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#MindPalace 代表、n∅madこと沼間です。 パニック障害をきっかけに、人間とAIの違いを問い直す旅が始まりました。 情報があふれる時代に、「どう生きるか」を取り戻す。 それがMindPalaceの思想であり、私の覚悟です。 あなたも、この問いを共にする“共犯者”になりませんか?

37,270 Aufrufe • vor 1 Jahr •via X (Twitter)

2 Kommentare

Profilbild von n ∅ mad @ mindpalace ai
n ∅ mad @ mindpalace aivor 1 Jahr

もみあげバグってて草 ※動画確認後、散髪しました😭

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The Rundown AIvor 2 Jahren

AI won't replace you, but a person using AI will. Join 500,000+ readers and learn how to use AI in just 5 minutes a day (for free).

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記者「できることはしっかりとできたと石丸さんご自身おっしゃいましたが、できなかったことはありましたか?」 石丸「できることは全部やったって言ってるので、できなかったことってのを特に言及してないんですけど、それは端からできないことを今質問されてますか?」 → なぜこんな簡単な質問が分からない(笑)? 記者「やりたくてできなかったことは今回なかったということでよろしいですか?」 → 面倒臭くなってます。 石丸「そのように先ほどお話をしました」 → 言ってないと思いますが。 記者「分かりました。ありがとうございます」 石丸「もしくは、あえてできなかったことを聞かれたのかなと思ったんですが、それは必要ないですか?」 → 「ない」と言ったばかりなのになんだ? 記者「ま、この先に向けてまだやりたいことですとか、今回は形にならなかったかもしれないけど、今後したいこととかお話を伺えるのかなと思って質問しました」 石丸「あ、そういうことでしたか。 先ほど私ができることはと断りを入れたのは、できなかったことがあるという前提ではあります。例えば何かというと1つ例を上げれば党首討論というものに、もっと呼んでいただきたかったなというのは本当にそう思います」 → あるんかい!しかも、できなかったことではなく、してもらえなかったことへの恨み言になりました。反省がどこまでも他人に向かいます。こんな会話にならない奴呼んだら放送事故だって。 #石丸伸二 再生の道・石丸伸二代表「できることは全部できた」 参院選で議席確保は厳しい情勢(2025年7月20日)

取材不足

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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

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国民民主 川合氏 総理は「もう少し働いて収入を増やしたい人がいる」と言うが、そもそも残業しなければ生活が成り立たないような給与水準に問題がある (大きくうなづく総理) 我々、国民民主党が「手取りを増やす」と言ってるのもそうしたことが背景にあるからでございます ーー以下全文文字起こしーー これまでの総理のご発言の中で 気になったところがありまして もう少し働いて収入を増やしたい人が いらっしゃるという趣旨の 発言をされてますけど 私思うんですけど そもそも残業しなければ 生活が成り立たないような 給与水準自体にそもそも問題がある 所定の労働時間の中で 働いて得られた賃金で きちんと生活が成り立つ状況を どう作り出すのかということが そもそもベースになければいけない 我々国民民主党が手取りを増やすと 言っているのも そうしたことが そもそもの背景にあるからであります したがって収入が少ないから もっと働きやすくする 環境をどう整えるのかということでは なく 要は1コース1人分の働きをすることで きちんと生活が成り立つだけの 収入が得られるように どのように制度設計をするのかが 求められているということだと 改めて申し上げておきたいと思います 同時に 医療介護自動車運送等々が ニーズが高いといった いろいろ問題指摘も これまでありましたけれども 2024年問題等もありまして 2024年に初めて本格導入された 業種でもあるわけですよね と考えたときに この働き方改革のそもそもの趣旨が 長時間労働を是正するということ同時に 正規非正規の不合理な待遇差の解消 これを実現するために 多様な働き方をどう実現するのかと いうことであり この多様な働き方を実現するために この間企業・産業界がどのように 取り組んできたのか ということが本来問われなければ いけないと思っております

おもち

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【年末年始】生活に困ったときの相談先リスト(2024~2025年)(大西連) -- あなたは今、食べるものありますか? 暖かい部屋で眠れてますか? 年は越せそうですか? あなたを助ける制度や活動があります。 年末年始は市役所、区役所がお休みです。一番長いところで9日間、市役所や区役所が閉じてしまうところがあります。 つまりその間、支援につながれなくなる可能性が出てきます。 この期間、心ある民間の団体の方々、そういった取り組みをしている方々が、あなたをサポートするための支援を行ってくれています。 どうか勇気を持って、足を運んでいただきたいんです 。 何とかなる、自分でどうにか解決する、というものの、ほとんどが、どうにもならないことが多いです。 なので 、法律家や専門の相談できる人、こういう人たちが、あなたの生活再建に全力を注いでくれます。 以下のウェブサイトからつながって、支援の場所にぜひ足を運んでください。 【年末年始】生活に困ったときの相談先リスト(2024~2025年)(大西連) このような取り組みを、民間の心ある方々がやってくださっています。本当にありがとうございます。 本来ならば、こういったことは国がやるべきことです。 国が、行政がやるべきことをやれていない状況。これは事実上、国が機能していないのと同じです。 なので、あなたが安全に年を越して、生活再建ができるように、民間の方々の取り組みを利用していただきたい。 国会議員として、政治という場に身を置く一人の人間として、このような状況を劇的に変化をさせられないということに対して、皆さんにお詫びを申し上げます。 ここから先、皆さんと力を合わせて、この年末年始に苦しむ人たちが、多く生まれないような社会を、一緒につくっていきたいと思ってます。 まずはみんなで、生き延びましょう。

れいわ 山本太郎 消費税廃止!住まいは権利!

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「追いつけないなら、潰すしかない」——AI開発の先行者優位が、核抑止に似た論理を生む。恐るべき構図。 シュミット「いま起きている状況についてですが、例を挙げる方がわかりやすいと思います。あなたは善人、私は悪人だとしましょう。 あなたは私より6か月先にいて、私たちはどちらも超知能に向かう同じ道を歩んでいます。あなたはその到達点にたどり着こうとしていますね? 私は確信しています、あなたはそこにたどり着くでしょう。それほど近づいています。私は6か月遅れています。それって悪くない話に聞こえますよね? よさそうに思えますよね? 違います。これはネットワーク効果のあるビジネスなんです。ネットワーク効果が働くビジネスでは、重要なのは『改善の傾き』です。OpenAIやGeminiを例に挙げましょう。彼らには1,000人のプログラマーがいます。そして今、その彼らが100万人のAIソフトウェア開発者を生み出そうとしているんです。それが意味するところは? まず第一に、彼らには電気さえあればよく、食事もいらないということです。それは良いことですし、辞めることもありません。そして第二に、成長の傾きが非常に急になります。超知能に近づくにつれて、その傾きはさらに急になります。もしあなたが先に到達したら——」 「あなたには絶対に追いつけませんね」 「私はあなたに追いつけません。そして私は、あなたに世界を再構築する手段、特に私を破壊する手段を与えてしまったことになります。これが私の悪人としての思考です。 では、私はどうするでしょうか? まず最初にするのは、あなたのコードを盗もうとすることです。しかしあなたはそれを防ぎます。さすがですね。あなたは本当に優秀です。Googleにいるあなたは、今でも変わらず素晴らしい。次に、私は人間を使ってあなたの組織に潜り込ませようとします。でも、あなたはそれすら防ぎます。スパイを送り込む余地もありません。 では私はどうするか? あなたのAIモデルを改ざんしようとします。モデルを書き換え、壊して、自分がたった一日でもあなたより先に行けるようにしたいのです。でも、あなたはあまりにも優秀なので、それもできません。 では、次の選択肢は何でしょうか? あなたのデータセンターを爆撃することです。私が正気を失っていると思いますか?」

Tsubame

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【OpenAI共同設立者】イリヤ・サツケバーのみている世界 イリヤ・サツケバーがトロント大学でスピーチを行いました。その内容が非常に重要だと感じたため、翻訳しました。 『AIは人類にとって「史上最大の課題」であると同時に「最大の報酬」ももたらす』 以下、字幕全文です↓↓↓ --- 6月6日 皆さん。 ここに来られたことを本当に嬉しく思います。この場を準備し、企画してくださった皆さん、そしてこの名誉学位を授与してくださったことに、心から感謝を申し上げます。この名誉学位をいただけるのは、私にとって非常に意味深いことです。 今からちょうど20年前のほぼ同じ日に、私はこの同じホールで、トロント大学から学士号を授与されました。実は、これでトロント大学からいただく学位は4つ目になります。ここで過ごした合計10年間は、本当に素晴らしい時間でした。 学部生として多くのことを学び、大学院生としても素晴らしい経験を積むことができました。興味のある分野を深く掘り下げ、研究者としての道を歩み始めることができたのです。 特に、ジェフ・ヒントン先生のもとで研究できたことは、望外の幸運でした。先生がこの大学に在籍されていたことは、私の人生で最も幸運な出来事の一つです。これ以上ないというほど素晴らしい環境で教育を受け、科学者として成長できたことに、大学には深く感謝しています。 私が学生だった頃、この大学はどこよりも優れたAI研究を行っていました。最も革新的で、最もエキサイティングな研究です。それに学生として貢献できたことを、今も誇りに思っています。もう、ずいぶん昔のことになりましたが。 さて、卒業式のスピーチでは、卒業生の皆さんに賢明なアドバイスをすることが期待されていると思います。今日は少しだけ、その役割を果たさせてください。少しだけ、と言うのは、今回のスピーチは少し毛色の違うものになるからです。 一つ、実用的な心の持ち方をお伝えしたいと思います。これを心掛ければ、きっと多くのことが楽になるはずです。それは、「現実をあるがままに受け入れ、過去を後悔せず、ただ状況を改善することに努める」という考え方です。 なぜこんな話をするかというと、これが非常に難しいことだからです。私たちは、過去の悪い決断や不運な出来事を思い出し、「あれは不公平だった」と考えて時間を無駄にしがちです。 しかし、「現実はこうなのだから、次善の策は何か」と考える方が、はるかに生産的です。私自身、そう考える時はいつも、物事がうまくいくことに気づきます。 とはいえ、これは簡単なことではありません。自分の感情との戦いでもあるのです。だからこそ、皆さんにお話ししています。この考え方を、できる限り心に留めておいてください。これは、私自身へのリマインダーでもあります。 さて、本題に入りましょう。このスピーチが普通のものにならない理由は、私たちの周りで、少し違うことが起きているからです。皆さんは、これまでとは全く異なる時代の節目に立っています。これはよく言われることですが、今回は、本当にそうなのです。 その理由は、AIです。言うまでもありませんね。 聞くところによると、今日のAIはすでに「学生であること」の意味を大きく変えているそうですね。かなりのレベルで。これは私自身が強く感じていることであり、そして真実だと思います。 しかし、AIの影響はそれだけにとどまりません。私たちの仕事は、これからどうなっていくのでしょうか? すでに、未知で予測不可能な形で、少しずつ変化が始まっています。 Twitterで検索すれば、AIに何ができるのか、人々が何を言っているのかを見ることができます。そうすると、「どのスキルが役に立ち、どのスキルが時代遅れになるのだろうか」といった疑問が頭をよぎるかもしれません。 しかし、AIがもたらす本当の課題は、それが前例のない、極めて大きなものであるという点です。未来は、今日とは全く異なるものになるでしょう。 私たちは、コンピューターと話すことができるようになりました。これは新しいことです。コンピューターが私たちを理解し、言葉を返してくる。音声でコードを書くことさえあります。クレイジーなことです。 もちろん、AIにはまだ不十分な点もたくさんあります。 しかし、AIはすでに、数年後の世界を想像させるほどの力を持ち始めています。それが3年後か、5年後か、10年後か、未来の予測は困難ですが、AIは着実に、あるいは私たちの想像より速く、進化し続けるでしょう。 そしていつか、AIが私たち人間の仕事を「すべて」こなす日が来るかもしれません。一部ではなく、すべてです。 なぜ、そう確信できるのでしょうか? その理由は、私たち人間には脳があり、その脳が一種の生物学的コンピューターだからです。 であるならば、私たちが脳でできることを、デジタルコンピューターにできない理由はありません。これが、AIがいずれ万能になりうる、という考えの根拠です。 そうなると、「コンピューターが私たちの仕事をすべてできるようになったら、何が起こるのか?」という、途方もなく大きな問いに直面します。それは少し強烈すぎると感じるかもしれません。 しかし、それはまだ序の口です。私たちは、その万能なAIを、経済成長や研究開発のために使うでしょう。AIがAI自身の研究を進めるようになれば、進歩の速度は爆発的に加速します。それは、もはや想像を絶する世界です。 この、AIが作り出す極端で根源的な未来を、感情レベルで本当に信じることは、私にとっても難しいことです。それでも、論理はそうなる可能性が非常に高いと示しています。 そのような世界で、私たちは何をすべきなのでしょうか? 「政治に興味を持たなくても、政治はあなたに興味を持つ」という言葉があります。この言葉は、AIにもそっくりそのまま当てはまります。 AIから目をそらさないでください。AIが今何ができるのかを、自分の目で確かめてみてください。そうすれば、直感が働くはずです。そしてAIが進化するにつれて、その直感は確信に変わっていくでしょう。どんな説明も、自分自身の感覚にはかないません。 特に、超知的なAIが社会に実装される未来では、AIをいかにコントロールするかという、非常に根深い問題が生じます。 AIができることを見て、そこから目をそらさないこと。そうして初めて、私たちはAIがもたらす巨大な課題に立ち向かうエネルギーを得ることができるのです。 AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題かもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、史上最大の報酬が待っているはずです。好むと好まざるとにかかわらず、皆さんの人生はAIによって大きく左右されます。だからこそ、AIに注意を払い、この課題を解決するためのエネルギーを生み出すことが重要です。それが、これから最も大切なことになると私は信じています。 ここで、私の話を終わります。 ありがとうございました。

ChatGPT研究所

35,612 Aufrufe • vor 11 Monaten

AIによる労働の置き換えは、必ずしもディストピアではない。従属的な仕事から人々を解放し、人間らしさを取り戻す可能性のある革命でもある。食べるために働く必要がなくなった人々は、スポーツを楽しみ、絵を描き、子どもと過ごし、年老いた親を大切にする時間を持つようになる。 コースラ「私は、人々がやることはたくさんあると思います。ただし、それは、生きるために働く必要があるからではなくなります。まず人々が忘れているのは、この国やこの地球上の多くの仕事は、実は本当の意味での仕事ではないということです。私はそれを『従属労働(servitude)』と呼んでいます。たとえば、農場労働者として毎日8時間レタスを摘み、それを40年間続けるとか、GMの組立ラインで毎日8時間タイヤを取り付け続ける——そういう仕事は、もはや職業ではありません。生き残るためにやらされている『従属労働』なのです」 「それらの人々に、人生の時間を取り戻してあげられたら、なんて素晴らしいことでしょう」 コースラ「では人々は何をするのでしょうか? 人間は人間です。私たちは競い合うことが好きです。スポーツも好きですし、エンタメも好き。何かで秀でることが好きなのです。たとえ凡庸な画家でも、自分のために絵を描くことを楽しんでいます。それがニューヨークのオークションハウスで評価されるかどうかとは関係ありません。 人々は、自分の得意なことを極めるようになるでしょう。スキーでも、輸出業でも、なんでもいいんです。私は、人々がもっと子どもたちを大切にし、仕事と育児の板挟みに悩まされることがなくなり、年老いた親ともっと時間を過ごせるようになるという未来がとても好きです。やることはたくさんあるのです」 「この未来が来るという自信はどのくらいありますか?」 コースラ「高いです」 「80%くらい?」 コースラ「もっと上です。この未来は実現すると、私は非常に高い確信を持っています。2050年までに実現する可能性は50%以上だと思っています。時期の予測は難しいですが」 「でも、2200年までには確実に実現すると?」 コースラ「それは間違いありません。2060年までに実現しなかったら驚きます」

Tsubame

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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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将来はAIに「日本語を学んで」と指示するだけで、自主的に学習するようになる。そうなると、僕たちがコンピュータを使う方法は様変わりするだろう。単に問題解決の速度が上がるという話ではない。人間が「こう解け」と教えるのではなく、「この目的で最善を探せ」と投げる世界になっていくのだ。 ジェンスン・フアン「コンピュータは、私たちがプログラムするものから、私たちの強いガイダンスを受けつつも自分でプログラムするものへと、完全に変わっていくのは間違いありません。つまり私たちは『何を学んでほしいのか』を指示する必要はあるわけです。以前はコンピュータに日本語を教えていましたが、将来はコンピュータに『日本語を学んで』と言うようになります。そうすると、私たちがコンピュータを使うやり方自体が変わります。 コンピュータは、今扱っているものより10億倍大きい問題サイズを扱えるようになります。ただ、それが何を意味するのかは、私たちには理解しきれない面があります。解を見つけることと、そもそも解くべき問題を頭の中で定式化することは別物だからです。多くの問題、つまり解ける問題でさえ、問題をどう定式化し、どう考えるかという私たちの想像力に制約されています。 だから、デジタル生物学の複雑さであれ、物理科学や量子物理、材料科学といったものの複雑さであれ、そうした問題サイズで向き合えるようになれば、簡単になっていくでしょう。交通渋滞のような一見ありふれたことですら、多くはかなり容易になっていくと思います」

Tsubame

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ザッカーバーグ氏は「速い離陸」(短期間でAIがAIを改良し続け、超知能に至ること)懐疑派。このあたりの意見はカーツワイル氏やアルトマン氏と共通しています。 「『速い離陸』という考え方に私が基本的に同意できない理由の一つは、物理的なインフラの整備には時間がかかるという点です。 たとえば、1ギガワット規模の計算クラスターを構築したいと思っても、それには単純に時間がかかります。NVIDIAが新世代のシステムを安定させるのにも時間がかかりますし、その上でネットワーク構成を考えなければなりません。さらに、建物を建て、許可を取り、エネルギーを確保しなければなりません。ガスタービンであれ再生可能エネルギーであれ、それには供給チェーン全体が関わってくるのです。前回あなたのポッドキャストに出たときにも話しましたが、これは単純に物理世界と人間の時間に関する問題です。スタックのある部分でより高度な知能が得られたとしても、結局は別の種類のボトルネックに突き当たることになります。エンジニアリングとは常にそういうものです。あるボトルネックを解決すれば、次のボトルネックが現れるのです。 また、システムがうまく機能するためのもう一つの重要な要素は、人々がそれを使い慣れて、フィードバックループを通じて学習していくプロセスだと思います。こうしたシステムは、ある日突然完成された形で現れて、人々が魔法のように完全に使いこなせるというタイプのものではありません。むしろ、ユーザーがAIアシスタントの最良の使い方を学ぶ一方で、AIアシスタントもユーザーが何に関心を持っているのかを学習していき、開発者はそのフィードバックをもとにさらに優れたAIアシスタントを作るという、共進化的なプロセスがあるのです。そして同時に、文脈の蓄積も進みます。たとえば、あなたが1〜2年使い続けた結果、AIアシスタントが過去に話した内容を参照できるようになるとしたら、それはかなりクールなことです。でも、最初の日に完璧なものをリリースしたとしても、それが2年前の会話を参照することはできません。なぜなら、それは2年前には存在していなかったからです」

Tsubame

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「あと10〜15年で老化そのものに決定打が入りうる」という見立てを真剣に受け取るなら、「どう生きるか」の設計図は根本から書き換わるべきだ。ここ数年の進歩を見てなお、「どうせ自分が生きている間には間に合わない」と諦めるのか、「だからこそ、あと10年だけでも延命する努力をする」のか。 デリヤ・ウントゥマズ「ブライアン・ジョンソンは、今ある技術で不老不死になろうとしているわけではありません。彼がやろうとしているのは、私たちが老化の問題を解決する地点に到達するまで『死なないようにする』ことです。『死ぬな(don’t die)』というコンセプト全体について、私は母にも『これから10年間は死なないで。どうか生き延びてください』と言っています。 なぜなら、もし10年生きれば、そこからさらに5年生きられるようになりますし、15年生きれば、そこからさらに50年生きられるようになるからです。私たちが老化を解決するからです。 私は、多くの人がこの『死ぬな』というコンセプトを誤解していると思います。ナルシシズム的な『自殺するな』という意味ではありません。むしろ、『私たちがこれを直すまで、十分長く生きていてください。そうすればこの問題も解決できます』ということなのです。 もしブライアン・ジョンソンがこれを50年前に言っていたら、本当にばかげていたでしょうし、とても自己中心的に聞こえたはずです。しかし今は、私たちはその地点に本当に近づいています。本当にあと10〜15年のところまで来ています。ですから、『これから10年は死なないで』というのは現実的なお願いなのです。 そして彼がしていることは、自分自身の身を完全に賭けているということです。自分で自分に実験をしているのです。例えば、『血液の輸血をしたらどうなるか——これはあまり効果がありませんでしたが——毎日1時間運動したらどうか、この食事を続けたらどうか』といったことを試し、『ほら、自分の老化は遅くなっている』と示しているのです。 もしあなたがその一部でも真似をすれば、さらに10年生きられる可能性は高まります。彼は人類に対して本当に驚くべき貢献をしているのだと思います」

Tsubame

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ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。 つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット(凹み)ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。 ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。 しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。 そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか!?と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ!と彼のクレバーさを実感しました!

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超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。 エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」 (中略) 「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。 地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。 もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。 しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」

Tsubame

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サム・アルトマン: 私は、これらすべてが1つに統合されることを本当に望んでいます。他のサービスにOpenAIでサインインできるようになるべきです。他のサービスは、ある時点でChatGPTのUIを引き継ぐための素晴らしいSDKを持つべきです。しかし、あなたを知っていて、あなたの情報を持っていて、あなたが後で何を共有したいかを知っていて、あなたに関するこのすべてのコンテキストを持っているパーソナライズされたAIを持つことになる程度には、多くの場所でそれを使いたいと思うでしょう。さて、現在のバージョンのAPIがそのビジョンから非常にかけ離れていることには同意しますが、私たちはそこにたどり着けると思います。ええ、そうかもしれません。それについて補足質問があります。あなたは私の質問を奪いました。しかし、アプリケーションレイヤーの会社を構築している私たちの多くは、それらのビルディングブロックをそれらの異なるAPIコンポーネントに使用したいと考えています。おそらく、リリースされていないディープリサーチAPIですが、そうなる可能性があり、それらを使って何かを構築したいと考えています。それは優先事項になるのでしょうか、つまり、私たちのためにそのプラットフォームを有効にすることは?それについてどのように考えるべきでしょうか?ええ、私は、それらの間の何かを望んでいます。つまり、インターネットの将来のためのHTTPのレベルの新しいプロトコルがあり、そこでは物事が連合され、はるかに小さなコンポーネントに分割され、エージェントは常にさまざまなツールを公開して使用し、認証、支払い、データ転送はすべて、誰もがすべてを信頼し、すべてと通信できるこのレベルで組み込まれています。それがどのようなものになるかはまだ正確には分からないと思いますが、霧の中から現れつつあり、それについてより良い感覚を得るにつれて、再び、そこにたどり着くにはおそらく数回の反復が必要になるでしょうが、それが私が見たい方向性です。

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