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前に動画を上げた、NVIDIAのMotionBricksのデモをブラウザで触れるようにしました (PCのChrome推奨。モデルのDLが300MBほど発生します) 矢印キーで操作するとその場で動きをAIが生成します。(要所の姿勢だけ事前用意で、間を補完してます) 自分のVRMもドラッグで試せます。

monoradio

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12,039 Aufrufe • vor 4 Tagen •via X (Twitter)

Kunst Wissenschaft & Technologie

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

9 Kommentare

Profilbild von monoradio

monoradiovor 4 Tagen

MotionBricksは「直前の数コマ」と「少し先の目標姿勢」を渡すと、その間の1〜2秒の動きを作るモデルです。キー入力に合わせて目標を置き直しながら、1回0.1秒ちょっとで生成し続けてます。全部ブラウザ内（WebGPU）で動いてます目標姿勢はKimodo などで事前に作成しています。

Profilbild von monoradio

monoradiovor 4 Tagen

事前用意した目標姿勢です。今の状態から、最後にこの姿勢になっているようにモデルが辻褄を合わせを行ってます。

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SketchAmp Gamesvor 4 Tagen

めちゃくちゃ動きいいですね。参考になります。

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AiDeNier（アイデニール）vor 4 Tagen

びたーん！って最後に転ぶところ、かわいいです🥰

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一只咸鱼vor 4 Tagen

厉害了

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songlairuivor 3 Tagen

@bot 在ssh ms上部署这个，把最新你部署的项目列一下（ms上的）

Profilbild von ぽの｜AIで最初の売上づくり

ぽの｜AIで最初の売上づくりvor 3 Tagen

ブラウザで触れるようにしたの、ありがたい！見るだけより自分で動かした方が、何がすごいのか一気に分かるよね。

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Tommyvor 4 Tagen

Keys still fill the motion

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Tobaruvor 4 Tagen

ドットアニメで苦労してるけど、もう３Dで作ったほうが早い時代なのかなぁ

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モーションを生成できるNVIDIAのMotionBricksを、ブラウザのWebGPUで動かしてみた。矢印キーの操作に合わせて、その場で動きを生成してます。同じ動きのループじゃないので、妙に生々しい。 #MotionBricks #VRM

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monoradio

121,037 Aufrufe • vor 5 Tagen

来月の新刊からやっと七まどの続きを描き出すんですが前作から1年近くたってるので、あらすじ代わりに前作をまるまるこんな感じの1本の動画にしようと思います漫画の動画も作ってみたかったのでお試し用として…！完成したらYouTubeにアップします💪

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いさこ

16,299 Aufrufe • vor 1 Jahr

”woww. ai”という画像生成サービスをリリースしました！🎉 woww ai は、今までのように長いプロンプトを書く必要はありません。ドラッグ&ドロップでワークフローを作り、step-by-stepで想像通りの画像を生成することができます！（Zapierのようなイメージ）また、このワークフローを保存することで、他の画像をインプットしても同じ加工をして生成してくれます。背景変更、アイテム追加、服の着せ替え、表情の調整...などあらゆることができるので、その会社にしかないニッチなニーズを解決し、クリエイティブ作成の時間を大幅に短縮してくれます！

”woww. ai”という画像生成サービスをリリースしました！🎉 woww ai は、今までのように長いプロンプトを書く必要はありません。ドラッグ&ドロップでワークフローを作り、step-by-stepで想像通りの画像を生成することができます！（Zapierのようなイメージ）また、このワークフローを保存することで、他の画像をインプットしても同じ加工をして生成してくれます。背景変更、アイテム追加、服の着せ替え、表情の調整...などあらゆることができるので、その会社にしかないニッチなニーズを解決し、クリエイティブ作成の時間を大幅に短縮してくれます！

米倉慧🎨 デザインとAI

241,139 Aufrufe • vor 3 Jahren

ローカルMiniMax H3で、声つきの約7秒動画をリアルタイムに連続生成してみました。RTX 5090＋DGX Spark互換機3台を使いました。動画の完成間隔は平均約6.9秒。RTX 5090が動画を生成している間に事前・事後の処理をDGX Sparkが行い、途切れずに再生します。 RTX 5090単体でやったときは15秒単位でしたが、7秒単位になったことで、返事・話題・動作・衣装を次々に切り替えられるようになりました。解像度も320×576から384×704（画素数約1.5倍）に上げられたので画像の崩れが減り、体験がかなり良くなりました。 PDMD 2step LoRAは音声に問題があるため、先にIrodoriで音声を作り、H3の音声VAEで「音声latent」に変換して生成時のガイドとして渡し、口の動きを合わせています。最終的な音は、Irodoriの音声をそのまま動画に重ねています。動画生成モデルなので、従来のVTuberのように衣装ごとにモデルを作り込まなくていいのは楽ですが、何が起きるかわからない怖さもあります。なお、コメントに7秒で返せるわけではありません。1つの返事を作る処理には約14.4秒、今回のデモでは再生待ちを含めて約16秒かかります。応答の待ち時間はまだ課題です。 ※コメントと返答文は事前に用意したデモです。実際にAITuberをやるならもう一つモデルを動かすPCが必要になりそうです。冒頭2本の挨拶は事前生成、ドット絵化は後処理です。

ローカルMiniMax H3で、声つきの約7秒動画をリアルタイムに連続生成してみました。RTX 5090＋DGX Spark互換機3台を使いました。動画の完成間隔は平均約6.9秒。RTX 5090が動画を生成している間に事前・事後の処理をDGX Sparkが行い、途切れずに再生します。 RTX 5090単体でやったときは15秒単位でしたが、7秒単位になったことで、返事・話題・動作・衣装を次々に切り替えられるようになりました。解像度も320×576から384×704（画素数約1.5倍）に上げられたので画像の崩れが減り、体験がかなり良くなりました。 PDMD 2step LoRAは音声に問題があるため、先にIrodoriで音声を作り、H3の音声VAEで「音声latent」に変換して生成時のガイドとして渡し、口の動きを合わせています。最終的な音は、Irodoriの音声をそのまま動画に重ねています。動画生成モデルなので、従来のVTuberのように衣装ごとにモデルを作り込まなくていいのは楽ですが、何が起きるかわからない怖さもあります。なお、コメントに7秒で返せるわけではありません。1つの返事を作る処理には約14.4秒、今回のデモでは再生待ちを含めて約16秒かかります。応答の待ち時間はまだ課題です。 ※コメントと返答文は事前に用意したデモです。実際にAITuberをやるならもう一つモデルを動かすPCが必要になりそうです。冒頭2本の挨拶は事前生成、ドット絵化は後処理です。

鈴木憂一 | Highdrama

77,589 Aufrufe • vor 1 Monat

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 Aufrufe • vor 8 Monaten

応用範囲が広いヤバいデモ実装ができました。 3DGSで再現した実景空間の中で、動的生成した3DGS球体が物理シミュレーションで転がります。ゲームのようにマウスでステージの傾きを操作しています。 ※SplatsStroll Avatarの3DGS地面自動解析の応用。全処理がブラウザ内で完結します。

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

15,231 Aufrufe • vor 7 Monaten

ガチで最高傑作ができました。NotebookLMの「スライド生成」を100%引き出すGemを開発。資料をアップするだけでAIが内容を分析し、全20項目のデザインプロンプトを自動生成します。デザインセンスは不要。一撃で「世界観」まで設計してくれる「究極のスライドデザイン生成Gem」をリプ欄で紹介します👇

ガチで最高傑作ができました。NotebookLMの「スライド生成」を100%引き出すGemを開発。資料をアップするだけでAIが内容を分析し、全20項目のデザインプロンプトを自動生成します。デザインセンスは不要。一撃で「世界観」まで設計してくれる「究極のスライドデザイン生成Gem」をリプ欄で紹介します👇

えーたん/AI×時短で仕事効率化

726,369 Aufrufe • vor 9 Monaten

KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

AI Girl's Photo Studio

34,624 Aufrufe • vor 8 Monaten

実際に生成AIで3DCADが作れるか試しみたら、できちゃいました！スケッチから立体を作成して、後からパラメータを変更することもできます。STEPの入出力にも対応してもらいました。生成AIはClaudeを使用、カーネルはNVDIAのを使っています。数回のプロンプトで作成でき、１時間程度でここまで作ってくれました。これを販売提供するとかではなく、デモ用として作成したものです。それにしても時代は変わっていきそうですね。※動画は２倍速です。

実際に生成AIで3DCADが作れるか試しみたら、できちゃいました！スケッチから立体を作成して、後からパラメータを変更することもできます。STEPの入出力にも対応してもらいました。生成AIはClaudeを使用、カーネルはNVDIAのを使っています。数回のプロンプトで作成でき、１時間程度でここまで作ってくれました。これを販売提供するとかではなく、デモ用として作成したものです。それにしても時代は変わっていきそうですね。※動画は２倍速です。

テルえもん

16,314 Aufrufe • vor 21 Tagen

交流ロボコンで技術賞をいただきました！茨城高専Bチームたまたま完熟金柑(ﾀﾏﾀﾏｶﾝｼﾞｭｸｷﾝｶﾝ)です安定完全自動を目指して技術開発をメインでやってました本番でも98%を自動で競技を終わらせることができました！またRealSense画像認識でアヒルの自動回収をしたり、LiDARx3の最強自己位置推定をやりました自律移動 mermaidを使った状態遷移図をもとに自律移動をし、競技をすべてこなすことができます非線形最適化で事前に経路を引いたり、A*で動的に生成したりできます自動の停止精度は1.2cmでした 6m/s 8m/s2で自動ができましたが、安全面やカーブ時の安定性の問題から3m/sに制限していました（動画は手動時のものです）画像認識担当：HK YOLOv8を使いアヒルを検出、Depthから位置を推定しています（アノテーション5k枚）検出結果から経路を引きPurePursuitで追従することで正確にアヒルを回収できます ✞最強の自己位置推定✞ 事前にホイールオドメトリのバイアスなどをマルチIMUを使い測定し、オドメトリの精度を向上させていました MCLで位置推定をしていました 400hzで動作しましたがLiDARが40Hz x2 + 30Hzだったので100Hzで動かしていました 8m/sで動かした時も安定して位置推定ができており、大会期間中に3回しか自己位置がずれませんでした物理シミュレーター担当： HK ros2 for unity を使って物理シミュレーションをしていましたが、実機が思ったより早く完成したので途中から使わなくなってしまいましたボトル検出 LiDAR点群からペットボトルの位置を推定し自動で回収します yaw角と横方向を先に揃えて最後に後ろにまっすぐ下がることで安定して回収ができましたコントローラー担当： HK いつも通りros2 for unity androidでアプリを作成し直接通信していますこたっく様によりjazzyに対応させることができたのですべてjazzyに移行しました map path goal current poseの表示やinitial poseのpublishができるので試合中rviz2をみることなく終わることができましたまたコントローラーの角度を取得し、操縦者の向いている方を前として操縦できるようになってます (手動操縦ほぼしなかったけど) #交ロボ #ROS2

交流ロボコンで技術賞をいただきました！茨城高専Bチームたまたま完熟金柑(ﾀﾏﾀﾏｶﾝｼﾞｭｸｷﾝｶﾝ)です安定完全自動を目指して技術開発をメインでやってました本番でも98%を自動で競技を終わらせることができました！またRealSense画像認識でアヒルの自動回収をしたり、LiDARx3の最強自己位置推定をやりました自律移動 mermaidを使った状態遷移図をもとに自律移動をし、競技をすべてこなすことができます非線形最適化で事前に経路を引いたり、A*で動的に生成したりできます自動の停止精度は1.2cmでした 6m/s 8m/s2で自動ができましたが、安全面やカーブ時の安定性の問題から3m/sに制限していました（動画は手動時のものです）画像認識担当：HK YOLOv8を使いアヒルを検出、Depthから位置を推定しています（アノテーション5k枚）検出結果から経路を引きPurePursuitで追従することで正確にアヒルを回収できます ✞最強の自己位置推定✞ 事前にホイールオドメトリのバイアスなどをマルチIMUを使い測定し、オドメトリの精度を向上させていました MCLで位置推定をしていました 400hzで動作しましたがLiDARが40Hz x2 + 30Hzだったので100Hzで動かしていました 8m/sで動かした時も安定して位置推定ができており、大会期間中に3回しか自己位置がずれませんでした物理シミュレーター担当： HK ros2 for unity を使って物理シミュレーションをしていましたが、実機が思ったより早く完成したので途中から使わなくなってしまいましたボトル検出 LiDAR点群からペットボトルの位置を推定し自動で回収します yaw角と横方向を先に揃えて最後に後ろにまっすぐ下がることで安定して回収ができましたコントローラー担当： HK いつも通りros2 for unity androidでアプリを作成し直接通信していますこたっく様によりjazzyに対応させることができたのですべてjazzyに移行しました map path goal current poseの表示やinitial poseのpublishができるので試合中rviz2をみることなく終わることができましたまたコントローラーの角度を取得し、操縦者の向いている方を前として操縦できるようになってます (手動操縦ほぼしなかったけど) #交ロボ #ROS2

Kazusa Hashimoto 橋本千聡

34,610 Aufrufe • vor 7 Monaten

#FramePack すごい技術革新来ましたね💡 ローカルで1分の動画生成できました✨ 長尺の動画生成は、だんだん別人になったり画質が悪くなったりがあるあるでしたが、それを軽減する技術らしいです。逆順で生成されるので前の方ほど後に生成されたフレームになっています。

#FramePack すごい技術革新来ましたね💡 ローカルで1分の動画生成できました✨ 長尺の動画生成は、だんだん別人になったり画質が悪くなったりがあるあるでしたが、それを軽減する技術らしいです。逆順で生成されるので前の方ほど後に生成されたフレームになっています。

Artoid XYZ

13,017 Aufrufe • vor 1 Jahr

梅雨の歌を生成しました。 LoFiのつもりだったのですが、BPMを上げまくったらHouseっぽくなりました😌 Codexで4回目のほぼ自動生成。今回はQuality系のPromptを入れ込ませるようにしてみたのですが、あまり変化はないかな？ #capcut生成ai CapCut.Japan

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AI Girl's Photo Studio

37,665 Aufrufe • vor 4 Monaten

ローカルMiniMax H3、RTX 5090単体でリアルタイム生成してみました。実用性は皆無です。 PDMDの2step LoRAが出たので、ちょっと試しにやってみました。 15.55秒の動画を14秒台で作れるので、再生が終わる前に次の動画ができあがります。ただ、そのためにかなり無理をしています。出力サイズを320×576まで落としましたが、どうしても生成時間が間に合わないので20fpsにしています。画質は厳しいし、変な物体が出てくることも多く、日本語ではなくなることも多々あります。崩れるのがわかりやすいキャラ動画には向いていないので、水槽を定点観測しているような設定の動画とかのほうがいいと思います。結局、QwenとH3のモデル切替などが残るのでキツいです。今回は「やってみただけ」という感じです。詳しいやり方はリプに書きました。解説動画の画面デザインは実測ログから後で作ったものです。初回待ちだけ3倍速にしています。キャラの動画自体は連続してリアルタイムに生成したものです。ドット絵っぽくしているのは画質の厳しさを誤魔化すための後処理です。

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鈴木憂一 | Highdrama

25,143 Aufrufe • vor 1 Monat

TripoとOpus 5.5で作った3Dキャラの制作の流れを動画にまとめました✨（キャラ自身が）モデルの形とテクスチャはTripoです。今回は新しくなったSmart Mesh 2.0を使用し、テクスチャも8Kで生成しました！その後、Opus5.5で顔や表情の仕上げという流れです！ ① 頭、顔、体の4面図の画像を作る（GPT-Image2.5） ② Tripoで①の3つのモデルとテクスチャを生成する ③ Opus5.5にできたモデルファイルを渡してBlederで仕上げやリグ、モーションをしてもらうテクスチャの修正・表情・リグ・モーションなどのBlender作業はOpus 5.5で、私はBlenderを触っていません☺️ ちなみに頭、顔、体を分けてあとからがっちゃんこする方法はリプ欄のNanoさんのポストを参考にさせていただきました、ありがとうございます🙇 #Tripo

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Mankyu | AI動画生成

94,095 Aufrufe • vor 1 Monat

誰でも簡単に、キャラクターやスタイルを学習したAIを作れるようになりました。画像を複数枚用意するだけ。色々なシチュエーションの画像を一貫して生成することができます。

誰でも簡単に、キャラクターやスタイルを学習したAIを作れるようになりました。画像を複数枚用意するだけ。色々なシチュエーションの画像を一貫して生成することができます。

Anirole（旧Akuma AI）

4,045,486 Aufrufe • vor 2 Jahren

Manus 2.0の動画エディター（Manus Video Editor）を試して、自分たちのサービスの30秒紹介動画を作ってみました。やったのは「リンクを貼って、このサービスの動画を作ってくれ」くらいです。30秒で、音声入りの動画ができました。これはサービスなどをやっている人にはかなり使い道がありそうです。 -- 今回はPodyというサービスの動画です。『音声を記事にして、新しいリスナーに見つけてもらう』という流れにしてもらいました。・配信者の課題から始める・サービスでできることを図解する・使い方を画面で見せる・文字と動きで、説明を追いやすくする・最後に、次の行動を案内するこんな構成の動画ができていますが、指示はほぼせずに、LPから作ってもらっただけです。サービスの説明って、文章だけだと伝わりづらいことがあるんですが、動画を作るのはだるいのでやっていなかったんです。それがLP入れるだけでできるのはいいなと。正直、色々なAI動画ツールで試してはうまくできていなかったので（センスがない）、これは楽でいいなと思いました。 #PR #ManusVideoEditor #Manuspartner

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けんすう

25,273 Aufrufe • vor 22 Tagen

拡大縮小が2倍速くなる方法今日のお話は、2D画像の拡大縮小を 2倍速くする方法についてです。皆さんは普段、どのように画像のサイズを調整していますか？おそらく、画像の隅（端っこ）をドラッグし、対角線上にドラッグして大きくして・・・・また大きくしてという動作を何度か繰り返しているかと思います。今回ご紹介するのは、画像を中心に据えたまま拡大縮小ができるようになるTipsです。この手間が完全になくなるわけではありませんが、作業効率が格段に上がります。設定方法は非常に簡単です 1. ショートカットキー「Ctrl + T」を押す 2. 「Alt」キーを押しながら拡大縮小の操作を行う ※動画内の画像は3Dレイヤーをラスタライズしたものですこれだけで、画像が真ん中を基準に拡大・縮小するようになります。これまでは対角線上に端を広げていた動きが、この操作一つで完結します。非常に簡単に拡大縮小ができますので、ぜひ使ってみてください。

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漫画用3D承ります｜マンガ3Dラボ｜脇﨑

17,078 Aufrufe • vor 6 Monaten

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

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Tsubame

93,869 Aufrufe • vor 10 Monaten