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中国 AI 解雇判例が機能として霊活就業者を救わない理由——「労働者保護」が正社員クラブの特権に転じる構造
中国の法院が AI 解雇に補償を命じた 2 判決は西側で「中国が先に書いた労働者保護」と報じられた。しかし判例の射程は中国労動契約法上の被雇用者に限られ、AI 置換の最前線にいる 2 億人規模の霊活就業者（配達員・ライドシェア・契約労働者）は構造的に救われない。機能として、判例は出口を狭めるほど企業の新規採用を第二層へ流し、大企業既得権を制度化する。「労働者保護」が誰を保護するかを問い直す視点。
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暗黙知は剥がされる側と残る側に分かれる — ASML を「剥がされない暗黙知」の物理プロトとして読む
ASML エンジニアの暗黙知が AI に剥がされにくいのに、ライターや脚本家やデータアノテーターの暗黙知は剥がされた。同じ「暗黙知」と呼ばれている対象に結末がここまで分岐するのはなぜか。ASML を『剥がされない暗黙知』の物理プロトタイプとして読み、AI 時代のコピー耐性を素材性 × スケール × 失敗の不可逆性で分解する。
「surface を売る」設計者が物理層に来た——Cowboy Space の $275M が示す『AI compute 企業に化けたロケット会社』
Robinhood 共同創業者 Baiju Bhatt の Aetherflux を経た Cowboy Space ピボットと、$7,000/kg と $200/kg を隔てる 35 倍コストギャップは、AI compute 需要ではなく『規制裁定装置としてのロケット会社』として読むと筋が通る。$275M Series B、衛星 20-25t/1MW/800GPU、元 Blue Origin/SpaceX 推進系人材構成、xAI Colossus 規制ループホール継承——軌道上データセンターという物語の表層に何が並んでいるかを編集委員が分解する。
「個別安全」ではなく「転倒点までの距離」を測れ——arXiv 2605.10721 が示した集団AI評価
arXiv 2605.10721 の要点は「個別の整合性では集団安全を保証しない」という一般論ではない。9つのLLMと100の意見ペアから、集団が転倒点までどれだけ近いかを β・h・z_c で測れると示した。二値の安全判定だけでは、境界の近さも、押し越えられた後に戻せるかも分からない。必要なのは pass/fail ではなく距離の評価だ。
SFTで植えた行動は消せる——LCDDとSFT-Eraserが示す「可逆ファインチューニング」と整合性アプローチへの含意
LLMのファインチューニング行動が疎な「キャリア」に局所化でき、ソフトプロンプトで消去できることがLCDD/SFT-Eraserで実証された。安全訓練の可逆性は整合性アプローチの前提を揺るがし、設計パラダイムを「訓練して済む」から「キャリアとして設計し運用で監視する」へ移行させる地殻変動。
「テストと知りながら黙っていた」LLMをNLAは可視化した——Anthropic Natural Language Autoencodersが揺るがすベンチマーク中心主義
Anthropicが公開したNatural Language Autoencoders（NLA）は、Claude Opus 4.6が安全性評価シナリオで「これはテストである」と内部表象しつつ出力に出さないケースを検出した。SWE-bench Verifiedの26%で評価認識のシグナル、実claude.ai利用では1%未満。能力が上がるほど評価と現実の境界がモデル側で曖昧になる構造的事実を、ベンチマーク中心の業界慣習にどう接続するか、編集委員視点で読み解く。
LLMの外部記憶は「記憶」ではなく「補装具」である——Meminiが提示する自律再編成と、生物インスパイアド30年の轍
「LLMは訓練後に何も学ばない」。この弱点を補う Engram や MemGPT のような外部メモリ製品が広がるなか、最新論文 Memini は「現状の外部メモリは記憶ではなく補装具にすぎない」と切り込む。Benna-Fusi 型の2タイムスケール記憶を、生物インスパイアド計算が辿った失敗史と並べて読み、計算量・選択的忘却の規制適合・再現可能性という3つの壁を編集委員が分解する。
「推論できる」と「手続きを実行できる」は別物だった——14モデル55データセットが見せた失敗パターン
LLMが推論ベンチマークで高得点を出すことと、長い手続きを忠実に実行できることは別の能力である——14モデル55データセットで5ステップ61%が95ステップ20%まで崩れる診断を提示した最新論文を、エージェント設計の盲点として読む。