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【#OpenDataSpaces】＼Interview Part 2 公開／ AI導入は進んでいる。それでも、なぜ多くのエンタープライズAIは成果につながらないのか。 Part 2ではその真因である「#コンテキスト」の枯渇と、分散データマネジメントの必要性に迫ります。フル版はWEBサイトで公開中🔗

IPA（情報処理推進機構）

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【#OpenDataSpaces】＼Interview Part 1 公開／ Agentic AIの未来を動かす“次の資源”とは。 Web上のデータ枯渇が懸念されるなか、注目されるのは組織内に眠る現場特有の「#ダークデータ」。 Part 1では、その可能性に迫ります。フル版はWEBサイトで公開中🔗

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IPA（情報処理推進機構）

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【#OpenDataSpaces】＼Interview Part 3 公開／分断された現場や組織の壁を越え、データを価値ある資本へ。 Part 3では #ダイナミックオントロジーをはじめ、AIに必要な #コンテキストレイヤーとしてのOpen Data Spacesの技術設計に迫ります。フル版はWEBサイトで公開中🔗

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IPA（情報処理推進機構）

16,561 次观看 • 1 个月前

批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

Tsubame

94,960 次观看 • 8 个月前

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」

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 次观看 • 6 个月前

米国はAIで本当に中国と「競争」しているのか？その見方の背後にあるのは「自己改良できるAIを最初に作った者が勝つ」という前提だが、それが正しいとは限らない。AIが一発勝負ではなく、長い積み重ねの競争であるならば、過度な速度至上主義と安全軽視は見直されるべきかもしれない。ヘレン・トーナー「AGIに向けて中国と競争していると、そんなに明確に言えるとは思いません。そもそも『レース』という言葉づかいの背後に、暗黙の前提があることがあります。AIでは中国と競っていると言うのはまったく構いません。ただ、レースというのはゴールがあり、誰かが最初にゴールすれば本当に勝ち、2番目にゴールしたら無意味で重要ではない、というものです。一部界隈では、AIやAGIは明確なゴールのあるレースであり、そのゴールは自己改良できるAIを最初に作った者だ、という前提があると思います。なぜなら、もしある水準のAIに到達すれば、そのAIが自らを改良したり次世代を改良でき、複利的な改良が起きるのだとすれば、その場合は確かに、最初にある地点に到達した者が最終的に勝つ、という状況になり得るからです。しかし、それが実際にそうなるとはまったく明らかではないと思います。むしろ、システムはますます高性能になり、ますます多くの用途に使われ、複数のアプリケーションに拡散していくかもしれません。その場合、私たちは中国と継続的な競争状態にありますが、必ずしも、最後のゴールでわずかに先んじた者が未来を勝ち取る、というような熱狂的なレースではないと思います。競争のあり方自体がかなり不明確だと思いますし、それを明白な『勝者総取りのレース』であるかのように扱うのは、かなり危険な発想です。なぜなら、その前提は、特定のトレードオフや意思決定が自明に良いものだと示唆してしまいますが、実際にはまったく明らかではないからです」

米国はAIで本当に中国と「競争」しているのか？その見方の背後にあるのは「自己改良できるAIを最初に作った者が勝つ」という前提だが、それが正しいとは限らない。AIが一発勝負ではなく、長い積み重ねの競争であるならば、過度な速度至上主義と安全軽視は見直されるべきかもしれない。ヘレン・トーナー「AGIに向けて中国と競争していると、そんなに明確に言えるとは思いません。そもそも『レース』という言葉づかいの背後に、暗黙の前提があることがあります。AIでは中国と競っていると言うのはまったく構いません。ただ、レースというのはゴールがあり、誰かが最初にゴールすれば本当に勝ち、2番目にゴールしたら無意味で重要ではない、というものです。一部界隈では、AIやAGIは明確なゴールのあるレースであり、そのゴールは自己改良できるAIを最初に作った者だ、という前提があると思います。なぜなら、もしある水準のAIに到達すれば、そのAIが自らを改良したり次世代を改良でき、複利的な改良が起きるのだとすれば、その場合は確かに、最初にある地点に到達した者が最終的に勝つ、という状況になり得るからです。しかし、それが実際にそうなるとはまったく明らかではないと思います。むしろ、システムはますます高性能になり、ますます多くの用途に使われ、複数のアプリケーションに拡散していくかもしれません。その場合、私たちは中国と継続的な競争状態にありますが、必ずしも、最後のゴールでわずかに先んじた者が未来を勝ち取る、というような熱狂的なレースではないと思います。競争のあり方自体がかなり不明確だと思いますし、それを明白な『勝者総取りのレース』であるかのように扱うのは、かなり危険な発想です。なぜなら、その前提は、特定のトレードオフや意思決定が自明に良いものだと示唆してしまいますが、実際にはまったく明らかではないからです」

Tsubame

57,912 次观看 • 9 个月前

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

Tsubame

28,261 次观看 • 8 个月前

なぜ、昔から卵は食べられてきたのか。なぜ、多くのアスリートが卵を手放さないのか。なぜ、育ち盛りの子どもに卵が必要なのか。卵は特別なものではありません。だからこそ、日常の中でどう扱うかが重要になります。ただ、その意味を理解するだけでいいのです。

なぜ、昔から卵は食べられてきたのか。なぜ、多くのアスリートが卵を手放さないのか。なぜ、育ち盛りの子どもに卵が必要なのか。卵は特別なものではありません。だからこそ、日常の中でどう扱うかが重要になります。ただ、その意味を理解するだけでいいのです。

仁木洸平🌲｜NIKI Kohei｜@MTR Method Lab®︎

89,947 次观看 • 2 个月前

【保存＆拡散希望】決死の内部告発！MJ・最後の盗聴電話内容公開！マイケル・ジャクソンの最後の電話「これを話すべきか分かりません。誰が聞いているか分からないからです。彼らは一つの集団かもしれません。彼らは私を消そうとしているのです。もう私をここにいさせたくないのです。」 ──「分からない。どういう意味ですか？話してください。」「電話では話せません。何が起きるのか分からない。でも、魂で感じるのです。神だけが知っています。彼らは私を撃つことも、刺すこともできるし、私が薬物を過剰摂取したと言って罪を着せることもできます。彼らには、いろいろなことができるのです。」 ──「誰が？誰がそんなことをするんですか？」「政府ではありません。それ以上のものです。それよりも大きな存在です……」 ──「マイケル……蝶のように羽ばたいたあなたへ。これをあなたに捧げます。」

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TOYO

53,192 次观看 • 6 个月前

AIが人間を超えるなら、競争する必要はない。融合すればいい。これはトランスヒューマニズムの核心に近い発想だ。外部のAIだけを強くするのではなく、人間自身も知能や能力を拡張していく。AI時代の最終的な分岐は「人間か機械か」ではなく、「どこまで両者の境界が消えていくか」なのかもしれない。ミチオ・カク「すでに地球上には、あらかじめ与えられた情報を扱うという点では、人間より強力な存在があります。私たちにはすでにロボットがあります。ブリタニカ百科事典を丸ごと記憶させることさえできます。そうしたものは、すでに存在しています。しかし、彼らには創造性がありません。革新的でもありません。自らの意志もありません。それが実現したとき——いつになるかは誰にも分かりませんが——彼らはある意味で、人間以上に適応力を持つようになります。その段階に達したら、私は彼らと戦うのではなく、融合すべきだと言っています。彼らと同じくらい強力になるのです。スーパーヒューマンになるのです。それは十分にあり得ます。そして、その始まりはすでに見えています。将来、人間の能力をどのように増強できるのか、私たちは理解し始めています。だからこそ、未来の医療は「治療」ではありません。未来の医療は「強化」です」

AIが人間を超えるなら、競争する必要はない。融合すればいい。これはトランスヒューマニズムの核心に近い発想だ。外部のAIだけを強くするのではなく、人間自身も知能や能力を拡張していく。AI時代の最終的な分岐は「人間か機械か」ではなく、「どこまで両者の境界が消えていくか」なのかもしれない。ミチオ・カク「すでに地球上には、あらかじめ与えられた情報を扱うという点では、人間より強力な存在があります。私たちにはすでにロボットがあります。ブリタニカ百科事典を丸ごと記憶させることさえできます。そうしたものは、すでに存在しています。しかし、彼らには創造性がありません。革新的でもありません。自らの意志もありません。それが実現したとき——いつになるかは誰にも分かりませんが——彼らはある意味で、人間以上に適応力を持つようになります。その段階に達したら、私は彼らと戦うのではなく、融合すべきだと言っています。彼らと同じくらい強力になるのです。スーパーヒューマンになるのです。それは十分にあり得ます。そして、その始まりはすでに見えています。将来、人間の能力をどのように増強できるのか、私たちは理解し始めています。だからこそ、未来の医療は「治療」ではありません。未来の医療は「強化」です」

Tsubame

27,137 次观看 • 8 天前

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

15,839 次观看 • 10 个月前

2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

Tsubame

54,865 次观看 • 7 个月前

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」

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 次观看 • 9 个月前

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

20,061 次观看 • 4 个月前

ノーベル賞受賞者に言わせれば、ほとんどの公開論文はそれほど優れていない。だから、それらをそのまま学習したAIがデータの信頼性を見抜くことができなければ、ゴミのような出力になる。知識の量が爆発する時代には、知識の品質を見極める能力こそが、科学の速度を決めるのだ。トーマス・スードホフ「私が見る限り、AIの問題の一つは、その手法そのもの、あえて手法と呼ぶならその内在的なアプローチに問題があるということではありません。問題があるのは、その応用です。理由はデータにあります。科学において、データは豊富にあります。しかし通常、それらは標準化されていません。統一された形式で提示されていないのです。たとえば、非常に質の異なる論文を掲載する科学雑誌が何千、何万とあります。その多くは、あまり質が高くありません。いま私たちがしているように、AIを使ってそれらの公開論文に入り込み、そこから知識を抽出しようとすると、最終的にゴミのようなものが出てきます。なぜなら、ほとんどの論文はそれほど優れていないからです。ですから、私にとって科学におけるAIのムーンショットとは、単にデータを使える能力だけではなく、データの品質を判断する方法を持てるようになることです」

ノーベル賞受賞者に言わせれば、ほとんどの公開論文はそれほど優れていない。だから、それらをそのまま学習したAIがデータの信頼性を見抜くことができなければ、ゴミのような出力になる。知識の量が爆発する時代には、知識の品質を見極める能力こそが、科学の速度を決めるのだ。トーマス・スードホフ「私が見る限り、AIの問題の一つは、その手法そのもの、あえて手法と呼ぶならその内在的なアプローチに問題があるということではありません。問題があるのは、その応用です。理由はデータにあります。科学において、データは豊富にあります。しかし通常、それらは標準化されていません。統一された形式で提示されていないのです。たとえば、非常に質の異なる論文を掲載する科学雑誌が何千、何万とあります。その多くは、あまり質が高くありません。いま私たちがしているように、AIを使ってそれらの公開論文に入り込み、そこから知識を抽出しようとすると、最終的にゴミのようなものが出てきます。なぜなら、ほとんどの論文はそれほど優れていないからです。ですから、私にとって科学におけるAIのムーンショットとは、単にデータを使える能力だけではなく、データの品質を判断する方法を持てるようになることです」

Tsubame

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そのヘルシーな食事、痩せるとは限りません。野菜が多い体に良さそうバランスも悪くなさそう。でも、ダイエットで本当に大事なのは「ヘルシーに見えるか」ではなく「自分に必要な量かどうか」です。

そのヘルシーな食事、痩せるとは限りません。野菜が多い体に良さそうバランスも悪くなさそう。でも、ダイエットで本当に大事なのは「ヘルシーに見えるか」ではなく「自分に必要な量かどうか」です。

けんとのダイエット講座 | 糖質を食べて痩せさせるプロ

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テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように（なだらかに）成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」

テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように（なだらかに）成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」

Tsubame

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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」

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

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🇷🇺プーチン大統領、外国の代理人（いわゆるスパイ法）について噛み付いたソクーロフ氏を論破「資金源を明らかにすればいいだけだ、何がそんなに怖い？この話題に触れて頭をおかしくする必要はない」 ↓ 【以下全文】外国の代理人に関するこの法律についてですが、この法律は私たちが考案したものではありませんこれは、1940年代に米国で制定されたものです私たちが考案したわけではありませんそこでは、この法律に違反すると懲役刑に処せられる恐れがありますが、私たちはそのようなことはしません（この法律について）実は、最も重要なことが一つあります『資金源を明らかにする』ことです何がそんなに怖いのでしょうか？特に怖いことは何もないと思いますこの話題に触れて頭がおかしくなる必要はありませんこれは明白なことです、あなたの言うことも正しいつまり、これを乱用する必要はありませんすべては非常に慎重に、正確に、そしていかなる違反もなく行われなければなりませんちなみに、日本（西側）の記事は都合が悪いのでこの部分にノータッチ ttps://www.yomiuri.co.jp/world/20251211-GYT1T00424/

🇷🇺プーチン大統領、外国の代理人（いわゆるスパイ法）について噛み付いたソクーロフ氏を論破「資金源を明らかにすればいいだけだ、何がそんなに怖い？この話題に触れて頭をおかしくする必要はない」 ↓ 【以下全文】外国の代理人に関するこの法律についてですが、この法律は私たちが考案したものではありませんこれは、1940年代に米国で制定されたものです私たちが考案したわけではありませんそこでは、この法律に違反すると懲役刑に処せられる恐れがありますが、私たちはそのようなことはしません（この法律について）実は、最も重要なことが一つあります『資金源を明らかにする』ことです何がそんなに怖いのでしょうか？特に怖いことは何もないと思いますこの話題に触れて頭がおかしくなる必要はありませんこれは明白なことです、あなたの言うことも正しいつまり、これを乱用する必要はありませんすべては非常に慎重に、正確に、そしていかなる違反もなく行われなければなりませんちなみに、日本（西側）の記事は都合が悪いのでこの部分にノータッチ ttps://www.yomiuri.co.jp/world/20251211-GYT1T00424/

タマホイ

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