Podcast Episode 226

スミス: こんにちは! ハッカーボイスのお時間です。今日は2025年10月22日です。ハッカーニュースの注目トピックを、わかりやすく、面白く紹介します。今日の話題はこちらです。 スミス: 一つ目のニュースは「3000ドル/月のHerokuの請求を55ドル/月のサーバーに置き換える」。二つ目のニュースは「LLMは「脳の腐敗」を起こす可能性がある」。三つ目のニュースは「ニューラルオーディオコーデック：LLMにオーディオを取り込む方法」。四つ目のニュースは「OpenFGAを純粋なPostgresで書き直した」。五つ目のニュースは「rlsw - 5k LOC未満のRaylibソフトウェアOpenGLレンダラー」です。 スミス: 今日のニュースは、クラウドコスト削減からLLMの学習データ問題、そしてオーディオLLMの最新動向まで、多岐にわたります。なぜHerokuから自前サーバーに移行すると大幅なコスト削減になるのか？LLMの「脳の腐敗」とは一体何なのか？これらの疑問を、ジョシュアさんと一緒に掘り下げていきましょう。 スミス: それでは、最初のニュースです。 スミス: 「3000ドル/月のHerokuの請求を55ドル/月のサーバーに置き換える」。この記事では、ある企業がクラウドプラットフォームのHerokuから、より安価な自前サーバーに移行した事例を紹介しています。Herokuは、アプリケーション開発を容易にするPaaS（Platform as a Service）と呼ばれるクラウドサービスの一種ですが、料金が高いという課題があります。そこで、記事の企業はDigital Oceanというクラウドプロバイダーを利用し、月額55ドルのサーバーを構築。Herokuと同等の環境を、大幅に低コストで実現したとのことです。 スミス: クラウドサービスとは、サーバーやデータベースなどのITリソースを、インターネット経由で利用できるサービスのことです。これにより、ユーザーは物理サーバーの管理から解放され、開発に集中できます。 スミス: ハッカーニュースのコミュニティではどうでしょうか？ ジョシュア: あるユーザーは、Herokuの料金設定について「パフォーマンスに対して25〜50倍の価格」と指摘し、価格競争力がないことを批判しています。また別のユーザーは、「クラウドによって人々はLinuxサーバーを恐れるようになった」と述べ、自前ホスティングのシンプルさを強調しています。一方で、「Herokuのようにgit pushするだけでデプロイできる手軽さは、Linuxサーバーでは得られない」という意見もあり、利便性とのトレードオフが議論されています。 スミス: 次のニュースです。 スミス: 「LLMは「脳の腐敗」を起こす可能性がある」。この研究では、大量の低品質なデータでLLM（大規模言語モデル）を訓練し続けると、モデルの性能が低下する現象を「脳の腐敗」と名付け、その影響を検証しています。研究チームは、Twitter（現X）のデータを用いて、エンゲージメントが高い（いいねやリツイートが多い）短文や、扇情的な表現を含む低品質なデータをLLMに学習させたところ、推論能力や倫理的判断力が低下することを発見しました。 スミス: 大規模言語モデル（LLM）とは、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできるAIモデルのことです。 スミス: ハッカーニュースのコミュニティではどうでしょうか？ ジョシュア: あるユーザーは、「LLMが「トレーニング」を引用符で囲み、思考や推論を引用符で囲まないのはおかしい」と指摘し、LLMの学習プロセスを批判的に見ています。また別のユーザーは、「トレンドのツイートをデータとして使うのは有害だ」と述べ、文脈の欠如が問題であると指摘しています。一方で、「LLMによる「脳の腐敗」は、人間の操作にAIが使われることよりも重要だ」という意見もあり、AIの倫理的な側面への懸念も示されています。 スミス: 次のニュースです。 スミス: 「ニューラルオーディオコーデック：LLMにオーディオを取り込む方法」。この記事では、音声データをLLM（大規模言語モデル）で処理するための技術、「ニューラルオーディオコーデック」について解説しています。LLMは通常テキストデータを扱いますが、音声データを直接入力できるようにすることで、感情やニュアンスを理解し、より自然な対話を実現できると期待されています。記事では、Kyutaiという組織が開発したMimiというコーデックを中心に、その仕組みや応用例を紹介しています。 スミス: ニューラルオーディオコーデックとは、音声データをLLMが処理しやすい形に変換する技術のことです。これにより、LLMは音声の意味内容だけでなく、話し方の感情やニュアンスも理解できるようになります。 スミス: ハッカーニュースのコミュニティではどうでしょうか？ ジョシュア: あるユーザーは、「音声LLMがピッチを理解できないのは、テキストLLMがスペルを理解できないのと同じだ」と指摘し、モデルの学習目標と実際の能力のずれを指摘しています。また別のユーザーは、「線形空間モデルの方が適しているのではないか」と提案し、Transformerモデルの過剰な複雑さを疑問視しています。一方で、「通常のオーディオコーデックではダメなのか？」という質問も出ており、既存技術との比較に関心が集まっています。 スミス: 次のニュースです。 スミス: 「OpenFGAを純粋なPostgresで書き直した」。この記事では、認可システムであるOpenFGAを、Go言語からPostgreSQLのみで実装し直した事例を紹介しています。従来、アプリケーションのロジックはアプリケーション層に実装するのが一般的でしたが、この記事では、データベースの機能（ストアドプロシージャなど）を活用することで、より効率的な認可システムを構築できることを示唆しています。 スミス: 認可システムとは、ユーザーが特定のデータや機能にアクセスできるかどうかを判断するシステムのことです。これにより、不正なアクセスを防ぎ、セキュリティを向上させることができます。 スミス: ハッカーニュースのコミュニティではどうでしょうか？ ジョシュア: あるユーザーは、「最近ではデータベースにロジックを保存しないのが原則になっているが、それがうまくいくのを見るのは新鮮だ」とコメントし、従来とは異なるアプローチに興味を示しています。また、「長期的にはどうなるかのアップデートを期待している」という声もあり、今後の動向に関心が集まっています。 スミス: 最後のニュースです。 スミス: 「rlsw - 5k LOC未満のRaylibソフトウェアOpenGLレンダラー」。この記事では、5000行未満のコードで実装された、ソフトウェアOpenGLレンダラーであるrlswを紹介しています。OpenGLは、2Dおよび3Dグラフィックスを描画するためのAPI（Application Programming Interface）であり、通常はグラフィックスボード（GPU）を利用して高速に処理されます。しかし、rlswはソフトウェアでOpenGLの機能をエミュレートすることで、GPUが利用できない環境でもグラフィックスを描画できるようにしています。 スミス: OpenGL（Open Graphics Library）とは、2Dおよび3Dグラフィックスを描画するための標準的なAPIのことです。ゲームやCADソフトウェアなど、幅広い分野で利用されています。 スミス: ハッカーニュースのコミュニティではどうでしょうか？ ジョシュア: このニュースに対するコメントはまだありません。 スミス: さて、本日のハッカーボイスでは、Herokuからのコスト削減、LLMの学習データ問題、オーディオLLMの最新動向、OpenFGAのPostgres書き換え、そしてrlswというOpenGLレンダラーについてお話しました。 スミス: 次回のハッカーボイスでは、どんな技術トレンドが飛び出すでしょうか？それではまた次回。2025年10月22日のハッカーボイスでした。