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「ネイチャー、サイエンスなどの査読済み学術論文の9割は誤り、10年後残っているのは1割足らず」本庶佑また、ロックフェラーグループは、現在においても医療分野で大きな力を持っています。研究論文の発表に使われることの多い『サイエンス』誌や『ネイチャー』誌といった欧米系の名門科学誌はもちろん強い影響下にあります。これらの科学誌には、アカデミーと呼ぶ100人たらずの査読グループがあり、さまざまな角度から論文を審査し、雑誌に載せるに相応しい論文かどうかをチェックするのですが、世間からは隠された存在になっています。この査読グループを押さえておくと、世界中の重要な研究はすべてチェックできることになります。したがって、彼らのビジネスにとって都合の悪い研究は雑誌には掲載せず、潰してしまうのです。しかも、アカデミーは国際金融資本の支配する世界だ。彼らに都合のよい学説が創作され既成学説として常識化していく。権威に弱い大衆はそれを疑わない。データの改竄、詐欺的手法の実験結果、虚偽の論文... なんでもありだ。

syounan.tansuke

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世界で最も権威ある医学専門誌の編集長たちが警鐘を鳴らしています‼️ 査読を担当する立場の人たちが、掲載されている論文はもはや信用できないと語っているんです。でも、この話はほとんど報じられていません。もし主要新聞の編集長が、掲載記事の半分はねつ造だと発言したら、大きな騒ぎになるはずです。でも医学誌のトップが同じ内容を語っても、夜の報道番組で扱われることすらないんです。 BMJやランセットといった有名誌の編集長たちも、研究が再現できない、そもそも誰が研究したのかすら分からないと訴えています‼️ 中には存在しない研究所が論文の出所になっていた事例まであるそうです。調べた場所すべてで腐敗が見つかった、そう語る専門家もいます。日本でも新薬の承認や食品添加物の基準、ワクチン政策などは、こうした海外の医学専門誌の情報を土台にしています。つまり土台になっている論文そのものが揺らいでいるということなんです。厚生労働省が参考にしている研究情報は、本当に信頼できるものなのでしょうか。そんな事あるわけないと何故気がつかないのか？それとも共犯なのか？....

世界で最も権威ある医学専門誌の編集長たちが警鐘を鳴らしています‼️ 査読を担当する立場の人たちが、掲載されている論文はもはや信用できないと語っているんです。でも、この話はほとんど報じられていません。もし主要新聞の編集長が、掲載記事の半分はねつ造だと発言したら、大きな騒ぎになるはずです。でも医学誌のトップが同じ内容を語っても、夜の報道番組で扱われることすらないんです。 BMJやランセットといった有名誌の編集長たちも、研究が再現できない、そもそも誰が研究したのかすら分からないと訴えています‼️ 中には存在しない研究所が論文の出所になっていた事例まであるそうです。調べた場所すべてで腐敗が見つかった、そう語る専門家もいます。日本でも新薬の承認や食品添加物の基準、ワクチン政策などは、こうした海外の医学専門誌の情報を土台にしています。つまり土台になっている論文そのものが揺らいでいるということなんです。厚生労働省が参考にしている研究情報は、本当に信頼できるものなのでしょうか。そんな事あるわけないと何故気がつかないのか？それとも共犯なのか？....

トッポ

31,343 просмотров • 1 месяц назад

かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

Tsubame

536,975 просмотров • 2 месяцев назад

次のネイサンからのメッセージはこれからのメディカルスクールと医師への道についてです。この他にもスケート界は小さな世界だけど医学は世界中の人々を助けることが出来るとも語ってました。ネイサンは患者を実際に診る臨床医になりたいようです。医学界で世界の最高峰を誇るHarvard Medicalに入るネイサンの未来は輝いています✨ （訳）僕はメディカルスクールに出願（合格）していて、医師になるための準備をする道に進めることを、とても楽しみにしています。どんな医師になりたいですか➡️それはこれから決めたいと思っています。まだその決断はしていません。自分がどの分野で最も力を発揮できるのか、少し時間をかけて考えたいです。そして、できれば最も良い形で人の役に立てる道を選びたいと思っています。臨床医と医学研究者では、どちらになりたいですか➡️ 僕は間違いなく、実際に患者さんを診て、患者さんのケアをしたいと思っています。僕が一番興味を持っているのは、人とつながり、その人たちの話を聞き、どのような背景を持っているのかを知ることです。そして理想としては、人々の健康や長寿に影響を与える、さまざまな環境的要因と結びつけながら考えていきたいです。そうした分野で、これからも取り組んでいけたらと思っています。ただ、医学の研修期間というのは、自分が何を得意としているのか、何を本当に楽しめるのか、そしてどのような形で最も大きな影響を与えられるのかを見つける時間だと思っています。これから数年間を通して、それを探っていけることを楽しみにしています。

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Nathan's supporting team JPN

45,098 просмотров • 24 дней назад

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

146,886 просмотров • 1 месяц назад

KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳〈動画訳〉皆さん、こんにちは分かりやすい説明で、混乱する点も全くありませんメッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できますそうです、これは長年そうでしたずっとそうでしただからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのですそうですメッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのですメッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのですもしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれませんポータルを作っているのかもしれませんレプリケーターを作っているのかもしれませんレプリケーターは、メッドベッドと同じ技術ですあるいは、反重力装置を作っているのかもしれませんメッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われますなぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからですしかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなりますいいですか？洗濯機を例に考えてみましょう洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができますこれで芝刈り機になります同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのですそれが今度は芝刈り機も動かしているのですメッドベッドだけは、最小振動周波数を持っていますしかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなりますつまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです難しいことではありませんロケット科学のような難解な話でもありません混乱するようなことでもありませんあらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます実際に彼らは既にそうしています秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか？指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか？そうでしょう？メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありですいいですか？混乱するようなことでもありません複雑なことでもありません偽情報でもありません何も変わっていませんただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけですすべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれませんでも、そうではありませんパズルのピースが増え、情報が増えただけです進化するとはそういうことです私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました何も変わっていませんただ、より多くの情報を提供しているだけです今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありませんあなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

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KAORI🍉

11,967 просмотров • 2 месяцев назад

宇宙人は“遠くから来る存在じゃない”…そう言われた瞬間、世界の前提が全部ひっくり返る。 UFOや宇宙人を「見たかどうか」のレベルで語っていないところです。普通の話なら、遠くに光る物体を見た、とか、噂を聞いた、で終わる。でも保江さんは違う。「自分も何度も近くで見ているし、周りの人も普通に乗ったり触れたりしている」という前提で話が始まります。つまりこの時点で、“いるかいないか”の議論が終わっている。ここがまず怖い。さらに話は深くなります。宇宙人はどこから来るのか？普通なら、何万光年も離れた星から来ると思いますよね。でも保江さんの答えは、まったく違う。「別の次元として、この世界に重なって存在している」シリウスやプレアデスという名前も、天文学で見える星そのものではなく、この世界に重なっている“別の層”のことだというんです。これは「同じ場所に、見えないもう一つの世界が重なっている」みたいな話です。だから彼らは遠くから来るんじゃない。すぐ隣から“ひょい”と現れる。ここ、かなりゾッとします。もしそれが本当なら、宇宙人は遠い存在じゃない。今この場所に、ただ見えていないだけになるからです。さらに不気味なのが、目的です。彼らは人間に興味があるわけじゃない。ただ一つ、監視している理由がある。それが核兵器。地球で核爆発が何度も起きれば、地球だけでなく宇宙全体のバランスが崩れる可能性がある。だから、「人類を守るため」ではなく、宇宙の安定を守るために見張っているという話になります。これ、かなり冷たい視点です。人間は主役じゃない。ただの“危険な存在”として見られているかもしれない。そしてさらに奇妙な話が続きます。宇宙人は、実はまったく別の生き物ではなく、人類の祖先とつながっている可能性があるとも語られています。つまり完全な他者じゃない。どこかで繋がっている“親戚みたいな存在”。この時点で、境界があいまいになります。人間と宇宙人の違いは何なのか。そもそも分かれているのか。ここが一番気味が悪い。そして極めつけが、未来の話です。保江さんは、2027年前後には、誰でも宇宙人を見るようになると語っています。つまり、限られた人だけの話じゃなくなる。日常の中で、普通に話題として出てくる世界になるかもしれない。でもその一方で、こういう情報は「出してはいけないもの」としてずっと隠されてきた可能性もある。政治、戦争、情報操作。どこまでが本当で、どこからが隠されているのか。全部が曖昧なまま、少しずつ表に出てきている。この話の怖さは、UFOがいるかどうかじゃありません。もし本当に“別の層の世界”が重なっているなら、私たちはずっと何かと同じ場所で生きていることになる。見えていないだけで。そしてもっと怖いのは、それが敵か味方か、そもそもどちらでもない存在かすら分からないことです。あなたはこの話、ただのオカルトだと思いますか？それとも、まだ説明できていない現実の一部だと思いますか？気になったらリプで教えてください。保存して、あとでゆっくり読み返すのもおすすめです。

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角由紀子のヤバイ帝国

54,133 просмотров • 3 месяцев назад

ロバート•F•ケネディ•Jr氏は皆さんに警告しています。「目を覚ましてください。世界は、すでに一握りの巨大企業によって掌握されつつあります。ブラックロック、ステート・ストリート、バンガード.... この3つの巨大企業は互いに所有し合い、実質的に1つの巨大な”怪物”と化しています。しかし、それだけでは終わりません。彼らはS&P500の89％を支配し、金融市場、企業、政府までもがその手のひらの上にあるのです。私たちが暮らす社会のすべてが、彼らの意志によって形作られ、動かされています。そして今、彼らは次の段階へと進もうとしています。アメリカ中の一戸建て住宅を片っ端から買い占めているのです。このまま進めば、2030年にはこの国の一戸建て住宅の60％が彼らのものになるでしょう。そのとき、私たちには”住む場所を借りる”という選択肢しか残されていないのです。“所有”という概念は、庶民には許されなくなるのです。だが、それこそが彼らの計画なのです。ブラックロックのCEO、ラリー・フィンクは世界経済フォーラム（WEF）の理事を務めています。そして、WEFが掲げるスローガンを知っていますか？『あなたは何も所有せず、それでいて幸せになる』。これは単なる予測ではありません。これは警告なのです。彼らは、あなたの家を、あなたの財産を、あなたの未来を、あなたの自由そのものを奪うつもりなのです。これは陰謀論ではない。すでに現実として進行しています。あなたが家を買おうとするとき、突然現れる”謎の買い手”、正体不明のLLC、最後にたどり着くのは、いつもブラックロック。あなたが市場で戦う前に、彼らはすでにすべてを決めているのです。このままでは、あなたも、あなたの子どもも、あなたの孫も、一生”彼ら”に家賃を払い続けるだけの存在になります。土地も、家も、財産も、すべてを彼らに奪われる。気づいたときには、すべてが遅すぎるのです。彼らの目的は、私たちを完全に支配すること。あなたが何も所有しない未来、それこそが、彼らの”楽園”なのです。日本の岸田と言う売国奴と仲良しとの噂あり。☢️

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トッポ

347,868 просмотров • 1 год назад

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」

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Tsubame

15,386 просмотров • 5 месяцев назад

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」

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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。

【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 просмотров • 1 год назад

“同じ地球に住んでるのに、見えてるお金の桁が別世界だった。” 苫米地さんの話でいちばんゾッとするのは、「お金持ちの世界って、僕らが思ってるよりずっと遠い場所にある」とハッキリ言っているところです。ふつうの人は、お金持ちっていっても「会社が大きい人」「高い家に住んでる人」くらいを想像しますよね。でも苫米地さんの話では、その上にまだ別の階層がある。しかもそこでは、個人でとんでもない額のお金を持っている人たちがいて、そのお金を「どう使えば世界に影響を出せるか」を考えていると言うんです。たとえるなら、町内会の貯金箱の話をしていたら、急に“国をいくつも動かせる財布”の話が始まる感じです。同じ「お金」の話なのに、スケールが違いすぎる。さらに苫米地さんは、日本は今かなり貧乏だとはっきり言っています。ここでいう貧乏は、「今日のごはんがない」という意味だけではありません。国として余裕がなくて、だから税金を強く取ろうとしたり、国民の負担がどんどん重くなったりしている、という話です。つまり、見えにくいけれど、国の体力そのものが落ちている、ということです。これも中学生向けに言うと、クラスで見た目は普通にしてるのに、実は財布の中がずっとカツカツで、何かあるたびにみんなから細かく集金しないと回らない状態に近いです。しかも苫米地さんが怖いのは、日本の「ふつう」と、世界の超富裕層の「ふつう」は、もう同じものさしでは測れないと言っているところです。僕らは日本の中だけを見て「これが当たり前」と思いがちです。でもその外には、戦争や国の対立よりもっと高い場所で、お金も人脈も動かしている人たちがいる。しかもその人たちは、国どうしがケンカしていても、その上から全体を見ていることがある。ここがちょっと不気味です。なぜなら、ニュースでは国と国がぶつかっているように見えるのに、もっと上では「両方とつながっている人たち」がいるかもしれないからです。つまり苫米地さんの話は、ただの金持ち自慢ではありません。本当に怖いのは、自分たちが見ている世界地図の上に、さらに“見えない地図”がもう1枚あるかもしれない、と感じさせるところです。国のルール。税金。戦争。社会貢献。お金持ち。これらがバラバラじゃなくて、実はもっと大きなひとつの盤面で動いているかもしれない。そう思うと、急に世の中の見え方が変わってきます。苫米地さんの話をひとことで言うと、「日本の常識だけで世界を見ていると、本当の大きさを見失う」ということなのかもしれません。あなたはこの話を聞いて、「そんな別世界が本当にある」と思いますか？それとも「話を盛っているだけ」に聞こえますか？気になったら保存して、あとでもう一度ゆっくり読み返してください。あなたの考えをコメントでぜひ聞かせてください。

“同じ地球に住んでるのに、見えてるお金の桁が別世界だった。” 苫米地さんの話でいちばんゾッとするのは、「お金持ちの世界って、僕らが思ってるよりずっと遠い場所にある」とハッキリ言っているところです。ふつうの人は、お金持ちっていっても「会社が大きい人」「高い家に住んでる人」くらいを想像しますよね。でも苫米地さんの話では、その上にまだ別の階層がある。しかもそこでは、個人でとんでもない額のお金を持っている人たちがいて、そのお金を「どう使えば世界に影響を出せるか」を考えていると言うんです。たとえるなら、町内会の貯金箱の話をしていたら、急に“国をいくつも動かせる財布”の話が始まる感じです。同じ「お金」の話なのに、スケールが違いすぎる。さらに苫米地さんは、日本は今かなり貧乏だとはっきり言っています。ここでいう貧乏は、「今日のごはんがない」という意味だけではありません。国として余裕がなくて、だから税金を強く取ろうとしたり、国民の負担がどんどん重くなったりしている、という話です。つまり、見えにくいけれど、国の体力そのものが落ちている、ということです。これも中学生向けに言うと、クラスで見た目は普通にしてるのに、実は財布の中がずっとカツカツで、何かあるたびにみんなから細かく集金しないと回らない状態に近いです。しかも苫米地さんが怖いのは、日本の「ふつう」と、世界の超富裕層の「ふつう」は、もう同じものさしでは測れないと言っているところです。僕らは日本の中だけを見て「これが当たり前」と思いがちです。でもその外には、戦争や国の対立よりもっと高い場所で、お金も人脈も動かしている人たちがいる。しかもその人たちは、国どうしがケンカしていても、その上から全体を見ていることがある。ここがちょっと不気味です。なぜなら、ニュースでは国と国がぶつかっているように見えるのに、もっと上では「両方とつながっている人たち」がいるかもしれないからです。つまり苫米地さんの話は、ただの金持ち自慢ではありません。本当に怖いのは、自分たちが見ている世界地図の上に、さらに“見えない地図”がもう1枚あるかもしれない、と感じさせるところです。国のルール。税金。戦争。社会貢献。お金持ち。これらがバラバラじゃなくて、実はもっと大きなひとつの盤面で動いているかもしれない。そう思うと、急に世の中の見え方が変わってきます。苫米地さんの話をひとことで言うと、「日本の常識だけで世界を見ていると、本当の大きさを見失う」ということなのかもしれません。あなたはこの話を聞いて、「そんな別世界が本当にある」と思いますか？それとも「話を盛っているだけ」に聞こえますか？気になったら保存して、あとでもう一度ゆっくり読み返してください。あなたの考えをコメントでぜひ聞かせてください。

角由紀子のヤバイ帝国

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なぜウイルス学会は実物もないのに、次々と変異する変異種やその特性がわかるのか？世代シーケンサー（NGS）でゲノムをコンピューターで創作し（そのため不自然な配列が出来上がります）これが今度の変異種だ！こんな特性があるのだ！とやるわけです。（インシリコでは臨床特性は研究出来ません。もう、嘘だとわかりますね）（動画より）オミクロン変異種は分離・精製されていません。やろうとしたことさえないのです。ですから知る限りではこの変異種は実際には存在しないのです。この変異種の発見はインシリコシーケンスプロセスによるもので、つまりコンピューターが作ったコンピューターモデルなのです。臨床特性は研究されていません。それらはコンピューターモデルで研究されてきたので、免疫学的な逃避の有無を確認するための疑似ウイルスも作っていません。つまり現在この変異種に対する公認の臨床PCR検査はないのです。理論的には偽陰性となるため検査は機能しません。ですからこの変異種に関する科学的な発表はないのです。つまりまだ何の研究もされていないということです。それなのに人々は警戒しているのです。基本的な情報はないのに。そして絶対にやってはいけない対策がとられているのです。

なぜウイルス学会は実物もないのに、次々と変異する変異種やその特性がわかるのか？世代シーケンサー（NGS）でゲノムをコンピューターで創作し（そのため不自然な配列が出来上がります）これが今度の変異種だ！こんな特性があるのだ！とやるわけです。（インシリコでは臨床特性は研究出来ません。もう、嘘だとわかりますね）（動画より）オミクロン変異種は分離・精製されていません。やろうとしたことさえないのです。ですから知る限りではこの変異種は実際には存在しないのです。この変異種の発見はインシリコシーケンスプロセスによるもので、つまりコンピューターが作ったコンピューターモデルなのです。臨床特性は研究されていません。それらはコンピューターモデルで研究されてきたので、免疫学的な逃避の有無を確認するための疑似ウイルスも作っていません。つまり現在この変異種に対する公認の臨床PCR検査はないのです。理論的には偽陰性となるため検査は機能しません。ですからこの変異種に関する科学的な発表はないのです。つまりまだ何の研究もされていないということです。それなのに人々は警戒しているのです。基本的な情報はないのに。そして絶対にやってはいけない対策がとられているのです。

syounan.tansuke

36,812 просмотров • 10 месяцев назад

日本保守党の百田代表が経産委員会で、オランダの民間人の論文を元に作成した「移民の出身国と財政への貢献」という資料を配布するも、赤沢大臣から「資料の前提条件がわからない」「政府がやっていることではない」と言われてしまう(動画外で「所管外」とも言われていました)。なおこの資料、以前有本氏が公開して、お知らせポストさんに突っ込まれていた部分(金額とか、論文は大学の報告書ではないことなど)がこっそり修正されています。 ---文字起こし--- 2026/4/21 参議院経済産業委員会赤「この資料についてもちょっと私前提が分かりづらいところがあって」赤「そういうちょっと前提条件を置かないと、この資料もなかなか見方が分からないところがあるのと」赤「オランダではこれやってるとおっしゃるけど、おそらくこの博士は、政府の機関として、政府としてやってるってるってことではなかなかないと思い」百「先ほど赤沢大臣はですね、これは民間の調査だとおっしゃいましたけど、実は違います。これは実はオランダ政府がこれをやり始めたんです。ところがオランダ政府がこれを調べてる最中にですね、これは国別によって大きなマイナスになる国、さらにプラスになる国が分かってきて、これは非常に人権的に問題あるかなと。おそらくリベラルのあたりから批判が来るんじゃないかと、オランダ政府は途中で恐れてですね、途中でこの調査を打ち切ったんです。そしてそれを民間の学者たちがそれを受け継いでこれを調査した、そういう経緯があります。ですからこれはオランダ政府がこれを最初にやったっていうことです」

日本保守党の百田代表が経産委員会で、オランダの民間人の論文を元に作成した「移民の出身国と財政への貢献」という資料を配布するも、赤沢大臣から「資料の前提条件がわからない」「政府がやっていることではない」と言われてしまう(動画外で「所管外」とも言われていました)。なおこの資料、以前有本氏が公開して、お知らせポストさんに突っ込まれていた部分(金額とか、論文は大学の報告書ではないことなど)がこっそり修正されています。 ---文字起こし--- 2026/4/21 参議院経済産業委員会赤「この資料についてもちょっと私前提が分かりづらいところがあって」赤「そういうちょっと前提条件を置かないと、この資料もなかなか見方が分からないところがあるのと」赤「オランダではこれやってるとおっしゃるけど、おそらくこの博士は、政府の機関として、政府としてやってるってるってことではなかなかないと思い」百「先ほど赤沢大臣はですね、これは民間の調査だとおっしゃいましたけど、実は違います。これは実はオランダ政府がこれをやり始めたんです。ところがオランダ政府がこれを調べてる最中にですね、これは国別によって大きなマイナスになる国、さらにプラスになる国が分かってきて、これは非常に人権的に問題あるかなと。おそらくリベラルのあたりから批判が来るんじゃないかと、オランダ政府は途中で恐れてですね、途中でこの調査を打ち切ったんです。そしてそれを民間の学者たちがそれを受け継いでこれを調査した、そういう経緯があります。ですからこれはオランダ政府がこれを最初にやったっていうことです」

maku

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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

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維新の横山大阪市長が国保逃れの調査について。性善説に基づいたアンケート形式ではごまかせてしまうので、保険資格証などを出させたらどうかと記者に問われ、「国保じゃないなら直ちに悪となりますというのも少し違う」とやや論点をずらしているような回答。 ---文字起こし--- 2025/12/22 記「(国保逃れの調査について)そもそも性善説に基づいて『はい』か『いいえ』かみたいな形で聞かれてて。国保の保険資格証を添付するとか、別にマイナ保険証の保険の情報でもいいと思うんですけど。そういうのを添付するとかっていうことがなくて、本当に性善説に基づいていくらでもごまかせちゃうっていうか。徹底的にやるんだったら、そこまで別に手間じゃないので、誰でもすぐに出せるものだと思うので、やるべきだと思うんですけど、いかがですか？」横「そうですね。国保じゃなかったら直ちに悪っていうのも。実態がある、別に両方働いてる人っていうのはこれはいるわけですから。一番問題なのは、いわゆる保険料を下げる思惑で、実態がなく、要は大して何もせずに何らかの組織に属しているというのが僕は問題だと思いますので。国保か他の保険なのかで、国保じゃないなら直ちに悪となりますというのも少し違うのかなと思います。いずれにせよ、話はチラホラとは入っていますので、そこも含めて聞き取りというのは僕はなさるべきだと思うし。これは今、聞き取りはいろいろしているところと思いますので、そこも含めて対応していくことになるのかなと思います」

維新の横山大阪市長が国保逃れの調査について。性善説に基づいたアンケート形式ではごまかせてしまうので、保険資格証などを出させたらどうかと記者に問われ、「国保じゃないなら直ちに悪となりますというのも少し違う」とやや論点をずらしているような回答。 ---文字起こし--- 2025/12/22 記「(国保逃れの調査について)そもそも性善説に基づいて『はい』か『いいえ』かみたいな形で聞かれてて。国保の保険資格証を添付するとか、別にマイナ保険証の保険の情報でもいいと思うんですけど。そういうのを添付するとかっていうことがなくて、本当に性善説に基づいていくらでもごまかせちゃうっていうか。徹底的にやるんだったら、そこまで別に手間じゃないので、誰でもすぐに出せるものだと思うので、やるべきだと思うんですけど、いかがですか？」横「そうですね。国保じゃなかったら直ちに悪っていうのも。実態がある、別に両方働いてる人っていうのはこれはいるわけですから。一番問題なのは、いわゆる保険料を下げる思惑で、実態がなく、要は大して何もせずに何らかの組織に属しているというのが僕は問題だと思いますので。国保か他の保険なのかで、国保じゃないなら直ちに悪となりますというのも少し違うのかなと思います。いずれにせよ、話はチラホラとは入っていますので、そこも含めて聞き取りというのは僕はなさるべきだと思うし。これは今、聞き取りはいろいろしているところと思いますので、そこも含めて対応していくことになるのかなと思います」

maku

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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

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もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

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