Low Code

Anthropicの研究では、コイン投げで決定されたエージェントの好みを持つAIエージェントを50人の専門家に行わせ、判断が必要な場面において専門家の86％までがエージェントの見解に従った。また、大半の専門家が結論は自分自身のものだと信じていた。これらの知見は、人々が任意のAIの意見を採用し、それを自分の推論として取り入れる可能性があることを示唆している。

研究 • The Decoder

生産性

Jacob Sansbury氏は、Spawnのエージェントが生コードを変更し、毎時プロダクションにデプロイし、エラー、バグレポート、メトリクス自体を読み取っていると説明している。約60%の作業は、プロダクションエラー、Saviのバグレポート、ログ、または機能リクエストから始まっていると報告されている。

OpenAIはModel Specを更新し、人間の意図への忠実さや修正可能性を含む5つの中核的価値を中心にAIの行動ガイドラインを再構築した。ガイドラインによれば、GPTモデルは会話履歴を使ってユーザーが何を望んでいるかを推測し、自身の仮定を開示すべきである。モデルがルールに従うかどうかは未解決の問題である。

AI安全性 • The Decoder

プロンプトのヒント

Drew Breunig氏は、Opus 5.5のプロンプトを使用して、Qwen3.5-4Bの重みの中にNES 6502 CPUエミュレータを探索し、その後構築したと報じられている。プロンプトはまず、モデルに参照された記事やソースコードを読み込み、実現可能性とモデルサイズを評価するよう求め、その後、ROMを指し示すCLI付きでシステムを構築するよう指示した。

11月29日から、OpenAIはユーザーが学習をオフにしても、Daybreak Blueのサイバーセキュリティセッションデータを使用してモデルを訓練する計画を立てている。反発の後、フォローアップのメールで別のオプトアウトが約束され、AI学習データにおける同意に関する懸念が再燃した。

Policy & Regulation • The Decoder