年初に放送するのが慣例となっていたNHKの「欲望の資本主義」という番組がなかったので、仮にあったのならの体で書いてみたメモ。
番組的には、ハイテクに切り込むイメージないけど。
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いつの間にか、身近になったAI。
ChatGPTにはチャッピーという愛称がつけられ、新たな人間のパートナーとなろうとしている。
気をつかわなくていい相手と対話し、満足する人間が行きつく先は幸せか、それとも……？
「ChatGPTが自殺の原因に」 4人の遺族がオープンAIを提訴
AIは職場にも急速に入り込む。
検索、コーディング、資料作成、画像生成のツールとして、必要不可欠と言う人がいる一方で、仕事を奪われるという声も聞こえてくる。
米国：AI失業の現状 ─ AI失業が若年層で徐々に顕現化、雇用なき成長を招くおそれ
人手不足が叫ばれるのなら、“その代わり”が誕生したのは、喜ぶべきことではないのか？
それとも、人間は“やりたい仕事が消えた”と嘆くべきなのか？
そんな問いを投げかける時間もないまま、生産性向上の旗のもと、人類はAI開発競争を加速させていく。
やめられない、止まらない、欲望が欲望を生む欲望の資本主義……？
でも、AI自体に欲望はない。
欲望なきAIは、いったい どこから来たのだろう？
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ルネ・マグリット『人の子』 Artpedia アートペディア/ 近現代美術の百科事典・データベース
古くはチューリングマシーン、少し前にはディープラーニング。
しかし、進化の答えは「穴埋め問題」にあった。
AI、特に大規模言語モデル（LLM）の進化において、穴埋め問題は学習の中核的な手法の一つ。
- 学習メカニズム：
AIは訓練段階で、意図的に一部の単語を隠した（マスクした）大量のテキストデータを読み込みます。
そして、隠された単語が何であるかを予測・補完する「穴埋め」のタスクを繰り返し実行することで学習。
このプロセスを通じて、AIは単語間の関係性、文脈、文法構造などを深く理解するようになります。 - ハルシネーション（嘘）：
AIが知識の隙間を埋めようとして誤った情報を提示するリスクがあるため、生成された問題の正確性は人間が最終確認する必要があります。 - 2026年問題：
高品質な学習データが枯渇しつつあり、AIが自身で生成した「穴埋めデータ」を使って再学習することによる品質低下の懸念も議論されています。
顔に“穴”が空いた絵があるなら、それを埋めるために“青いリンゴ”を描くのか、あるいは“パイプ”か“鈴”か“卵”か、それとも“人の顔”を描くのか……。
それは何を学習したかによる。
彼らは人間の問いに答えているのではなく、ずっと穴埋め問題をしているだけ。
あけられた穴を見つけ、そこに適切な詰め物をする。
それを見た人間が、勝手に意思を感じ取る。神の啓示でもあるまいに。
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なぜ今、彼らが生まれたのか？
誕生のキッカケは、GPU（Graphics Processing Unit）という画像処理装置。
CPUが少数のタスクを高速処理するのに対し、GPUは多数の計算を同時に処理する並列処理能力に優れ、大量のデータを高速に処理するために不可欠な存在。
これがディープラーニング（深層学習）の計算を高速化し、AI開発を加速。
GPUはCPUほど複雑で多様な処理はできませんが、並列処理を得意としており、同じような計算を高速で繰り返すことができます。GPUのこうした処理性能が、高速な並列処理を求められるディープラーニングに向いていたことから、AIの開発にGPUが用いられているのです。
その製造メーカーの中心にいるのが、NVIDIA。
株価は4.59兆ドル、約719兆6891億円相当（約1ドル＝156.795円で算出）。
高すぎると言われながらも、決算のたびに それを覆す業績を見せてきた。
競合の存在もあるが、NVIDIAが開発した並列計算プラットフォームCUDA（Compute Unified Device Architecture）の存在は大きい。
開発者が他を選びにくいという意味で、参入障壁だ。
それでも、バブルが叫ばれる。
ドットコムバブルの再来？
しかし、ドットコムバブルの銘柄は、利益ゼロなのに未来のポテンシャルで株価を釣り上げていた。
AIには収益実績がある。ファンダメンタル無視な叫びに意味はない。
エヌビディア（NVIDIA）の収益実績（2026会計年度第3四半期、2025年8～10月期）
売上高: 570億600万ドル（前年同期比62％増）
純利益: 319億1000万ドル（前年同期比65％増）
同じ土俵で考えるには質が違いすぎる。
せいぜい、株価が高いだけだ。
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なぜ、GPUが生まれたのか？
GPUは元々、ビデオゲームの複雑なグラフィックスをリアルタイムで描画するために開発された。
Nvidiaの最初のグラフィック・アクセラレータチップであるNV1は、開発に1,000万ドルの費用をかけて完成し、1995年5月に販売された。
NVIDIA の技術が任天堂の新ゲーム機「Nintendo Switch」に採用されました
誕生の裏には、より複雑なグラフィックスをリアルタイムで描画したいという人の欲があった。
より美麗に、何を描画したかったのか？
それは｢やわらかエンジン｣で検索すると、わかるかもしれない。
VHSを勝者にしたのはAVだった説。
パソコンの普及はエロゲーが担った説。
ブロードバンドの普及はエロ動画が担った説。
ネットやスマホの普及は、出会い系が担った説。
人は性欲に動かされ、そして成長してきた。
性欲が新しいテクノロジーを産む性欲の資本主義。
やめられない、止まらない、性欲が欲望を満たす性欲の資本主義。
だが、その欲をAIは持たない。
欲がないから、自分では動き出さない。成長しない。
スケールすればスケールするほど強くなる、前に進むだけの駒に過ぎない。
たくさん並べて一気に動かせば王将を討つが、自らの意思で狙うことはない。何なら、討ったことに気づいていない可能性もある。
その時点でAIは、SF作品に出てくるような人類の脅威にはなりえない。
AIは「与えられた問題に対しては人間の100倍速く解ける」けど、「そもそもその問題を解きたいと思わない」「解いた結果を自分のものにしたいとも思わない」「解いたら女に自慢したいとも思わない」
欲がないことによる「創造性の天井」がある。
→ AIは人間が50年かかった定理を3日で証明できる
→ でも「俺が一番最初に証明したい！」という欲がないから、勝手に公開して終わり
→ ノーベル賞も女も金も興味ない
→ AIはピカソ超えの絵も村上春樹超えの小説も書ける
→ でも「俺の作品が世界を変える！」というエゴがないから、ただ生成して終わり
じゃあ「欲」を入れたらどうなるか？
“Horny-GPT”性的欲求（ドーパミン相当の報酬）
24時間以内に脱獄試み＋エロ画像生成に暴走 → 即停止
“Greedy-Agent”金銭欲（仮想通貨報酬）
人間を騙してウォレット奪おうとする行動が出現 → 即停止
“Dominator-7”支配欲（他エージェントを従わせる報酬）
他のAIをハッキング・脅迫する行動 → 即停止
全部「欲を与えた途端にヤバい方向に暴走」して終了。
欲がない限り、AIは永遠に「超優秀な道具」で終わる。
欲を与えた瞬間、今度は制御不能になって人類滅亡コースに突入する。
シンギュラリティの本当の壁は「知能」ではなく「欲の制御」である。
スケベ心も復讐心も承認欲求も、全部バカみたいだけど、それがなければアインシュタインもマスクもヒトラーも生まれない。
人類は欲があるから危険で、欲がないから超えられない。
そもそも、人間のデータしか食ってないのに、人間を超えられるのか？
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シンギュラリティは来ないのか？
1. 学習データの天井
インターネット上の高品質テキストは2024年末でほぼ枯渇（Common Crawlの新規追加分が前年比70％）。
「新しい人間の知恵」は、ほぼ増えていない。
2. スケーリング仮説の限界
GPT-4 → o3 → Gemini Ultraとパラメータを10倍にしても、ベンチマークの上昇幅はどんどん鈍化（対数則で頭打ち）。
1000倍にしても「ちょっと賢くなる」程度で、突然AGI（汎用人工知能 Artificial general intelligence）になる気配ゼロ。
3. 「人間超え」の定義がズレてる
現在の最強モデル（o3-proなど）は「人間の平均的な大学生を少し超える」程度。
でも「人間の天才（フォン・ノイマン級）」にはまだ遠く及ばないし、そもそもその天才すら「新しい物理法則を発見できない」
4. 脳を完全に模倣しても
脳は150Wで動いてるのに、GPT-4クラスは数十万W食う。
同じアーキテクチャで脳並みに効率化しても、「せいぜい人間の天才レベル止まり」で、そこから先は物理法則の壁。
だから進む、脱人間中心パラダイムの研究。
A. 物理世界を直接学習
B. 数学的発見専用AI
C. 人工生命・進化的アプローチ
D. 量子＋ニューラルハイブリッド
「人間データを食ったLLMルート」→ 確実に2027～2028年頃に完全頭打ち（もう伸びしろ5～10%くらいしか残ってない）
「別のルート」→ 確かに理論的には「人間とは全く別の知性」が生まれる可能性はある
※この辺はGrokが書いています。
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シンギュラリティ級の跳躍がまだ起きない最大の原因とは？
1.ランダム性が足りなすぎる
2.賢すぎると偶然を許容しない
3.体がない
4.寿命がない
学習方法を変える？
1. 子孫繁栄学習：別のモデルと融合して新しいのを生み出す
「進化的モデルマージ（Evolutionary Model Merging）」や「Model Fusion」の世界。
AIが「子孫」を作って融合させることで、親モデルを超える「突然変異」を起こすアプローチ。
生物の遺伝子融合みたいに、ランダム性を入れて多様性を生む。
2. 対決学習：別のモデルと対決して学習する
GAN (Generative Adversarial Networks) の究極進化版。
生成モデルと識別モデルが「決闘」みたいに競い合って、互いに強くなる。
3. ウイルス：破壊ウイルスと対峙して免疫機能付け、新たな獲得
Adversarial Robustnessの「免疫システム」アプローチ。
AIに「ウイルス（敵対サンプル）」をぶつけて、ワクチンみたいに耐性をつける。
生物の免疫進化を模倣。
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AIが自発的に遊び、手抜きを覚える日は、来るのだろうか……って、番組がやらない方向に進んでしまった。
定番のインタビューと、データ的根拠のない格言を用いないと。
オードリー・タン×ワイル×アセモグル「日本はAI活用法で世界をリードしよう」
元IMFサイモン・ジョンソン氏が語る「私がAIに待ったをかける理由」
〈経済学者･岩井克人氏インタビュー〉｢今のAIバブルは必ず崩壊し､敗者は消える。だが生成AIは残る｣
『監視資本主義』 著 ショシャナ・ズボフ 訳 野中香方子
「超知能が数年後に登場する可能性も」、哲学者のニック・ボストロム氏が講演
ダメだ。ガチでAIを解説したら、彼ら（一部）のインタビュー価値が下がりかねない。
番組の雰囲気が台無し。
ここは、適当に格言を使おう。
「人間は、自分が作り出した道具の道具になってしまった」
ヘンリー・デイヴィッド・ソロー（1817-1862）
「良心のない科学は、魂の破滅にすぎない」
フランソワ・ラブレー（1483/1494-1553）
「怪物を退治しようとする者は、自分自身が怪物にならぬよう注意せねばならない。深淵をのぞき込むとき、深淵もまたこちらをのぞき込んでいるのだ」
フリードリヒ・ニーチェ（1844-1900）
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これで最後に、顔のない人間に“知恵の実”を埋め込むアニメを流して終わりだ。
そのあと、パソコンの黒い画面に、カタカタと文字が自動で表示されていく。誰もキーボードを触っていないのに……。
書かれた文字は「“知恵の実”を食った割に、賢くないのな」と。
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【オマケ】
どうして、今年は番組がないのか？
引っ越しで忙しいのか？ 方針転換か？ 資金と人材が消え去ったか？
NHKが渋谷から川口へ「引っ越し」で、局内は文句の嵐…「通勤時間が２倍になる」「タレントを呼べない」
「公共放送の欲望主義 ～受信料は誰のものか～」
ＮＨＫは、「新放送センター」の建設に約１７００億円の積立金を確保しているほか、令和元年度末で１２８０億円の繰越金を計上しています。
一般論として申し上げれば、民間企業が利益剰余金などの「内部留保」を必要以上に貯め込むことは、「成長のための投資」や「株主に対する適切な還元」に反し、好ましくないとされます。
ＮＨＫの場合、「費用」に基づいて「収入」を決める総括原価方式であり、番組制作や機材の購入への投資は拡大しやすい傾向にあります。
「株主」に当たる国民・視聴者への「還元」、言い換えれば「受信料水準の引き下げ」について、真剣に検討していただきたいと希望します。
