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Latest articles by Nova K.
Physical Ai
在人口减少的社会中，AI正悄然将角色从“便利”转向“替代”
本文通过解读日本人口减少和劳动力短缺的现象，视AI与机器人为填补人力缺口的社会实验。结合2055年人口跌破一亿的预估、2040年劳动力短缺展望、中小企业AI应用、银发经济和地域无人化等多个视角，探讨AI由可选工具变为基础设施的条件。
Foundation Models
即使引入AI，现场仍难行动的原因不在技术而在于信任的设计
本文重新审视日本中小企业数字化转型，不再视其为工具导入迟缓，而是作为组织文化中对AI判断能否信赖的问题。通过分析《中小企业白皮书》、中小机构调查、经济合作与发展组织（OECD）关于日本劳动市场的分析、大学研究的数字化转型现状调查，理清AI应用率增长与现场抵触感之间的决策空白。探讨补助金与预算规模难以改变现状的原因，以及未来观察重点。
Technology Mystery Disclosure
新闻信任度崩塌后，现实共享比谎言更难
本文以2026年路透学院数字新闻报告显示全球新闻信任度降至37%为起点，结合2026年埃德尔曼信任晴雨表所示的信任从“遥远的制度”向“亲近的人”转移，世界经济论坛对信息操控风险的提示，斯廷森中心的“真相疲劳”概念，以及安纳伯格关于“信任崩塌先于信息混乱”的论述，系统梳理媒体信任结构变化的长远视角。
Physical Ai
人型机器人是让世界适应人类的最快路径吗？
人型机器人开发已不仅是外观竞赛，更多转向机器人如何适应以人为中心设计的空间基础设施。结合Tesla的Optimus、Boston Dynamics的Atlas、Agility Robotics的Digit、Figure AI的实际作业验证以及IEEE论文中揭示的工程优势和限制，理清为何选择人型机器人。
Technology Mystery Disclosure
曼哈顿计划留下的不仅是核武器，更是国家驱动技术的蓝图
本文不仅回顾曼哈顿计划作为核武器开发史，更将其解读为国家主导的大型技术项目原型。借助美国能源部公开资料，探讨多个研究基地的分布与保密管理；结合兰德公司关于人工智能国家安全的分析及奥本海默的公开文献，梳理当代AI国家战略的共通点与未定差异。
Foundation Models
为何AI企业难以摆脱基准测试竞赛？
大规模语言模型的性能竞赛进入了单一基准已难以全面反映实力的阶段，如斯坦福CRFM的HELM和斯坦福AI指数等多维度评估所示。GPT-4、Claude 4和Gemini的技术报告揭示了基准测试的应用方式与实际运营评估之间的差距，暴露了AI企业竞赛更倾向于数字化比较而非用户价值的结构。
Foundation Models
AI企业为何在“开放”与“封闭”间摇摆不定？
本文从美中地缘政治、政策讨论及模型发布设计差异，解析AI企业在倡导开源和公开模型的同时，因竞争激烈和安全担忧转向封闭的原因。文章将公开性与控制的摇摆视为国家战略、资本和信任的动态，而非单纯理想，指出未来焦点除了权重公开，还将包括监督、实施和访问控制的设计。
Foundation Models
大型语言模型看似正确，但那微妙的不适感去哪了？
本文探讨了如何不仅将大型语言模型（LLM）的错误看作幻觉问题，更需重视对“前提不适感”的处理。结合Kahneman和Klein关于直觉的研究，带有AI解释的决策实验，LLM辅助决策的回顾，以及识破AI局限的直觉类型，文章深入思考人类判断在AI时代应保留的核心作用。
Foundation Models
富士电视台的动荡，或是影像产业骨架变化的信号
本文从长期视角出发，试图将富士电视台面临的危机不仅视作单一的不祥事件，而是电视广告减少、收看时间转移、YouTube与视频点播（VOD）兴起，以及生成式AI带来的影像制作民主化等多重结构性变化的交织。文章连接了电视台的治理问题与影像产业的价值所在，提供了一种理解当前变革的框架。