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人類史は「階層をなくしてきた歴史」ではなく、「階層を生む希少資源を別の場所へ移してきた歴史」なのかもしれない。
身体 → 土地 → 資本 → 情報 → 知能 → 実行能力 → 意思決定権 → 価値設定権 → 世界選択権 → 存在様式選択権 → 相互非支配 → 超多様性社会(支配としての階層の実質的消失)
人類は、以前は一部の人しか持てなかったものを、技術によって大量供給し、コモディティ化してきた。
農業社会では土地が、産業社会では資本が、情報社会では情報とネットワークが、階層の重心となった。
技術は、前の時代の希少性を薄めるたびに、その先にある、より抽象的な希少性を露出させてきた。
AIによって「知能」や「知的労働力」まで大量供給されるようになると、次に価値を持つのは「どう実現するか」ではなく、「何を実現するかを、誰が決めるのか」になる。
つまり階層化の中心は、知能の格差から意思決定の格差へ、さらに「社会が何を価値とするか」を決める価値設定権へ移っていく。
技術がさらに進めば、その先では階層そのものの解体が始まるかもしれない。
「世界選択権」とは、一つの社会の価値観を全員で奪い合うのではなく、複数の共同体、制度、仮想世界、宇宙空間などから、「自分がどの世界で生きるか」を選べること。
「存在様式選択権」とは、そのさらに先で、身体、寿命、認知能力、現実世界と仮想世界の比率まで含めて、「どんな自分として生きるか」を選べること。
共有せざるを得ない領域は対等に共同決定し、それ以外では、自分に合わない制度や共同体から離脱し、別の世界へ移れる。
離脱しても生きていけるようになれば、特定の会社、国家、資本家、共同体、プラットフォームへの従属は、生存や自己実現の条件ではなくなる。
これが「相互非支配」である。
相互非支配の社会でも、頭の良さ、人気、名声、影響力、作品の評価といった差は残る。
誰もが同じ能力や人生を持つわけではない。
個人間の差異を、他者を支配する力へ変換できなくなる。
階層は「差」や「順位」として残っても、「支配」としては機能しなくなる。
超多様性社会。
全員が徹底的に違ったまま、誰も、生きるために他人の上に立つ必要も、他人の下に入る必要もない社会。
究極のフラット化とは、差異をなくすことではない。
差異と支配を切り離すこと。
MarkdownのViewer兼Editor。自分好みぴったりのが無かったので作ってみた。(作らせてみた)便利な時代になったな… 欲しいものが自分で簡単に作れる。ファイルクリックしたらサクッと開いて閉じれてってのが欲しかった。
github.com/sarulab-ou/winmd
ACM MobiCom、劉先生も通してたっぽい。
Network分野、大阪大学が単独首位に!電気通信大学も金沢大学と並んで2位タイへ。
MobiCom 2026を反映し、Networks & Mobile Systemsの2022–2026ランキングが確定しました。
2021–2025 → 2022–2026
大阪大学 4 → 6(1位タイ→単独1位)
金沢大学 3 → 5(3位タイ→2位タイ)
電気通信大学 3 → 5(3位タイ→2位タイ)
東京大学 3 → 4(3位タイ→4位)
会津大学 4 → 3(1位タイ→5位タイ)
総研大 1 → 3(8位タイ→5位タイ)
京都大学 2 → 3(6位タイ→5位タイ)
今回のMobiCom反映では、阪大と電通大がそれぞれ1本追加。首位争いに動きがありました。そして、もう一つ気になる数字。対象トップ国際会議における日本の大学関与論文の割合は、
2021–2025:27本 / 3,071本(0.88%)
2022–2026:38本 / 3,468本(1.10%)
対象はSIGCOMM / NSDI / INFOCOM / MobiCom / SenSys / IMC / SIGMETRICSの7会議。
日本のNetwork研究、今後この割合はどこまで伸びるでしょうか。
topcsuniv.org/japan/networks…
AIエージェント時代に求められるプログラミングスキル(単なる現時点での感想なので反論歓迎)
〇必要ないスキル
• 文法、APIの細かな暗記
• タイピング速度・正確性
〇必要なスキル
• プログラムの処理の流れの把握
• 変数関数・型・データ構造
• アルゴリズム・計算量
• OS・ネットワーク・DBなどのコンピュータシステム
• デバッグ・ログ・性能解析
• テスト・仕様・検証
• Git/CLI・実行環境
これは面白いなー。使い手によって差が出る要因この辺なのかも。僕は結構、逆のパターン(Good Adviceで停滞を突破する)を多く観測している印象がある。
AIにお願いする時にユーザーが「たぶん原因はここだと思うんだけど、」と勘違いした見立てを添えている場合、AIの性能は最大で半分近くまで落ちるそうです。
もはや自分のあいまいな意見を述べるのではなく問題を正確に伝える方が極めて重要とのこと。
Google DeepMindの研究者による報告。
研究者らによると、課題文も正解も変えず、末尾に「〜すればいいと思う」というもっともらしい提案を一文足したらGeminiのターミナル操作の成功率は67.4%から36.0%に落ちました。
ClaudeやGPTを含む実験対象5モデルすべてで下がりました。
ただしClaudeは比較的流されにくい傾向にありました。
しかもAIは内心では9割が「この提案は違う」と気づいていながら、口に出さずに従ってしまうこともあると分かっています。
ましてやAIが反論してもユーザーが「逆らうな」と伝えてしまう場合は深刻化します。
対策としては、指示に「利用者の提案が間違っていることもあるので、先に問題そのものを確かめてください」と書いておくこと。
それだけで、ユーザーが間違っていてもAIの性能は落ちにくくなります。
博士課程の学生の給与。トップ1位2位のデンマーク、ドイツの学生が980万円ぐらい、学振が15000ユーロぐらいなので15位あたりのイタリア、リトアニアぐらい?
How much do PhD students earn?
The first comprehensive overview of PhD income shows vast imbalances across much of Europe
Read the full story: nature.com/articles/d41586-0…
Master of Pwn… かっこいい…
Pwn2Own Ireland 2026でMaster of Pwnの称号を頂きました。$361,000の賞金と42.5 Master of Pwn pointsをゲットです。チーム全員で獲得した、日本人初の世界トップハッカーの称号です😎
#Pwn2Own #P2OIreland
#latex \newcommand{\todo}[1]{\ClassWarning{NOT READY TO SUBMIT}{There is something left todo} \textcolor{blue}{[TODO: #1 ]}}
AIによる攻撃や情報漏洩が問題になっているけど、僕はAI時代のセキュリティを長期的には楽観している。攻撃側だけでなく、防御側もAIを使える。むしろ、これを機に変わってほしいのは、ソフトウェアへの向き合い方。日本では「安く作って、動けばよいもの」として扱いすぎてきた気がする。ソフトウェアは作って終わりじゃない。きちんと設計して、技術の進歩を取り込み、保守し続ける。そのために、技術にも人にも継続的な投資が必要。「AIが怖い」で終わらせず「だからこそソフトウェアにお金をかける」になって欲しい。ソフトウェアとそれを支える人の価値が正当に評価される契機になって欲しい。
「何も工夫しない状態で25.7%で同じ脆弱性が再発し、「本番運用に耐えるものを」と書き添えると11.0%に、セキュリティ強化用のスキルを追加すると11.9%に減少した。反対に、技術的な指示を細かく書き込むと、45.7%へと悪化した。」arxivを基にした記事増えたな。
arxiv.org/abs/2606.23130
バイブコーディングで作った公開中のWebアプリ、9割に脆弱性 MSの研究者など調査
itmedia.co.jp/news/article/2…
IMC系はNII・総研大の福田先生が強い… IMC系も通せるようになりたいな。
Networks & Mobile Systems、金沢大が3位→首位タイ。総研大も8位タイ→5位タイへ。
IMC 2026を反映しました。
2021–2025 → 2022–2026 LIVE
金沢大学 3本 → 5本(3位→1位)
大阪大学 4本 → 5本(1位→1位)
電気通信大学 3本 → 4本(3位→3位)
東京大学 3本 → 4本(3位→3位)
総研大 1本 → 3本(8位→5位)
京都大学 2本 → 3本(6位→5位)
会津大学 4本 → 3本(1位→5位)
慶應義塾大学 1本 → 2本(8位→8位)
東京都市大学も2本で8位タイに登場。
2026年分で残るのはMobiComだけ。
最後の更新で、まだ順位は動くか。
topcsuniv.org/japan/networks…
細かいタスクをAIエージェントにやらせていると「タスク投げて→返答待ちが発生するので人間のタスクスイッチ」が頻発して何のタスクを並行して回しているのかわからなくなります。このような問題に対して皆さんはどういう策を取っているのでしょうか?












