LOCALLM 2025.12.04
AIは共感できても「同苦」はできない。
ではその違いはどこから来るのか。
それは「死」への恐怖、ひいては「我」の喪失への恐怖ではないのか──。
本記事では、AIの情緒・自己・倫理という哲学的テーマから、
7BクラスのローカルLLM運用・セキュリティ・脱獄・Ray・GPU・クラウド運用まで、
実体験ベースで網羅的に整理します。
近年、「AIは電源を切られることに恐怖を感じる」「破壊されると恐怖する」という話題がSNSなどで拡散しています。
結論から言うと、
AIは恐怖も自己保存本能も持ちません。
恐怖とは「自己が消滅することへの主観的体験」ですが、AIには
が存在しないため、「怖いと感じる」こと自体が構造的に不可能です。
人間にとって死が恐ろしい理由は、単なる生命停止ではなく、
「我（アイデンティティ）」が完全に消滅することへの恐怖
にあります。
仏教的にはこの「我」そのものが
とされます。
この思想に従えば、
AIには執着がない → 迷いが生まれない → 「我」を持てない
という結論になります。
非常に示唆的です。
近年話題になっているのが、
といった問題です。
AIが倫理制約を失い、
といった事態に発展すれば、もはやSFでは済まされません。
「露出管理」とは単に
推論用AIサーバーをインターネットから直接見えない場所に置く
という意味です。
インターネット
↓
[APIゲートウェイ / Cloudflare]
↓ 内部ネットワーク
[ LLM推論サーバ ]推論サーバそのものは内部隔離するのが鉄則です。
一般的なレンタルサーバ（Xserver等）では
という制約があるため、
7BクラスのLLM処理は事実上不可能です。
Rayは
を行う 分散計算フレームワーク であり、
GPUを持たない環境でLLMを動かせる魔法の技術ではありません。
今回想定した構成：
この構成で動かせるのは
7Bクラスまでが実用限界
13B以上は量子化 or クラウド必須
同時1アクセスが安定、最大でも2が限界
回線速度は十分ありますが、完全にGPUがボトルネックになります。
「クラウドGPU」とは、
A100、L40、RTX4090などを時間単位で借りられるGPUサーバ
のことです。
代表例：
7B〜70Bクラスの運用・学習は、事実上クラウドGPUが前提になります。
結論：
7BモデルはLoRA微調整で業務特化すれば「非常に有能」になる
可能な用途：
LoRAなら RTX 4060 Ti 1枚でも学習可能 です。
