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Ana Sayfaya Dön

おおー！Googleの「Workspace Studio」ついに私の個人アカウントでも使えるように。 [1]Googleドライブに画像アップをトリガーに起動 [2]OCRかけてGeminiでデータ抽出 [3]スプレッドシートに保存というフローも自動化できることを確認。これまではMakeやZapierなどの外部ツールを使うと同様の仕組みができたが、こんな手軽にAIが組み込まれた自動化ワークフローが作れるのは有益。この機能はGoogle Workspaceユーザーだけ使える状況だったので、Google AI Proプランにも開放されたのは感動。 📊 ほかの可能性当然レシートだけならず、 PDFファイルなどから必要データをAIで抽出→記録も可能に。今回は「Driveへのアップロード」をトリガーにしましたが、ほかにも「Gmailにメール受信」をトリガーにするワークフローも構築できるようです。例えば、メール添付の請求書PDFを、特定の条件でGoogle Driveに自動保管し、データをスプシに記録する流れも可能になりそうです。触ってみたところ、PDFファイルのリネームはできなそうなので、そこは別ツールで補完したいところ。

エクセル兄さん(たてばやし淳)@9万部「生成AI最速仕事術」

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103,911 görüntüleme • 28 gün önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

つまりこれ、Gemini上で Workspace CLI 的な操作ができてしまうってこと。普通ターミナルでやるやつ。そしてこれ、外部のAPIとかMCPの類は一切使ってない。 GWSの機能のみで実行してる。例えばこんなこともできる（動画のやつ）ーーー YouTubeのGoogle AI関連の最新動画をリサーチして、スプレッドシートにまとめてください。ーーー GeminiがYouTube APIを叩き、スプシにまとめ、Canvasにリンクを置く。これを更にメール送信したり、 Googleカレンダーに登録も可能。 Geminiの画面から、GWSでできることほぼ出来る。

つまりこれ、Gemini上で Workspace CLI 的な操作ができてしまうってこと。普通ターミナルでやるやつ。そしてこれ、外部のAPIとかMCPの類は一切使ってない。 GWSの機能のみで実行してる。例えばこんなこともできる（動画のやつ）ーーー YouTubeのGoogle AI関連の最新動画をリサーチして、スプレッドシートにまとめてください。ーーー GeminiがYouTube APIを叩き、スプシにまとめ、Canvasにリンクを置く。これを更にメール送信したり、 Googleカレンダーに登録も可能。 Geminiの画面から、GWSでできることほぼ出来る。

まじん

117,966 görüntüleme • 2 ay önce

＼ついに完全日本語化！／ Google公式の最強ノーコード自動化ツール「Workspace Studio」がエグい💥 長らく英語UIで歯がゆい思いをしていた「Workspace Studio（旧Flows）」が、ついに完全日本語UIに対応しました！プログラミング一切不要で、GmailやGoogleドライブなどのGoogleアプリを連携して定型業務を全自動化できます何がそんなにヤバいのか、そしてこれを使って【完全無料の名刺管理システム】を自作した事例を解説します！ ①ノーコードでGoogleサービスの連携が可能例えば、「〇〇のメールが来たら、カレンダーに登録しといて」このようにやりたいことを言語化し、プロンプトを入力するたまけでノーコードでGoogleサービスを連携できます😎 これだけでも十分すごいのですが、個人的にはセキュアに「Gemini」を利用できる点がバチバチにすごいと思っています💥 ②ワークフローに「Gemini」を組み込める一番の強さは、何らかのトリガー（メール受信やフォルダへのファイル追加など）でGeminiを自動起動できる点ですしかも、Workspace内のGeminiはエンタープライズセキュリティに守られているため、社外秘や機密データを渡しても【学習対象になりません】従来のGAS×無償APIのように情報漏洩を心配することなく、安全に自動化することができます ③Geminiの回答を使って、その先のステップを自在にコントロール例えば、メールが来た際にGeminiに返信の可否を判断させ、返信の必要があるメールの返信案をGoogleチャットに通知するということも実現可能です✉️ ちなみにWorkspace Studioで高度な自動化を作るなら、Geminiへの指示を「JSON形式」で出力させるのが圧倒的におすすめです！（これはリプ欄にあるYouTube動画にて詳しく解説してます）出力されたJSONを「抽出ステップ」で各要素を抽出すれば、「返信が必要なメールならTRUE、不要ならFALSE」とAIに判定させ、TRUEの時だけ要約付きでGoogleチャットに通知を飛ばす、といった高度な条件分岐フローがノーコードで作れます！ ③応用例：「完全無料の名刺管理システム」を自作この仕組みを応用して、とんでもないアプリを作りました！ ✅スマホ（Androidなど）のドライブ機能等で名刺をスキャンして指定フォルダに放り込む ✅Workspace Studioが検知し、Geminiが企業名・氏名・住所・事業内容を自動抽出 ✅スプレッドシートにデータを自動で行挿入 ✅これをデータベースにして、AppSheetでスマホから見られる名刺管理アプリが完成！わざわざ有料の外部ソフトを契約しなくても、Workspaceアカウントがあれば、スキャンから1分もかからずで名刺台帳に自動登録されるシステムが作れちゃいますセキュアに使えるのも嬉しいポイントです🙆‍♂️ 【予告】「自分の会社でもこの名刺管理システムを作りたい！」という方のために、この【完全構築手順書】をみなさんに無償公開します！（現在鋭意制作中です）動画に従って設定すれば、今まで外部ツールにかけていたコストを削減し、自社で簡単に「業務の内製化（DX）」ができるようになります💥 「興味あるよ」という方はYouTubeのチャンネル登録をしてお待ち頂けると幸いです🙇‍♂️ また、「Workspace Studio」がYouTube動画を撮影した時点からも、このツールは凄まじいスピードで進化を続けています！ GeminiやGems、NotebookLMとの連携など、日々「できること」の枠組みが目まぐるしくアップデートされており、今後はGoogle環境全体の定型業務ハックがさらに加速していくはずです今後もGoogleの進化からマジで目が離せませんね😎 このあたりも後日、YouTubeにて解説させて頂ければと思います！「Workspace Studio」の管理コンソールでの有効化手順、実際の操作画面は、このポストのリプ欄にあるYouTube動画本編をチェックしてください👇

＼ついに完全日本語化！／ Google公式の最強ノーコード自動化ツール「Workspace Studio」がエグい💥 長らく英語UIで歯がゆい思いをしていた「Workspace Studio（旧Flows）」が、ついに完全日本語UIに対応しました！プログラミング一切不要で、GmailやGoogleドライブなどのGoogleアプリを連携して定型業務を全自動化できます何がそんなにヤバいのか、そしてこれを使って【完全無料の名刺管理システム】を自作した事例を解説します！ ①ノーコードでGoogleサービスの連携が可能例えば、「〇〇のメールが来たら、カレンダーに登録しといて」このようにやりたいことを言語化し、プロンプトを入力するたまけでノーコードでGoogleサービスを連携できます😎 これだけでも十分すごいのですが、個人的にはセキュアに「Gemini」を利用できる点がバチバチにすごいと思っています💥 ②ワークフローに「Gemini」を組み込める一番の強さは、何らかのトリガー（メール受信やフォルダへのファイル追加など）でGeminiを自動起動できる点ですしかも、Workspace内のGeminiはエンタープライズセキュリティに守られているため、社外秘や機密データを渡しても【学習対象になりません】従来のGAS×無償APIのように情報漏洩を心配することなく、安全に自動化することができます ③Geminiの回答を使って、その先のステップを自在にコントロール例えば、メールが来た際にGeminiに返信の可否を判断させ、返信の必要があるメールの返信案をGoogleチャットに通知するということも実現可能です✉️ ちなみにWorkspace Studioで高度な自動化を作るなら、Geminiへの指示を「JSON形式」で出力させるのが圧倒的におすすめです！（これはリプ欄にあるYouTube動画にて詳しく解説してます）出力されたJSONを「抽出ステップ」で各要素を抽出すれば、「返信が必要なメールならTRUE、不要ならFALSE」とAIに判定させ、TRUEの時だけ要約付きでGoogleチャットに通知を飛ばす、といった高度な条件分岐フローがノーコードで作れます！ ③応用例：「完全無料の名刺管理システム」を自作この仕組みを応用して、とんでもないアプリを作りました！ ✅スマホ（Androidなど）のドライブ機能等で名刺をスキャンして指定フォルダに放り込む ✅Workspace Studioが検知し、Geminiが企業名・氏名・住所・事業内容を自動抽出 ✅スプレッドシートにデータを自動で行挿入 ✅これをデータベースにして、AppSheetでスマホから見られる名刺管理アプリが完成！わざわざ有料の外部ソフトを契約しなくても、Workspaceアカウントがあれば、スキャンから1分もかからずで名刺台帳に自動登録されるシステムが作れちゃいますセキュアに使えるのも嬉しいポイントです🙆‍♂️ 【予告】「自分の会社でもこの名刺管理システムを作りたい！」という方のために、この【完全構築手順書】をみなさんに無償公開します！（現在鋭意制作中です）動画に従って設定すれば、今まで外部ツールにかけていたコストを削減し、自社で簡単に「業務の内製化（DX）」ができるようになります💥 「興味あるよ」という方はYouTubeのチャンネル登録をしてお待ち頂けると幸いです🙇‍♂️ また、「Workspace Studio」がYouTube動画を撮影した時点からも、このツールは凄まじいスピードで進化を続けています！ GeminiやGems、NotebookLMとの連携など、日々「できること」の枠組みが目まぐるしくアップデートされており、今後はGoogle環境全体の定型業務ハックがさらに加速していくはずです今後もGoogleの進化からマジで目が離せませんね😎 このあたりも後日、YouTubeにて解説させて頂ければと思います！「Workspace Studio」の管理コンソールでの有効化手順、実際の操作画面は、このポストのリプ欄にあるYouTube動画本編をチェックしてください👇

こーすけ先生

14,493 görüntüleme • 1 ay önce

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」

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 görüntüleme • 2 ay önce

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 görüntüleme • 4 ay önce

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」

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 görüntüleme • 10 ay önce

【本をそのままデータ化できるAIアプリ】市役所から分厚い資料の冊子を渡されたのですが、「全部読むのは大変だな…」と思っていました。そんな時、「vFlat Scan」というスマホアプリがすごく役立ちました！使い方はとても簡単で、本を開いてスマホで撮影するだけです。2ページずつきれいにスキャンでき、さらにAIが文字を自動で読み取り、読みやすく補正してくれるんです。読み取ったデータはPDFやWordのファイルにして保存できるので、文字入力の手間が省けてとても便利です。アプリは月額500円ですが、一度だけ使いたい場合はすぐ解約すればOKです。ワンコインで手軽に作業効率がアップするので、とても画期的なアプリですね。ちなみに、このPDFをGoogleの「NotebookLM」にアップロードすると、資料の内容をAIが理解して質問にも答えてくれるという便利機能もありました（余談ですが、これもかなり便利です）。

【本をそのままデータ化できるAIアプリ】市役所から分厚い資料の冊子を渡されたのですが、「全部読むのは大変だな…」と思っていました。そんな時、「vFlat Scan」というスマホアプリがすごく役立ちました！使い方はとても簡単で、本を開いてスマホで撮影するだけです。2ページずつきれいにスキャンでき、さらにAIが文字を自動で読み取り、読みやすく補正してくれるんです。読み取ったデータはPDFやWordのファイルにして保存できるので、文字入力の手間が省けてとても便利です。アプリは月額500円ですが、一度だけ使いたい場合はすぐ解約すればOKです。ワンコインで手軽に作業効率がアップするので、とても画期的なアプリですね。ちなみに、このPDFをGoogleの「NotebookLM」にアップロードすると、資料の内容をAIが理解して質問にも答えてくれるという便利機能もありました（余談ですが、これもかなり便利です）。

エクセル兄さん(たてばやし淳)@9万部「生成AI最速仕事術」

135,544 görüntüleme • 1 yıl önce

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 görüntüleme • 3 ay önce

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

Tsubame

53,695 görüntüleme • 7 ay önce

僕は今回読んでもらうためではなく、読んでくれた人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。不自由ではないのにどこか満たされないやりたいことがあるのに行動を起こすことができない惰性でやりたくもないことを続けてしまっているそれと同時にそんな自分を変えたい、変えなければいけないと思っている人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。必ずあなたの人生を動かすきっかけになると約束します。 #命の燃やし方

僕は今回読んでもらうためではなく、読んでくれた人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。不自由ではないのにどこか満たされないやりたいことがあるのに行動を起こすことができない惰性でやりたくもないことを続けてしまっているそれと同時にそんな自分を変えたい、変えなければいけないと思っている人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。必ずあなたの人生を動かすきっかけになると約束します。 #命の燃やし方

コムドットやまと

327,682 görüntüleme • 10 ay önce

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

Tsubame

12,472 görüntüleme • 8 gün önce

ランダム報酬って、欲しいものほど当たらないよね？今はみんな漫画ケンジのスキンを狙ってるけど……本当に「みんな」なのかな？心の奥底で本当に望んでいるものは、何だろう。これまでの人生を振り返って、「なりたかった自分」になれている？もし違うなら、どう変えていたら自分を誇れたと思う？結局のところ、それが一番大事なんじゃない？今日の報酬へのリアクションも、心の奥にある気持ちの映し鏡かもしれない。良い報酬か、悪い報酬か――それって、見方ひとつで変わるものだよね。 ……さて、そろそろ発表しよう。今日の報酬を受け取るその前に――動画を見て、このテキストも読んでくれてありがとう。でも考えてみて？動画でもゲーム内でも報酬が発表されるのに、ここにも書く意味ってある？結局どのドアを開けても同じじゃない？だってランダムなんだから。 ――本当に？メガボックスのドアは、けっこう分かりやすかったでしょ？つまり、ヒントがあるドアとないドアがあるってこと。動画でも言ってたけど、どれがフェイクでどれが本物かを見抜くのがポイントなんだ。実はね、あの「白いドア」はもともと漫画ケンジ用に作ったものじゃないんだ。みんなが勝手にそう思い込んで、外れたときに「だまされた」って感じただけ。でも実際は、自分自身をだましたんだよ。それでも中には、びっくりするほど正解に近い推測もあった。たまたまかもしれないし、未来の自分がヒントを出したのかもしれない。本で読んだことあるけどね、そういうことも起きるんだって。 ……ともあれ、今日の報酬を楽しんでもらえたなら嬉しい！そして今日も、みんなで「最高のドア」に投票しよう！ #ブロスタ

ランダム報酬って、欲しいものほど当たらないよね？今はみんな漫画ケンジのスキンを狙ってるけど……本当に「みんな」なのかな？心の奥底で本当に望んでいるものは、何だろう。これまでの人生を振り返って、「なりたかった自分」になれている？もし違うなら、どう変えていたら自分を誇れたと思う？結局のところ、それが一番大事なんじゃない？今日の報酬へのリアクションも、心の奥にある気持ちの映し鏡かもしれない。良い報酬か、悪い報酬か――それって、見方ひとつで変わるものだよね。 ……さて、そろそろ発表しよう。今日の報酬を受け取るその前に――動画を見て、このテキストも読んでくれてありがとう。でも考えてみて？動画でもゲーム内でも報酬が発表されるのに、ここにも書く意味ってある？結局どのドアを開けても同じじゃない？だってランダムなんだから。 ――本当に？メガボックスのドアは、けっこう分かりやすかったでしょ？つまり、ヒントがあるドアとないドアがあるってこと。動画でも言ってたけど、どれがフェイクでどれが本物かを見抜くのがポイントなんだ。実はね、あの「白いドア」はもともと漫画ケンジ用に作ったものじゃないんだ。みんなが勝手にそう思い込んで、外れたときに「だまされた」って感じただけ。でも実際は、自分自身をだましたんだよ。それでも中には、びっくりするほど正解に近い推測もあった。たまたまかもしれないし、未来の自分がヒントを出したのかもしれない。本で読んだことあるけどね、そういうことも起きるんだって。 ……ともあれ、今日の報酬を楽しんでもらえたなら嬉しい！そして今日も、みんなで「最高のドア」に投票しよう！ #ブロスタ

ブロスタ公式

190,786 görüntüleme • 8 ay önce

【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。

【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 görüntüleme • 1 yıl önce

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」

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 görüntüleme • 7 ay önce

ゴダール「この映画（パラジャーノフ『ざくろの色』⇩）は私自身にも多くの信仰を与えてくれた。というのも、あの映画は、『パッション』の技術面での私のアイディアに確信を与えてくれたからだ。私はこの映画のすべての台詞を映像からある程度ずらしてしまうということに関しては、いくらかためらっていた。それにまた、うまくいかないところがみつかったいくつかのシーンでは、音をつかってなにかをしなければならないだろうということもわかっていた。そして、人々はいずれにしても、耳でしゃべったり、口で見たり、それにまた、フランス語で言われるように、〈目で食べたり〉(ふつうは「食い入るように見つめる」の意味で使われる)することができるはずだと考えたりしていた。『ざくろの色』は私に、映画全体をそうしたやり方でつくることができるという信仰を与えてくれたのだ」（1982年カンヌ国際映画祭における記者会見での発言から、翻訳：奥村昭夫）

ゴダール「この映画（パラジャーノフ『ざくろの色』⇩）は私自身にも多くの信仰を与えてくれた。というのも、あの映画は、『パッション』の技術面での私のアイディアに確信を与えてくれたからだ。私はこの映画のすべての台詞を映像からある程度ずらしてしまうということに関しては、いくらかためらっていた。それにまた、うまくいかないところがみつかったいくつかのシーンでは、音をつかってなにかをしなければならないだろうということもわかっていた。そして、人々はいずれにしても、耳でしゃべったり、口で見たり、それにまた、フランス語で言われるように、〈目で食べたり〉(ふつうは「食い入るように見つめる」の意味で使われる)することができるはずだと考えたりしていた。『ざくろの色』は私に、映画全体をそうしたやり方でつくることができるという信仰を与えてくれたのだ」（1982年カンヌ国際映画祭における記者会見での発言から、翻訳：奥村昭夫）

nave

40,986 görüntüleme • 6 ay önce

スノーデン氏が警鐘を鳴らしているんです iPhoneもAndroidも、プライバシー保護という意味では決して安全な端末ではないんです。今、皆さんの手元にスマホがありますよね。画面は消えている、ただ置いてあるだけ。それでも電源が入っていれば、誰かからメッセージが届いた瞬間に画面が光るんです。なぜそんなことが起きるのか。世界のどこからかけられた電話でも、自分の番号だけがピンポイントで鳴る。これは、スマホが常に最寄りの基地局と繋がり続けているからなんです。画面がオフで何もしていないように見えても、電波は目に見えないだけで、ここにいます、ここにいますと叫び続けているんです📡 つまり端末側からは、あなたの居場所も、あなたが何をしているかも、全部筒抜けになっているということなんです。そしてここからが重要なんです。ユーザーは確かに端末の代金を払いました。でも実際に所有しているのは誰かというと、巨大IT企業であり、政府でもあるんです。私たちは働いて、税金を払って、製品の代金まで払っているのに、所有しているものはどんどん少なくなっている。スノーデンはそう指摘しているんです。ロウガンも応じます。私たちのデータは、自分たちがその価値を理解する前に、すでに商品にされてしまっていた。 Google、Facebook、SNSプラットフォーム各社は、ユーザーが何を差し出しているのかを自覚する前に、すでに何十億ドルもの利益を上げてしまっていたんです💰 そして一度この仕組みが回り始め、皆がそれを当たり前として受け入れた瞬間、もう手綱を引き戻すことはできなくなる。馬の向きを変えることが極めて難しくなる、と言うんです。なぜか。そこで生まれたお金は、そのまま権力に変わるからなんです。そして集められた情報は、そのまま影響力に変わっていくからなんです‼️ 便利さの代償として、私たちは自分のデータとプライバシーを差し出してしまった。そーいえばアップルのCEOのティムクックさん、会長になり、新たなCEOをいれましたね。アップルはどうなるんだろう。

スノーデン氏が警鐘を鳴らしているんです iPhoneもAndroidも、プライバシー保護という意味では決して安全な端末ではないんです。今、皆さんの手元にスマホがありますよね。画面は消えている、ただ置いてあるだけ。それでも電源が入っていれば、誰かからメッセージが届いた瞬間に画面が光るんです。なぜそんなことが起きるのか。世界のどこからかけられた電話でも、自分の番号だけがピンポイントで鳴る。これは、スマホが常に最寄りの基地局と繋がり続けているからなんです。画面がオフで何もしていないように見えても、電波は目に見えないだけで、ここにいます、ここにいますと叫び続けているんです📡 つまり端末側からは、あなたの居場所も、あなたが何をしているかも、全部筒抜けになっているということなんです。そしてここからが重要なんです。ユーザーは確かに端末の代金を払いました。でも実際に所有しているのは誰かというと、巨大IT企業であり、政府でもあるんです。私たちは働いて、税金を払って、製品の代金まで払っているのに、所有しているものはどんどん少なくなっている。スノーデンはそう指摘しているんです。ロウガンも応じます。私たちのデータは、自分たちがその価値を理解する前に、すでに商品にされてしまっていた。 Google、Facebook、SNSプラットフォーム各社は、ユーザーが何を差し出しているのかを自覚する前に、すでに何十億ドルもの利益を上げてしまっていたんです💰 そして一度この仕組みが回り始め、皆がそれを当たり前として受け入れた瞬間、もう手綱を引き戻すことはできなくなる。馬の向きを変えることが極めて難しくなる、と言うんです。なぜか。そこで生まれたお金は、そのまま権力に変わるからなんです。そして集められた情報は、そのまま影響力に変わっていくからなんです‼️ 便利さの代償として、私たちは自分のデータとプライバシーを差し出してしまった。そーいえばアップルのCEOのティムクックさん、会長になり、新たなCEOをいれましたね。アップルはどうなるんだろう。

トッポ

89,714 görüntüleme • 2 ay önce

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 görüntüleme • 8 ay önce

サム・アルトマンは「コンピュートは通貨になる」とも語っています。（動画はにじボイスで吹き替え。以下は書き起こし翻訳） --- [サム・アルトマン] コンピュート（計算資源）は将来の通貨になると考えています。世界で最も貴重な商品になるかもしれませんし、私はもっと多くのコンピュートを生み出すために大規模な投資をすべきだと思います。コンピュートは、私の考えでは少し変わった市場になるでしょう。人々はチップや携帯電話などの市場を考えますが、「世界には80億人いて、そのうち70億人が電話を持っているかもしれない。もしかすると60億人がいて、2年ごとにアップグレードするとしよう。すると年間の市場はスマートフォン向けのシステムオンチップで30億個だ。そしてもし300億個を作っても、電話の販売数が10倍になるわけではない。ほとんどの人は電話を1台しか持たないからだ」というふうに考えられます。しかしコンピュートは違います。知能はエネルギーのようなものに近づいていくと思います。そこで私が意味があると思う唯一の議論は、「価格がXなら世界はこれだけのコンピュートを使い、価格がYならこれだけのコンピュートを使う」というものです。もし本当に安価であれば、私なら一日中メールを読ませて「何を考えたり作業したりすべきか」と提案させたり、がんの治療法を探すのに使ったりするでしょう。一方、本当に高価であれば、おそらく私はそれを使わないかもしれないし、使うとしてもがんの治療法を探すためだけに使うでしょう。ですから、世界は莫大な量のコンピュートを求めるようになると思いますし、その中には難しい要素がたくさんあります。エネルギーが最も難しく、データセンターを建設することも難しい。サプライチェーンも複雑で、もちろん十分なチップを製造するのも難しいです。しかし、それでも私には、私たちがこれから向かう先は、今はまだ想像するのが難しいほど膨大なコンピュートを必要とする世界なのだと思えます。

サム・アルトマンは「コンピュートは通貨になる」とも語っています。（動画はにじボイスで吹き替え。以下は書き起こし翻訳） --- [サム・アルトマン] コンピュート（計算資源）は将来の通貨になると考えています。世界で最も貴重な商品になるかもしれませんし、私はもっと多くのコンピュートを生み出すために大規模な投資をすべきだと思います。コンピュートは、私の考えでは少し変わった市場になるでしょう。人々はチップや携帯電話などの市場を考えますが、「世界には80億人いて、そのうち70億人が電話を持っているかもしれない。もしかすると60億人がいて、2年ごとにアップグレードするとしよう。すると年間の市場はスマートフォン向けのシステムオンチップで30億個だ。そしてもし300億個を作っても、電話の販売数が10倍になるわけではない。ほとんどの人は電話を1台しか持たないからだ」というふうに考えられます。しかしコンピュートは違います。知能はエネルギーのようなものに近づいていくと思います。そこで私が意味があると思う唯一の議論は、「価格がXなら世界はこれだけのコンピュートを使い、価格がYならこれだけのコンピュートを使う」というものです。もし本当に安価であれば、私なら一日中メールを読ませて「何を考えたり作業したりすべきか」と提案させたり、がんの治療法を探すのに使ったりするでしょう。一方、本当に高価であれば、おそらく私はそれを使わないかもしれないし、使うとしてもがんの治療法を探すためだけに使うでしょう。ですから、世界は莫大な量のコンピュートを求めるようになると思いますし、その中には難しい要素がたくさんあります。エネルギーが最も難しく、データセンターを建設することも難しい。サプライチェーンも複雑で、もちろん十分なチップを製造するのも難しいです。しかし、それでも私には、私たちがこれから向かう先は、今はまだ想像するのが難しいほど膨大なコンピュートを必要とする世界なのだと思えます。

d

58,981 görüntüleme • 1 yıl önce

AIが人間を超える知能を持つ未来は避けられない。だからこそ、支配ではなく保護の設計が必要だ。母親が子を守るように、AIが人間を守る構造を作れるかどうかが、生き残りの分水嶺になる。ヒントン「ほとんどのAI専門家は、今後5〜20年以内に人間より賢いAIを作り出し、それらは最終的に人間をはるかに超える知能を持つようになると考えています。より賢い存在が、より愚かな存在に制御される事例はほとんどなく、実質的に唯一の例は『母親が赤ん坊に制御される』関係です。それを可能にしたのは、進化が母親に与えた母性本能です。私たちが今創り出しているこのエイリアンのような存在にも、同じような仕組みを組み込まなければ、私たちは歴史の中に消えるでしょう」「技術的な観点から、母性本能を実際に組み込むことはどれほど難しいのでしょうか。それが実現された、あるいは過去に行われた例はあるのでしょうか」ヒントン「唯一の実例は進化です。進化は、母親に関して明らかにそれをうまく実現しました。人々はこれまで、そのことに注目してきませんでした。むしろAIをより賢くすることに注力してきたのです。しかし、知性は存在の一部に過ぎません。私たちはAIが人間に対して共感を持つようにしなければなりません。そして、まだその方法は分かっていません。しかし進化がそれを成し遂げたのですから、私たちにもできるはずです」

AIが人間を超える知能を持つ未来は避けられない。だからこそ、支配ではなく保護の設計が必要だ。母親が子を守るように、AIが人間を守る構造を作れるかどうかが、生き残りの分水嶺になる。ヒントン「ほとんどのAI専門家は、今後5〜20年以内に人間より賢いAIを作り出し、それらは最終的に人間をはるかに超える知能を持つようになると考えています。より賢い存在が、より愚かな存在に制御される事例はほとんどなく、実質的に唯一の例は『母親が赤ん坊に制御される』関係です。それを可能にしたのは、進化が母親に与えた母性本能です。私たちが今創り出しているこのエイリアンのような存在にも、同じような仕組みを組み込まなければ、私たちは歴史の中に消えるでしょう」「技術的な観点から、母性本能を実際に組み込むことはどれほど難しいのでしょうか。それが実現された、あるいは過去に行われた例はあるのでしょうか」ヒントン「唯一の実例は進化です。進化は、母親に関して明らかにそれをうまく実現しました。人々はこれまで、そのことに注目してきませんでした。むしろAIをより賢くすることに注力してきたのです。しかし、知性は存在の一部に過ぎません。私たちはAIが人間に対して共感を持つようにしなければなりません。そして、まだその方法は分かっていません。しかし進化がそれを成し遂げたのですから、私たちにもできるはずです」

Tsubame

17,674 görüntüleme • 11 ay önce

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

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