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> AI の安全、子どもと AI、プライバシー、ガバナンス、AI 戦略に関する ClarityAILab の記事と研究。

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- [AIによる「18か月の雇用崖」は本当にあるのか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/the-18-month-ai-cliff-market-volatility-and-the-ubi-safety-net/): 経営者たちはAIが数か月でオフィスの仕事を置き換えると警告する。だがこれまでの労働データが示すのは変化であって崖ではない。証拠が示すことと備え方。
- [交換の進化：物々交換の摩擦から分散型AIインフラへ](https://www.clarityailab.com/ja/insights/evolution-of-exchange-barter-to-decentralized-ai-infrastructure/): 取引コストを下げる技術がなぜ新たな仲介者を生むのか、そしてプロトコル層のAIがいかに商取引をプラットフォーム支配から解放しうるかを考察します。
- [AI配当はどうすれば全員に届くか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/ai-wealth-paradox-universal-income-automation-age/): AIを財源とする所得は、全員に一度ずつ届いて初めて機能する。銀行口座、デジタルID、既存の給付制度がAI配当の支給にどう関わるかを考える。
- [科学者はなぜAIモデルを生き物のように研究するのか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/ai-alien-autopsy-the-biological-turn-in-machine-personality/): 研究者たちはいま、生物学者が生物を調べるように大規模言語モデルを解剖している。この研究がAIの「性格」について明らかにしたことと、安全にとっての意味。
- [ローカルAIエージェント:プライベートだが安全か](https://www.clarityailab.com/ja/insights/the-local-ai-paradox-ultimate-privacy-or-a-hackers-backdoor/): 自分のPCでAIを動かせばデータはクラウドに出ないが、ファイルを読みコマンドを実行するエージェントは攻撃者に新たな扉を開く。ローカルAIを安全に使う方法。
- [一つの巨大AIモデルか、多数のエージェントか:セキュリティの視点](https://www.clarityailab.com/ja/insights/the-monolith-is-dead-why-your-2026-ai-strategy-must-be-a-hive-mind/): 企業のAIを権限の限られた小さなエージェントに分けると、攻撃の被害を抑えコストも下げられるが、構成要素は増える。どう決め、どう統治するか。
- [AIはユニバーサル・ベーシックインカムの財源になるか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/15-7-trillion-dilemma-ai-funded-universal-income/): AIは2030年までに世界経済に15.7兆ドルを上乗せする可能性がある。それがベーシックインカムを支えられるかは、利益の大きさではなく誰が課税できるかで決まる。
- [AIガバナンスを削ると本当に節約になるのか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/profit-or-peril-cutting-ai-governance-billion-dollar-mistake/): リリースを急ぐためにAIガバナンスを削るのは、情報漏えい、罰金、プロジェクト失敗が起きるまでは安く見える。監督の弱さの代償について証拠が示すこと。
- [ユニバーサル・ベーシックインカムとAI:試験が示すこと](https://www.clarityailab.com/ja/insights/universal-basic-income-and-ai-2030-economic-synthesis/): フィンランドと米国のベーシックインカム試験は、労働への影響は小さく幸福度は高まることを示した。AI時代の所得支援について何がわかり、何がわからないか。
- [子どもはAIを使うべきか?遮断かAIリテラシーか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/ai-safety-strategy-shielding-vs-double-literacy-exposure/): 年齢制限やフィルターでは子どもをAIから遠ざけられない。10代の多くはすでに使っている。AIの仕組みを教え、安全な道具を使わせる方がよく守れる理由。
- [AI時代に学校は学びをどう評価すべきか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/beyond-the-prompt-redefining-educational-rigor-in-the-era-of-ai/): AIが合格点の作文を数秒で書けるなら、作文はもう学びの証明にならない。記憶研究が努力について語ることと、代わりに思考を評価する方法。
- [AIは子どもの学びを助けるのか、能力を弱めるのか](https://www.clarityailab.com/ja/insights/the-paradox-of-ai-in-child-development-efficiency-versus-atrophy/): AIは子どもの学びを速めることも、基本的な力を衰えさせることもある。努力、認知的オフロード、AIコンパニオンについて研究が示すことと、保護者にできること。
- [教室のAI:学びの向上か、プライバシーの縮小か](https://www.clarityailab.com/ja/insights/algorithmic-classroom-ai-innovation-privacy-critical-thinking/): AIの家庭教師や学習分析は個別指導を約束するが、思考力を弱め、機微なデータを集めるおそれもある。学校が代償を払わずに利点を得る方法。
- [子どもに安全なAI:学びとプライバシーのための枠組み](https://www.clarityailab.com/ja/insights/child-centric-ai-framework-cognitive-potential-digital-privacy/): 子ども向けのAIは、思考力を育て、データを守り、決して友だちのふりをしてはならない。子どもに安全なAIを設計し選ぶための六つの原則。