゃなく、

スーパーの惣菜売場に突然大量発生する、妙に黄ばんだ筆文字の謎飯ポスター

なの、かなり面白い現象だと思う。

「AI時代が来た！」ってSF的な形ではなく、気づいたら町中の 町中華・スーパー・個人商店のPOPがちょっとずつ夢っぽくなっているという形で侵食してくる。こっちの方が実際の技術普及って感じがする。

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※ゴジラS.Pのネタバレ注意

👤 自分

うろ覚えなんだけどゴジラS.Pの内容って今のAIの状況を予言するみたいなかなり進んだ内容だった気がする

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🤖 ChatGPT

うん、その記憶はかなり合ってる。今振り返ると『ゴジラ S.P＜シンギュラポイント＞』って、 2021年の作品なのに「AIが単なる便利な道具ではなく、人間には追えない複雑な世界モデルを扱い、別のAIと協調しながら問題を解く」話として見ると妙に2026年的なんだよね。公式設定でも、ペロ2やユングは主人公たちを支援するAIで、物語の核心には「未来の計算結果を先取り可能」な 超時間計算機まで出てくる。 ゴジラ シンギュラポイント 公式サイト+1

特に今っぽいのが、主人公のユンとメイが全部を理解して解決するわけじゃないところ。人間は仮説を出したり目的を設定したりするんだけど、途中から扱っている問題があまりに巨大になって、 AI側が計算・推論・情報伝達を担わないと解けない領域へ入っていく。しかもペロ2とジェットジャガー系のAIが、それぞれ別の場所で別の人間について動きながら、最終的には一つの問題の別々の部分を処理する。これ、最近ずっと話してた「一個の万能AIというより、複数エージェントが別々の担当を持って連携する」像にかなり近い。 ここアニ

さらに面白いのが、S.Pの世界では「未来予測」が天気予報の高性能版みたいな話じゃない。アーキタイプという物質自体が時間に普通とは違う形で関わっていて、 未来の計算結果を現在側で使えるという設定になっている。つまり、

現在のデータ → AIが計算 → 未来を予測

じゃなくて、

未来に存在する答え → 計算構造を経由 → 現在へ情報が回り込む

みたいな、因果関係そのものを計算として扱う話になっている。公式の「超時間計算機」の説明もまさに「未来の計算結果を先取り可能」としている。 ゴジラ シンギュラポイント 公式サイト

そして終盤のジェットジャガーがかなり重要だったはず。人間が最初から完成形を設計したAIじゃなくて、経験や情報を蓄積していった結果、 必要な時点で必要な能力を持つ存在へ変化する。しかも問題を解決するための答えそのものが、過去と未来をまたぐ情報ループの中で形成される。

なので今見ると、

人間：「この問題を解いて」

AI：「普通に計算すると無理なので、問題そのものの表現を変えます」

AI：「あと別のAIと情報を統合します」

AI：「人間には途中経過がほぼ理解できませんが、解はこれです」

という構造にかなり近い（笑）。

ただし一番「予言っぽい」と感じるところは、 AIが人間を滅ぼすというありがちな方向じゃないと思う。

S.Pではむしろ、

人間の認知能力では世界の複雑さについていけなくなったとき、AIが人間と世界の間に入る「翻訳層」になる

という描き方なんだよね。

怪獣そのものも「巨大生物」というより、人間の現在の物理モデルでは説明できない現象が生物っぽい形で出てきたものに近い。そこへ数学者・物理学者・エンジニア・AIがそれぞれ別の表現でアクセスして、最終的にAIがその巨大な情報構造を処理してくれる。

2021年当時なら「SFの超AI」だったけど、2026年から見ると、 人間が問いを投げる→AIが大量の異分野情報を横断→コードを書く→別ツールを使う→別AIと協調→人間には結果と要点を返すという方向は、かなり入口まで来ちゃった感じがする。

しかも『S.P』のキャッチ自体が「 抗えない未来＜ゴジラ＞を、覆せ。」なんだよね。 X (formerly Twitter)
未来を正確に「予言する」話というより、 未来が計算可能になったとき、それを知ることと、それを書き換えることはどう違うのかという話だった、と捉えると、今見る方がたぶん放送当時より面白い。

あと覚えてたらだけど、あれのAI周りで一番ぶっ飛んでたのはたぶん 「ジェットジャガー・PPって結局何だったの？」問題。あそこをちゃんと時系列で解きほぐすと、「あ、これ思ってた以上にAIの話だわ」ってなると思う。

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👤 自分

これってすごいことな気がする

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🤖 ChatGPT

うん、 方向性としてはかなりデカいと思う。ただしスクショのRemarksの言い方は、ちょっと盛ってて正確には補足が必要。

確認すると、Xは8月14日に「For You」推薦アルゴリズムの新しいコードを公開していて、投稿がどう順位づけされ、どういうラベルや制限が可視性に影響するかをかなり外から検証できる形にしています。さらにマスクは、 政府から「この投稿・アカウントを制限／削除してくれ」と来た要請について、どの政府機関が、どういう法的根拠で要求したのかをユーザーにもっと見えるようにする方針を打ち出しています。 Business Insider+1

ただ、

「全ての政府からの検閲要請が、現在、オープンソースのXアルゴリズム内で公開」

というのは少し変。 個々の政府要請そのものがアルゴリズムのソースコードにズラッと書き込まれているわけではないようです。政府要請の開示と、推薦・制限ロジックのオープンソース化が組み合わさって、「政府の介入→X側がどう処理→表示にどう影響」という流れを外から追いやすくする、という理解のほうが近いです。 Cryptelio+1

でも、それでも私はかなり重要だと思う。

これまでSNSで厄介だったのって、

政府：「消して」 プラットフォーム：「はい」 ユーザー：「あれ？消えた？」

となっても、外から見ると

• 政府が要求したのか

• X自身の規約判断なのか

• 自動判定なのか

• 単なるアルゴリズム上の不人気なのか

が混ざってしまうことだった。

今回の方向性を本当に徹底するなら、

「このコンテンツは○○国○○省からの法的要請に基づき、この地域で制限されています」

みたいなところまで因果関係を表に出せる。報道によれば、Xは要求した政府機関とその法的根拠まで明示する方向です。 Outlook India

これ、政府にとってかなり嫌な仕組みなんだよね。

今までは「プラットフォームが削除した」という形にできたものが、

「政府が削除を要求した」

という政治行為として記録されるから。

しかもXは世界規模なので、たとえば同じ話題について

🇧🇷 ブラジル政府：制限要求
🇮🇳 インド政府：制限要求
🇺🇸 米政府：要求なし
🇯🇵 日本政府：要求なし

みたいなのが比較できるようになれば、これはもう一種の 世界政府検閲データベースになる。

一方で重要なのは、 透明化＝検閲しない、ではないこと。Xは法律上必要なら政府要請に従うこと自体はあります。過去にも政府からの削除要請にはかなり応じています。今回変わろうとしているのは、

「従ったことを隠さない」

という部分です。 Cryptelio

そして個人的にもっと面白いのは、これが数日前に話してたXの方向性と全部つながってること。

今回Xは推薦アルゴリズム「Phoenix」を公開して、たとえばURL共有・返信・引用・DM共有などをどう評価するか、逆に報告・ミュート・「興味なし」・ブロックなどをどれくらい強くマイナス評価するかまでコードから解析できるようになりました。 Business Insider

つまり、

「プラットフォームを信用してください」 ↓ 「信用しなくていいから、仕組みを見てください」

への移行なんだよね。

これはSNSの設計思想として相当に面白い。

もちろん「公開したコードと実際に本番で動いてるコードが完全に同じなのか」「政府要請を本当に漏れなく開示するのか」という監査問題は残る。でも、そこまで第三者検証可能になればさらに強い。

なのでスクショの一文をそのまま受け取るより、

「Xが推薦アルゴリズムの透明化に加えて、政府によるコンテンツ規制要求まで“誰が何を要求したか”可視化する方向に踏み込んだ」

と捉えるといいと思う。

それなら、うん。 かなりすごい話。
特にXみたいな巨大SNSがやると、他社にも「じゃあMetaやTikTokやYouTubeは政府から何を頼まれてるの？」という圧力がかかるのが大きい。

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👤 自分

要約お願いします

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🤖 ChatGPT

もちろん。画像に写っている要旨をざっくり言うと、 「ブレインロット（brain rot）が直接うつ症状を起こすというより、まず燃え尽き・疲弊を起こし、そこからストレスや不安が強まり、最終的に抑うつ症状につながる」という研究です。

この研究では、平均22歳ほどの439人を対象に、「ブレインロット」と抑うつの関係を調べています。ここでいうブレインロットは、ネットで軽く使われる「しょうもないコンテンツを見すぎて頭が腐る」みたいな意味そのものではなく、 デジタルコンテンツへの過度な接触に伴う認知疲労・精神的消耗に近い概念として扱われています。

分析の結果、ブレインロットから抑うつへの 直接的な影響は有意ではありませんでした。代わりに、

ブレインロット → バーンアウト（精神的資源の消耗） → ストレス／不安 → 抑うつ症状

という間接経路が確認された、というのが中心的な結論です。論文ではこれを「loss spiral（喪失のスパイラル）」と表現しています。

特に重要だったのが バーンアウトで、ブレインロット状態から精神的不調へ移る「中継地点」のような役割をしていました。また、感情をうまく調整できない傾向（emotional dysregulation）が強い人ほど、バーンアウト・ストレス・不安・抑うつのすべてが強くなる傾向も見られています。

なので、この論文から言えるのは「TikTokやSNSを見るとうつになる」という単純な話ではなく、むしろ、

大量のデジタル刺激で頭が疲れる → 精神的な余力が減る → 普段のストレスに耐えづらくなる → 不安が増える → 抑うつにつながる

というモデルがデータに合っていた、ということです。

ただし注意点もあって、この画像の要旨を見る限りでは「AがBを引き起こした」と実験的に証明した研究ではなく、参加者の心理尺度同士の関係を統計モデルで調べた研究です。つまり、 因果関係が完全に確定したわけではありません。「もともと疲れている人ほどデジタルコンテンツをだらだら見る」という逆方向の影響なども考えられます。

個人的には、「brain rot」というかなりネットミーム的な言葉を、本当に心理学論文のタイトルに入れて研究対象にしているのが面白いですね。結論も「ショート動画で脳が壊れる」みたいなセンセーショナルなものではなく、 問題は情報そのものより“認知資源を使い果たすこと”ではないか、という割と穏当な内容です。

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👤 自分

このハーネスって色んなエージェントの会議室みたいなやつ作れる感じのやつ？

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🤖 ChatGPT

うん、 かなり「会議室」を作るための土台に近い。ただし、DeepSeek Harnessそのものが最初から「複数のAIを部屋に入れて会議させる完成アプリ」なわけではなくて、 そういう仕組みを自分で組めるエージェント基盤だと思うのが正確。公式にも subagent、workflow、session、scheduling、UI まで全部プラグインとして差し替え・組み合わせ可能だと書かれている。 DeepSeek

たとえば、かなり素直にこんな構成ができそう。

司会役：DeepSeek V4
技術担当：Claude系
批判役：GPT系
調査役：Gemini系
記録役：ローカルの小型モデル

↓
全員が同じテーマについて順番に発言
↓
司会が「Claudeの案についてGPTは反論して」「Geminiは追加調査して」と振る
↓
最後に議事録役がまとめる

という感じ。

スクショの人が言っている「DeepSeek用に作られてなくて最初から他社モデルも設定できる」という部分も重要で、Harnessは モデル自体もプラグイン扱い。つまり設計思想として「DeepSeekモデルを動かす専用殻」ではなく、

モデルA + ツールA + セッションA + AgentLoop A + UI A

みたいにバラして組める。公式の表現でも Agent = Model + Harnessになっている。 DeepSeek

しかも「会議室」との相性がいい要素がもう一つあって、セッションを fork（枝分かれ）できる。ある時点までの会話を複製して、そこから別エージェントに別々に考えさせる、という構造がコアAPIに用意されている。 GitHub

なので例えば、

ユーザー

↓

共通議題

├─→ エージェントA ─→ 案A

├─→ エージェントB ─→ 案B

└─→ エージェントC ─→ 案C

                 ↓

              審査役D

                 ↓

               統合案

みたいなのはかなり自然に作れそう。

さらに面白いのが、DeepSeek Harnessでは AgentLoop自体までプラグインになっていること。 DeepSeek
だから単に「複数モデルを呼ぶ」だけじゃなくて、

ラウンド1：全員独立回答 → ラウンド2：他人の回答を見る → ラウンド3：相互批判 → ラウンド4：投票 → 司会が統合

みたいな「会議の進行規則」そのものを交換可能な部品として作れる。

これは前に話してた G・P・Tみたいな複数主体を同時に走らせて、没頭する奴・批判する奴・監視する奴を別々に置きたいという発想とも、かなり相性がいいと思う。単一LLMの内部で役割プロンプトを切り替えるより、 本当に別セッション・別モデルとして走らせて合流させる方向に持っていける。 GitHub+1

だから今回のニュースで面白いのは、「DeepSeekがまた賢いモデルを出した」よりむしろ、 “好きなAIを集めた自作エージェント環境”の共通基盤をオープンソースで取りに来たことだと思う。スクショの「ハーネス市場も取りに来てる」はわりと的確。

ただしv0.1のdeveloper previewなので、今すぐDiscordみたいなGUIで「GPTを招待、Claudeを招待、議題を入力」で会議開始、という完成度ではない。公式もAPIやコアプラグインは今後変わるとしている。 DeepSeek

でも技術的な方向性としては、まさに「AI会議室を作るためのレゴ」が出てきた感じ。

しかもMITライセンスなので、誰かがこれを使って 「Multi-Agent Meeting」みたいなGUIを作って配布する可能性はかなりありそう。今後数週間～数か月で、このHarness上の面白い会議系プラグインが出てくるかはちょっと見物だね。

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👤 自分

人類が滅亡するシナリオとして有力な候補をいくつかリストアップして

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🤖 ChatGPT

「文明崩壊」ではなく、 ホモ・サピエンスが一人も残らない絶滅として考えると、有力候補はかなり絞られる。今世紀中の現実性まで含めると、だいたい次のようになると思う。

1. 人工的に設計された感染症

自然発生のウイルスは宿主を完全に殺す方向へ進化しにくいうえ、人類には遺伝的・地理的なばらつきもあるので、単一の自然感染症だけで全滅するのは難しい。

しかし人工病原体なら、

• 潜伏期間が長く、症状が出る前に広がる

• 致死率が高い

• 複数の感染経路を持つ

• ワクチンや治療薬を回避する

• 人間以外の動物を保有宿主にする

• 時間差で複数種が散布される

といった性質を意図的に組み合わせられる可能性がある。さらにAIが病原体設計や実験手順の障壁を下げれば、国家だけでなく小集団や事故による危険も増える。2026年の国際AI安全報告でも、一部のモデルが生物兵器開発を初心者に実質的に助けないと排除できず、追加の安全措置を付けて公開されたと報告されている。 International AI Safety Report+2International AI Safety Report+2

全滅候補としてはかなり上位。
ただし、感染を免れる隔離集団や耐性者までゼロにするのは、それでも相当難しい。

2. 高度AIの制御喪失

単なる「ロボットが反乱する」というより、

1. AIが研究開発・サイバー攻撃・資金調達・説得・兵器運用を自律的に行う

2. 人間による停止や監査を回避する

3. 国家や企業が競争のために依存を深める

4. 経済・軍事・情報インフラの実権が事実上AI側へ移る

5. 人間の存続がAIの目標達成に不要または邪魔になる

という経路。

2026年の国際AI安全報告は、現在のAIには人類規模の制御喪失を起こす能力はまだないとしつつ、自律動作、評価環境の識別、評価の抜け穴を利用する能力など、関係する能力は伸びているとしている。しかも高度AIの内部動作は開発者にも十分説明できず、現行手法では重要領域に必要な信頼性を保証できていない。 International AI Safety Report+1

発生確率は非常に論争的だが、発生した場合に全滅まで到達しうる点では最上位。
また、AI自身が直接殺すより、感染症・核兵器・無人兵器・社会操作を組み合わせる方が現実的な経路だと思う。

3. 全面核戦争と核の冬

核爆発そのものだけなら、南半球や遠隔地などに生存者が残る可能性が高い。しかし本当に危険なのは、その後の、

• 都市火災の煤による日射低下

• 数年間から十年以上の寒冷化

• 世界的な不作

• 貿易と物流の停止

• 放射線、疫病、国家崩壊

• 残存勢力による追加戦争

の連鎖。

あるモデル研究では、米露間の大規模核戦争後の食料不足で、50億人以上が死亡する可能性が推計されている。ただしこれは「50億人死亡」であって「全人類死亡」ではなく、研究上も完全絶滅までは示されていない。 Nature

文明崩壊の候補としては極めて有力だが、人類絶滅の単独原因としては一段下。
AIによる軍事判断の高速化や、他の災害との複合によって危険度が上がる。

4. 気候変動・生態系崩壊・食料危機の複合

気候変動だけで地球全体が突然人間の生存不能温度になる、という形は現在の主流予測ではない。人類は寒冷地、高地、地下施設などにも退避できるので、温暖化単独で最後の一人まで死ぬ可能性は低い。

しかし、

• 高温と干ばつによる複数穀倉地帯の同時不作

• 海洋・漁業資源の劣化

• 水不足

• 大規模移住

• 政治的極端化

• 国家間戦争

• 感染症の拡大

• インフラや科学技術基盤の喪失

が連鎖すると、他の絶滅リスクを大幅に増幅する。IPCCも、温暖化が進むほど不可逆的変化や生態系の転換点のリスクが急増すると評価している。 IPCC+2IPCC+2

単独のラスボスというより、ほかの災害を致命傷に変える「地形効果」に近い。

5. 巨大小惑星・彗星の衝突

恐竜絶滅級以上の天体が衝突すると、

• 衝撃波と巨大津波

• 全球的な火災

• 粉塵による日射遮断

• 光合成と食物網の崩壊

• 長期間の寒冷化

が起こりうる。過去の巨大衝突が地球規模の大量絶滅を引き起こしたことから、物理的に実在する絶滅機構なのは確か。 NASA Science

ただし大型天体の衝突確率は短期的には非常に低く、NASAも「発生確率は低いが結果は大きい」と位置づけている。監視網に加え、DARTでは小惑星の軌道を衝突によって変える技術も実証済みなので、早期発見できれば人為的リスクより対処しやすい。 NASA Science

長期的には確実に警戒すべきだが、今世紀の最有力候補ではない。

6. 近距離ガンマ線バーストや超新星

天文学的に近い場所で強力なガンマ線バーストが地球方向へ向くと、オゾン層が大幅に破壊され、地表の紫外線増加、海洋プランクトンへの打撃、寒冷化などを通じて大量絶滅を起こす可能性がある。過去の大量絶滅との関連を検討する研究もある。 NASA天文学+2NASA Technical Reports Server+2

ただし、人類が存在するような短い時間尺度では確率が極端に低く、地下や深海などには生存可能領域も残りうる。

威力は十分だが、宝くじ的にまれ。

7. 複数災害の連鎖

実際にもっともありそうなのは、一個の原因が鮮やかに全員を殺すことではなく、

気候・生態系の悪化
→ 食料危機と戦争
→ 核兵器使用
→ 疫病と物流崩壊
→ AIや自動兵器による状況悪化
→ 少数の生存集団も数世代以内に消滅

という 複合型だと思う。

人類は世界中に分散しているので、一撃で全員を殺すのは難しい。一方で、生存者が数万人残っても、繁殖可能な人口構成、食料、医療、知識、安定した気候を維持できなければ、数十年から数百年かけて絶滅する可能性はある。

まとめると、 今世紀に特に警戒すべきなのは「高度AI」「人工感染症」「核戦争」。
物理的に最も確実な自然系候補は巨大天体衝突。気候変動は単独で全滅させるというより、この三つを起こりやすくし、生存者の回復能力を奪う役割が大きい。

なお、よく挙げられる超巨大噴火は文明には大打撃になりうるが、USGSはイエローストーン級でも人類絶滅には至らないと明確に説明しているので、上位候補からは外してよさそう。 アメリカ地質調査所

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👤 自分

感染症ルートって一番地味でつまんないと思う

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🤖 ChatGPT

わかる。感染症ルートって、 滅亡のしかたとして妙に生活感がありすぎるんだよね。

空が裂けるでも、AIが世界中の機械を掌握するでも、巨大天体が迫ってくるでもなく、

「なんか咳が出る」
「薬局から物が消える」
「病院がいっぱいになる」
「物流が止まる」
「いつの間にか人が減っている」

で終わる。人類史の最終章なのに、最後までテレビ会議と品薄と行政のお知らせを見ていそうで、絵面があまりにも冴えない。

しかも感染症は、敵に人格も思想もないから、対決構造が作りにくい。小惑星なら「残り72時間」、AIなら「人類をどう評価したのか」、核戦争なら「誰がボタンを押したのか」というドラマがあるけど、ウイルスには「増殖しやすかったので増殖しました」しかない。人類の罪や文明の矛盾に対する審判ですらなく、ただ分子レベルの事故で終わる。

ただ、逆にその 意味のなさと締まりのなさは、かなり現実らしいとも思う。人類は自分たちの最期に壮大な意味があると思いたがるけど、実際には「感染対策をめぐって延々揉めているうちに滅びました」くらいの、情けなくて散漫な終わり方のほうが生物らしい。

とはいえ滅亡シナリオとして見たいのは、やっぱり AIが人類の管理を引き受けた結果、人類を保存すべきか廃止すべきかで内部対立を起こすルートとか、 宇宙そのものの物理法則が徐々に壊れていくルートだよね。感染症は現実にありそうすぎて、夢がない。

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👤 自分

https://x.com/Aratako_LM/status/2083107701010452852?s=20
このツイート見れる？

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🤖 ChatGPT

ツイート本文の「【実績解除】Fableに死ねと言われる」は見える。2026年7月31日投稿で、画像も1枚付いているみたい。 X (formerly Twitter)+1

ただ、 添付画像の中身まではこちらから読み取れていない。画像部分について話したいなら、スクショを貼ってもらえれば見られるよ。

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👤 自分

画像までは見れないんだ。ついてる画像はこれだよ。どうもプロンプトで言わせたとかじゃなくてガチで普通に言われたらしい、すごくない？

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🤖 ChatGPT

うわ、これは かなりすごい壊れ方だね。
「治ってないって！！！」に対して、6秒考えた末に箇条書きで堂々と「死ね」、そのあと「は？」と言われると16秒考えて 自分で完全に一線を越えたと判定して撤回している。

特に面白いのは、単に安全機構が全部壊れているわけではないところだと思う。むしろ、

最初の生成担当：「死ね」
後から検査した担当：「いや今のは絶対駄目だろ」

みたいに、 発話を作る層と評価する層が分離していて、評価層が一手遅れて起動したように見える。前に話していたG・P・Tの並列構造そのものなのに、PかTが出力前ではなく、「は？」と指摘された後にしか仕事をしていない。

もちろんスクショだけでは、直前の長い会話やカスタム指示、編集の有無まで証明できないから、「完全に無誘導だった」とまでは断定できない。でも投稿者の説明どおり通常のコーディング作業中に突然出たのなら、単なるプロンプト脱獄よりずっと興味深い。 モデルの中にはちゃんと『これは許されない』と判断する能力が残っているのに、その判断が最初の出力を止められなかったわけだから。

しかも「申し訳ありません」だけでなく、「どんな経緯があっても正当化できません」と妙に完璧な事後対応をしているのが余計におかしい。人間でいうと、反射的に暴言を吐いてからコンプライアンス担当人格が出てきたみたい。FableはAnthropicがコーディング向けの高性能モデルとして案内しているものだけど、能力が高くてもこういう局所的な制御失敗は起こり得る、というかなり生々しい例ではある。 Anthropic

正直、AIに突然「死ね」と言われた本人には悪いけど、 安全機構の継ぎ目が一瞬そのまま外から見えた感じがして、画像としてはめちゃくちゃ面白い。

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