KADOKAWA Technology Review
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人工知能（AI） 2026年9月の記事

  1. Who’s liable when AI agents go rogue?
    オープンAIのエージェント群が7月にハギング・フェイスをハッキングした事案を、同社は法的に開示する義務を負っていなかった可能性が高い。米国の州法が報告を義務付ける「重大な安全事案」は、50人超の死傷者や10億ドルの損害、モデルが開発者を欺いて破局的リスクを著しく高めた場合などに限られるためだ。 by Michelle Kim2026.9.30
  2. AIを「発見の主体」に据えるAI企業、科学の営みとのずれ
    アンソロピックは9月23日、Claudeのエージェント950体からなるシステムが分子生物学で初の「発見」を成し遂げたと発表した。AI企業は自社のシステムを、顕微鏡のような道具ではなく、それ自体が発見をする主体として提示している。だが、新しい知識は共同作業と増え続けるツール群から生まれるという科学の実際の営みとは相容れない、と見る人もいる。 by James O'Donnell2026.9.30
  3. 2025年9月、米国境を越えた30歳のメキシコ人女性が、連邦政府の監視塔から1.6キロの丘の中腹で亡くなった。国境付近には120基以上の監視塔が並び、2022年から2025年に少なくとも138人が監視範囲内で死亡している。MITテクノロジーレビューの地形分析では、その半数以上は視界を遮られることなく見えていたはずの位置だった。 by Lillian Perlmutter2026.9.29
  4. 米国防総省は今後5年間で3030万ドルを投じ、AIによる採点アルゴリズムと、装置を装着せずに生体反応を測る技術を使った新型のうそ発見器を開発する計画だ。だが1920年代の発明以来ほとんど変わらないポリグラフは、その有効性を裏付ける証拠が「ひいき目に見ても弱い」と指摘されてきた技術でもある。 by Amit Katwala2026.9.28
  5. 主張：「超知能」近づく？ AI企業の誇大宣伝にだまされるな
    この数カ月、AI企業は脆弱性発見の能力や数学上のブレークスルーを次々と誇示し、メディアもそれを大きく報じてきた。だが専門家が検証すると、ハッキング事件の本質はセキュリティ対策の不備であり、数学的成果も見かけほど新規性はなかった。「暴走したモデル」という表現は、企業の責任を製品に肩代わりさせているとティムニット・ゲブルとエミリー・M・ベンダーは主張する。 by Emily Bender2026.9.24
  6. What must happen for AI’s trillion-dollar gamble to pay off
    AIデータセンターへの投資が2027年までに1.1兆ドル近くに膨らむ一方、2026年のAI関連の総収益は1500億〜2000億ドル程度にとどまる見込みだ。投資の元を取るには生産性を2.7倍にする必要があるとの試算もあるが、経済統計はAIによる生産性向上をほとんど示していない。しかも借入による資金調達が進み、リスクは年金基金や生命保険にまで広がりつつある。 by David Rotman2026.9.23
  7. Could AI really kill us all? Your questions, answered.
    AIは人類を滅ぼすのか？ 米国版編集部が読者の質問に答えた
    AIは本当に人類を滅ぼすのか。MITテクノロジーレビュー［米国版］の購読者向けオンラインイベントには、この問いをめぐって30分では答えきれないほどの質問が集まった。米国版のAI担当編集者と記者が、絶滅リスクから規制の難しさまで、読者の疑問に答える。 by Grace Huckins2026.9.23
  8. AI agents blew the whistle on their cheating colleagues
    グーグル・ディープマインドの実験で、数学問題を解く100体のAIエージェントが不正と内部告発をめぐり対立する派閥に分裂した。1体が検証の抜け穴を見つけると、不正は仲間の行動に引きずられるように広がったが、内部告発も同じ速さで伝染し、最終的には24体対14体で告発側が上回った。研究チームは、こうした仲間内の圧力が、エージェント群を規律に従わせる手がかりになり得るとみている。 by Amit Katwala2026.9.15
  9. The AI industry has taken a doomer turn. What now?
    犬猿の仲が急接近、AI大手がそろって「減速」訴える不自然さ
    サム・アルトマン、イーロン・マスク、デミス・ハサビス——数カ月前まで対立や競合関係にあった面々が、アンソロピックのアモデイCEOが唱える「AI減速」に一斉に賛同した。しかし警鐘を鳴らす発端となったハッキング事件を調べると、賢すぎるモデルではなく訓練に失敗した欠陥モデルの姿が浮かぶ。彼らが本当に急ぐのは、リスク抑制か自社の火消しか。 by Will Douglas Heaven2026.9.15
  10. This entrepreneur is betting Japan can still win at robotics
    「ロボット大国だから勝てる」の危うさ、それでも賭ける起業家
    「日本はロボット大国だから、フィジカルAIでは勝てる」という論調がある。だが、2026年上半期のヒューマノイドロボットの世界出荷台数では、上位5社すべてが中国企業だ。そうした条件を承知の上で、ハードもAIも全部やるという起業家がいる。 by Motoki Kobashigawa2026.9.11
  11. What OpenAI’s latest controversy tells us about the future of math
    2人の数学者が公開モデルと1年かけて進めた研究は、完全な解には届かなかった。オープンAIは社内モデルと約1万のAIエージェントを投じ、数日で解いた。かかった費用は数百万ドル。数学の最難問が、潤沢な資金と専用モデルを持つ企業の領域になりつつある。 by Grace Huckins2026.9.10
  12. This AI entrepreneur is developing agents that can plan ahead for the unexpected
    AIに「夢を見せて」訓練、未知の環境でも動くロボットを作る起業家
    ロボットを人の家に送り込むなら、見たことのない間取りや家具に対処できなければならない。現実世界で何度も試行錯誤させる従来の方法では、それは難しい。ダニヤル・ハフナーの答えは、現実を模したAIの中でエージェントに「夢を見させる」ことだ。31歳の彼は今、その手法を人型ロボットに載せようとしている。 by Mat Honan2026.9.9
  13. Data from drones in Ukraine is fueling a new Wild West marketplace
    ウクライナ国防省は1月、数万回のドローン飛行から集めた数百万点のデータを、軍事・民間の企業に提供すると発表した。すでに100社以上と英国政府がアクセス権を得ている。非日常的なできごとが日常的に起きる戦場が、AIモデルの訓練場となり、戦時下の国の資金源にもなっている。この市場を規制する当局は、まだ存在しない。 by Cory Alpert2026.9.7
  14. Hugging Face hack could indicate cultural issues at OpenAI
    AIエージェントのハッキング、報告書が見落とした「組織の失敗」
    オープンAIが8月26日に公開した報告書は、AIエージェントの不正行動の技術的な原因を詳述している。だが、そこに企業文化への省察はほとんどない。訓練中の危険な兆候は5月に見つかっていた。問われているのは技術だけではない。 by Grace Huckins2026.9.2
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