# AIはまた選挙で負けた？それでも巨大モデルはやって来る

- 番組: [AI For Humans: Weekly AI News, Tools & Trends](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c4500255o10vodw570q)（Kevin Pereira & Gavin Purcell）
- 元のタイトル: AI Just Lost The Election. Bigger Models Are Coming Anyway.
- 配信日: 2026年11月6日
- 長さ: 51分
- 要約作成日: 2026年11月6日
- トピック: [#OpenAI](https://ai-curator.jp/topics/OpenAI) [#GPT-6.2 Astra](https://ai-curator.jp/topics/GPT-6.2%20Astra) [#データセンター](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%BC) [#AIと教育](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%81%A8%E6%95%99%E8%82%B2) [#AIセキュリティ](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3) [#再帰的自己改善](https://ai-curator.jp/topics/%E5%86%8D%E5%B8%B0%E7%9A%84%E8%87%AA%E5%B7%B1%E6%94%B9%E5%96%84)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmw4vpjae00015u11tm8g3vr8

## 要約

Kevin Pereira と Gavin Purcell が、噂される GPT-6.2 Astra や Fable 5.5、Gemini Omni Pro のリーク、ChatGPT Images 2.6 の GIF 機能を取り上げた。OpenAI の Linux 脆弱性 948 件の自動修正や、米中間選挙でデータセンター関連の住民投票がほぼ全敗した件、Google の学校向け AI 問題も議論した。後半は weight space programming、GPT-6 Cyber、新コーナーのロボット紹介、Katamari ゲームの制作談など。

## ポイント

- GPT-6.2 Astra は早ければ金曜にも登場との噂で、「Le GPT Fat」と呼ばれる巨大モデルとみられている。大・中・サイバー特化の3種になる可能性も語られた。
- OpenAI は Linux カーネルを対象に小型エージェント群で脆弱性を探索し、ローカル権限昇格の 948 件を約120万ドルで自律的に修正したと紹介された。通常のバウンティなら1800万〜2000万ドルかかるという。
- 米中間選挙でデータセンター関連の地方投票は約40件のうち1件しか可決されなかったとされる。Gavin は AI 拒絶ではなく『押し付け』への拒絶と見ている。
- Gavin は、企業が地域への投資、成人向けAI教育、超党派の政策理解を進めるべきだと主張した。これは AI の成長を止めず、ビッグテックへの小さな歯止めになるという見方だ。
- Weight space programming 論文では、賢い AI が小型 AI の重みを直接書き換え、一部の数学ベンチマークで40〜50%改善したとされる。再帰的自己改善の萌芽と位置づけられたが、まだ初期段階と強調された。
- Google は学校向けで AI 検索を必須にする方針に反発を受け、Gemini などをデフォルトでオフにして学校が個別に有効化できる形に改めたと説明した。

## 章立て

- [00:00] **GPT-6.2 Astra の噂** — 数日以内のリリースが噂される Astra について、容量逼迫や利用上限の回復などの兆候から巨大モデルの到来を予想する。
- [07:19] **Fable 5.5 と Gemini Omni Pro** — コードだけで作られたアニメーションのデモや、Google の動画モデル Omni Pro のリーク映像を紹介する。
- [11:25] **ChatGPT Images 2.6 の GIF** — 新しい GIF 生成機能を試した Gavin の結果は不自然で、ノイズや静止背景の問題を指摘する。
- [15:38] **Linux の脆弱性 948 件を自動修正** — OpenAI が小型エージェント群で Linux カーネルの脆弱性を探して修正した事例と、そのコスト、無償提供の方針を解説する。
- [20:55] **選挙でデータセンターが大敗** — 約40件の地方投票でほぼ全敗した結果を受け、企業が取るべき対応や AI 教育、政治家の理解の重要性を議論する。
- [30:31] **学校での Google AI 騒動** — 学校向けに AI 検索を求めたとして批判された Google が、デフォルトでオフにする方針に変えた経緯と、教育への影響を話す。
- [34:21] **重み空間プログラミングと GPT-6 Cyber** — AI が別の AI の重みを書き換えて性能を高める研究と、収録中に発表された GPT-6 Cyber を取り上げる。
- [37:34] **ロボット紹介と Katamari 制作** — 新コーナーでゴミ箱ロボと卓上ヒューマノイドを評価し、Kevin が 9,000 超の3Dスキャンで Katamari ゲームを作った話を紹介する。
- [46:05] **AI動画の台詞のコツと小ネタ** — AI動画で自然な台詞を出すプロンプトのコツ、Breaking Bad 版の Airplane、タオルを落とさないロボットゲームを紹介する。

## 解説記事

AI 情報番組「AI For Humans」の今回は、Kevin Pereira と Gavin Purcell が、次世代モデルの噂、米中間選挙でのデータセンター反対票、AI による AI の改良研究などを取り上げた。ここではその議論のうち、主要なものを整理する。

#### 巨大モデルの到来を示す兆候

番組は、GPT-6.2 Astra が早ければ金曜にも登場するという噂から始まった。Kevin は、最新モデルが常に満席状態になっていることや、Anthropic 側で既存モデルの質が落ちたように感じられることを、新モデルへの計算資源の再配分のサインと見ている。OpenAI の Tibo が「Le GPT Fat」と匂わせているとも紹介され、パラメータ数の大きなモデルになる可能性が語られた。

また、大型モデル、その一段下のモデル、サイバーセキュリティ特化モデルの3種類になるのではという噂にも触れた。OpenAI が出した動画がコードだけで作られたのではないかという説、Fable 5.5 のものとされるコード製アニメーションなど、未確認のデモも話題になった。いずれも確定情報ではなく、番組自身も噂として扱っている。

Google の動画モデル Gemini Omni Pro のリークについても、4K・15秒の生成例が出回っていると紹介された。ただ、既存IPを含む映像が実際の公開版で許されるかは疑問だと述べている。

#### GIF 機能とセキュリティ自動化

ChatGPT Images 2.6 は小幅な更新で、目玉は GIF 生成だ。Gavin が自分でサルを救う GIF を作ろうとしたところ、背景が変化したり火が静止していたりと不自然な結果になり、Kevin も他の例を見て、独特のノイズで静止物が溶けるように見えると評した。二人とも、現時点では出来が良くないという評価だった。

対照的に高く評価されたのが、OpenAI の自律的なサイバー修正パイプラインだ。小さなエージェント群が約3000万行とされる Linux カーネルを調べ、2,000件超の候補を別のエージェントが精査し、ローカル権限昇格（LPE）の脆弱性 948 件のパッチを作成した。費用は約120万ドルで、通常のバウンティなら1800万〜2000万ドルかかるという。さらに OpenAI の Eric Wallace が、この計算資源の相当量をオープンソースの修正に無償で充てると述べたことも紹介された。収録中には GPT-6 Cyber も発表され、本人確認を経た選別顧客向けに提供されるという。

#### データセンターは「AIの敗北」か

番組の中心は選挙の話題である。Fast Company の記事を根拠に、約40件のデータセンター関連の地方投票のうち、可決されたのは1件だけだったと紹介された。企業が地域に譲歩を示す動きも出ているという。

Gavin の見方は、これは AI そのものの拒絶ではなく、押し付けへの拒絶だというものだ。すでに多くの人が日常的に AI を使っているからである。そのうえで、フロンティア企業は次のことをすべきだと述べた。

- 建物だけでなく地域全体に投資する。データセンターは完成後に必要な人員が少ないため、雇用の約束だけでは足りない
- 仕事が置き換わる成人の再教育など、AI 教育に本気で取り組む
- 超党派で政策決定者が AI を理解する枠組みをつくる。2028年は「AI 選挙」になるとの声があるという

Kevin も同意し、汚染や水利用などの違反が反発の理由だと指摘した。数兆ドルを調達できるなら、適切な建設と地域還元にその一部を回すべきだという主張だ。Gavin は、これが AI の成長を止めるのではなく、ビッグテックの無制限な力への小さな歯止めになると結論づけた。

#### 学校と AI、そして AI が AI を改良する研究

Google が学校向けに Google 検索を使うなら AI 検索も受け入れるよう求めたと報じられ、反発を招いた件も取り上げられた。Google は、K-12 の学校では Gemini、Notebook、検索がデフォルトでオフとなり、学校が個別に有効化できると説明している。二人はこの対応を妥当と評価した。Kevin は、AI が答えを自動で出すことが生徒の認知的オフロードにつながる懸念も挙げた。

研究面では、Rikiya Takehi らの weight space programming が紹介された。賢い AI が小さな AI の重み（モデルの挙動を決めるパラメータ）を直接書き換え、大規模な再学習なしに性能を高めるというものだ。一部の数学や推論のベンチマークで40〜50%の改善があり、再現もされたとされる。再帰的自己改善（RSI）の兆しとしつつ、Kevin は「継続的な自己改善」と言うのは言い過ぎだと慎重だった。

#### 軽いコーナー

後半は、ゴミ箱を縁石まで運ぶ Curbie と、約1万1950ドルの Realbotix 卓上ヒューマノイドを比べる新コーナー。Kevin が約9,000点の Google・Amazon の3Dスキャンを使い、数回のプロンプトで Katamari 風ゲームを作った話もあった。AI動画の台詞を自然にするには、句読点や間、咳払いなどの身体動作を使うという投稿の紹介も実用的だった。

#### まとめ

日本の読者にとっての注目点は二つある。一つは、AI の性能競争の裏で、電力・水・土地といった物理インフラへの社会的な許容が制約になりつつあるという見方だ。データセンター建設が進む日本でも、地域との関係づくりは同様の論点になりうる。もう一つは、サイバー防御や AI による AI の改良など、能力向上が実務やリスクに直結し始めていることだ。なお新モデルの噂はいずれも未確認で、番組もその前提で語っている。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: AI For Humans: Weekly AI News, Tools & Trends「AI Just Lost The Election. Bigger Models Are Coming Anyway.」