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https://www.youtube.com/watch?v=fiKNkr7_Mc8
私には恐ろしくも魅力的な最新情報があります。カウンターは90%になりました。予想外でしたね。何があったのでしょう？Figure Helixがモデルを使用していますね。S1、なるほど。
彼はこの論文を参照しています。「Helix: 汎用的人間制御のためのビジョン・言語・アクションモデル」。Helixはロボットが自然言語コマンドを通じて新しいタスクを即座に学習し実行できるようにします。これは指、手首、胴体を含む上半身の協調を実現した最初のシステムで、リアルタイムの適応性を可能にしています。
こちらが彼らのロボティクス拡張予測の元々のモデルで、そして新しいHelixモデルではホッケースティックをはるかに超え、急上昇しています。
「Figures、こちらに来てもらえますか？新しいことを試したいと思います。これらのアイテムを初めて見たとしても、あなたの新しいHelix AIを使って、これらがシーンのどこに属すると思うか推論し、協力して片付けてもらえますか？それは可能ですか？」
二人の酔ったルームメイトに買い物を片付けるように頼んだようなものです。公式です。AI、ケチャップは冷蔵庫に入れるべきだと思います。少なくともDr. Allenにとっては、カウントダウンのティックをいくつか上げる価値があるようです。
これまで以上に「身体化」が進んでいます。私たちはAGIに非常に近づいています。AIがMinecraftでDoomを生成するのは先月の話でした。今やAIは完全なゲーム世界を想像し、あなたの動きを予測し、おそらくあなたよりもゲームを楽しんでいます。私たちはもはや楽しいゲームループの一部ではありません。
基本的に私たちの骨格とまったく同じ形状を持ち、外側に筋肉のような柔らかいものを持つロボットは、不気味なほど近づいています。冗談ではなく、2025年は「解剖学的に正確な合成人間」が構築される年になるかもしれません。必要ですか？いいえ。構築するでしょうか？はい。
視線検出ができる新しいAIを紹介します。そう、もうちらっと見ただけでは逃げられません。AIはあなたが何を見ているか知っています。米海軍は大量のドローン攻撃に対抗するためにレーザー兵器の訓練に人工知能を使用しています。その発射方法は「眩惑して破壊する戦術」と呼ばれています。
GeminiのAI共同科学者は多くの人々が与えているよりも深く掘り下げる価値があると思います。科学者たちは世界初の双方向脳-コンピュータ通信を実現しました。Fedさんは資本主義に資本がなくなるとどうなるかについて非常に興味深いビデオを作りました。誰も仕事がない場合に関連するかもしれません。
スタートアップを追跡する大きなデータベースであるCrunchbaseは、どのスタートアップが別の1週間生き残るかを95%の精度で予測できるようになりました。量子ブレークスルー、今回はGoogleではなくMicrosoftです。注意は高価です。状態ベースモデルは流行していて、ベイジアンモデルは過信して物事を作り上げません。この研究はそれらすべてを組み合わせるとどうなるかを説明しています。
AI駆動の深層学習モデルが、脳細胞が3億5000万年前にどのように進化したかを明らかにしました。また、MITレビューはもはや人間を顧客と考えるべきではないという非常に魅力的な記事を書きました。おそらくあと6〜12ヶ月は可能かもしれませんが、その後はエージェントについて考えるべきでしょう。彼らのニーズは何でしょうか？
AIウィスパラーのJimは、AIに頼りすぎて決断を下す場合に何が起こるかについて話します。そしてサンディエゴのある男性がAIが悪用できる何かを見つけて2000万ドルの訴訟に勝ったことは、私に終わりのない恐怖を与えます。超洗練されたAIが誰かが今までに行った違法で訴訟の価値のあるすべてのことを見つけることができれば、多くのトラブルが発生すると確信しています。良くも悪くも、将来的には多くのAI対AIの訴訟に備えましょう。
さて、ビデオゲームについて話しましょう。MicrosoftはMuseをリリースしましたが、プレイヤーのために完全にユニークなビデオゲームシナリオを想像するために多くの人々によって使用される予定のオープンソースシステムの最初の段階なので、もう少し掘り下げる価値があると思います。私はあまりビデオゲームをプレイしませんが、時々オンラインでGTA 5（史上最高のビデオゲーム）や私のお気に入りSoma、またはFinal Fantasyのカットシーン集を見ている人を見かけます。
このような市場があると感じています。将来的にはTwitchのようなURLがあるかもしれませんが、そこには人はおらず、すべて生成されています。何か気に入ったものを見たら、それが誰かの画面に表示される唯一の機会かもしれません。Soraのような生成ビデオモデルのようなものですが、これは「ワールドおよび人間アクション」モデルと呼ばれ、プレイヤーのアクションに基づいてゲームのビジュアルとゲームプレイシーケンスを生成できます。Xboxゲームから10億以上の画像と制御アクションのデータで訓練され、現在はオープンソースです。
このツールにより、ユーザーは人工知能生成のゲームプレイと対話できます。幻覚や奇妙な瞬間はありますが、非常に創造的で、時間の経過とともに改善される一定レベルの一貫性があります。一般的に一貫性があり、多様性があり、持続性があり、実際のゲーム物理学を反映した現実的なゲームプレイシーケンスを生成します。現在は発想段階（ブレインストーミング、設計、新しいコンセプトやメカニクスの実験）に焦点を当てています。
これらの例を説明するのは難しいです。グラフィックが悪い古いビデオゲームのようには見えません。かなり新しいか十分にモダンに見えますが、完全に一貫性があるわけではありません。完全に一貫したゲームではなく、少し夢のようで揺らいでいます。しかし、数ヶ月前に見たDoomの例と同様に、画面上のスコア（この例では62%から56%）は維持されているようです。このホバークラフトキャラクターはゲーム全体を通して同じように見えます。
拡散されたビデオゲームが好みでなく、実世界のロボティクスとAIの体験に興味があるなら、Protocloneには少しゾンビのように見える何かがあります。間もなく超知能になるとは思いますが、これは人間のような筋肉と骨格構造を持つ世界初の二足歩行アンドロイドです。足を見てください、かかととつま先、筋肉の形、そして皮膚と骨の形があり、そこにぶら下がっています。
Cloneは顔のないMusculoskeletal Androidを発表しました。Protocloneは解剖学的に正確な合成人間で、200以上の自由度、1,000以上の筋繊維、500のセンサーを備えています。筋繊維とは何か調べてみましょう…筋繊維は骨格筋組織を構成する個々の筋肉繊維または筋細胞です。
私の生涯で、ロボットが単なるロボットのように見えるだけでなく、実際に瞬きや笑顔をし、その皮膚に触れたときに人間でないという感覚がなくなるとどのような感じになるのか、真剣に考えたことがありません。それは人々を本当に混乱させるでしょう。C3POが歩いているのとは同じではありません。
広告やビデオゲームでの注目度に関しては、オープンソースの視線検出AIが本当に興味深いと思いました。アテンションエコノミーやソーシャルメディア広告の世界では、彼らはあなたが何を考えているのか知りたがり、何を見ているかを知ることは人間の脳が何を処理しているかを理解する本当に良い方法です。
サッカーの例では、これら2人のプレイヤーが何を欲しているかは明らかです。サッカーボールです。そこに彼らの注目はあります。どんな写真もアップロードできます。ここに3人の人がいます。彼らの視線について何を考えるか見てみましょう。この2人の間には純粋なアイコンタクトがあり、3人目はノートを取ることに集中しています。
私のTeslaでも自動運転モードにいるときに同じことが起こります。画面を長く見過ぎると「ピーピーピー、注意してください」と言われます。それはクレイジーですが、将来的には講義を受けているときなど、何かを学ぼうとしているときに、視線がそれると一時停止して戻ってくるのを待つことを想像できます。集中すべきことだからです。
海軍は現在、ドローンに対抗するためのレーザー兵器の訓練に人工知能を使用しています。私たちは今、ドローンの群れが政府が使用する武器になる世界に確実に住んでいます。数万、数十万のカミカゼ的なものかもしれません。戦争の猫とネズミの絶え間なく進化する世界で、米海軍は現在これらの種類のドローン群攻撃に対抗するためにレーザー兵器を強化するためにAIを使用しています。
これらのレーザーは、高速で移動するドローンの弱点を識別してロックオンする必要があるため、AIはこれらのタスクをより効果的に処理するために使用されています。研究者たちは3Dプリントされたドローンモデルと赤外線スキャンを使用して、異なるAI群れドローン、特に3Dプリントされた自作版がどのように構築され使用される可能性があるかについての大規模なデータセットを構築し、将来的にそれを予測し、信じられないほど速い精度でターゲットを識別して狙うのを助けるために訓練しています。
まだ実世界でこれをテストしていませんが、初期のテストではAIが他のどの方法よりも大幅に精度を向上させることが示されており、この技術が増加する高度なドローンの脅威に対してレーザー兵器を効果的にするかが期待されています。
次に、Google Research（特にDario Amodeiが率いるオリジナルのDeepMind部門）について話しましょう。それは私にとってAIの黄金時代のようでした。研究と科学に本当に焦点を当て、スタートレックの最高の私たちバージョンのようなAIの行き先を感じさせました。
このような研究はその時代を思い出させます。「AI共同科学者による科学的ブレークスルーの加速」、Googleから出ている最先端の研究です。それは何でしょうか？Geminiを知っていますが、今度は多エージェントAIシステム、つまり研究者のチームを想像してください。すべてがGeminiのようなものでも、グループとして新しい研究仮説を生成し発見を加速するように設計されています。
現在、人間の手触りが「この情報とこの情報を見つけました、この実験をしたらどうなるか、何らかの合理的な方法でその実験を行う方法を見つける必要があります」と言うために必要です。何を試す価値があるかを理解し、どのような答えを期待するかは素晴らしいことです。
仮想共同研究者として機能し、このシステムは科学的手法を模倣して、アイデアを反復的に生成、評価、改良できます。これは特別なエージェントの集合体であり、ある意味では研究所全体です。AI共同科学者は既に生物医学研究で潜在的な可能性を示しており、薬物転用、肝線維症治療、抗菌耐性のブレークスルーに貢献しています。
多くの専門家がそれが何をしているかを前もって見て、それが生成しているもの、つまり優れた科学、新規かつ影響力のある仮説だと考えました。Googleは現在、信頼できるテスタープログラムを通じてアクセスを開放しています。研究機関の方や、何らかのアイデアやスタートアップのアイデアでそれを探求したい方は、申し込んでみることをお勧めします。
さまざまなエージェントについて知りたい場合、一群が定義されています。最初の仮説を担当する生成エージェント、この仮説を批評する反射エージェント、そして長い間反復的に行ったり来たりします。ランキングエージェントは、これら最初の2つから出てきたすべてのイノベーションの品質スコアを見ます。最も影響力のある仮説を選んだら、それを複数のサイクルで改善するための反復プロセスとなります。
そして、既存の研究や既知の事実に仮説を合わせる近接エージェントがあり、それが単に基礎から外れて発明されたり、テストできないものではないことを確認します。すべての最終評価、すべてがどのように一緒になったかの最終評価があり、この時点で査読されるかを確認し、一貫性と全体的な研究の質をチェックします。そして最終的なエージェントが実行に移ります。オーケストレーターは、ワークフローを管理し、計算リソースを割り当て、スムーズな実行を確保するためにタスクを指示します。そして、エージェントで構成された実世界の研究チームができあがります。あなたは最後に入って、ノーベル賞を受け取るだけです。
中国の科学者たちは世界初の双方向脳-コンピュータインターフェースを開発しました。これはいくつかのNeuralinkのようなものですが、実世界での使いやすさという点で大きな飛躍となる2人が互いに話すことができます。
ほとんどのBCIは脳信号を解読するだけで、私たちの頭の中で起こっているパターンを見て、それを英語や他のコミュニケーションパターンに翻訳します。しかし、このシステムは脳とマシンの両方が互いに学習することを可能にし、精度を20%向上させ、効率を100倍にしています。それは完全に新しいイノベーションを使用しています。メムレジスタチップを持つデュアルループシステムと呼ばれるこのインターフェースは脳信号の変化に適応します。
メムレジスタチップが通常のコンピュータチップと何が違うのかを思い出すために、それは生物学的ニューラルネットワークが情報を処理し保存する方法を模倣する種類の電子部品です。「memor」という用語はメモリと抵抗器を組み合わせたもので、電源が切れても過去の電気状態を覚えていることを意味します。コンピュータのRAMのように、知っていることを忘れないものです。
デュアルループシステムでこれを使用することは、医学、コンピュータ技術での潜在的な応用を拡大する4つの自由度制御を可能にするブレークスルーであり、脳機械統合を私たちの近い将来の日常生活にシームレスに統合する大きな一歩です。
さて、資本主義について話しましょう。資本主義に必要な資本について話しましょう。様々な程度で、人工知能は人間よりもすべてにおいて優れるようになり、それは人々が仕事を持たなくなることを意味するかもしれません。あるいは、世話をする必要のある新しいものがたくさんあるため、これまで以上に多くの仕事があるかもしれません。または、仕事が変わるだけかもしれません。それはすべて不明確です。
しかし、少なくともそれらの世界のいくつかでは、機械を所有する人々を除いて誰にも行くような富はあまりありません。ソーシャルメディアに行くと、すべてを買うように言われても、機械をすべて所有する人々の一人ではなく、仕事がないためにお金がない場合、経済にどのようなことが起こる可能性があるでしょうか。
FadsはこのようなタイトルのYouTubeビデオを投稿しました：「私たちのだれも資本がなくなったとき、資本主義はどうなるのか」。これはキングスカレッジのレポートから多くの研究を使用しており、富の不平等が社会崩壊を引き起こす可能性について調査しています。
個人的には、世界に十数人の兆万長者がいて、その下に非常に多くの人々がいるような道筋にあると感じます。まだ何らかの仕事はあるかもしれませんが、そのギャップは信じられないほど広くなると感じます。例えば、億万長者だけで2024年に2兆ドルの富の急増を経験しました。それは良いことかもしれないと思うかもしれませんが、おそらく世界全体を少し浮かび上がらせましたが、貧困率はその間ずっと停滞したままでした。
調査によると、将来、特に将来の世代について広範な悲観主義があることが示されています。また、このレポートは、私たちがより不信感を持つようになり、それが公共サービスの低下につながり、さらには税制優遇を望むようになり、超富裕層への適切な課税がなされないというフィードバックループがあることを指摘しています。それは全員に波及するはずですが、時々それは起こりません。そしてそれは公共の不満につながります。
彼はまた社会保障の問題についても話しています。私はあまり詳しくありませんが、理解している限りでは、最年少世代が大量の富を生み出し、ベビーブーマー世代、そして最終的にはミレニアル世代に行くことを想定されている大量の税金を支払わない限り、約束されたよりもはるかに多くのものが支払われることになっているようです。
また、メキシコのような極端な不平等が見られる世界の他の場所もあり、そこでは多くの人々が調査で、人生で前進するための公平な機会があるという信頼をあまり持っていないと言います。
さて、これはCrunchbaseです。スタートアップに関する情報を提供するオンラインプラットフォームです。多くのスタートアップがCrunchbaseに登録していますが、ビジネスや投資家の情報も提供し、基本的にトレンドについても教えてくれる大きなビジネスデータベースです。LinkedInのようなネットワーキングもありますが、VCの場合、誰が資金調達を受けているか、どのような新しい企業が形成されているかを見つける場所です。
新しい研究によると、このすべてのデータで訓練された人工知能システム、モデルがあり、95%の精度でスタートアップの成功を予測できることが示されています。これは投資を変えるでしょうか？それを生業とするベンチャーキャピタリストがいます。彼らはお金をどこに置くかで95%の精度を得ようとしますが、通常はそれに近づくことはありません。
これは彼らが長い間自分たちをある種のデータベースとして見てきたので、会社をAI駆動の予測に移行させるにつれて、5億ドルの管理下でスタートアップで95%の精度を持ち、それを誰も競争できないヘッジファンドに成長させたらどうなるかという意味で大きいです。
彼らのCEOは、AIシステムが資金調達ラウンド、買収、会社の成長などのビジネスイベントを分析し予測できるため、従来のデータ会社が時代遅れになりつつあると考えています。8000万人のユーザーを活用することで、彼らのAIは将来の市場動向を予測するための信号を識別できます。
私にとっては単に会社を立ち上げて、私たち全員に関する情報をこのようなシステムにアップロードし、諦めるか続けるべきかをすぐに教えてもらうことができるというのは狂っています。経済にとっては良いことかもしれません。基本的にこのテストに合格すれば、会社の生存率は95%あります。何かを試してうまくいかない人々にとっては多くの心痛を節約できますが、間違っていて革新的なものをすべて逃してしまうとしたらどうでしょうか？
次は量子について話しましょう。Microsoftが量子コンピューティングのブレークスルーを主張しています。新しいチップです。これらの量子アップデートはすべて大きな驚きです。IBM、D-Wave、NASA、Google、Microsoft、そして中国などの数社が、過去5〜10年間で私のレーダーに入ってきたプロジェクトが6〜7つほどでした。
しかし今、AIの革命と共に、実際に機能する量子チップを見ているような気がします。また、AIが大きな状態空間を解析できるため、量子はもはやあまり必要ないという話もあります。もちろん、もしかしたら両方が協力し合うかもしれませんが、それは実際に私たちの宇宙の基本的なことに触れているので、それ自体で魅力的です。
Microsoftはこれらの大きなハイリスクなエキゾチックなことに20年間賭けてきて、今や量子コンピューティングが大きなブレークスルーを主張しています。同社は最初のプロトタイプチップを発表しました。それはトポロジカルキュービットを使用しており、自然にエラーに強いように設計されています。通常のキュービットと違って、トポロジカルキュービットと呼ばれるのは、エラー修正が組み込まれているからです。より安定することを意図しています。
標準的なキュービットが環境によって簡単に破壊される脆弱な量子状態に情報を保存するのとは異なり、トポロジカルキュービットはトポロジーの原理（引き伸ばしやねじりなどの連続的な変形の下で変わらない特性を研究する数学の分野）を使用して安定を保ちます。理解しているとは言えませんが、読んでみます。
トポロジカルキュービットの背後にある鍵となる概念は、マヨラナゼロモードと呼ばれるエキゾチックな準粒子の使用です。これらは自分自身の反粒子のように振る舞います。Microsoftのアプローチは、特別に設計されたナノワイヤの端にこれらの準粒子を作成し、それらを互いの周りに編組し、制御された方法で移動させることで量子計算を実行できます。
これはGoogleやIBMから見たものとはかなり異なっており、このQuantumチップをズームインして何と呼ばれているかを見ると、Majoranaチップと呼ばれている理由も説明しています。彼らは量子コンピュータのためにこのMayanaゼロモード方向を使用する唯一の会社のようです。
これが他の方法よりも良いアプローチであるかどうかを見るのは本当に興味深いでしょう。なぜなら、これが機能するかどうかについては非常に懐疑的だからです。過去の主張は多くの論争に直面していますが、Microsoftはこれらのツールで数十年ではなく数年以内に実用的な量子コンピュータを構築する軌道に乗っていると主張しています。
さて、構造化状態空間の双対性とベイジアン注意システムについて話しましょう。多くのAI用語ですが、これはすべてhxcdonkerによってまとめられました。彼は現代のAIが注意メカニズムの高コストのため、長いテキストの処理に苦労していると説明しています。
「注意こそすべて」という論文があり、全注意のトランスフォーマーモデルを作成しましたが、テキストが長くなるほどコストが高くなります。これらのものにどれだけのテキストを処理のために入れることができるかは常に問題でした。そのため、研究者たちは状態空間モデルのような代替手段を模索し始めました。これはより長いシーケンスをより効率的に処理できますが、機能させるにはより多くのトレーニングデータが必要です。
しかし今、新しいアプローチがあります。それはベイジアン注意と呼ばれ、システムに不確実性と自己認識を追加することで役立ちます。これは小さなデータセットに有用で、専門家がモデルに知識を追加することを可能にします。ベイジアン（ベイズの定理）は私のお気に入りの方程式の一つで、実用的で役立ち、ある程度人間的です。
この意味では、彼らはマルコフ連鎖を使用でき、これは確率的な方法で、チェーンとして、長いシーケンスとして考え、予測を改善します。ベイジアン注意は有望ですが、より大きなデータセットにスケールアップする際にはまだ課題に直面しています。しかしこれは、ある意味でこれらのシステムがある程度自己認識を持つようにする、あるいは少なくとも彼らが何であるか、何か大きな目的を持つべきかという推測をする上で最も重要なルートや要素かもしれません。
人間のように構築された事前の仮定を持つべきです。例えば、スターバックスにいて誰かに「ストローを渡してくれますか」と尋ねると、彼らはそのストローを使って飲み物を飲むと仮定します。彼らは人々が誰であるか、社会がどのように機能するかについての一生の理解を持っています。それらはすべてベイジアンの事前分布であり、ChatGPTのようなシステムはそれを正確には持っていません。「質問を入力して次のトークンで回答する」というパターンは信じられないほどうまく機能しますが、人間が持つような自然さの感覚が欠けていることがあります。
おそらく私たちはそれを必要としないかもしれませんし、これらのシステムにベイジアンの事前分布を構築せずにそこに到達できるかもしれませんが、それも本当にクールかもしれません。
次に、脳細胞が過去3億2000万年間にどのように進化したかについて話しましょう。新しい研究により、AIを活用した深層学習モデルが種を超えた脳細胞を定義する遺伝子制御スイッチを解読できることが明らかになりました。
ヒト、マウス、ニワトリ、およびザリガニの脳を分析することにより、研究者たちは一部の脳細胞タイプが3億2000万年間にわたって高度に保存されている一方で、他のタイプは独自に進化していることを発見しました。これまでのところ、AIは鳥類と哺乳類の脳に予想外の類似点があることを見つけました。
鳥と哺乳類の脳の構造は非常に異なりますが、AIは一部の鳥のニューロンが哺乳類の大脳皮質の深層ニューロンと非常に似た遺伝子制御コードを持っていることを明らかにしました。彼らはまた、このように脳の進化をマッピングし始めたのと同じAIモデルが、パーキンソン病などの疾患に関連する遺伝的変異を特定するのにも役立ち始めたことを発見しました。
現在、このモデルは魚、鹿、ハリネズミ、カピバラなどを含むように拡張されており、最終的には神経細胞の歴史の十分な分岐を得て、知能の歴史がどのように進化したかについての多くの新しい洞察を私たちに与えるはずです。そして私の推測では、うつ病や人々の脳の働き方、人々を駆り立てるものなど、健康に関する洞察も多く得られるでしょう。脳に関するすべての問題、統合失調症、アルツハイマー病、楽観主義と悲観主義などです。
スコット・モランは、あなたの将来の最も重要な顧客がAIである可能性について考えるよう勧めています。これはもう一つ気に入ったものです。今週の初めに読んで、次のDillan Curiousビデオで話すのが待ちきれませんでした。なぜなら、将来の顧客は決定を下す人間ではなく、あなたが言わなければならないことを要約したり解釈したり、人間に届くほど質が十分かどうかを決定したりするAIになるかもしれないと本当に考えさせられたからです。
私はクレイジーな世界から私を守るAIを持つことになると知っています。彼はAIが製品を推奨する際により大きな役割を果たすようになるにつれて、ブランドは検索エンジンのSEOと同様に、AIがそれらをどのように認識するかに焦点を当てるべきだと主張しています。
そうです、それは別の側面です。以前はSEOに力を入れていました。なぜならGoogleのアルゴリズムがあなたを好めば、それが人々に届くからです。しかし今では、ChatGPTやMetaのLlamaのようなAIモデルは、時には広告でみじん切りにしたチャイブが表示されているだけで食事配達サービスが複雑すぎるように見えるなど、マイナーな詳細に基づいてブランドを異なる方法で解釈します。
これは例です。広告が複雑に作られた食べ物を示していると、AIはそれを見て「これは誰かにとって複雑すぎるかもしれない」と判断します。サービスの説明にはそのようなことは書かれていなくても、その写真は必須ではないかもしれません。チャイブを刻む必要はないかもしれませんが、自然または有機的に見せるためにそれを使用しただけかもしれません。
現在、企業はAIの認識を分析し、さらには微調整し始める必要があります。なぜなら、あなたが出した広告を見るビジョンモデルを考え、そして別のAIモデルを使用して、それが異なるAIシステムにどの程度影響を与えるか、そしてそれらがどのように製品を説明するかを評価する必要があるからです。
Amazonに行くと、すべてのレビューのまとめを見ることができます。今では、AIがそれらを魅力的な方法で要約するかどうかを考える必要があります。ほとんどの人はもはや個々のレビューを読まないからです。
プロンプトのわずかな変更がAIの推奨を劇的に変える可能性があるという新たな証拠も出てきており、ブランドはAI駆動の提案を微妙に形作る方法を模索しています。彼らはすでに現在存在するChatGPTとLlamaのAIシステムにはバイアスがあり、ローカルのものよりもグローバルブランドを好み、裕福な層向けの高級品を好むことを発見しています。これはいくつかの懸念を提起します。これらのモデルは、地元のファーマーズマーケットがホールフーズと競争するよう奨励するには十分にターゲットを絞っていません。
次に、Jim the AI Whisperに移動して、ダイスマンがAI決定論への依存をどのように予測したかについて話しましょう。人々は日常の雑用から致命的な行動まで、決定をAIに依存しています。
1月初めから今年に入って、以前はアクセスがあっても使っていなかった方法でChatGPTを使い始めたことに気づきます。スペルチェックや書き直しのショートカットを持っているのが心配です。しかし、この記事では、ランダム性に選択を委ねることについての1971年の小説「ダイスマン」が、現代のAIへの決定依存を不気味に予見していることを探っています。
この本はサイコロが彼の行動を指示する精神科医を追いかけ、それが彼の人生に混乱をもたらします。ダイスマンは実際にかなり興味深い映画のように聞こえます。たぶん来年AIにこれをフルブローンのハリウッドブロックバスターに変えてもらうでしょう。
面白いのは、実際にサイコロリビングと呼ばれるこのようなサブカルチャーがあることです。しかし彼は、今日ではサイコロの役割がAIに置き換えられたと主張しています。基本的には知的な意思決定がされていますが、合理的でデータ駆動型のシステムとして提示されているものの、サイコロと少し似ていて、微妙にユーザーを操作し、個人の責任を弱めます。
AIをオラクルのように扱う技術の理想主義者から、暴力のためにそれを使用する過激派まで、人間の判断をアルゴリズムに委ねることは倫理的懸念を提起します。そしてこの記事は、AIは意思決定を強化できるが、それへの盲目的な依存は、私たちを人間たらしめるもの、つまり選択する能力を奪う可能性があると主張しています。間違っていませんが、おそらく起こるでしょう。
これは私の心を吹き飛ばし、少し心配になりました。知性の力と、それが経済や世界に影響を与える可能性のある方法について考えさせられました。Groney AIに投稿されたものですが、サンディエゴの男性が機械学習アルゴリズムを使用して建築許可をスキャンし、無許可の工事を暴露し、その結果2000万ドルの訴訟に勝ったという話です。
彼はAIビジョンソフトウェアを使用しました。Googleマップのようなものを使用して、たくさんの家を見て、そしてそれからすべてのこれらの写真で見るすべてのものの許可がすべて適切に提出されているかをチェックしたと思います。AIは無数の家と無数の許可をチェックし、許可のない家のような何か欠けているものを見つけ、その後訴えることができます。
この場合、すべての家を建てた会社を訴え、「見てください、これらの家はすべて、これらの許可が欠けています。2000万ドルで和解しませんか」と言い、実際にそうなりました。
これがどれほど現実的であるかはあまり知りませんが、理論的には考慮すべき点です。他に何も考えなければ、官僚主義と欠けている要素がたくさんあり、Dodgeでの問題のように、政府が支出がどのカテゴリーに入るかも常に追跡していないことがあります。誰かを鷹の目で常に追跡すれば、彼らは数回のミスを犯すでしょう。
人々の税金には多くのミスがあるでしょうし、建築許可や信託の方法、LLCや会社の登録方法にも多くのミスがあるでしょう。おそらく経済全体を通じて数兆ドルが修正されるのを待っています。そしておそらくAIは将来的にそれをすべて見つけ、ミスを犯したすべての人に責任を持たせ、完璧なシステムを持つことができるツールです。
これはミディアムにDillan Curiousとして投稿されました。主にDeep Researchによって書かれました。私はChatGPTのDeep Researchモデルに10万人の登録者を達成する手助けを求めました。私はこれらのことの一部、特に24時間から48時間以内の速度出版に弱いことを知っています。他の人たちはこれを私よりもうまくやっています。
マット・ウルフは少し遅いですが、皆さんは非常に素早いです。マシュー・バーマンは、何かが出てから6時間後にときどき公開します。私の生活方式では、他にやるべきことがあります。私はニュースを集め、用事を済ませたり、ジムに行ったり、寝る前に聞いたりしながら読み、そして注釈を取り、それから統合します。これらのものを編集するのに時間がかかります。大規模なシステムがあるわけではないので、私はただ遅いです。
もっと速くなるよう努力しますが、今日見る必要のある関連コンテンツではなく、質の高いコンテンツを作成しようとしています。イーロン・マスクが今日の午後に言ったことについてコメントする必要があるようなものではありません。
しかしDeep Seekは、より良い構造、より多くの物語技術を使い始める必要があると言っています。それに取り組むつもりです。グラフやデータオーバーレイなどで、B-rollがもっと良くなるかもしれません。AIトピックについてより強い立場を取るべきかもしれません。
私の性格の一つの弱点は、頭の中で二つの考えを持つことができることです。多くの場合、「ああ、あなたがそう考えるのは理解できます」と「それも理解できます」と言えますが、それらは対立していて、私はそれでいいです。一方を「これが正しい答えだ」と言って排除することはできません。すべてがトレードオフに感じるからです。それはストレスになり、時々眠れなくなりますが、それが私のデフォルトです。
コンテンツを再利用して、それをショートに変えることができると言っています。長い形式のビデオの要約をTwitterに投稿し始めるのは賢いかもしれません。スポンサーシップに1000ドルを求めるべきだと言っていて、バーンアウトを避けることがいかに重要かについても話していました。
ブライアン・ジョンソンの長寿に関する研究から学んだことの一つである深い眠りを優先し、戦略的に休憩して長期的にエネルギーを充実させることです。それはクールですが、私はこれを作ることを楽しんでいて、バーンアウトしているわけではないので、そのようなことをする予定はありません。
あなたはどう思いますか？何が私を10万人の登録者に到達させるでしょうか？コメント欄で議論しましょう。そして、それを歌に変えることができるかもしれません。Patreon/Dillan Curiousで私をサポートしたり、ここYouTubeで下の参加ボタンを押してこのチャンネルのメンバーになることもできます。
共産主義社会…いつの時代…共産主義だった時代…いつの時代について話しているの？彼らが共産主義だった時代…彼らは決して共産主義ではなかったと思う…冗談でしょ？成功した共産主義社会を尋ねたら、あなたはスペインと言った…スペインが共産主義…あなたは壊れているの？
このスレッドであなたのポイントが何だったのか分かりませんが…私はポイントを作っていませんでした。スペインはいつ共産主義だったのか尋ねただけです。なぜそれを理解するのがそんなに難しいのですか？スペインは決して共産主義ではなかったと言っています。それについて理解するのが何が難しいのですか？歴史を学びなさい。
あなたは怒っているの？ただ見てください…あなたは…または…いいでしょう、次のビデオでお会いしましょう。AIは狂っています。もしチャンネル登録したいなら、スーパーチャットを落とすと非常に役立ちます。アルゴリズムを助け、友達と共有してください。ありがとう。
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