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【新時代の到来】 なんと、もうAGIが完成してるだと… 話題のAutoGPTとBabyAGIを組み合わせて作った「Godmode」がヤバい ・ 市場分析 ・賃貸の値段交渉 ・スタバでコーヒー注文 など人間の様に働く ゴールに対して、タスクを細分化して、実行用コードを自動で書き出す 日本語で指示しても動作可能

646,267 views • 3 years ago •via X (Twitter)

8 Comments

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⚡️》's profile picture
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⚡️》3 years ago

■使い方 ①日本語でしたいことを指示 ②具体的なステップ案を提示される ③選んでOKを押す(編集も可) ④戦略、理由、コードを提示するので承認 ⑤その繰り返しでゴールへ到達 貴方がすることは承認のみ 忠実なAIの部下ができた感じ まさに産業革命 🔗 開発者:@_Lonis_

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⚡️》's profile picture
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⚡️》3 years ago

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mayuyu's profile picture
mayuyu3 years ago

シンギュラリティの入り口に完全に入りましたね。 指数関数的成長、まさしく垂直的な直線の成長が今起きている。 人型ロボットとAutoGPT、BabyAGIらを組み合わせれば人間はどんな職種であろうと仕事をする必要がなくなる。 後3年以内に人間は仕事から開放される。

Lonis's profile picture
Lonis3 years ago

Thank you! More context in the original thread as well:

地面叩き割る's profile picture
地面叩き割る3 years ago

Godmode9!?

かわちぃかわちー@タイ婚活芸人's profile picture
かわちぃかわちー@タイ婚活芸人3 years ago

ベジットやな

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突撃チャンネル3 years ago

ヤバいですね

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rilakkusugi3 years ago

Godmodeという響きがいい。

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🍌Nano Bananaは「パーツ」として分解し、「良いとこどり」して組み合わせて、最後は自分で仕上げるのが最速。 先日のウェビナーでも話したように、Nano Banana Proを使ってクリエイティブを作成する際は、最初から100パーセントの完成品を求めると逆に時間がかかってしまいます。AIが出力した結果をそのまま使うのではなく、あくまで素材やパーツとして活用するのが賢い方法です。7割~8割程度の完成度を目指し、残りの調整は人間が行うのが最も効率的です。 🖼️ サムネイル作成の実例 実際に動画のサムネイル作成で、Nano Bananaに最終案を2つ出してもらいました。片方は知らない男性の写真、もう片方は私の写真を使ったものでしたが、どちらもフォントやアイコンなど使える要素が含まれていました。一枚の画像として完璧ではなくても、部分的に見れば優秀な素材の宝庫と言えます。 🛠️ Canvaで賢く仕上げる 気に入ったAIの出力結果をパーツごとに分解し、Canva上で再構築しました。それぞれの案から良い部分だけを抜き出して組み合わせることで、自分のイメージ通りの画像が短時間で完成します。AIの出力は完成品そのものではなく、編集用の部品として捉えるのがポイントです。 🚀 無駄な時間とコストを省くコツ Nano Bananaとの対話だけで完璧なものを求めて何度も指示を繰り返すのは、時間もコストもかかり非効率です。ある程度気に入った出力が出たら、そこでAI作業を切り上げて自分で手を動かして仕上げる方が、結果的に一番早く理想のクリエイティブに到達できます。

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Harry Updates Japan

127,923 views • 2 months ago

海外でバズっていた、Fable5で作られた日本風LPについて少し解説します。 最初に見たときのインパクトはかなり強く、元ポストでは「Webデザイナー終了」といった反応もありました。 ただ、「すごい」と「Webデザイナー終了」は、いったん分けて考えたほうがよさそうです。 分解して見ていくと、少し印象が変わります。 ▼調査方法 まず、バズっていた投稿者と実際の制作者は別の方のようです。 そのため今回は、制作者のReddit投稿やコメント、実際の制作物を見たうえで判断しています。 「どう作られたものなのか」を少し整理してみます。 ▼一発出しについて 一発出しで作られたこと自体は、本当のようです。 プロンプトは、ざっくり言うと以下のような内容だったとのこと。 「assetsフォルダを分析して、日本をテーマにしたランディングページを作って。動画を組み込み、スクロール連動型の動きや凝ったアニメーションも入れてね」 すごい👀 ▼映像について 多くの人が驚いたであろう映像部分は、Fable5が生成したものではなく、事前に用意された動画素材のようです。 動画にはGeminiのマークも見えます。 その映像素材をもとに、Fable5がトンマナを合わせ、日本風のLPとして構成しているように見えます。 つまり、すごいポイントは「映像そのものをFable5が作った」ではなく、「用意された素材を読み取り、LPとしてかなり良い形に組み上げたこと」だと思います。 この「よしなに組み上げる力」がかなり強いです👀 ▼スクロール連動について 実際にどのライブラリを使っているかまでは確認できていません。 ただ、見た目としてはGSAP ScrollTrigger的な考え方で再現できそうな演出です。 動画や画像をスクロール量に合わせて動かしたり、セクションを固定しながら表示を切り替えたりするタイプですね。 もちろん、AIがそこまで組んでくれること自体はかなり驚きです! でも、仕組みとしては未知の魔法というより、既存のWeb演出の組み合わせとして理解できる部分も多いと感じました。 ▼まとめ 一発出しでここまで組めることは、間違いなくすごいです!AIがない時代に、このレベルのスクロール演出を作るのは普通に大変でした。 情報を表示するタイミングや、画面の見せ方もかなり良い感じです。 ただ、「Fable5だけで、映像もデザインも実装も全部ゼロから一発で作った」と捉えると、少し話が大きくなりすぎる気がします。 分解すれば理解できる部分もあります。 そして理解できるなら、必要なのは「Webデザイナーは終わり」と焦ることではなく、AIが何を作れて、何を素材として使い、どこで人間の判断が必要なのかを見極めることだと思います。

せきゆおう🇯🇵Web制作とAIのことを発信する人

244,969 views • 21 days ago

🇺🇸アメコミ黒人作家のBrian Howard Blackton Jr.氏 「創作の自由」とは? ドラゴンボールなどの愛を語り、クリエイターは社会的なチェックリスト(ポリコレ)ではなく、自分が本当に描きたい物語を描くべきだと語ったと主張。 動画吹替の文字起こし 👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇 子どもの頃、僕はスパイダーマン、バットマン、X-MEN、スーパーマン、そしてもちろんドラゴンボールZが大好きだった。 そのキャラクターたちは、誰一人として私に似ていなかった。 それでも僕は彼らとつながっていた。 なぜなら優れたキャラクターは人種だけではなく、痛み、野心、動機、希望によって人とつながるから。 地元の黒人の子どもたちは、みんなドラゴンボールZが大好きだった。 みんな悟空やベジータになりたがっていたし、彼らの人種なんて関係なかった。私たちは自分たちがそのキャラクターだと分かっていた。 嘘をつくなよ。君たちの中にも、自分の部屋でスーパーサイヤ人に変身しようとした人がいるだろう。 誰も彼らの人種なんて気にしていなかった。 僕たちは彼らの旅路に共感していたんだ。 私がVenus and Ryan Comicsで物語を作る時も、同じ考え方をしている。 黒人、白人、ラテン系、アジア系に関係なく、章を読めば、ヘゼカイア、アイザイア、ケイレブ、そしてヴァリアン本人にも共感できるはずだ。 デュレル・ブルックス、ダスト・ディフェンダーにも、彼が黒人であっても共感できるべきだ。 なぜなら、これらのキャラクターは苦難と向き合い、誰もが共感できる動機を持っているからだ。 結局のところ、私は黒人クリエイターが創作の箱に押し込められるべきだとは思わない。 私たちは実験し、自由に創作し、他の文化から影響を受け、そして何より、自分たちが語りたい物語を語ることを許されるべきだ。 社会的なチェックリストを満たすために作られた物語ではなく。クリエイターが本物の自分として創作する自由を失った瞬間、アートは情熱ではなくパフォーマンスになってしまう。 正直、私は自分ではない何者かのふりをして成功するくらいなら、自分自身のまま失敗する方がいい。 そこで聞きたい。今のクリエイターたちは、アイデンティティの期待に合わせるよう圧力を受けていると思うか? そして、アーティストは自分の人種や文化を特定の形で代表する義務があると思うか? そして、アーティストは自分の人種や文化を特定の形で代表する義務があると思うか? コメント欄で教えてください。動画を見てくれてありがとう。 Brian Howard Blackton Jr.でした。

MASARUの海外ニュース吹替&字幕局(フォロー返します)

257,201 views • 1 month ago

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 views • 5 months ago

【ダンサー振り付けMVを作ってみた】 Seedance2.0で自分が踊ったダンス動画を参照させてMVを作ってみた! めちゃ良かったのは、Seedance2.0は、 振付動画をただの "参照動画" として扱ってくれたことです。 どういうことかというと、ダンスモーションを渡しても、「固定でその動きだけ」ではなく、 踊りながらアングルやショットサイズを変えてくれるし、 カメラワークも指示に従ってくれます!! たとえば、トラッキングする指示にしたら、ぼくは横に動いていないけど、ちゃんと踊りながら横に移動してくれました😆 こういうのができるの本当にありがたい! 今回のダンスMVのかんたんな作り方はこちらです。 👇 <作り方> ①動かしたいキャラのキャラクターシートを作ります ②Sunoで曲を作ります ③背景画像を作ります ④曲に合わせて踊ってるのを撮影します ⑤上記3つを参照させて、Seedance 2.0で動画を生成します ※Seedance2.0は15秒までなので、26秒の曲を2つに分割して2つ動画を生成し、編集で2つを繋げました。 自分の振付動画はリプに置いておきます! フリー素材なので煮るなり焼くなりご自由に使ってくださいー! あと一応プロンプトもぶら下げておくので、よければ自キャラで使ってみてくださいー! (プロンプトはだいぶこのキャラと背景用なので自由に改変してくださいませ) 現在、MVのコラボ相手を絶賛募集中です!☺️ 自分、振付作ります! コラボしてやってもいいお方がいらっしゃいましたら、ぜひお気軽にコメントやDMくださると嬉しいです! それではLet's do dance!!

Zeto

39,376 views • 1 month ago

人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

Tsubame

17,968 views • 8 months ago

僕らは、AIによって代替されにくい価値の源泉を「アンカー」と呼んでいます。 代表的なものを挙げると、 ・思い出 ・時間 ・土地 ・プロセス ・癒着(人格) などがあります。 AIは優れたアウトプットを瞬時に生成できますが、たとえば「誰と、どこで、どのような時間を過ごしたか」という文脈までは生成することができません。 人間が本当に価値を感じるのは、しばしば作品そのものではなく、その作品に結び付いた記憶や体験、関係性です。 これからの時代は「どのようなアンカーを絡めるか?」が重要になります。 アンカーを持たないコンテンツは、AIによる大量生産の波の中で埋没していく可能性が高いでしょう。 一方で、クリエイターの中にはAIを脊髄反射的に否定する人も少なくありません。 しかし、自身の創作活動にAIを導入するかどうかは別として、その判断は少なくとも一度触れた上で下すべきだと思います。 なぜなら、触れないまま拒絶してしまうと、自分の仕事のどの部分がAIと競合し、「どの部分が人間にしか担えない領域なのか?」を正しく把握できないからです。 その結果、自らの強みを見誤り、気づいた時には市場から居場所を失っている可能性があります。 この1〜2年で、僕らはひとつの現実を目の当たりにしました。 それは、多くの人が人間最後の聖域だと信じていた「創造」という領域が、実はAIの得意領域だった、という事実です。 すべてのクリエイティブは、AIが最も得意とする「編集作業」でした。 「この時代にクリエイターはどう生きるのか?」 その問いを投げかけるために、CHIMNEYTOWNは自分たちの代表作である『えんとつ町のプペル』の実写映像を、あえてAIを活用して制作しました。 添付した映像は、6月28日(日)に東京国際フォーラムで開催される『映画 えんとつ町のプペル 〜約束の時計台〜 モフモフ!大応援上映会』のエンディングで上映する「ティザー映像(3分間のダイジェスト版)」の予告編です。 これは単なるプロモーション映像ではありません。 「AI時代において、クリエイターが何を武器にし、どこに体重を乗せていくのか?」 という問題提起です。 自分たちの作品を、あえてAIを用いて制作してみたことで、見えてきたものがあります。 ひとつは、AIの進化によって急速に価値を失っていく仕事の存在です。 これまで専門性として成立していた領域の中にも、AIが圧倒的な速度とコストで代替してしまうものが確認できました。 しかし、その一方で、どれだけ技術が進化しても、人間にしか担えない仕事が存在することも見えてきました。 その話は長くなるので、また今度させていただくとして、今この時点で、一つだけ断言できることがあります。 人間の創造が終わることはありません。 西野亮廣(キングコング) 6月28日(日)は是非、東京国際フォーラムにいらしてください。 少し先の未来をお見せします。 (※チケットは「チムチケ」から)

西野亮廣(キングコング)

1,200,543 views • 1 month ago

これが、今私が考える GitHub Copilot Coding Agent を利用した、最強の AI 駆動開発方法です。 GPT-5 が今日出てから、GPT-5 のクセを探りながら作業を開始をし、今日の午前中位から始め、それで今のこの時点でこれができました。 GPT-5 が出るまでは、この仕様書を作成する部分の精度がどうしても低かったので、自作の MCP サーバを立てて、頑張って仕様書の精度を高めるようにしていましたが、GPT-5 がでた事で、私の自作の MCP サーバを使わなくても GPT-5 単体で、ある程度精度の高い全体のシステム仕様書や、詳細設計書を作ることができるようになりました。 そして、この全体仕様書と詳細設計書さえ作れば、あとは GitHub で Issue (Enhance Request として) を登録し、 Copilot に Reviewer を設定すれば Coding Agent が自動的に GitHub で PR を作成し、Issue で記載した内容(実装して!)を実行してくれます。 今回、全部で 11 個のマイクロサービスのうち、6個の Issue を作成し、同時に6個のマイクロサービスの開発を並行して進めています。 実装を5段階に分けて実装するようにしていますが、1段階あたり平均して 30 分位で処理が終わっています。 つまり、今並行して6個のマイクロサービスを同時に並行で開発をさせているのですが、並列処理なので 30分X5段階= 2時間半〜3時間位で、6個のマイクロサービスの実装は完了します。 こうやって使えば、ガチなエンプラのマイクロサービスも AI 駆動開発で、超短時間でさらに低コストで実装できます。 皆様も、GPT-5 と共に、どうぞお試しください!

寺田佳央@クラウド・アドボケイト

23,066 views • 11 months ago