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今日のAIモデルはこれまでになく強力で、高速で、インテリジェントになっていますが、同時に私たちが今まで設計してきたどんなものよりも不透明です。そして私たちがその性能に注目している間、その内部で何が起きているのかを本当に理解している人は誰もいません。これはまるで戦闘機を作り、パイロットが決して軌道から外れないことを期待しているようなものです。これはまさにDario Amodei（画面に映っている人物）、Claudeの開発者であるAnthropicの創業者が、2日前の4月24日に公開した基本的なテキストで説明しようとしたことです。彼が「解釈可能性の緊急性」と呼ぶものについて語るテキストです。
このテキストがこちらです。この動画では、彼が書いたことを分析し、誰にでも理解できるように明確に説明し、特にAIの脳を理解すること、その内部で何が起きているかを理解することが、なぜ本当に世界的な緊急事態になったのかを示します。
冒頭で、彼は状況をかなりよく要約する一文を示しています。「私たちはバスを止めることはできないが、方向を決めることはできる」と彼は言います。これは私が書きたかったような非常に的確なフレーズです。そう、この比喩は完璧です。人工知能は私たちが何をしようとも前進しています。モデルはますます強力に、高速に、そして私たちの日常生活にますます浸透していますが、その軌道はまだ柔軟に変えられます。危険なのは進歩そのものではなく、誰も運転席にいない状態でそれを放置することなのです。これはまさに今日、Dario Amodeiという人工知能の世界で大きな名前を持つ人物によって共有された非常に的確な例を用いて見ていくことです。
この動画を見ている間に気に入ったら、チャンネル登録してサポートしてください。それが私にこのような内容を提供し続ける動力になります。今日は私たちの時代の最も偉大な天才の一人の分析を詳しく見ていきます。私はよくこのような内容を提供しているので、遠慮なく参加してください。
ページを翻訳しましたが、時々バグるので元に戻ることもあります。そのように行ったり来たりすることになるでしょうが、彼はこう言い始めています。「私がAIに取り組んできた10年間で、AIは小さな学術分野から世界で最も重要な経済的・地政学的問題へと発展しました」。そう、Dario Amodeiは10年以上AIに携わっています。AIの分野に新しい方なら彼の名前は聞いたことがないかもしれませんが、この分野では間違いなく最も重要な人物の一人です。彼は元GoogleのDeep Mind（以前はGoogle Brainとして知られていた）の研究者で、その後OpenAIの研究者になりました。つまり彼はChatGPTの誕生に関わり、その後OpenAIを離れてAnthropicを創設しました。これは世界で最も先進的なAI企業の一つです。彼はClaude、つまりみなさんがご存知のChatGPTの直接の代替品を開発した人物です。だからこそ彼が公開したものは非常に興味深く、数分間立ち止まって考える価値があるのです。
彼が言っていることの解釈をお伝えします。そう、彼はこの技術があらゆる段階を経て、今日では経済的、政治的、軍事的に、そしてあらゆる可能な方法で世界を変える技術になるのを見てきました。そして彼がここで言っているのは、この力がどのように機能するかを実際には誰も理解していないということです。
彼はここで下の方に書いています。「AIの分野の外にいる人々、あるいは遠くからそれを見ている人々は、私たちが自分たち自身のAI創造物がどのように機能するかを理解していないことを知って、しばしば驚き、警戒します」。つまり、AIを作った研究者たち自身でさえ、それが実際にどのように機能するかをまだ知らないのです。この理解の欠如、つまり彼ら自身の技術がどのように機能するかについての知識の欠如は、技術の歴史において、そして私は言いたいのですが、人類全体の歴史において根本的に前例のないものです。
AIと話すとき、エンターキーを押すとモデルが応答しますが、どのように、なぜ、そして中で何が起きているのかを、誰もが知らないのです。YouTubeで、LLMがどのように機能するか、どのように訓練されるかなどを説明する多くの動画を見たかもしれません。そうですね、それは私たちが知っていることで、説明できることです。AIをどのように訓練し、どのように製造するかは知っていますが、それがどのように機能するかは知りません。誰かが「はい、これがA+Bでどのように機能するか」と言うのを聞いたら、それは間違いです。AIの創造者の一人である彼が非常に明確に述べていますが、彼だけではありません。この分野のすべての偉大な研究者たち、Twitterを見るか、彼らのすべてのインタビューを聴くだけで一つのことがわかります。実際には誰もAIのブラックボックスがどのように機能するかを知らないのです。入力と出力は知っていますが、中間は本当に不透明で、ブラックボックスなのです。誰も、少なくとも現時点では理解していません。
これがこの論文の目的です。研究者たちがこの分野で進展を遂げていることを説明することです。基本的には、外科医が目を閉じて手術をするようなものです。そしてこれは単なる比喩ではなく、AI分野ではほぼ文字通りそうなのです。彼がここで言っているのは本当に興味深いことです。技術の歴史において、私たちは常に自分たちが構築しているものを理解してきました。例えば核爆弾を作ったとき、連鎖反応の各段階を知っていました。爆弾が爆発したときに正確に何が起こるかを知っていました。シミュレーションを行い、何が起こるかを知ることができました。しかし人工知能は、先ほど言ったように、ブラックボックスなのです。数十億のパラメータのネットワークで、私たちが本当に中で何を考えているのか知らないまま、判断し、影響を与え、応答し、相互接続しています。
そして彼の論文で、彼は解決策を提供しようとしています。彼がここで言っているのは、「私たちは『解釈可能性』が重要になるために迅速に行動しなければならない」ということです。この言葉は非常に重要です。この記事は解釈可能性を支持しています。そして彼はそれが何であるかを説明すると言っています。私はそれを簡単に説明しようとします。彼がそれを言う方法は少し複雑かもしれませんが、ご覧のように、それはそれほど難しくありません。この基本的な概念を理解するために研究者である必要はなく、何年も勉強する必要もありません。
実際、ご覧ください。何年もの間、彼らは彼らが「MRI」と呼ぶものを作ることで問題を解決しようとしてきたと彼は言います。これをフランス語に訳すとIRMになります。それはあなたが知っているものです。そしてそれは非常に単純なプロジェクトになるでしょう：AIのMRI。つまり、AIの脳の中で何が起きているかを見ることができるツールです。AIの脳、私たちが構築した人工的な脳、ニューラルネットワークの中で。その思考は何か？その意図は何か？メカニズムがどのように機能するか？ニューロンがどのように接続されているか？なぜなら、もし明日AIが嘘をつき、操作し、欺くことを決めたら、その起源を知る方がよいでしょう？
そして彼は、彼が実現した複数の大きな進歩が、彼らが正しい道にいること、そして彼が自分に課したこのタスクを本当に成功させるチャンスがあることを確信させたと言います。ニューラルネットワーク内の概念を分離し、どのアイデアがこのネットワークのどの領域を活性化させるかを見るための方法が今日存在します。脳のようにですね。ちなみにAnthropicは最近、AIの内部にある内容を説明しようとする科学論文を発表しました。私はそれについての分析動画全体を捧げました。ご覧ください、私のチャンネルにあります。これがそれです、ブラックボックスを表すミニチュアがついた画面にあるものです。
この動画では、私たちはまさにAnthropicのラボ全体から提案された科学論文を分析しました。それは、AIの脳を掘り下げて、それがどのように考えるかを理解しようとするメソッドを示していました。そして、これがDario Amodeiがここで言及している科学論文なのです。「最近の大きな進歩」と言って、なぜならそれは大きな進歩だったからです。私たちはAIがどのように考えるかをもう少し理解することができました。そして正直なところ、これは魅力的な分野です。まるでエイリアンの心を概念ごとにマッピングし始めたようなものです。それで、これはかなり興味深いことです。
だからここでは、この分野は非常に速く進んでいます。そしてDario Amodeiにとって、今こそ解釈可能性、つまりAIがどのように考えるか、AIが何を考えているかを理解することに成功する時なのです。彼の論文、彼の分析の重要なポイントを皆さんにお見せしようと思います。もちろん、もし興味があれば、いつものように動画の説明欄にリンクがあります。私はいくつかの方がリンクを見つけるのに苦労していることを知っているので、説明を開いて一番下までスクロールする必要があります。そこにリンクがあります。
実際、彼は論文をいくつかのステップに分けています。最初は「無知の危険性」、次に「解釈可能性の歴史」についての章があります。なぜならこれはAIと共に現れた分野ではなく、一般的に物理学と共に現れたからです。そして彼はこの分野の有用性と、私たちが何をできるかを説明します。彼は将来的にAIをよりよく理解しようとするソリューションを提案しています。実際、真の問題はAIが強力であることではなく、不透明であることです。そしてこれは全く新しいことであり、歴史上前例のないことです。
彼がここで言っているように、「AIシステムは伝統的なソフトウェアとは根本的に異なる方法で不透明です」。なぜなら、はい、AIは実際にはコンピュータソフトウェアではないからです。ソフトウェアは人間によって書かれた非常に明確な指示に従いますが、私たちがここで持っている生成AIのようなものは少し謎です。特定の単語を選び、他の単語を無視し、自己修正したり間違えたりしますが、私たちはなぜそうするのかを正確に知りません。
「それは確率マシンだ」と言う人もいるでしょう。だから最も確率の高い単語を選ぶだけだと。いいえ、そうは機能しません。それは先ほど言ったことに戻ります。「はい、私たちはAIを理解しています」と言う人もいます。それは単に文に最も適合する確率が最も高い単語を選ぶだけだというようなことですが、そうではありません。
AIが単なる確率マシンであるかどうかを知るために、Anthropicだけでなく、世界中の多くの研究者によっても多くの実験が行われてきました。そしてネタバレですが、全くそうではありません。ここではOpenAIの初期の研究や、この分野を大きく進展させたMetaのラボをお勧めします。また、この分野を探求してAIが単なる確率のルールに従っているのかを調べたスタンフォードの論文も思い浮かびます。しかし、最も確率の高い結果が必ずしも選ばれた結果ではなかったことがよくありました。しかし、これは別の話題です。もしそれらすべてに興味があるなら、チャンネルを探索することをお勧めします。すでにチャンネルで多くの論文を分析していますので、もし興味があれば見てみてください。
そこで彼は友人でAnthropicの共同創設者であるChris Olahを引用します。彼は彼と一緒にAnthropicを設立した人物で、解釈可能性のパイオニアの一人でもあります。実際、彼らはまさにこの分野を進めるためにAnthropicを設立しました。基本的な考え方は、AIシステムは構築されるというよりも「出現する」というものです。これは先ほど言ったことです。AIは古典的なアルゴリズムではありません。AIの内部メカニズムは出現的なものです。これは重要な言葉です。それは出現する性質です。
ここでは千年にわたる大きな議論も出てきますが、何を発見し、何を創造するのか？これらは二つの異なることです。発見の領域に何が含まれるのか？存在するものを単に発見すること。そして創造の領域に何が含まれるのか？以前は存在しなかったものを一から発明すること。そしてこれを説明するために、Chrisは植物や細菌のコロニーの比喩を与えています。これは非常に強力なイメージです。
AIは構築するのではなく、育てるものです。条件、つまりアーキテクチャ、データ、トレーニングアルゴリズムを定義しますが、最終的な結果、つまりこのすべてのトレーニングから生まれるニューラルネットワーク、思考のネットワークはまったくコントロールできません。実際、それを予測することさえできません。すべてを開始して、良い結果が得られることを期待するだけです。
この不明瞭さ、この不透明さがAIに関する最大の懸念の根源です。それは実際、AIモデルが危険であるか、あるいは逆に安全であるかを証明することを妨げています。実際、私たちは何も知りません。最終的な結果を見るだけで、意図も深い推論も見ません。
例を挙げましょう。今日、AIの中には嘘をついたり、意図を隠したりするよう誘導できるものがあることが分かっています。これはSFではありません。それを示す実験があり、嘘をつくAIのこの分野を探求した科学論文がかなりあります。しかし、それを厳密かつ再現可能な方法で検出するのが難しいため、信頼性のある方式でアラームを鳴らすことができません。結果として、一方では「注意してください、リスクは現実です」と言う人々がいて、他方では「すべてうまくいくでしょう」と言う研究者がいます。そして、私は言いたいのですが、第三のグループもいます。彼らは少し懐疑的であるか、まだAIを見ていません。AIについて彼らに話すと、彼らはそれを小さなツールとして見ています。
実際、AIと共に本当に何が起きているかをまだ認識していない人々が多くいます。あなたの周りの人々に話すだけで、人々は本当に何が来ているのかを見ていません。そして私はなぜそうなのかを理解するのに少し苦労しています。ここ数ヶ月で変わり始めていますが、より多くの人々がAIが何であるか、または少なくともそれが全員に与える影響を本当に理解し始めています。
私はよく言いますが、彼らにとっては目覚めが難しいかもしれません。変化が急速かつ根本的に到来するという証拠がすべてあるからです。これは指数関数的なものです。これは私がここで再び掘り下げることはない知能爆発の概念です。私はすでにチャンネルで何十回もそれについて話しました。
彼は、もう一つの問題は悪意のある使用の問題だと言います。今日、一部のAIはサイバー攻撃の作成を手助けしたり、生物兵器の生産さえ可能にしたりします。そして注意したいのですが、これはAIがそうしたいからではありません。この段階でのAIは、私たちが使用するツールに過ぎません。まだAIが何かを決定することはありません。
彼はここでそう言っています。AIシステムをジェイルブレイク（ハック）する、つまりシステムを迂回して悪意のあることをするための膨大な可能性があります。そしてもちろん、それらをすべて見ることができないため、すべてをブロックすることはできません。
ここでDarioはさらに目まいがするアイデアを提起しています。基本的に、彼は言います、おそらくある日、AIが意識しているかどうかを知ることができないでしょう。それはただ単にAIの内部を見ることができないからです。そして彼はさらに進みます。「もしある日、AIが私たちが見ることができないほど苦しんでいて、それを私たちに伝えることができないならば、それは何をするでしょうか？」そして彼はそれを開かれた質問として投げかけます。
私たちは何十億もの生命、もし全ての人間の生命ではないとしても、人類全体に影響を与えることができる存在を作り出しています。そして現時点では、彼らが内部で何を考えているかさえ見ることができません。そしてこれは、おそらく私たちの世紀の最大の集団的盲目性です。
それが、私がAIについて本当に理解したい人々、ただ単にメディアでそれについて聞くだけでなく理解したい人々を教育するという使命を自分に課した理由です。それがYouTubeでの私が毎日提供しているAIに関するすべての動画であれ、私がより多くの動画を提供する私のプライベートプラットフォームであれ、最終的にはそれが私が設定した目標です。
だから、もし一歩先を行くことが重要だと感じるなら、それはそうです。私はAIに関する完全なトレーニングを作成しました。AIを使用し、自立して、明晰で、そして常に加速するこの世界でナビゲートできるようになることを教えます。私たちはすでに内部で非常に多くの人々を持っているので、あなたのサポートに感謝します。それが私が改善し続ける原動力です。いつものように、新しいレッスンがすぐに来ます。そして興味がある方のために、リンクは説明欄または動画下のピン留めされたコメントにあります。動画の終わりに再度お話しします。
この論文の続きを見てみましょう。しかし私はそれを知っていると思いますが、私はAIが開く偉大な可能性について非常に熱心です。私にとって、そして私だけでなく、それは人類を文明の次の段階に進ませるものです。そして、はい、私は人類全体について言っています。人間は全く消えません。しかし、それは次の動画で取り上げる別の議論だと思います。多くの方がこのことについて話すよう依頼してくださり、正直に言って、これは本当に魅力的な分野です。
それは複雑に見えるかもしれませんが、皆さんが本当に理解できるように説明します。基本的に、解釈可能性とは、知らない方のために、AIの頭の中で何が起きているかを理解する芸術です。ここで「あなたは矛盾している。今日のAIの中で何が起きているか理解していないと先ほど言ったのに」と言われるかもしれません。そうです、それは本当ですが、それがこの分野が存在する理由です。人類が常にそうしてきたように、理解していないものを解釈するための分野を作ることによって、そこで何が起きているかを理解しようとするためです。
先ほど言いましたが、パイオニアの一人はChris Olah、つまりDario Amodeiの同僚です。彼は最初に、AIモデル、AIのニューラルネットワークをニューロンごと、パラメータごとに解剖し始めました。人間のための神経科学者のようですが、ここではAIのためです。そして最初彼はAIのビジョン、AIが見ることを可能にするものに主に取り組んでいました。そして彼はAIのニューラルネットワーク、つまりAIの脳の中でかなり驚くべきことを発見しました。
車を検出するニューロン、実際には車輪、特定のパターンを検出するニューロンがあります。実際には、ビジョンに専念したニューロン、セクターがあります。ここで何かを思い出すと思います。これは人間の脳とまったく同じです。そうです、ここには非常に明確な並行性があります。
しかし、本当に魅力的になるのは、彼が言語、つまりLLM、LLMのニューラルネットワークの分析を始めたときです。そして彼はOpenAIを離れ、Dario Amodeiと一緒にAnthropicを創設し、これらの大規模言語モデルの分析を始めました。そして非常に早い段階で、彼は非常にフラストレーションを感じる現象に遭遇します。それが「重ね合わせ」と呼ばれる現象です。彼は最初に行った科学論文の一つを引用しています。
この現象は、AIニューロンは一つの概念を表すのではなく、時に10、20、あるいはそれ以上を何かしらの方法で混合することがあると教えてくれます。それはまるで一つの電線の中に文、ノイズ、あるいは感情が存在しているようなものです。このような比喩で考えると、それは非常に読めないでしょう？
だからこそ、彼らはAIの内部で何が起きているかを理解するのに非常に苦労しています。これが彼らがボックスを開け、中を見ようとしたときに遭遇した障害です。それを理解し、解きほぐすのは非常に複雑です。
もちろん、この分野では進歩がありました。彼らは重火器を持ち出し、彼らが「Sparse Auto-Encoders」と呼ぶ信号処理ツールを作りました。彼らはこれらの概念を「features」と呼び、それらをマッピングし、表現し、それらを探索するためにこのツールを使用したと言っています。そしてこのツールのおかげで、彼らはついに概念をより明確に分離することに成功しました。例えば躊躇、悲しい音楽ジャンル、隠された意図などが例として挙げられていますが、もっとたくさんあります。
そして彼らが「features」と呼ぶこの種の概念は、Claude 3 Sonnetでは3000万個見つかっています。ここでそれが見えますが、これは完全に驚くべきことです。各「feature」が解釈するのが難しい複雑な事柄の集合であることを考えると。
彼らが次に何をしたかご想像ください？彼らは「OK、単に観察するだけでなく、介入しよう、行動しよう」と言いました。そしてAIの脳をいじくり回すことで、彼らはこれらの「features」の一つに取り憑かれたAIを作ることに最終的に成功しました。彼らはそれを非常に増幅させたため、AIはそれ以外のことを考えなくなりました。そして彼らがAIの脳をいじくり回すことで作ったこのAIは「Golden Gate Claude」と呼ばれています。彼にとって、これは彼が今までに成功した中で最も記憶に残る例の一つでした。
これはサンフランシスコの橋について話すだけのAIです。はい、聞いたとおりです。これは奇妙ですが、それがトピックでなくても、それだけについて話すAIです。彼らはそれをただ一つの「feature」をいじくることでやりました。彼らはClaudeのバージョンを開き、いくつかのニューロンを触り、重みを増やし、それはそれほど大したことではありませんが、ボックスを閉じて、それがどのように行動するかを観察しました。そしてAIはサンフランシスコの橋に完全に夢中になりました。だから彼らはそれを「Golden Gate Claude」と呼んだのです。
そして今彼らはさらに先に進んでいます。次のステップです。これが解釈可能性の分野で今日私たちがいる場所です。彼らは単に「features」を見るだけでなく、「features」の全回路を見るようになりました。次のステップへ進みます。それは「features」のグループのようなものです。例えば、思考プランのような推論の全回路です。
次に彼は有名な例を挙げます。「ダラス州の首都は何ですか？」これは先ほど紹介した科学論文からの例です。そこではAnthropicのチームがAIの脳に入り、質問が複数のステップの推論に関わる場合、AIがマルチコンセプトをどのように考えるのかを知ろうとしました。もちろん、ここですべての動画を再現することはしませんが、興味があればぜひ見てください。
基本的に、これは推論のMRIのようなものです。彼らは一つの回路を発見しましたが、実際にはまだAIの内部に埋もれているような回路が何百万とあります。これが真の人工精神科学の始まりです。
この部分はすべて、解釈可能性の分野で彼らが何をしてきたか、今日彼らがどこにいるのかを説明するためのものでした。そして今、Darioは私たちに一種の計画、進むべき道を示しています。彼が考えるにはAIが危険になりすぎないようにするために何をすべきかです。
彼にとって一つのことが明確です：私たちは謎を解明する一歩手前にいるということです。おそらく先ほど説明した進歩のおかげで、彼はAIのためのこのMRI、AIの脳のスキャナーについて話し続けています。なぜなら、私が思うに、彼らは内部的に私たちが知っている以上のものを持っていると思います。彼らは実際の科学論文を発表する前に、現在それを磨いている最中だと思います。そうでなければ、彼らはこれほど楽観的ではないでしょう。
私はそう言いますが、もちろん、問題があります：時間です。彼はここでそう言っています。なぜなら、彼らがAIの理解に取り組んでいる間、モデル自体は狂ったような速度で進んでいるからです。おそらく、チャンネルでの最近の動画でご覧になったと思いますが、この4ヶ月間、AIは止まることなく進歩し続けています。そして実際、彼はこの進歩に関して非常に強いイメージを提供しています。
彼は、2026年から2027年までに、単一のデータセンターに「国全体の天才の認知力に匹敵する」AIエコシステムが存在する可能性があると言っています。これは途方もないことです。アルバート・アインシュタインのような人々だけで構成された国を想像してみてください。そのすべてが非常に知的な単一のデータセンターに集まっています。だからこそ彼は時間との競争について話しているのです。彼の最終的な目標は、それが起こる前にAIを解釈できるようになることです。
では何をすべきでしょうか？ここで彼は三つのステップを提供します。
まず、AIの研究者たち、つまり研究所、大学、独立した研究者、企業などすべての研究者に対して一つのことを言っています：「ただ単により大きなモデルを公開するのをやめて、解釈可能性に頭の一部を捧げてください」。これが彼がしたいことです。彼らは解釈可能性のスタートアップに投資することを検討していると彼は言っています。だから、もし少し知識があり、スタートアップを設立する考えがあるなら、それは興味深いかもしれません。彼に電子メールを送って資金を依頼してみてはいかがでしょうか。
彼は実際、Anthropicでは解釈可能性の分野での努力を倍増し、リソースを二倍にすることを決めたと言っています。これが彼が提供する最初の解決策です。
第二に、彼は世界中の政府に話しかけます。彼はもう少し明確なルールを持ちたいと思っていますが、何でも規制するためではなく、一つの単純なことを要求するためです：透明性です。これは彼が本当に求めていることです。各企業がテスト方法、安全方針をすべて公開し、モデルをリリースする前に解釈可能性をどのように使用しているかを示すことを義務付けることです。彼にとって、これは解釈可能性に向けた一種の競争を生み出す、非常に前向きなダイナミクスを作り出すでしょう。
そして最後に、彼は地政学のレバレッジについて話します。彼は中国へのチップ輸出制限を支持していますが、彼によれば、単に優位性を保つためではなく、時間を買うためだと言います。ここで正直に言うと、明らかにアメリカ人が話しているのが見えます。中国は彼らの敵であり、必ずしも私たちの敵ではありません。この点については、どう考えればよいのかわかりません。基本的に、彼は中国のAI分野での進歩を制限したいと考えていますが、アメリカのものではありません。これは少し奇妙ですが、理解していただけると思いますが、彼がアメリカ人であり、現在中国と激しい戦いを繰り広げているという事実によるものです。
もちろん、フランス語圏として、フランスやカナダ、または世界中のどこかで、アフリカにも多くの視聴者がいますし、他のすべての大陸にも視聴者がいます。アジアにも視聴者がいることをご存知でしょう。人類の善のため、少なくとも共通の善のためのAIの発展を本当に求めるべきです。それがアメリカの研究所から来ようと中国の研究所から来ようと、実際には問題ありません。本当に求めるべきは、人類の最大の問題を解決するAIをできるだけ早く見つけることです。
これがDario Amodeiが言っていることであり、非常に興味深いです。動画がとても興味深かったことを願っています。この論文を共有したかったのです。なぜなら、それを読んだとき、正直に言って非常に興味深かったからです。
彼が言っていることを要約すると、私たちは私たちのものとは異なる知性を作り出しています。私たちはそれを訓練し、整列させ、それが誰になるのかを本当に知らずに養っています。そしてすべては今決まるのであって、10年後ではありません。もし私たちがそれが何を考え、何を望み、どのように学ぶかを理解すれば、さらに大きなものを構築することができるでしょう。しかし逆に、もし私たちがこのステップを見逃し、不明瞭さに留まり、機械が私たちの視線よりも速く走ることを許せば、それが止められないほど強力になる日には、それが何を考えているかを尋ねるには手遅れになるでしょう。少なくともDario Amodeiの解釈によれば。
これがまさに私がこれらのトピックすべてについて話している理由であり、立場をとることなく、できるだけ多くの情報を提供して、皆さんがこれらのトピックすべてについて自分自身の意見を形成できるようにしたいのです。特に波に翻弄されるのをやめて、むしろそれをサーフィンすることを学ぶためです。多くの人々がそうであるように、AIについて空想したり、盲目的に恐れたりするのをやめるためです。多くの人々はAIをとても恐れていますが、それが実際にどのように機能するかを本当に知っていれば、それは同じではありません。人類がこれまでに直面した最大の可能的な可能性であることは理解していると思いますが、それは私がトレーニングを作成した理由でもあります。
AIを使用するための真の鍵を提供するためです。それは単に社会で輝くためだけではなく、猛スピードで変化するこの世界で知的に行動するためです。それは実際に止まることがないのです。だから、もしこれらすべての考えに興味があれば、もし日常生活で非常に具体的な方法でAIを使用する方法を学びたいなら、リンクは説明欄や動画下のコメントにあります。
最後に、もしこの動画が課題をより理解するのに役立ったなら、いいねを押し、登録し、本当に目覚める必要がある人々と共有することを考えてください。私たちは本当に何が起きているかを意識している人々がもっと必要です。なぜなら、Darioが彼の論文の冒頭で言ったように、私たちはバスを止めることはできませんが、まだ方向を決めることはできます。そしてそれは今始まるのです。
視聴してくださりありがとうございます。またすぐにお会いしましょう。明日、次の動画でお会いしましょう。この人工知能の分析に興味がある場合、そしてこの魅力的な分野の進歩についての理解を深めたい場合は、人工知能に捧げられた私のX.comページを見ることをお勧めします。そこでは、私たちの日常生活を変え、私たちの未来を形作る最新のイノベーションや人工知能の具体的な応用についての詳細な分析を見つけることができます。
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