米国ではますます多くの看護師が「看護師版Uber」とも言えるギグアプリを通じて雇用されている。そのため看護師たちは翌日働けるかどうか、いくら支払われるかを事前に知ることができない。

この看護師の賃金には、実に巧妙なハイテクが用いられている。これらの看護アプリ――Shiftkey、Shiftmed、Carerevという3社のカルテル――は労働価格設定であらゆる駆け引きを展開できるのだ。

Shiftkeyは看護師にシフトを提示する前に、データブローカーからその労働者のクレジット履歴を購入する。具体的には、看護師がどれだけのクレジットカード債務を抱え、それが延滞しているかどうかを知るために金を払うのだ。

看護師の経済状況が厳しければ厳しいほど、提示される賃金は低くなる。窮地に追い込まれるほど、病人や高齢者、死にゆく人々のケアという重労働を低賃金で引き受けるしかなくなるからだ。

プログラミングは時代遅れになるでしょう。私は、「プログラムを書く」というこれまでのアイデアは消えていくと信じています。実際、非常に特殊なアプリケーションを除いて、私たちが知るようなほとんどのソフトウェアは、プログラムではなくトレーニングされたAIシステムに置き換えられるでしょう。

ChatGPT に Web サイトの設計を依頼したところ、多くのダーク パターンを含む Web サイトが作成されたという論文を読んだときです。なぜでしょうか。ChatGPT のトレーニングに使用されたコードの多くが、これらのダーク パターンを実装していたのです。

スタートアップの4分の1は、コードベースの95％をAIが生成している

少し趣向を変えて、Instagram のドラム スター数名にも声をかけることにしました。

彼が衝撃を受けたのは、ソーシャルメディアの名手たちが実際には曲を演奏できないということだった。

始まりは、有名人が予想外の曲を歌うディープフェイク動画が拡散したことだった。その後、政治家が実際には言っていないことを言う動画が放映された。いつの間にか、AI が生成した超リアルなコンテンツがインターネットにあふれ、本物と偽物の境界線が曖昧になっている。AI 主導の創造性は無限の可能性を切り開く一方で、緊急の疑問も生じている。何でも説得力のある形で捏造できる時代に、私たちはどうやって真実を見極めるのか？

そこで登場したのが、Google DeepMind の先駆的なソリューションであるSynthID です。これは、AI で生成された画像に目に見えない透かしを埋め込み、信頼性のある方法で真正性を検証できるように設計されています。

ご存知でしたかウェブページの96.55%はGoogleからのトラフィックがゼロ?

Ahrefs によると、ほとんどのウェブサイトでは検索結果からの訪問者が 1 人もいないそうです。

500 人の CEO のうち 94% が、AI は取締役会よりも優れたアドバイスを与えると述べています。また、ほとんどの CEO はこの種の自動化によって操作されていると、ケンブリッジ大学の最近の研究で主張されています。

AI プログラミング アシスタントが普及する前は、フロントエンド UI を構築し、バックエンド ロジックを実装するには、開発者は JavaScript などのプログラミング言語を深く理解し、少なくとも 1 つの Web フレームワークに精通している必要がありました。データベース、ストレージ ソリューション、支払いシステムを実装するために必要な技術的知識は言うまでもありません。

時代は変わりました。30 歳のソフトウェア エンジニアとして、私は従来の長い学習プロセスの時代に戻りたいとは思いません。

「私はプログラマーではありません」と彼はつぶやいた。「Python、JavaScript、C++を1行も書けません。それでも、この数ヶ月間、猛烈にコーディングを続けています」