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【ガラス板にデータを保存するMS社の「Project Silica」】レーザーで3次元的にデータを書き込み、手のひらサイズのガラス板は7TBの容量を持ち、1万年もの間保管できるそうです😲 透明なガラスにデータ保存を実現させるなんて未来的でロマンあふれますね！ #未来の技術

日本トランスヒューマニスト協会/ 不老不死不労

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Science & Technology #未来の技術

Anya Rossi• Live Now

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12年前にイーロンマスクが空中で手を動かしてコンピューターのもの動かしているのに、なんで今私たちがそれできないの？ミッションインポッシブルとかでもやってたよね SpaceX社が公開したこの映像は、直感的なハンドジェスチャーと仮想現実（VR）を融合させた、次世代の設計プロセスの可能性を提示しています。従来の2Dツールによる制約を排除し、3Dモデルを直接操作することで、エンジニアは思考をより迅速に具現化できるようになります。この革新的な手法は、3D金属プリンティング技術と組み合わせることで、設計から製造までを一貫して効率化するものです。物理的な実体を持つロケット部品をデータから即座に作り出すこの仕組みは、21世紀の製造業における革命を予感させます。ユーザーは没入型デバイスを通じて、まるで目の前に実物が存在するかのように、複雑な構造を自在に構築することが可能になります。最終的にこの技術は、人間の想像力と現実の製造工程の距離を劇的に縮めることを目指しています。

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3年間で何千回と聞かれた「AIって危険ですよね？」に関する回答です。＞説明結論、AIが危険というより、何もルールを決めずに使うことが危険です。論点は大きく2つあります。 ①データ学習 ②データの保管場所 ①データ学習について法人プランやAPIでは、入力データがモデル学習に使われないのが基本です。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoftなども、法人向け・API・業務利用では学習利用しない設計を明記しています。一方で、個人向けプランはサービスや設定によって扱いが変わります。既定で学習利用がオンになっている場合もあるので、必ず設定を確認するべきです。また、AIの学習は「入力した文章をそのまま丸ごと保存する」というより、大量のデータからパターンを学ぶ処理です。ただし、まれに学習データの一部が記憶・再現されるリスクはあるため、機密情報・個人情報・社外秘を安易に入れないルールは必須です。 ②データの保管場所についてここを気にする企業は多いですが、これはAIだけの話ではありません。SaaSやWebサービスを使う限り、運営企業側に何らかの形でデータを預けることになります。 Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Salesforce、Apple、LINEなど、私たちはすでに多くの外部プラットフォームに囲まれて仕事をしています。つまり、GoogleやMicrosoftを使っている企業が、GeminiやCopilotだけを極端に怖がるのは、少し基準が曖昧です。OpenAIやAnthropicを信じるかという話もありますが、管理体制が不明なSaaSを使うなら、本質的には同じ論点です。もちろん、金融機関・官公庁・医療などで、完全にネットにつながない端末やオンプレミスだけで運用している企業なら、慎重になるのは理解できます。ただ、多くの企業はすでにクラウドやSaaSを使っています。であれば、AIだけを禁止するのではなく、基準を明確にするべきです。・入力してよい情報・入力してはいけない情報・利用してよいAIサービス・法人プラン/APIの利用・ログ管理・権限管理・データ保管場所・社内教育このあたりを決めれば、多くのリスクは現実的にコントロールできます。また、データの保管場所によって、法規制、管轄、政府による開示請求リスク、レイテンシー、運用効率は変わります。日本企業、特に大企業・金融・医療・自治体であれば、日本リージョンにデータを置ける構成が理想です。 Google CloudやMicrosoft Azureには日本リージョンがあり、国内にデータを置く選択肢もあります。ここまで含めて設計するのが、AI導入の正しい進め方です。結論、AIは「怖いから禁止」ではなく、「正しく設計して使う」ものです。 AIを使わないリスクも、すでにかなり大きくなっています。

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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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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」

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Tsubame

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【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）。

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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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年金の保険料、本当は下げられるって知ってました？実は日本の年金基金には毎年支払う金額の【3倍】もの貯金があるんです。この貯金を活用すれば ✓ 保険料を引き下げ ✓ 受給額を引き上げ両方できる可能性があります。参政党は、この現実的な解決策を提案しています。あなたの未来のために知っておくべき事実です💡 #参政党 #年金改革 #社会保険料

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木下としゆき【参政党】

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画像と3Dデータの共通する位置を特定するAI「UniCorrn」が登場。従来はデータの種類ごとに別のAIが必要でしたが、一つの仕組みで処理を統一。その結果、従来手法を8%〜10%上回る精度で、写真と立体データ間の正確な位置合わせを可能にするAI技術です。

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Sadao Tokuyama

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Dr Tom Cowan トム・カウワン医師もし「病原性ウイルス」が実際に存在するなら、その存在を証明するために「ウイルス」を分離するのは簡単なことである。それを医学の権威は未だに実現出来ずにいるのはなぜか？これについては『ウイルスは妄想の産物』で詳述しています ⬇️

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【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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保存容器に、こんな使いやすさが。ワンプッシュで密閉でき、重ねてすっきり収納。中身も見やすく、温めた後はそのまま食卓へ。京セラの「ガラス保存容器」、7つのポイントを動画でご紹介します。詳細はリプライへ👇

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