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AnkerのAIボイスレコーダー「Soundcore Work」数週間使ってるけどサイコー! 1円玉サイズのマイクをつけてボタン1つで録音開始。このシンプルさクセになる AI要約はかなりの高クオリティ。結論、会議多い人は買うべき。時短投資と思えば安い みんな議事録どうしてる? PR Anker Japan Soundcore

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「人への投資」が難しくなったのは、AIが教育の成果を待ってくれないからだ。育成が実る前に能力差が逆転し、「全部AIでいい」という圧力が社会のあらゆる場所で立ち上がる。だから安野氏の整理が重要になる。経済に直結しない価値への投資と、不確実な進歩に備えるリスクヘッジの二本立てだ。 今井翔太「やっぱり『人への投資』という単語は結構出てくると思うんですね。ただ、この辺は結構難しいと僕は思っていて。僕自身も省庁とかの教育関連の会議によく出ているんですけど、議論が白熱するところなんですよ。 というのも、これだけAIが発展している状況だと、例えばChatGPTが出てから現状2年ちょっとぐらいで、とんでもない進化をしたわけです。そうすると、人に投資して育成していても、その育成が実る前に、その人の能力をAIが上回ってしまう可能性があるわけですね。 単純に今までやってきた教育の延長だけだと、投資している間に『もう全部AIでいいじゃん』となりかねない。子どもたちが大人になるまで十何年とかある中で、AIに抜かれてしまうことが起きそうなんですね。 というところで、チーム未来とかが掲げている『人への投資』というのは、そういうAIに抜かれてしまうところとは違うところに投資する、という話だと思います。これ、どういうところなんでしょう」 安野貴博「この『人への投資』と申し上げているのは、2つの意味があるかなと思います。 1つ目は、必ずしも経済的活動に結びつかないことであっても、しっかりと社会を作っていくにあたって、人に対して投資していくのは意味がある、ということです。 2つ目は、AIの性能がどれだけ、いつ上がっていくのかは、まだ不確実性が残っている中で、経済的な意味でのリスクヘッジになる、というところです。 ただ、おっしゃる通り今のAIはものすごくいろんなことができるようになっているので、ある種、近い将来『AI失業』みたいなものが中規模・大規模で起きてもおかしくない情勢だと思います。そこに関する緩和策、リスクヘッジ策を、今は政府がしっかり考えていかないといけない局面だと思っていて、我々としてはそれをしっかり考えていきたいと思っています」

Tsubame

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【1分国会解説】#山田賢司 衆議院議員を直撃 やまだ賢司 衆議院議員の山田賢司です。 日米の関税交渉妥結を受けまして、予算委員会の閉会中審査が行われました。 本日、私からは関税合意に関してはかなり政府からも説明をされており、報道等でも詳細が報道されているので、関税交渉に伴う5500億ドルの対米投資についてこの覚書の内容について議事録に残すという意味で詳細を質問させていただきました。 まず投資額5500億ドルについて日本側の説明では投資だけではなく、融資や融資保証なども含むと言ってるんですが覚書については、これは投資キャピタルコミットメントという形をしているので、どう読めば融資が含まれるのかということについて質問させていただきました。 この点は覚書の文言だけではなくて日米双方の実務者の間での了解がなされているということでございますので、これはこれでそういう交渉の実務もあるかと思いますので、日本側としては本委員会での質疑を議事録に残すという形で、公的な記録にさせていただきました。 その後はかなり専門的技術的な質問になりますが、ローンの返済方法と、これが投資なんかの場合の利益の配分方法これが適用されるのかどうかについても質問させていただきました。 また米側から提供されるという、土地やインフラの利用あるいは規制緩和といった便益についてこの評価額をどうするのか、こういったことについてもご質問させていただきました。 これも当然そういったものは金銭的に還元できるものだけではありませんので、こうしたことを踏まえて日本側も投資する民間企業において、これが採算に乗るのかリスクがどうなのか、こういったことを自主的に判断して投資の決定・投資判断がなされるものと考えております。 いずれにしてもこの投資自体は悪いことではないと思いますので、本日質問をさせていただいたような内容を確認した上で、これから日米の相互の関係強化に資するものになっていくことを願っております。 ◯衆議院予算委員会

自民党広報

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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

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