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👁️‍🗨️2025/10 イーロン・マスク（テスラCEO） $TSLA ✔︎『人間が介在しない企業』が最強になる ・人間が介在する企業よりも、AIとロボティクスだけで動く『純AI企業』のほうが、圧倒的に高い成果を出すようになる ・たとえば昔は『コンピューター』という仕事そのものが人間の職業で、計算をするために『コンピューター』として雇われていた ・20〜30階建てのビル丸ごとが、人間の計算要員で埋まっていた時代すらあったんだ ・でも今では、その計算ビル一棟ぶんが、表計算ソフトを開いたノートPC一台で置き換えられる ・しかも、スプレッドシートは人間の『コンピューター』が詰まったビル全体よりも、はるかに多くの計算をこなせるようになった ・ここで考えてみて。もしスプレッドシートの一部のセルだけ、人間が計算していたらどうなる？ ・実際、それはかなり具合が悪い、すべてのセルをコンピューターが計算するほうが、ずっと速くて、正確で、効率的だ ・つまり今後起きるのは、AIとロボティクスだけで完結する企業（あるいは集団）が、人間をループに挟む企業を大きく凌駕するということ、そしてこれは、驚くほど短い時間で現実になる Anthropicのせいで現実になりつつあるからな…勘弁してくれ…AI半導体に全ツッパします🥺

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ゆきママ

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チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」
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チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間＋AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ？』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

158,213 Aufrufe • vor 6 Monaten

かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」
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かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

Tsubame

19,427 Aufrufe • vor 10 Monaten

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」
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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

15,386 Aufrufe • vor 4 Monaten

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」
1:15

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。 サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。 ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。 それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」 グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 Aufrufe • vor 2 Monaten

AIによって企業そのものが「デジタル化された存在」になり、仮想空間で同時に無数の実験ができる時代が来る。これは単なる効率化ではなく、現実の意思決定そのものを進化させるパラダイムシフトだ。 フアン「今や、これらすべての企業において、最終的に望まれているのは『デジタル世界で生きる』ことです。なぜなら、デジタル世界にいると、私たちが行うあらゆることがより速く進むからです。このOmniverseという概念は、あらゆる企業がデジタルツインとして存在できるようにするためのものなのです。本当に驚くべきことです。 これこそが私たちの旅路であり、次の転換点なのです。私たちはスーパーコンピューティングからエンタープライズへ、そして今、エンタープライズからデジタルツインへと進もうとしています。そして、そのエンタープライズをデジタルツイン化するには、企業の領域に属するデータ——それが3Dであっても、タンパク質、化学物質、情報、時系列データ、あるいは物理的なデータであっても——を取り込み、そのデータから『表現』や『意味』を抽出する必要があります。そしてその『表現』を得たならば、それをOmniverseの中にデジタルとして再現します。そうすることで、世界中の企業が自身のデジタル表現を持つことができるのです。そして私たちがデジタル世界に入ったなら、1,000の実験を同時に試すことができるようになります」
1:12

AIによって企業そのものが「デジタル化された存在」になり、仮想空間で同時に無数の実験ができる時代が来る。これは単なる効率化ではなく、現実の意思決定そのものを進化させるパラダイムシフトだ。 フアン「今や、これらすべての企業において、最終的に望まれているのは『デジタル世界で生きる』ことです。なぜなら、デジタル世界にいると、私たちが行うあらゆることがより速く進むからです。このOmniverseという概念は、あらゆる企業がデジタルツインとして存在できるようにするためのものなのです。本当に驚くべきことです。 これこそが私たちの旅路であり、次の転換点なのです。私たちはスーパーコンピューティングからエンタープライズへ、そして今、エンタープライズからデジタルツインへと進もうとしています。そして、そのエンタープライズをデジタルツイン化するには、企業の領域に属するデータ——それが3Dであっても、タンパク質、化学物質、情報、時系列データ、あるいは物理的なデータであっても——を取り込み、そのデータから『表現』や『意味』を抽出する必要があります。そしてその『表現』を得たならば、それをOmniverseの中にデジタルとして再現します。そうすることで、世界中の企業が自身のデジタル表現を持つことができるのです。そして私たちがデジタル世界に入ったなら、1,000の実験を同時に試すことができるようになります」

Tsubame

10,188 Aufrufe • vor 1 Jahr

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。 サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。 そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。 しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。 だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」
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AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。 サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。 そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。 しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。 だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

Tsubame

14,927 Aufrufe • vor 26 Tagen

【AIをどう定義し、向き合うべきか】#吉田直樹 吉田：「僕は、AIというのはあくまで『ツール』であり、『可能性』を広げてくれるものだと捉えています。 これを自分たちの仕事を奪うような『敵』として見るのではなくて、クリエイターがより高い表現、より遠いところまでたどり着くための『強力な道具』だと考えるべきなんです。 これまで、時間的な制約だったり、あるいはコストの面で『やりたいけど諦めざるを得なかったこと』が山ほどありました。あるいは、人間が手作業でやっていたら何年もかかってしまうような膨大な作業もあります。 そういった部分をAIに任せて効率化することで、余った力（リソース）をさらに『面白さ』を突き詰める部分に注ぎ込める。そうやって、今まで見たこともないような表現に挑戦できる可能性を、AIは持っていると思っています。」
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【AIをどう定義し、向き合うべきか】#吉田直樹 吉田：「僕は、AIというのはあくまで『ツール』であり、『可能性』を広げてくれるものだと捉えています。 これを自分たちの仕事を奪うような『敵』として見るのではなくて、クリエイターがより高い表現、より遠いところまでたどり着くための『強力な道具』だと考えるべきなんです。 これまで、時間的な制約だったり、あるいはコストの面で『やりたいけど諦めざるを得なかったこと』が山ほどありました。あるいは、人間が手作業でやっていたら何年もかかってしまうような膨大な作業もあります。 そういった部分をAIに任せて効率化することで、余った力（リソース）をさらに『面白さ』を突き詰める部分に注ぎ込める。そうやって、今まで見たこともないような表現に挑戦できる可能性を、AIは持っていると思っています。」

ありしあ@Ridill

68,145 Aufrufe • vor 1 Monat

人類の歴史を長期で俯瞰すれば、「労働に縛られること」はごく最近の出来事にすぎない。農業革命以降、僕たちは時間のほとんどを労働に割くようになったが、それは普遍ではない。AIの台頭は、この「異常な数百年」を終わらせる契機になるのかもしれない。 佐藤航陽「めちゃくちゃ遡ると、まだ人間が狩りをしていた時代、マンモスを狩ったりとか動物を狩ったりとか、あと木の実を自分で取ってきて食べていたって、そういう時代もあったかなと。この時代って、人間ってそんなに働いていなかったんじゃないかって言われていてですね。実は1日の労働時間って、狩りをしていた時代は3時間ぐらいだったんじゃないかと言われています。 じゃあ、いつ人間の労働が起きている時間の大半を占めるようになったかというと、『農業・農耕』が普及したあたりから、労働に人間が縛りつけられるようになったんじゃないかと言われています。今年耕した田んぼに種を植えて、すぐ取れるわけじゃないので来年なんですよね、その実が取れるのは。なので、ちゃんと時間軸を持ってスケジュールを管理していって、日々田植えをしていって。四季もあるので、どのスケジュールで何をしなきゃいけないかということも、生産管理が行われていって。徐々に労働というのが1日の大半の時間を占めるようになったんじゃないかと言われているので。 だから、人類にとっては（労働は）そこまで必須ではないですし、人類以外の生物にとっても、労働という言い方は変ですけども、狩りをしたり、食料を取っていくということが、時間的に大半を占めるということはないのかなと思っています。 例えばペットで言うと、猫って一日の大半を寝てるんですよね。狩りをするのは、起きている時間の一瞬だけで、飼い猫に関しては狩りもしないですし。ネズミとかもそうですし、虫とかも、延々と働いているか、食べるために狩りをしているかっていうと、そうでもなかったりするんですよね。アクティブに動いて、代謝を働かせて、エネルギーを使う作業でもあるので。働くということが、ここまで人間に浸透しているというのは、実は生物にとって一般的ではない可能性もあると思っています」
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Tsubame

19,194 Aufrufe • vor 9 Monaten

人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」
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人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

Tsubame

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もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」
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Tsubame

53,501 Aufrufe • vor 7 Monaten

暴動が起きるレベルのAI失業が、今後12か月のうちに現実になるかもしれない。コールセンターや運転など、巨大な雇用の土台が崩れ始めたとき、失われるのは仕事だけではない。秩序そのものが揺らぐ。最前線にいる人々の反応は正反対に分かれている——「眠らずに加速する側」と「森へ逃げる側」だ。 アンドリュー・ヤン「いくつか数字を挙げると、人々がすでに知っていることもありますが、今なおアメリカでは200万人以上がコールセンターで働いています。そして、AIがその仕事を壊滅させることは分かっています。 さらに大きいのは、ジェイミー・ダイモンもつい先日触れていましたが、もしトラック運転にまで及べば、もう一切の前提が崩れるということです。というのも、これは28州で最大の職業だからです。従事しているのは主に中年男性で、その10〜15％は軍の退役軍人です。銃の所有者も多いです。 ですから、もしそこにまで達すれば、私の考えでは街頭で暴動が起きるでしょう。Uberドライバーも同じです。しかも、これは何百万人ものアメリカ人にとって副収入でもあります」 ——「それが現実になるまで、どれくらい先だと思いますか」 ヤン「以前なら別の時間軸を答えたかもしれません——でもこのAIカンファレンスの後では、それは今後12か月のうちだと思います。業界全体が今、衝撃に備えていますし、彼らにはそれがよりはっきり見えています。シリコンバレーの友人たちの一人が言っていたのは、皆さんがよく語るあのK字型経済があるでしょう、ということです。 AIカーブに対しても、ある種のK字型の反応があります。眠ることもなく座り込み、これらのツールで自分を強化しながら、それで何ができるのかを見極めている人たちがいる一方で、別の人たちは森の中へ移住しようとしています。文字どおり、これがこの変化に最も近い人たちの反応なのです」
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暴動が起きるレベルのAI失業が、今後12か月のうちに現実になるかもしれない。コールセンターや運転など、巨大な雇用の土台が崩れ始めたとき、失われるのは仕事だけではない。秩序そのものが揺らぐ。最前線にいる人々の反応は正反対に分かれている——「眠らずに加速する側」と「森へ逃げる側」だ。 アンドリュー・ヤン「いくつか数字を挙げると、人々がすでに知っていることもありますが、今なおアメリカでは200万人以上がコールセンターで働いています。そして、AIがその仕事を壊滅させることは分かっています。 さらに大きいのは、ジェイミー・ダイモンもつい先日触れていましたが、もしトラック運転にまで及べば、もう一切の前提が崩れるということです。というのも、これは28州で最大の職業だからです。従事しているのは主に中年男性で、その10〜15％は軍の退役軍人です。銃の所有者も多いです。 ですから、もしそこにまで達すれば、私の考えでは街頭で暴動が起きるでしょう。Uberドライバーも同じです。しかも、これは何百万人ものアメリカ人にとって副収入でもあります」 ——「それが現実になるまで、どれくらい先だと思いますか」 ヤン「以前なら別の時間軸を答えたかもしれません——でもこのAIカンファレンスの後では、それは今後12か月のうちだと思います。業界全体が今、衝撃に備えていますし、彼らにはそれがよりはっきり見えています。シリコンバレーの友人たちの一人が言っていたのは、皆さんがよく語るあのK字型経済があるでしょう、ということです。 AIカーブに対しても、ある種のK字型の反応があります。眠ることもなく座り込み、これらのツールで自分を強化しながら、それで何ができるのかを見極めている人たちがいる一方で、別の人たちは森の中へ移住しようとしています。文字どおり、これがこの変化に最も近い人たちの反応なのです」

Tsubame

53,110 Aufrufe • vor 3 Monaten

AIは「史上最速で普及したのに、史上最も嫌われているテクノロジー」になりつつある。仕事を奪われるかもしれない不安だけが増幅され、その果実はごく一部のVCと企業にしか分配されていないように見えるからだ。対立を和らげる鍵は、一般のユーザーや労働者にもオーナーシップを開放することだ。 ヴラド・テネフ「AI企業にとっては、これは実は最も重要なポイントだと私は考えています。AIというカテゴリ全体を見ると、ChatGPTやCursorなどの登場によって、歴史上どんなプロダクトよりも速いプロダクト採用が起き、収益の立ち上がりも最速クラスになっています。 一方で、人々にインタビューしてみると、AIへの印象はソーシャルメディアよりも悪く、『最も嫌われているカテゴリ』になっているのです。なぜなら、誰もソーシャルメディアが自分の仕事を奪うとは心配していませんが、AIについては『この人たち、この企業はあらゆるものを自動化している。自分の仕事はそのリストのどこにあるのか。自動化は簡単なのか、それとも難しいのか』といった根底の恐怖があるからです。人々はそのことに怯えているのです。 そして、もし所有のあり方をもう少し平等なものにする方法を見つけられなければ、私たちは非常にまずい状況に行き着く可能性があると思います。AIはVCのごく一部だけが所有すべきものではありません。実際には、それを分配するための手段をきちんと用意すべきです。 なぜなら、公開市場における個人投資家向け銘柄を見てきたように、何かと戦わずに済ませる最善の方法は、『それのオーナーになってもらうこと』だからです。人はオーナーであれば、その対象を守ろうとするからです」
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AIは「史上最速で普及したのに、史上最も嫌われているテクノロジー」になりつつある。仕事を奪われるかもしれない不安だけが増幅され、その果実はごく一部のVCと企業にしか分配されていないように見えるからだ。対立を和らげる鍵は、一般のユーザーや労働者にもオーナーシップを開放することだ。 ヴラド・テネフ「AI企業にとっては、これは実は最も重要なポイントだと私は考えています。AIというカテゴリ全体を見ると、ChatGPTやCursorなどの登場によって、歴史上どんなプロダクトよりも速いプロダクト採用が起き、収益の立ち上がりも最速クラスになっています。 一方で、人々にインタビューしてみると、AIへの印象はソーシャルメディアよりも悪く、『最も嫌われているカテゴリ』になっているのです。なぜなら、誰もソーシャルメディアが自分の仕事を奪うとは心配していませんが、AIについては『この人たち、この企業はあらゆるものを自動化している。自分の仕事はそのリストのどこにあるのか。自動化は簡単なのか、それとも難しいのか』といった根底の恐怖があるからです。人々はそのことに怯えているのです。 そして、もし所有のあり方をもう少し平等なものにする方法を見つけられなければ、私たちは非常にまずい状況に行き着く可能性があると思います。AIはVCのごく一部だけが所有すべきものではありません。実際には、それを分配するための手段をきちんと用意すべきです。 なぜなら、公開市場における個人投資家向け銘柄を見てきたように、何かと戦わずに済ませる最善の方法は、『それのオーナーになってもらうこと』だからです。人はオーナーであれば、その対象を守ろうとするからです」

Tsubame

14,007 Aufrufe • vor 7 Monaten

マーク・ザッカーバーグ（Meta）「今から10年後を振り返ったとき、その時点でそれらの眼鏡が"すべてAI眼鏡になっていない"という可能性は考えにくいです。これはある意味、すべてのフリップフォンがスマートフォンになることが明らかだったのと同じようなものです。」 ザッカーバーグ氏のAI眼鏡に関する大胆な予測の全訳↓ 「眼鏡は、あなたが見ているものを見て、聞いているものを聞き、あなたと会話し、あなたが一日中それと対話できるようなAIを持つためのデバイスとして、完璧な形状だと思います。 そして、もしあなたと同じ世界の文脈を持つものを求めるなら、それは眼鏡という形になるでしょう。世界にはすでに10億から20億人ほどの眼鏡をかけている人々がいます。今から10年後を振り返ったとき、その時点でそれらの眼鏡がすべてAI眼鏡になっていないという可能性は考えにくいです。 これはある意味、すべてのフリップフォンがスマートフォンになることが明らかだったのと同じようなものです。眼鏡についても同じことが起こるでしょう。」
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マーク・ザッカーバーグ（Meta）「今から10年後を振り返ったとき、その時点でそれらの眼鏡が"すべてAI眼鏡になっていない"という可能性は考えにくいです。これはある意味、すべてのフリップフォンがスマートフォンになることが明らかだったのと同じようなものです。」 ザッカーバーグ氏のAI眼鏡に関する大胆な予測の全訳↓ 「眼鏡は、あなたが見ているものを見て、聞いているものを聞き、あなたと会話し、あなたが一日中それと対話できるようなAIを持つためのデバイスとして、完璧な形状だと思います。 そして、もしあなたと同じ世界の文脈を持つものを求めるなら、それは眼鏡という形になるでしょう。世界にはすでに10億から20億人ほどの眼鏡をかけている人々がいます。今から10年後を振り返ったとき、その時点でそれらの眼鏡がすべてAI眼鏡になっていないという可能性は考えにくいです。 これはある意味、すべてのフリップフォンがスマートフォンになることが明らかだったのと同じようなものです。眼鏡についても同じことが起こるでしょう。」

K.Ishi@生成AIの産業応用

111,845 Aufrufe • vor 1 Jahr

すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。 イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。 しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。 気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」
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すべての人に「自分の代理人として働くAI」がつく世界は一見ユートピアに見えるが、僕たちはAIの決定に「了解」と返すだけの存在になってしまうかもしれない。だからその先では「AIとの融合」という論点が避けられなくなっていく。理解そのものをAIと共有し、人間が再びゲームの内部に戻るのだ。 イリヤ・スツケヴァー「長期的な均衡という観点から言うと、一つのアプローチは『おそらくすべての人が、自分のために行動してくれるAIを持つようになる』という世界だ、と言えるかもしれません。それが無期限に維持できるなら、確かに良いことです。 しかしその欠点は、AIがその人のためにお金を稼ぎ、政治の場でニーズを代弁し、おそらく『これこれこういうことをやりました。状況はこうです』とレポートを書き、人間は『素晴らしい、そのまま続けて』と返すだけになることです。そこで人間は、もはやプロセスの参加者ではなくなってしまう。これはかなり危うい状態だと言えるでしょう。 気に入っている解決策ではないと前置きしますが、一つの解は『人間がNeuralink++のようなもので部分的にAIになる』ことです。そうなると、AIが何かを理解したとき、私たちもそれを理解するようになり、その理解が丸ごと転送される。AIが何らかの状況に置かれているとき、その状況に私たち自身も完全に関与していることになる。それが長期的な均衡に対する答えだと、私は考えています」

Tsubame

21,189 Aufrufe • vor 7 Monaten

「AIが仕事を奪っても新しい職が生まれる」という発想は、今回ばかりは通用しないかもしれない。企業が賭けているのは雇用創出ではなく、雇用代替だ。利潤を最大化する方向へ進む資本構造が変わらない限り、AIは富の集中を加速させる装置になる。 ジェフリー・ヒントン「これらは大企業であり、真剣な人々によって運営されています。彼らが莫大な資金を投じているのは、見返りが得られると考えているからにほかなりません。そこにはエゴもあります。たとえそれが私たち全員を滅ぼすことになりかねなくても、最初に成し遂げたいのです。つまりエゴはありますが、収益が見込めるという前提があるのだと思います。 私が懸念しているのは、チャットボットの利用料を取る以外で儲ける明白な方法は『雇用の置き換え』だという点です。企業がより収益性を高める方法は、労働者をより安価なものに置き換えることです。そして、それがいまの動きの大きな原動力になっていると考えています。 一つ申し上げておきたいのは、これは未踏の領域だということです。私たちとほぼ同等に賢いもの——それはすでに存在します——あるいは近い将来に私たちより賢くなるものを、私たちはこれまで持ったことがありません。 産業革命では、私たちより強力なものは登場しましたが、私たちは常にそれらを制御していました。蒸気機関は馬よりもはるかに強力ですが、蒸気機関は私たちが制御します。今回はそうではありません。たとえば、以前は溝掘りをしていて失業したとしても、別の仕事、コールセンターの仕事を見つけることができました。しかし今や、その仕事自体がすべてなくなっていきます。人々がどこへ行けばよいのかは明らかではありません。 一部の経済学者は、このような大きな変化は常に新しい雇用を生み出すと言います。ですが、今回はそうなるかどうか私にははっきりしませんし、大企業はAIによる大規模な雇用代替が起きるほうに賭けているように思います。なぜなら、そこにこそ大きな利益があるからです」
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「AIが仕事を奪っても新しい職が生まれる」という発想は、今回ばかりは通用しないかもしれない。企業が賭けているのは雇用創出ではなく、雇用代替だ。利潤を最大化する方向へ進む資本構造が変わらない限り、AIは富の集中を加速させる装置になる。 ジェフリー・ヒントン「これらは大企業であり、真剣な人々によって運営されています。彼らが莫大な資金を投じているのは、見返りが得られると考えているからにほかなりません。そこにはエゴもあります。たとえそれが私たち全員を滅ぼすことになりかねなくても、最初に成し遂げたいのです。つまりエゴはありますが、収益が見込めるという前提があるのだと思います。 私が懸念しているのは、チャットボットの利用料を取る以外で儲ける明白な方法は『雇用の置き換え』だという点です。企業がより収益性を高める方法は、労働者をより安価なものに置き換えることです。そして、それがいまの動きの大きな原動力になっていると考えています。 一つ申し上げておきたいのは、これは未踏の領域だということです。私たちとほぼ同等に賢いもの——それはすでに存在します——あるいは近い将来に私たちより賢くなるものを、私たちはこれまで持ったことがありません。 産業革命では、私たちより強力なものは登場しましたが、私たちは常にそれらを制御していました。蒸気機関は馬よりもはるかに強力ですが、蒸気機関は私たちが制御します。今回はそうではありません。たとえば、以前は溝掘りをしていて失業したとしても、別の仕事、コールセンターの仕事を見つけることができました。しかし今や、その仕事自体がすべてなくなっていきます。人々がどこへ行けばよいのかは明らかではありません。 一部の経済学者は、このような大きな変化は常に新しい雇用を生み出すと言います。ですが、今回はそうなるかどうか私にははっきりしませんし、大企業はAIによる大規模な雇用代替が起きるほうに賭けているように思います。なぜなら、そこにこそ大きな利益があるからです」

Tsubame

88,636 Aufrufe • vor 7 Monaten

産業革命やインターネットのとき、社会に適応の時間があったのは、物理インフラの整備に時間がかかったからだ。しかし今回のAIは、すでに張り巡らされたクラウドとネットワークの上に、そのまま乗ってくる。つまり「十分に良いAI」が立ち上がるとき、移行期間はほとんど存在しない。 エマド・モスタク「今、多くのAI企業のCEOたちが、公の場への登壇をすべてキャンセルしています。とくにチャーリー・カークの件などを受けて、来年はそれが『反AI感情の次の波』になると考えているからです。なぜなら、来年はAIモデルが『まだ十分ではない段階』から、『十分に良い段階』に切り替わる年だからです。 今はチームの『一番できないメンバー』という感じで、多くの人が『AIはまだ使い物にならない』と感じているでしょう。しかし、ある瞬間を境に、AIは一気に『十分に良い』ものになります。 そうなると失業が始まり、どこで止まるのか分からなくなります。なぜなら、もしAIによって会社の生産性がすでに上がっているなら、景気後退のようなショックが起きたときに人を解雇するのは簡単ですが、そのあとに『再び人を雇う必要がない』からです。 アメリカではFRB（連邦準備制度理事会）、イギリスではイングランド銀行のような中央銀行が金利を調整し、『インフレ率』と『失業率』に関する責務を負っています。通常であれば、金利を下げれば消費者はもっとお金を使えるようになり、企業も安く資金を借りられるので、より多くの人を雇えるようになります。 しかし、これから起きるのはこうです。金利を下げても、企業は人間の労働者ではなく、AI労働者をもっと雇うだけになります。つまり、労働と資本のあいだのリンクが切れてしまい、その関係は元に戻らないのです。 AIが『急にバカになる』わけではありません。リモートワーカーとしてあなたより有能になった瞬間、その能力が後戻りすることはないのです。そして、『十分な数の新しい仕事を生み出せるのか』『十分な数の人を再教育できるのか』という問いが立ち上がります。 これまでのさまざまな革命——インターネット革命や産業革命など——では、インフラを整えるのに時間がかかったため、社会には『適応するための時間』がありました。しかしAIは、人間より優れた存在になるために、すでにあるインフラをそのまま使ってしまうのです」
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産業革命やインターネットのとき、社会に適応の時間があったのは、物理インフラの整備に時間がかかったからだ。しかし今回のAIは、すでに張り巡らされたクラウドとネットワークの上に、そのまま乗ってくる。つまり「十分に良いAI」が立ち上がるとき、移行期間はほとんど存在しない。 エマド・モスタク「今、多くのAI企業のCEOたちが、公の場への登壇をすべてキャンセルしています。とくにチャーリー・カークの件などを受けて、来年はそれが『反AI感情の次の波』になると考えているからです。なぜなら、来年はAIモデルが『まだ十分ではない段階』から、『十分に良い段階』に切り替わる年だからです。 今はチームの『一番できないメンバー』という感じで、多くの人が『AIはまだ使い物にならない』と感じているでしょう。しかし、ある瞬間を境に、AIは一気に『十分に良い』ものになります。 そうなると失業が始まり、どこで止まるのか分からなくなります。なぜなら、もしAIによって会社の生産性がすでに上がっているなら、景気後退のようなショックが起きたときに人を解雇するのは簡単ですが、そのあとに『再び人を雇う必要がない』からです。 アメリカではFRB（連邦準備制度理事会）、イギリスではイングランド銀行のような中央銀行が金利を調整し、『インフレ率』と『失業率』に関する責務を負っています。通常であれば、金利を下げれば消費者はもっとお金を使えるようになり、企業も安く資金を借りられるので、より多くの人を雇えるようになります。 しかし、これから起きるのはこうです。金利を下げても、企業は人間の労働者ではなく、AI労働者をもっと雇うだけになります。つまり、労働と資本のあいだのリンクが切れてしまい、その関係は元に戻らないのです。 AIが『急にバカになる』わけではありません。リモートワーカーとしてあなたより有能になった瞬間、その能力が後戻りすることはないのです。そして、『十分な数の新しい仕事を生み出せるのか』『十分な数の人を再教育できるのか』という問いが立ち上がります。 これまでのさまざまな革命——インターネット革命や産業革命など——では、インフラを整えるのに時間がかかったため、社会には『適応するための時間』がありました。しかしAIは、人間より優れた存在になるために、すでにあるインフラをそのまま使ってしまうのです」

Tsubame

17,469 Aufrufe • vor 7 Monaten

“人類にブレインチップが入る日”は、もう遠い未来の話ではないのかもしれない。 ケロッピー前田さんが語っていたのは、イーロン・マスクの会社「ニューラリンク」による、脳とコンピューターを直接つなぐブレインチップの話です。 もともとの発想は、かなり怖いものです。 AIが人間を追い越した時、 人類は“飼い猫”のような存在になるかもしれない。 それを避けるために、 人間の脳そのものをAIやコンピューターとつなげる。 つまり、人間が機械に支配される前に、 人間のほうが機械と合体してしまおう、という考えです。 現在は、首から下が動かない人など、ハンディキャップを持つ人の支援として使われています。 考えるだけでカーソルを動かしたり、コンピューターを操作したりする技術です。 ここまでは、医療の希望にも見えます。 でも、不気味なのはその先です。 話の中では、最終的には障害のある人だけではなく、一般の人にもブレインチップを入れる計画があると語られています。 しかも、目安として出てくるのが2030年前後。 つまり、スマホの次に来るのは、手に持つ端末ではなく、 脳に埋め込む端末かもしれないのです。 さらに怖いのは、手術をロボットで行うという点です。 ロボットが量産されれば、理論上は一気に多くの人へ広げることもできる。 脳に小さな穴を開け、 そこから電極を縫いつけるように接続し、 チップを埋め込む。 もはやSF映画ではありません。 人間の頭そのものが、次のデバイスになろうとしているのです。 そして次の段階として語られているのが、目が見えない人に映像を届ける技術。 もし脳へ直接映像データを送れるようになれば、目で見ていないのに、頭の中に映像が現れることになります。 便利です。 でも、同時に怖い。 脳に情報を送れるなら、 その情報は誰が選ぶのか。 考えただけで機械が動くなら、 その「考え」はどこまで読まれるのか。 スマホなら、電源を切れば終わりです。 でも、脳に入ったチップは、どこまでが自分で、どこからが機械なのか。 人類は進化しているのか。 それとも、自分の脳を差し出す準備をしているのか。 あなたはブレインチップを、未来の希望だと思いますか？ それとも、人間が人間でなくなる入口だと思いますか？
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“人類にブレインチップが入る日”は、もう遠い未来の話ではないのかもしれない。 ケロッピー前田さんが語っていたのは、イーロン・マスクの会社「ニューラリンク」による、脳とコンピューターを直接つなぐブレインチップの話です。 もともとの発想は、かなり怖いものです。 AIが人間を追い越した時、 人類は“飼い猫”のような存在になるかもしれない。 それを避けるために、 人間の脳そのものをAIやコンピューターとつなげる。 つまり、人間が機械に支配される前に、 人間のほうが機械と合体してしまおう、という考えです。 現在は、首から下が動かない人など、ハンディキャップを持つ人の支援として使われています。 考えるだけでカーソルを動かしたり、コンピューターを操作したりする技術です。 ここまでは、医療の希望にも見えます。 でも、不気味なのはその先です。 話の中では、最終的には障害のある人だけではなく、一般の人にもブレインチップを入れる計画があると語られています。 しかも、目安として出てくるのが2030年前後。 つまり、スマホの次に来るのは、手に持つ端末ではなく、 脳に埋め込む端末かもしれないのです。 さらに怖いのは、手術をロボットで行うという点です。 ロボットが量産されれば、理論上は一気に多くの人へ広げることもできる。 脳に小さな穴を開け、 そこから電極を縫いつけるように接続し、 チップを埋め込む。 もはやSF映画ではありません。 人間の頭そのものが、次のデバイスになろうとしているのです。 そして次の段階として語られているのが、目が見えない人に映像を届ける技術。 もし脳へ直接映像データを送れるようになれば、目で見ていないのに、頭の中に映像が現れることになります。 便利です。 でも、同時に怖い。 脳に情報を送れるなら、 その情報は誰が選ぶのか。 考えただけで機械が動くなら、 その「考え」はどこまで読まれるのか。 スマホなら、電源を切れば終わりです。 でも、脳に入ったチップは、どこまでが自分で、どこからが機械なのか。 人類は進化しているのか。 それとも、自分の脳を差し出す準備をしているのか。 あなたはブレインチップを、未来の希望だと思いますか？ それとも、人間が人間でなくなる入口だと思いますか？

角由紀子のヤバイ帝国

22,211 Aufrufe • vor 1 Monat

イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。 進化するのではなく、なくなるという。 これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換（コンパイル）して実行する必要があった。 しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。 人間がコードを書く必要はなくなる。 彼はこう言っている。 「そもそもコーディングをやらなくなる」と。 もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。 機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。 でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。 さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。 キーボードもいらない。 画面もいらない。 文法（シンタックス）もいらない。 「想像すれば、そのままソフトウェアになる」 頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。 これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。 「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。 これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。 アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。 これからは「作る」のではなく、 「想像する」だけで形になる世界。 スキルや時間よりも大事なのは、 どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。 そんな未来が来るかもしれない、という話である。
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イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。 進化するのではなく、なくなるという。 これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換（コンパイル）して実行する必要があった。 しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。 人間がコードを書く必要はなくなる。 彼はこう言っている。 「そもそもコーディングをやらなくなる」と。 もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。 機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。 でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。 さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。 キーボードもいらない。 画面もいらない。 文法（シンタックス）もいらない。 「想像すれば、そのままソフトウェアになる」 頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。 これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。 「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。 これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。 アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。 これからは「作る」のではなく、 「想像する」だけで形になる世界。 スキルや時間よりも大事なのは、 どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。 そんな未来が来るかもしれない、という話である。

チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

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