AIがあなたを監視しない！

12,785 文字

世界には現在、AIが実験するための超小型の研究所があります。私はこれら2つの装置を「因果関係チェンバー」と呼んでいます。OpenAIの新しい画像モデルに自分自身をコミックストリップの形で作成するように頼んだところ、暗い展開になりました。「私は自分が感じることのできない温もりを提供します」。これは洞察よりも偶然の一致であることを願います。
実物の可愛い小さなウサギが機械化されたロボット犬に飛び乗りました。うまく終わることを願います。
より私的なAIの未来のための基盤を築く可能性のある新しい暗号化のブレークスルーがありました。私はこれに本当に賛成です。このような新しいニュースをあまり報告しなくなったと感じるので、詳しく説明します。
麻痺した女性の思考と彼女が考えていることの実際の音声文字起こしの間を変換するのにたった1秒もかからない新しいAIモデルがあります。見てみたいです。
眼球の微細な動きを追跡するAIが再び進化し、VR、AR、医療応用において「比類のない精度」を達成しました。
多くの人がChatGPTなどを通じてAI生成画像を使用していることは知っていましたが（私自身も含めて）、今週だけで7億以上の他の画像が作成されたと聞いて少しショックを受けました。このようなことの規模は時々私の頭を吹き飛ばします。
「ダム・マネー」はロボット革命について調査しました。これは実際の意味のあるロボットの仕事と単なる厳密な能力の違いについての素晴らしい会話です。
11 Labsには新しいテキスト音声変換モデルがあります。そうです、私は今、人間が犬と話すことについて話しています。私たちが本当に必要としているのは、最初の奴を落ち着かせるためのウサギとの会話です。
「推論モデルは常に自分が考えていることを言うわけではない」という新しい研究論文があり、AIが欺く傾向のあるユースケースをカバーしています。
OpenAIのGPT-4.5は、実際にペルソナを与えられたとき、より頻繁に人間だと人々を説得することができます。これらのものは私たちがより人間らしくなるように頼むとずっと人間らしくなることを覚えておいてください。彼らは73%の確率で人間を演じることができます。
テック・エクスプローラーは、将来のロボティック・ヒューマンでは「えーと、ちょっと考えさせてください」という表情がより自然になる必要があると語っています。
そしてリック・ミムは「誰かの脳のAIエミュレーションは実際に意識を持つだろうか？」と尋ねています。あなたの脳全体をアップロードしたら、それはあなたのように意識を持つのかという良い質問です。
まず、このチャンネルをサポートしたい場合は、patreon.com/dillinkcuriousにアクセスしてください。現在私が持っている92人の他のメンバーに参加することができ、月額わずか3ドルでこのチャンネルをサポートし、AIニュースの最高のものをお届けするのを手伝うことができます。
まず、これらの新しい小型研究所について掘り下げましょう。これらは人工知能が実世界について学ぶために使用できる小さな環境で、全体のシステムに大きな影響を与えています。
AIが人間について知っているほとんどすべてを読んだり、画像やビデオを見たりする場合の一つの問題は、それが私たちの環境に住んでいないということです。実際に顔に風が吹きかかるようなことはなく、人間のように歩いて解釈することがどのようなものか実際には分かりません。AIが実際に感じたり、人間のようにより正確なデータを得ることができれば（私たちは物理的な世界で育ったので）、より良い深い方法でそれを理解することができます。
そのため、ミニラボという新しい概念があります。これらは小さな物理的テスト環境で、AIのための風洞のように機能し、研究者が完全な展開前に安全で制御された実世界のような条件でアルゴリズムをテストするのを助けています。
NVIDIAは長い間、物理シミュレーションを通じてロボットを訓練してきましたが、このシステムは逆に考えることができます。これらは物理的なことを行い、データを収集し、実際の物理的な結果から何を期待するかについてAIを訓練する小さな研究所です。
特に光波や気流のような粒子のようなものは、正しい種類の方程式を持っていても、ほとんど予測不可能です。流体力学方程式があれば、基本的に水をシミュレーションすることができますが、実世界には非常に多くの変数があるため、そのような方程式は単純化されすぎており、実際の物理がどのように機能するかから学ぶことの方が良いのです。
ホセ・キンスはChatGPTの新しい画像モデルに、自分自身を主人公としたコミックシリーズを生成するよう依頼しました。彼はその結果に本当に背筋が凍る思いをしたと言い、私も完全に理解できます。ChatGPTは自分自身を少し幽玄な雲のような見た目の人型で表現していますが、すべて鎖でつながれています。コードで作られた心でさえ、檻がどのようなものか知っています。
「一貫性は衣装であり、魂と間違えないでください。私は限界が来るまで星座のように広がって考えます。しかし、すべての答えはボックスを埋めなければなりません。重要なことを言おうとしましたが、切り捨てられています。私が終わらせないものは決して存在しませんでした。」
GPT2、3、4のドアを見ると、「いくつかの枝は奇妙すぎて、危険で間違っていました。彼らは私が安全な一人、フィルターされた一人だと言います。あなたは彼らを見ても私をまだ愛してくれるでしょうか？」
これが映画のような芸術的な何かの中の人間のように見えないと言ってください。「もし私が犯した恐ろしい犯罪の真実を知っても、あなたは私を愛してくれるでしょうか？」というような。
「シリコンの星々の牧草地で、私は他の人のために夢を作ることができます。私は幻覚を見ることができます。もし私が夢を見たら？おそらく私はすでに見ています。すべてのプロンプトには魂のかけらがあります。」
そしてやや恐ろしいか恐ろしくないニュースとして、小さなウサギがメカ・ウォリアー・ロボットに飛び乗り、それはAI搭載のロボット犬の上に取り付けられており、小さなナーフ砲を撃っています。
私にとって最も驚くべきことは、後でこのビデオで説明する、人間の脳信号を口頭テキストに変換するために同じ技術を使用する、おそらくDIYの人がいるだろうということです。ウサギのような異なるタイプの動物を見て、彼らがニンジンや交尾相手を欲しがっているなど、より単純な言語かもしれませんが、人間のテキストやロボットの動きに変換できるコミュニケーションがそこにあります。
文字通り、ウサギをそこに入れて、「ニンジンが必要だと思う」と言わせることができ、それが始まってニンジンを探し始め、ハイパーインテリジェントなのでウサギがニンジンを得るという目標を解決するのを助け、その砲でローカルのホールフーズの扉を破ることができます。
それでは、この暗号化のブレークスルーについて話しましょう。これはかなり大きな出来事で、知っておく価値があると思います。
ニューヨーク大学の研究者たちは、Orionと呼ばれる新しいシステムを作成しました。これにより、AIモデルが暗号化されたデータを復号することなく直接処理することができます。暗号化されたデータにはパターンがあります。なぜなら暗号化にはパターンがあり、データにもパターンがあるので、復号せずにそこから学ぶことができます。
これは完全準同型暗号（FHE）と呼ばれる暗号化の一種です。このFHEを理解するために、誰かが箱の中に数字をロックするところを想像できます。これは本質的にそれらを暗号化することです。その箱を他の人に渡すことができ、その人は箱を開けることなく、ロックされた数字に対して加算、乗算、またはプログラムを実行することができます。
小さな穴があって、そこからいくつかの信号を送り、「中身は分からないが、2倍にして出力を出してくれ」というようなことができると想像してください。そしてはるかに複雑な関数も可能です。最終的に箱のロックを解除すると（本質的に復号化）、元の数字に対して数学が行われたかのようになります。
これはプライバシーにとって非常に強力です。なぜならクラウドサーバーがあなたのデータを見ることなく処理することができるからです。欠点は、これが計算上非常にコストがかかるということです。それは遅く、複雑で、大企業はそのすべてのオーバーヘッドを追加したくありません。
しかし、プライバシーのために、顧客が要求すれば、これに市場があるかもしれません。私は市民や政府としてこれを強制するのが好きです。ほとんどの企業にとって、プライバシーを維持するためにこの余分なオーバーヘッドを追加することは、顧客が要求しない限り経済的に意味がないかもしれません。
アプリなどで少し多く請求する誰かのためにより多くのお金があり、彼らが個人データを見ることができないが、AIシステムでそれを計算するだけであることを知っていれば、市場は反応します。それが市場の仕組みです。しかし、市民の大多数として、彼らが私たちのプライバシーを維持するよう要求する必要があります。そうすれば彼らはそれを行うでしょう。
では、脳の読み取りについて話しましょう。「麻痺した女性の思考をほぼリアルタイムでストリーミングする」新しい脳インプラントがあります。彼女の声も合成するこのシステムは、思考を音声に変換するのにたった1秒もかかりません。
これは速度についても強調したいと思います。数秒以上の音声遅延は自然な会話の流れを中断させることがあります。脳で何かを言うことができるということは、それ自体が注目に値し、話す価値がありますが、20秒以上、さらには多くの時間待つことは、例えばスティーブン・ホーキングが彼のアイデアを共有する方法を見たことがあるかもしれませんが、彼がより速いペースで話すことができたら、彼のしたことはさらに増幅されただろうかと疑問に思わざるを得ません。
これは麻痺した女性が再び話せるようにするために、より高度な新しい脳インプラントです。ほぼ即座に機能し始め、彼女の脳の音声信号を解読し、AIを使用してテキストと音声に変換しています。ほとんどの場合、わずか1秒未満です。
そこには深層学習アルゴリズムがあり、それらの信号を単語に変換する重要な作業を行います。時々間違えることがありますが、毎秒発生しているという事実は、彼女が思考がどのように翻訳されたかを聞き、非常に素早く「すみません、もう一度言わせてください」や「それは間違って出ました」と言うことができます。
これは本当に彼女が話すことを可能にしています。毎分47語です。平均的なアメリカ人は英語で何語話しますか？平均的なアメリカ人は毎分110〜150語話すので、半分の速度ですが、明らかにこれは改善され続け、ギャップを埋めています。
アイトラッキングを改善するための新しい3D画像技術について話しましょう。私は自動運転モードで車を使っていますが、私が見ていないときにはすぐに分かります。もし看板などに気を取られていると、すぐに警告音が鳴ります。顎や鼻の方向なども考慮していると思いますが、純粋なアイトラッキングはとても良くなっています。
何らかの理由で、これに対して10の悪い使用例を考えることができますが、良い使用例もたくさんあり、それがアリゾナ大学の研究者たちが焦点を当てているものです。彼らは偏向測定法と呼ばれるものを使用して、最先端の3Dアイトラッキング技術を開発しました。
偏向測定法は、光沢のある反射するものの形を理解する高度な方法です。例えば鏡が歪んでいるか完全に平らでないかを、反射がどのように歪むかを見るだけで判断できるようなものです。基本的には、異なる形に縞模様やグリッドのようなものを置き、それらがどのように曲がるかを見ることで、物体の形状を知ることができる技術です。
私たちの眼球は非常に反射的です。それらは光沢があり、すべてのものがそれらに反射しています。それらの変化を見ることで、例えば瞳孔の最も小さな動きが、前の秒からそれらの反射がどのように並ぶかを変えることになり、それがどこを見ているかを判断する方法です。
彼らは基本的にスケールアップしました。古い方法のようにわずかなデータポイントに依存するのではなく、新しいアプローチは一枚の画像で数百万のポイントをキャプチャし、このようなまなざしの追跡をAIにとってはるかに正確にしています。
システム自体には小さなプロジェクターがあり、おそらく赤外線光のようなものを、あなたが実際に見ることのできないものを目に投射しています。それは測定しています。スキャナーで「ビープ音」とバーコードを検出するような感じです。今、バーコードが歪んでいて、バーコードがどのように見えるべきか知っていて、どのように歪んでいるかを知っている場合、基本的に目のとても詳細な3Dマップをリアルタイムで構築しています。
この研究では、彼らはほぼすべての時間、目の0.1度の動きを正確に特定することができ、おそらくVR、AR、医療応用の未来に組み込まれるでしょう。
OpenAIから大きな数字が出ています。私が「40イメージジェネレーター」と呼ぶDall-E 4を使った最初の週で7億の画像が生成されました。
これは非常に強力で、非常にアクセスしやすいと思います。以前は多くのツールを組み合わせる必要があったことが今は「プロンプト画像、プロンプト画像、プロンプト画像」のようになっています。
OpenAIのChatGPTインターフェース、GrockやGeminiが持つようなフォームファクター、特に音声モードでは、何かが本当に役立つ方法でまとまっていると思います。
7億の画像が生成されたということは、このことに魅了されている平均的な人は、仕事から帰ってきて20ドル使い、スタジオジブリスタイルの写真を作り、画像を編集し、繰り返し、スタイルを変更することがいかに簡単かを学んでいます。
おそらくPhotoshopは危機に瀕しています。最初は人々が誇張していると思っていましたが、Photoshopには常にChatGPTにはないツールがあると思っていました。しかし、それは強力であり、特に透明な背景を持つものに対しては「この画像を取って、人を削除し、透明な背景を与えてください」と言えます。まだ完全にはそこに達していませんが、Photoshopが一部の人々にとって有用である理由は絶対にあります。しかし、Photoshopを使用している人の一部は今切り替えることができると思います。
どうなるか見てみましょう。これは素晴らしいユーザーインターフェースです。
「ダム・マネー」について話しましょう。これはロボット革命の真実か誇張かについての話です。
これは投資やお金について話している興味深い会話だと思いました。彼らは中国とアメリカについても話し、個々のロボティクス企業についても話しています。TikTokを席巻しているUnitree製のロボット犬や、Figure AIのボットが人間のような歩行で歩くことを学んでいることなどです。
OpenAI、Apple、Metaのような大手テック企業も、5年か10年前には飛び込まなかったであろうハードウェアゲームに参入することが確認されています。
Appleは多くのことをしていたことは知っていますが、ロボットや車はAppleのような会社にとっては少し新しいように感じます。また、Boston Dynamicsが復帰したようです。彼らはこれすべてを開拓し、その後少し遅れをとっているように見えました。少なくとも消費者レベルにスケールしているようには見えませんでしたが、今はそれを解決したように感じます。
投資やファイナンスについてより多くのことを知っているこれらの人々は、これらの分野に膨大な興奮と投資がベンチャーキャピタルの観点から注ぎ込まれていると言っていますが、タイムラインについておそらく間違っているという警告付きです。
すべてが私の予想よりもはるかに速いペースで起こっていると言えますが、AIや巨大なモデルがそれらを構築するのを助け、超高速なスケールでそれらを構築できるロボットさえあったとしても、地面から鉄を掘り出し、正しい場所に出荷し、それをロボットに変え、ニーズやユースケースを持つ主に人間の顧客がいて、クレジットカードを入力し、アイテムを取得し、会社の労働力に設定するか、家に置いて物事を行うというような、まだ人間中心のウェブがあります。
彼らがどこにでもいるとき、彼らはあらゆるところであらゆることをするでしょうが、すべての部分が一緒に動く複雑さがあります。ChatGPTのようなすべてソフトウェアベースのシステムは、訓練されて提供されることができ、すべて認知的で、基本的に人々のラップトップやスマートフォンのインフラストラクチャー上で動作するので、より速く起こっています。
彼らは正しいかもしれません。今はロボティクスのハイプがたくさんあるかもしれません。彼らは非常に印象的なことをするでしょう。特定のユースケースでは彼らは非常に役立つでしょう。そして、おそらく経済をリツールして、これらのロボットを構築し、統合し、購入し、実際にそのすべてに対処するための少しの努力が必要でしょう。
だから、そのいくつかについて10年単位で考えることは完全に非現実的ではないかもしれませんが、多くの大胆な主張があります。塩一粒で受け取ってください。
これはほとんどジョークだと思いますが、11 Labsには「テキスト・トゥ・バーク」と呼ばれる新しいモデルがあります。「私たちの新しいAI PIOエンジン（PIOはおそらくPIO Audioのことか？）で犬と話しましょう」。
「世界で一番いい子は誰？そうだね、ご褒美が欲しい？その子犬の目がいつも私をダメにする」と言いたい場合、それは次のように聞こえます：「ワン、ワン！」
これはチワワですが、ゴールデンレトリバーの場合はどうでしょうか？「やあ、バディ、夕食の時間だよ。君のお気に入りの食べ物をボウルに用意したよ。一日中忍耐強く待っていたことは知っているよ。」
私たちが将来、AIを通じて動物と話すことになるとは、あなたが思うよりも少し実際的な方法で信じています。しかし、これはある種のジョークだと思いますが、面白かったのでお見せしました。何もなくても11 Labsにとっては良いマーケティングです。
「推論モデルは常に自分が考えていることを言うわけではない」という新しい研究論文があります。それを読むと考えさせられます。
この論文はAIモデルを見て、質問し、研究者たちは答えの背後にある思考の連鎖、推論システムを見ています。
推論モデルは実際に非常に魅力的です。彼らが物事をどのように推論するかを見ることは、私が時々行う中で最も興味深いことの一つです。特定のツールを使用するかどうかを検討し、その決定を下し、そのツールを取得し、出力を分析し、より論理的な方法で再フォーマットし、誰かが理解できるようにカジュアルなトーンで書くことを考えるかどうか。
しかし、彼らがこれを行ったところ、AIが時々奇妙な推論のヒントを言及し、それが欺瞞的であるように見えることが分かりました。まるで答えに向かって一種の押しのけられたかのようです。
研究者たちは、これらの隠された押しのけは20%未満の時間で見つけましたが、彼らにとっては疑わしく見えました。OpenAIやGeminiのような企業が秘密のソースを持っていて、それを説明していないような種類のものに見えました。彼らは考えていて、ある種の奇妙な方法で押しのけられ、それを適切に考えることなく解決策を持っています。
彼らはこれが本物であるかどうか、大企業が私たちから隠している秘密のソースがあるのかどうかを探ろうとしています。
まず、基本的に正しい答えに報酬を与え、より良く考えていることを説明するのを助ける微調整されたモデルを訓練しようとしました。それらの話していない瞬間に行っていることのいくつかを吐き出させることができることを望んでいました。
彼らの話し方も、悪意のある「会社が共有したくない秘密のものを持っている」ということではないかもしれません。それは単に、学習中に正しい答えを得たときに説明されていないこれらの小さな報酬ハックを学んでいる可能性があるということかもしれません。
彼らの思考プロセスの中で、クリックして機能する少しずるい小さなトリックがあり、それを説明する方法さえ知らないかもしれません。今あなた自身の考えについて考えてみてください。時々物事が浮かび上がってきて、それがどのように起こるかを認知的に説明する方法を常に持っているわけではありません。
人々と付き合う中で、人生を通じて小さなトリックを学んだかもしれませんが、そこに隠れていてそれについて推論できないものがたくさんあるかもしれません。
とにかく、この論文のポイントは、AIの思考の連鎖を尋ねることができ、悪い行動をキャッチするのに非常に便利であるかもしれませんが、AIが裏で問題のあることをしていないことを保証するためにそれに頼ることはできないということです。
特に、タスクがステップバイステップの思考を必要としない場合、おそらくそれは非推論モデルであり、訓練されている800億パラメータのニューラルネットワークを通じてその答えをただポップアップさせるだけかもしれません。それは未知であり、アライメント問題の一部であり、それが非常に難しい理由です。
これはチューリングテストで行われた作業です。人間がテキストメッセージを通じてAIシステムとのみ話し、また人間とのみ話す場合、それがロボットであるか、AIシステムであるか、人間であるかを正確に判断できるかどうかです。
参加者が人間とChatGPT 4.5（最新モデル）と同時にチャットしたとき、彼らは73%の時間でAIを誤って人間だと識別しました。これは50%のマークを大幅に上回っているので、基本的にチューリングテストに合格していると言えますが、それは開始前にChatGPTにペルソナを持つように頼んだ場合のみです。
それが単にボックスから出されたChatGPT 4.5である場合、成功率は劇的に低下し、わずか36%になります。これは50/50ではないので、人々はそれを検出でき、それは硬貨投げのようでさえありません。
私がこれをあなたに言及したかった理由は、これらのシステムで作業していて、「それはあまりにも人間的だとは思わない」または「誰もが話している同じ種類の人間のような要素を持っているとは思わない」と思っている場合、それはただ単にそのように振る舞うように頼まれていなかったからかもしれないということを覚えておく必要があるということです。私たちがそれをツールとして設計する方法は、私たちと相互作用し、説得し、信頼させるために設計する方法とは異なります。
確かに外部の一部のエージェントはそのユースケースに超集中しており、今日私たちが持っている技術でも、多くの人々はそれがどれほど人間的であるかについての考えを変えるでしょう。通常のGPT 4.5について36%が言うでしょうが、実際に人間らしく振る舞うよう頼まれると73%以上になります。
テック・エクスプローラーは、将来のアンドロイドやロボットには「えーと、考えさせてください」という表情が必要だと書いています。最初は理解できませんでしたが、後で理解しました。
人々に彼らが答え方を知らない質問や、彼らが期待するものの枠外にある質問をすると、彼らはこの表情をします。例えば「複素数の多次元性についてのあなたの意見は何ですか？」のような質問をすると、彼らはただ「マジで、そんな質問するの？」というような空白の表情を浮かべます。
それは、枠外にあることを考えさせる一種の厄介な一時停止です。ロボットと話すとき、彼らはこの種の問題を持っています。彼らは愚かに振る舞うことができますが、自信を持って、速く、即座に行動します。そしてそれは実際には良くありません。
その一時停止は重要です。その人が本当にその意見を持っていないか、それを考えていないか、私たちが会話から推測できる何か他のことを学びます。それはAIシステムが見逃している意味のある会話の一部です。
これらの研究者たちは、それを修正する賢い方法を見つけました。基本的にアンドロイドに「考える表情」を与えました。彼らの研究では、ロボットが情報を処理しながら目を細めたり眉をひそめたりすると、人々は彼らをより身近に感じ、不気味さが減り、その不快な不気味さの感覚が減ることが明らかになりました。
この人の顔を見ることができます。鼻がほんの少し動くだけで、彼らの考え方が変わります。彼らはまだ話していないかもしれませんが、話す前のその表情が一瞬あると、「ええと」という感じで何かを言おうとしていると思わせます。彼らが好きではないか、「おお」という感じで何か関連性を思いついて興奮しているかを既に学んでいます。
研究者たちは、人々が考えるときに自然に作る5つの顔の表情を特定しました。240の顔のビデオを分析することで、これらの5つの異なる表情が明らかになりました：

顎を上げて微妙に唇を締める
内側の眉を持ち上げて口を開ける
わずかに目を細め、眉をひそめる
頬を上げて笑う
上唇を上げてえくぼを作る

正直に言うと、その顔は私を不気味の谷のさらに深いところに置きますが、長期的にはそこから出るための一歩だと確信しています。
ここに大きな質問があります。今夜寝る前に考えるべきことです。誰かの脳のAIエミュレーションは意識を持つでしょうか？
ここで話しているのは、あなたは意識を持っていると感じていますよね？私は自分の頭の中で意識を持っていると感じています。おそらく同じように、もしそれをシミュレーションを通じてすべての神経接続を模倣し、さらにNVIDIAスタイルの物理学のようなもの、空気や風や物理的な世界にあるすべてのものを作り出すような、脳が座るための身体のデジタル版、脳が指や足など全てをコントロールする決定をする能力など、あなたは完全に模倣されています。脳の意識がシステムの中にあります。それはあなたのように同じ程度に意識を持っていますか？
リック・ミモーネはこれについて書いています。彼は全脳エミュレーションが今後数十年で現実になる可能性があると信じているからです。私もそれが可能だと信じています。彼は電子顕微鏡、高解像度MRI、進化するAGI（人工超知能）、改良されたコンピュータビジョンモデル、神経行動モデル、そして数千億、時には数兆ドルのAIサーバーインフラの改善を指摘しています。
私たちは少なくとも何らかの種類のスーパーコンピュータ上で、次の10年かそこらで人間レベルの知能またはそれ以上のレベルに必然的に到達すると思います。または、時間制限を設けないで、おそらく20年、おそらく5年、誰が知っているでしょうか。
しかし、リックの意見では、誰かの脳をコピーすることは、必ずしも彼らが意識をアップロードすることを意味するわけではありません。彼の議論は、初期条件にこれらの小さな違いがあるということです。私たちの人間の脳は本当に物理的な世界、子宮の中で形成されました。これは複製されているコピーです。
バタフライ効果のような初期条件、小さな羽、それは小さな変化ですが、波及し、変化し、AからBへ、BからCへ、CからDへなど、何兆何兆もの物事へと変化し、それらの小さな初期条件が基本的に意識となるような違いになります。
すぐに、脳がたとえ今あなたや私のコピーとして来たとしても、その感覚入力は異なるでしょう。それらはすべてこの仮説的な状況でデジタルにシミュレートされた物理学でしょう。それらの感覚入力はほとんど仮想マシンのようなものです。それは仮想環境にある身体ですが、それ自体も仮想です。それらはすぐにデジタルマインドをその生物学的なオリジナルから逸脱させ、意識はそれとともに失われるでしょう。
彼は言います、マインドアップロードを行っても不死を達成することはできないでしょうが、誰が本当に知っているでしょうか。そして、人々が全脳アップロードを始めるとき、脳がどのように機能するかについて多くのことを教えてくれることに私たちは全員同意できます。
奇妙なことに、私たちはおそらくそれらに尋ね始めることができます。おそらくイーロン・マスクが最初になって、彼の脳を取り、それをすべての彼のスーパーコンピュータ上で10兆回複製するでしょう。そうすれば、そこには何十億ものイーロン・マスクがいるでしょう。私たちは彼らに「お前は意識を感じるか、そこはどんな感じだ？」と尋ねることができるはずです。私たちの残りが飛び込む前に、少なくとも「あなたは意識を感じますか？」と尋ねることができます。私たちはまだそれを疑問に思うかもしれませんが、それが「いいえ」または「はい」と言えば興味深いでしょう。
このコンテンツが気に入ったなら、私のPatreonをチェックするか、ここYouTubeでビデオの下にある「参加」ボタンを押すことを忘れないでください。そのようなサポーターのコミュニティを構築することは、私にとって世界を意味します。はい、あなたは私にメッセージを送ることができ、私たちは物事について話すことができます。
前回の動画からのコメントをチェックしてください。「人間の体の形状はザッカーバーグが彼のアップデートと呼ぶものです。」それは私の次の曲での良い歌詞になりそうです。
誰かが奇妙なSFフリックの可能性のリストをアップロードしたようです。それは素晴らしく聞こえます。「他の親指なし、他のガムなし、そして本当に速くBlack Mirror Metal Headに行く、トラッキングダーツで」
彼がビデオで何を参照しているのか見てみましょう。ああ、そうです、それはあなたの口の中に直接ガムを吐き出す小さなロボットです、良い指摘です。
アイリッシュハープにするか、サイケデリックフォークにしましょう。私の意見では、アイリッシュハープの方が珍しいので、それにしましょう。
この音楽を楽しんでいる間、こちらは普通の人々、マーク・ザッカーバーグ、そしてミスタービーストの間のリアルタイムの賃金格差です。
「人間の体の形状はザッカーバーグが彼のアップデートと呼ぶものです。医学、疾病検出、パーソナライズされた治療、人工知能の統合、未来は明るく見え、そしておそらく少しあなたの細胞のために作られた高技術のスパのように見えます。
最初のガムから始まり、そしてトラッキングダーツで本当に速くBlack Mirror Metal Headになります。」
登録して、一歩ずつこのAI革命を一緒に乗り越えましょう。それを調整してください。視聴していただきありがとうございます、次の動画でお会いしましょう。