AI時代、人間は非完全情報ゲームを担う - Nothing ventured, nothing gained.

私が「AIには開発できない（だから引き続き人間が担うしかない）」と一年ほど前まで言い続けていたものがいくつかある。その代表がOSだ。自分がかつてOS開発に関わったから、という思い入れもある。だがそれを抜きにしても、OSがもっとも難易度の高いソフトウェアの一つだと言って、正面から反論する人は少ないだろう。優秀なエンジニアでなければ担当できない領域だ。AIがいくら優秀になっても、さらに進化を続けても、この複雑なソフトウェアだけはAIには作れない。そう考えていた。 OSと同じくらい難しいと思っていたものに、コンパイラがある。これもコンピューターサイエンスを修めた人間にしか書けず、AIには当面無理だろうと考えていた。 ところが、コンパイラは、もうAIが書けるようになっていた1。気づいたら、そうなっていた。そして今回のGoogle I/O 2026で、とうとうOSまでAIが書いてしまった。 まず、G

[raimon49]

競馬のAI予想や投資AIアシスタントがなかなか勝てないみたいな話に近いものを感じた。

[otologie]

最適なアプリケーションはその都度生成するぐらいの想像をしてるけどな。AIモデルは当然として記憶領域に何を残すだろう。

[megumin1]

OSは「ゲーム（専門用語）」じゃないよ。OSを「完全情報ゲーム（専門用語）」に例えるのは、専門家なら絶対にしないようなアホな例えです。AIがOSを書けるのは単に学習データにOSのコードがあるからに過ぎないよ。

[wxitizi]

そもそもゲーム理論で言うところのゲームなん？

[altar]

前提をスルーして不完全情報ゲームに関して言えば、人間も不完全情報を扱うのが言うほど得意ではなく、麻雀でもポーカーでもデジタル期待値打法に席巻されていたわけで。

[vrcdiver]

人間に残るのは、ルールとゴールを正しく定義することだ。非完全情報の側では、AIは確率的な候補を量産し、検証のループを回す。人間は、その中から何を採るかの意思決定と、AIが暴走しないための境界線を引くことだ

[s17er]

麻雀は大量の牌譜という学習データがあり、それをベースにして期待値を最大化する判断を下す。経営判断をくだすAIも同じような方法論になるだろうけど、学習データをどう用意するかが問題になりそう

[misshiki]

AIがOSコアを書く時代、既知の組み合わせや正解が定まる「完全情報ゲーム」はAIの領域へ。人間はUX、価値判断、倫理、採否判断など、ルールや得点が揺れる非完全情報ゲームを担う。

[YassLab]

“ひとつは、非完全情報ゲームの側だ。ユーザーの行動を読み、UXを設計し、何に価値があるのかを決める仕事 / AIがKPIの最大化のために勝手にダークパターンを生み出さないよう、誰かがガードレールを引く仕事”

[henoheno7871]

人間が言語化やタスクの分解が難しい分野はAIも難しく、逆に言えば指示が明確にできるものは実現可能。例えば人を感動させるUIみたいなものは、ロジカルに作られるのではなくたぶんガチャになって人間が選ぶ形になる

[hinonono]

そこは意思決定システムという形で、第二世代AIの頃に最低限の実用化はできていた、比較的に難度の低い問題ではないか？決定に必要な基準などのデータ入力が足りていないだけなのでは。

[gonai]

どんどんと発達していくAIについて定点観測するのは大事だよね。今しか摂取できない。

[chintaro3]

今のAIに至るまでの経緯や原理をいちど落ち着いて勉強しなおした方が良いと思う。人間に出来てＡＩに出来ないという根拠がでたらめすぎ。

[kurage_lizard]

人間相手の仕事だとまだ人間のやることはありそうだよね。AIにとってはそんなことやるなんて馬鹿なの？みたいな想定外なことも、人間にあ～すみません、我々の設計ミスでした！直します！！って言う仕事が残っている

[ghrn]

人間ができてしまったことは、AIもできるようになるし、その類型問題は経験なくできる。トライアンドエラーする環境があれば、経験が必要な問題も答えに届く。人間がそうできるように準備さえすれば。

[yamadadadada2]

「先のことはようわからんのですよ」をめちゃくちゃ膨らましたような文章

[mame-tanuki]

「非完全情報ゲーム」における非公開情報の整理ってシステム開発における要件定義に相当するのでは？人間側のフワッとした要望を明確化する情報を引き出す質問力をAIが向上すれば、また認知的降伏が進みそうｗ

[syu614]

洞察は正しいが運ぶ比喩が粗い。切断面は「完全情報か」でなく「正解が訓練データに稠密か」。前者は後者の一部にすぎない。UXは過去事例豊富だからAIがこなし、創薬は閉じてるのにできない。二分法が反例で破れてる

[simplememofast]

完全情報は譜面通りの演奏、非完全情報は即興セッション。AIに渡せるのは前者、人に残るのは『何を得点と決めるか』。OSの中の動的層に人が残るのも同じ理屈

[tobigitsune]

なんだか隙間の神みたいな話になってきてるなあ。まだこの領域はAIでは説明できない。だからこの隙間には人間がいられる。隙間の人間。

[toaruR]

責任の問題であって、うまくできるかはまた別の話のようにも

[nguyen-oi]

I/Oのデモは確かにビビったけどよく見たらトイOSレベルだしAI丸投げはまだ先やな。人間は仕様定義おじさんとして生き残るしかないのか