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本ブログの内容は、あくまで代表 徐勝徹の個人的な見解であり、Projeteam, Inc.の公式見解や業務上の立場を示すものではありません。
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「不動産も美術品も、1万円から買える時代」――韓国がトークン証券を解禁した意味
シリーズ: 知新察来 ◆今回のピックアップ記事: Amin Ayan, "South Korea Advances Bill to Legalize Issuance, Trading of Tokenized Securities" ( Cryptonews , 2026年1月16日) 概要:韓国国会が資本市場法・電子証券法の改正案を可決。セキュリティ・トークン・オファリング(STO)を合法化し、ブロックチェーン技術を用いたトークン化証券の発行・取引に法的基盤を与える。2027年1月施行予定。 2026年1月、韓国の国会がある法案を可決しました。資本市場法と電子証券法の改正案です。これにより、不動産や美術品、さらには畜産プロジェクトまで、ブロックチェーン上でトークン化して売買できるようになります。施行は2027年1月。韓国は2019年に暗号資産の発行を全面禁止していましたが、それを一転させる大きな政策転換です。 市場規模の予測も桁違いです。ボストン・コンサルティング・グループは、韓国のトークン証券市場が2030年までに約37兆円規模に成長する

Seo Seungchul
2 分前読了時間: 12分


量子コンピュータは「ノイズ」を克服できるか?――エラー訂正技術が拓く未来
シリーズ: 知新察来 ◆今回のピックアップ記事: Henning Soller et al., " Making fault-tolerant quantum computers a reality " ( McKinsey Tech Forward , 2025年12月8日) 概要:量子コンピュータの実用化に向けて、ノイズによるエラーを克服するための「量子ロバストネス」戦略を解説。エラー抑制、エラー検出・訂正、エラー緩和という三つの技術を組み合わせることで、フォールトトレラント(耐障害性)な量子コンピュータの実現が近づいていることを論じている。 量子コンピュータが「夢の計算機」と呼ばれて久しいですが、その実用化を阻む最大の壁は、意外にも「ノイズ」という地味な問題です。温度のわずかな揺らぎ、周囲の電磁波、さらには隣り合う量子ビット同士の干渉――こうした外乱によって、量子状態は簡単に崩れてしまいます。これを「デコヒーレンス」と呼びますが、計算の途中で情報が壊れてしまえば、どんなに高度なアルゴリズムも意味をなしません。 しかし2024年から2025

Seo Seungchul
11 分前読了時間: 11分


「もはや平和はリアリティの無い虚像」なのか――AIと暴力の、密接不可分な構造
シリーズ: 知新察来 ◆今回のピックアップ記事: Thomas Christian Bächle et al., "AI isn't a dual-use technology, it is inherently violent" ( Institute of Art and Ideas , 2026年3月5日) 概要:「軍民両用(デュアルユース)」という技術分類の概念が、AIの時代においてすでに機能不全に陥っていることを論じる。民間向けに設計された技術が軍事・暴力的用途に容易に転用できるだけでなく、AI技術の自律性・汎用性・ネットワーク性そのものが暴力のポテンシャルを内包していると主張。「平和対戦争」「民間対軍事」「国家対非国家」といった近代的二分法が溶解するなか、現実的な目標は「世界平和」ではなく攻撃と防御の「均衡(equilibrium)」だと結論づける。 AIは便利なツールです。翻訳してくれる、画像を作ってくれる、物流を最適化してくれる。でも今日紹介する論考は、そういう話を静かに、しかし根本から覆します。AIは「使い方次第で危険にもなる

Seo Seungchul
4 日前読了時間: 11分


AIが「完全に」書いたディープラーニング基盤ソフト──VibeTensorが示す開発の未来
シリーズ: 論文渉猟 ◆今回の論文: Bing Xu et al., " VibeTensor: System Software for Deep Learning, Fully Generated by AI Agents " (arXiv, 2026年1月21日) 概要: VibeTensorは、大規模言語モデルを活用したAIエージェントによって生成された、オープンソースの深層学習システムソフトウェアです。PyTorchスタイルのテンソルライブラリをC++20で実装し、Python/Node.jsのフロントエンドからCUDAメモリ管理まで、一貫したランタイムを提供します。人間は高水準の設計指針のみを与え、コードの生成と検証はエージェントが自律的に行いました。NVIDIA H100およびBlackwell世代のGPUで動作検証が行われ、小規模な学習タスク(系列反転、CIFAR-10、ミニGPT)でエンドツーエンドの学習が完了しています。研究チームはこれをAI支援ソフトウェア工学における一つの里程標と位置づけています。 プログラマーがコードを書

Seo Seungchul
5 日前読了時間: 16分
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