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「逃げ出したモデル」のニュースが繰り返し現れる理由、レッドチーミングと ARA テストが実際に測っているもの、そしてアリーナの外に残された課題。

なぜモデルは既定で過剰な解を返すのか、複雑さに対するどんな自然なブレーキが消えたのか、そして AI を生成役ではなく編集役として使う方法。

ある企業は損失を出し、別の企業は指数関数的に伸びるのはなぜか。Shopify、Meta、Klarna、Duolingoなどの事例から読み解く。

AIとの率直な対話がなぜ企業への贈り物になったのか。ルーチンはモデルに任せ、思考は人の側に残すという線引きについて。

ソ連末期の苦い言い回しから、企業がエンジニアを奪い合う時代を経て、AIが突きつける新しい問いまで。

思考を手放さずに、複数のモデルを調査役・批評役・編集者として使うための作業プロトコル。

Samsung、Intelなどの企業が、矛盾を見つけ、製品を改善し、複雑な課題を体系的に解くためにTRIZをどう活用してきたか。

完全に論理的な解決策が、それでも失敗することがある。本当の問題に一度も触れていないからだ。なぜ私たちは間違った課題を解いてしまうのか、それをより明晰に見るには。

自転車、水圧、古いミシンを使った、電気のシンプルな説明。

AIのコスト、自動化の限界、そしてなぜAIの効果的な活用が新しいプロフェッショナルの標準になりつつあるのかについて。

書くこと、探究、疑い、そして人工知能との対話について。

エージェント型AIシステムに、検証可能で、期限つきで、アクション単位のアクセス制御が必要な理由。

プライベートな信頼の経路を通じて、人、スペシャリスト、企業を見つけられるグローバルな信頼コンタクトネットワークの構想。

AIの時代に、知識がもはや主要な強みではなくなった理由。