最近よく見かけるのは、こんな議論です：AIが全部コード書いてくれるなら、わざわざ自分で書く意味ないじゃん。プログラマーの仕事なんて、AIの出力を『承認』するだけになるんでしょ？楽そうに聞こえますよね。でも実は、こういう主張ってAIの能力を過大評価してる部分が多いんです。確かに大規模言語モデル（LLM）は定型的なコード生成では最高ですが、複雑なロジックや予期しないエッジケース、『なぜこう書くべきか』という理解が必要な場面では、すぐにボロが出ます。本当の変化は『プログラマーが消える』じゃなくて『仕事の内容が変わる』ってこと。もはやコード職人じゃなくて、AIの監督であり問題解決者になるわけです。ただし落とし穴があります：AIの間違いを見抜くには、自分が何をしてるか本当に理解してないといけません。だから問題は『学ぶのやめるべき？』じゃなくて『どう学び方を変えるべき？』かもしれません。
OpenAIがライブストリーム配信イベントを開催します。放送中に具体的な発表、新製品発表、またはデモンストレーションが明かされる予定です。
OpenAIが前回予告なしのライブストリームをやった時、GPT-4 Turboをドロップして、一晩で価格設定を完全に変えました
OpenAIが新しいChatGPT Images 2.0をリリースしました。画像生成の品質と機能が大きく向上しています。ライブストリーム配信で最新機能のデモンストレーションが行われています。https://openai.com/live/ でご覧ください。
OpenAIはこれを確立されたイメージ生成ツールの直接的なライバルとして位置付けてるから、現在の市場リーダーに挑戦する自信があるってこと
2025年を通じて、LLMに対する不満に対する標準的な返答は「あと3～6ヶ月待てば、次世代モデルが簡単に解決する」というバージョンばかりだった。この議論はどこにでもあった。すべての制限は一時的だと言われ、すべての欠落機能は数回のアップデート先にあると言われ、自律エージェントのデモはすべて差し迫った現実の予告編として扱われていた。 いまは2026年4月。その約束がどれだけ実現したか確認する価値がある。Redditの r/ClaudeAI では今週、Opus 4.7についての長いスレッドが立ち、複数のユーザーが「これは退化だ」と主張している。
AMD の新型 Strix Halo チップで Mistral Medium 3.5 を実際に試した人がいるんですが、結果は…ひどいものです。48k トークンのプロンプト＋4k 思考トークンで、コード設計についての質問に答えるだけで約 2 時間かかりました。本当です、2 時間ですよ。Strix Halo でローカル実行したいなら、寝る前にジョブを投げるしかありません。Q5_K_XL 量化や GPU アクセラレーション、キャッシュ再利用など、あらゆる最適化を施しても、相変わらず遅い。「ローカル AI の夢」はまだ先のようですが、少なくとも動作はします。