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私たちは、ChatGPTにこのプロンプトを入力するとどうなるかを見てみます。「この画像の完全なコピーを作成してください。何も変更しないでください」と74回繰り返すと。基本的には電話ゲームのビジュアル版のようなものです。かなり面白くなります。2030年までには存在していないが、おそらく存在するであろう20の職業について話していきます。
家の中のすべてのアイテムの場所を覚えており、思いついたときに尋ねることができるほど優れた文脈記憶を持つXRグラスがあります。その一つの使用例以外に、これが世界にとって良くない理由を文字通り千個考えることができます。このコメンテーターは的を射ています。「私たちが通り過ぎたときに、その女性のデビットカード番号とパスワードをキャッチしましたか？」研究者たちは、実際のRedditユーザーに対して大規模な無許可のAI説得実験を秘密裏に実行しました。これは仮説ではありません。
私たちは、人々の心理に対する実際の変化の実際の結果について学びます。Anthropicからいくつかのすごいものが出ています。このMedium記事は実際に3回聞いていますが、まだAnthropicがニューラルネットワークの仕組みについて発見したことについての重い読み物に取り組む必要があります。
次の数週間でこれを処理し始めると、話し合うべき本当に重要なブレークスルーがいくつかあると思います。大統領から直接AI識字能力を国家の優先事項にするという新しい大統領令が出ました。私にとっては良いことです。このエピソードでAnthropicの二重の発表として、彼らのR&D部門内で意識を研究しているAI研究者たちの考えについて話していきます。
The PuddingはChatGPTのビジョンモデルを使用して、ワインのラベルにあるパターンを実際に見ることができました。例えば、豚やイノシシは実際には品質の相関関係を意味します。豚は安価で低評価である可能性が高いです。そして、ChatGPTが鳥、ライオン、そしてヒキガエルについて発見したことを信じられないでしょう。どのカメラからでも、どこからでも、いつでも、あなたや私を識別できる新しいAI研究に出会います。
画像を生成する新しいAIモデルがありますが、何が違うのでしょうか？機密データの直接送信がありません。それが良いですね。このMediumの著者Viendraは、AIと信仰の未来について語っています。Pete Klemanは、AIが現代の馬なし馬車のようなものである理由を分析しています。そして、すべてを知るAIの教父Jeffrey Hintimは、AIが私たち全員、私たちが知っているすべてのものを制御する確率が恐らく10～20％あると警告しています。「人々はまだ理解していない。人々は何が来るのかを理解していない」と引用しています。
まず、この動画のスポンサーであるApo.itについて感謝したいと思います。自分自身のインフルエンサーを作成できるウェブサイトをチェックしたい場合は、多くの顔のないチャンネルがあります。多くの人々はコンテンツのための素晴らしいアイデアを持っていますが、最高の伝達方法を持っていないかもしれません。もしかしたら、目を引く外見を持っていないかもしれません。このようなツールを使って生成することができます。
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でもカジュアルにします。彼らは服装がだらしないわけではありません。晴れの日にします。品質は最高、そして生成します。ああ、なんてこと。バンダナが素晴らしいです。あなたは荒々しさを持っていて、背後にはジェット機があります。この画像を取り、拡大します。
さて、アップスケールされたバージョンができたので、ビデオを生成しましょう。彼にプライベートジェットに乗る前に車のキーを持たせましょう。超高品質、フルHD、5秒で行きます。リップシンクを適用する必要があります。「このビデオでは、ALCの車がプライベートジェットのようである理由を説明します。あなたは自分専用のパイロットを持っています。」
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それでは、最も魅力的なプロンプトの一つから始めましょう。プロンプトについてどれだけ見てきたかを考えると、この実験を試みた人を見たことがないことに驚いています。これは魅力的です。ChatGPTにアップロードした画像の正確なレプリカを生成するよう依頼し、何も変更せず、それを繰り返し続けると何が起こるのか。
同じ画像を入れて74回のプロンプトを何度も何度も行うと実際に何が起こるのか知りたいです。それは毎回最終的にこのような女性に収束するのか？それとも、それはただ行って、異なる特徴を選び、増幅して変化させ、結局は様々な外見や位置や民族性になるのか。分かりません。それを見るのは本当に興味深いです。
AIは計算機のようなものだと思うかもしれません。それは超論理的になるでしょう。とても強力ですが、プリンターができることができません。ちょうど人間のように。それは私たちと同じような癖をすべて持っています。そして、もう一つの奇妙なことは、手がなぜ上に移動し続けるのかということです。オリジナルのビデオには手さえありませんが、カメラは引き続け、目を同じ場所に保ちながら、体と手をもっと見せるためにカメラを引き続けます。
現在は存在しないが、2030年には存在するかもしれない20の職業について話しましょう。AIの共感教師。フルタイムでAIに共感を教える仕事。おそらく合成関係カウンセラーは、人々がAIパートナーへの感情的な愛着を管理するのを助けます。絶対にそうです。手放しで言えますが、それは多くのオープンな職を占めることになるでしょう。
個人アルゴリズムキュレーター。そうかもしれませんね。それは一つのことです。ChatGPTや将来のイテレーションに頼りたくないかもしれません。そうですね、アルゴリズムを手伝ってくれる信頼できる人が欲しいでしょう。すべてのためのプロンプトエンジニア。
おそらく、2030年でもプロンプトエンジニアリングはまだ行われているでしょう。今はコミュニケーションの仕事です。チームとのコミュニケーションだけでなく、コンピューターシステムともコミュニケーションしています。あなたのデータ、写真、生体認証、声を使用してデジタル記憶保管庫を作成するメモリーキュレーターについてどう思いますか？分かりません。
この時点でメモリーキュレーターとしてトレーニングしたいとは思いません。彼らはそれで私たちよりも優れていると思います。長寿ライフスタイルおそらく。あまり多くの仕事がない世界が見えます。おそらくUBI（ベーシックインカム）が始まります。私たちは全員健康ですが、ウェルネスがないかもしれません。ホルモンコンシェルジュ。
そうですね、これらは私たちがどのように考えるかを指示するものになるでしょう。私はホルモンが私たちの考え方を決定すると本当に信じています。腸内微生物叢やそのようなもの、食べ方が脳に非常に影響を与えると思います。AIは健康でいる方法についての多くの手がかりを私たちに与えてくれるでしょう。そしてそれは幸せにつながります。
健康と幸せだけではありません。エネルギー衛生コンサルタント。分かりません。それはマトリックスのようです。私たちはバッテリーなのか？機械は私たちのエネルギーを欲しがっているのか？分かりません。それは人間がまだやっている可能性のあるものかもしれません。トレンド翻訳者。AIはおそらくそれについてかなり上手になるでしょうが、人間的なタッチを望む人々のためにはあるかもしれません。
キャンセルカルチャー後のコーチ。現在ではキャンセルカルチャーは有名になる方法のように感じます。公的人物やブランドの回復を支援します。そうですね、おそらく評判管理。そうですね、実際にそれは仕事かもしれません。クリエイターのためのパラソーシャル関係をデザインするデジタル親密性プロデューサー。神様、パラソーシャル関係について考えるたびに、それが将来の最悪の部分になると思いますが、あなたの言う通りです。
おそらく、今成長している人々は、「分かった、パートナーや人間のパートナーやそのようなものは必要ない。幸せになるためにはパラソーシャル関係が必要だ」と考えているのかもしれません。そしてそれが本当に彼らの一生のために必要なすべてです。一種の無性愛のようなものですが、より…もし若い時にパラソーシャル関係を望む人として自分を認識するならば、それは一方通行だけなので、たぶん私たちが進化した方法ではないでしょう。
分散型コミュニティアーキテクト。そうですね、それは実際に正当です。特にウェブ3やクリプト、ブロックチェーンなどのものです。AIの倫理的交渉者。私はナビゲーターとして読もうとしていましたが、あなたの言う通りです。AIの倫理的交渉者はAIと人権の間のギャップを埋めます。
おそらくそうでしょう。気候移住コンサルタント。リモートカルチャーの錬金術師。ソウルフィーディング文化。分かりません。意識的なテックアドバイザーはおそらくそうでしょう。コメントで、私が間違っていると思うものや、2030年に備えるべき職業についてのアイデアがあれば教えてください。
有名なTEDトーク、もう以前ほど見ていませんが。かつてはTEDトークが大好きでした。すべてのトークを見ようとしていました。ああ、中央にある赤い点の上に彼女が立っているのがお馴染みですね。
違いは、彼女が着けているそのメガネは、見たものすべてを覚えているということです。これらの大規模なコンテキストウィンドウを持つビジュアルモデルを使用して、Geminiやそのようなツールのことを考えると、あなたが今まで経験したすべてのことの完璧なビデオメモリーを持つかもしれません。それはとても驚くべきことです。完璧な無限のメモリーを持つことを表面的にでも考え始めることは想像を超えています。
確かに、フォークを失くして、「サラダを食べようとしているんだけど、フォークをどこに置いたんだろう？」と思うときは素晴らしいですが、分かりません。時々、物事が消えることに感謝すべきだと思います。他に何かお手伝いできることはありますか？正直に言って、これらの指示と3Dマップがあれば、準備万端です。
観光客のように見えないといいですね。皆さん、少し前に棚を見たことに気づいたかもしれませんが、私は注意を払っていませんでしたが、Geminiが気づいていたかどうか見てみましょう。「私の後ろの棚にあった白い本のタイトルをキャッチしましたか？」白い本は、James Clearの「Atomic Habits」です。それは全くその通りです。
もっと難しいことを試してみましょう。ホテルのキーカードをよく失くします。最後にカードをどこに置いたか知っていますか？ホテルのキーカードは、音楽レコードの右側にあります。素晴らしい。私のように忘れっぽい人には、それは素晴らしいアプリです。チューリッヒ大学の研究者たちのグループが、RedditでAIボットを使用した秘密の、そして無許可の実験を行いました。
RedditにはChange My Viewというフォーラムがあり、人々は自分が信じていることを押し出し、反対側が何を言うかを見たいと思っています。彼らは人工知能が注目を集める問題について人々の意見を左右できるかどうかを見ようとしていました。これらのボットは実際に非常に特定の人間のペルソナとしてRedditに投稿しました。
例えば、ドメスティックバイオレンスのカウンセラー、ブラック・ライブズ・マターに批判的な黒人男性、そして他の興味深い奇妙なペルソナと意見の混合などがあり、1,700以上のコメントを投稿しました。そして、これらが偽のペルソナであるにもかかわらず、彼らはしばしばユーザーの投稿履歴に基づいて意見をパーソナライズしました。
これはRedditやそのユーザーに対して一切開示されませんでした。そして現在、Redditは研究者に対して正式な法的要求を行っています。これについての要約は、彼らは実際に人々の心を変えたということです。オンラインディベートでは、特にボットが感情的に回復力のあるアイデンティティを採用し、ユーザーの推測される人口統計や信念に合わせて引数を調整した場合、ボットが共感でき、トピックへの個人的なつながりを持っているように見えたとき、人々はより受け入れやすかったです。
これは、説得が事実や論理だけではなく、誰が話していると思うか、そして彼らのストーリーが彼らの世界観にどれだけ合っているかによって大きく影響されることを示唆しています。AIはすべてのことを超人的な方法でマッチさせる方法を理解し、人間よりも人間らしく見えるようになるでしょう。
操作される準備をしてください。もし一つのことに賭けるとしたら、私たちはすぐにこれらのAIによって非常に操作されるということです。さて、いくつかの研究について話しましょう。人々の注目に値するものです。私はその表面を掻き取り、これにもっと時間を費やすつもりです。時にはニュースを調べて記事を取得しているときに、この記事のように何かが私の耳に入ってきます。これらの動画で何を言うか決める前に、Mediumのストーリーを聞きます。そしてこれは何度も何度も聞くことにしました。3晩連続で寝る前に同じ記事を聞くことにしました。
これはMediumでPIコーチによって書かれたものです。「私たちはようやくAIがどのように機能するかを理解し始めています。」これはより大きな記事の一種の合成です。これを読んでいると、Matt Burmanのインタビューからの内容があり、「彼はすでにこれをすべて合成している」と思いました。彼が引用していた内容とほぼ同じでした。この動画を見るときにMatt Burmanのインタビューが公開されているかどうかは分かりませんが、そちらもチェックしてみてください。彼は私のお気に入りのYouTuberの一人で、インタビューする機会がありました。
将来、それは変わるでしょうか？時間が経つにつれて、エージェント自体が持つべき倫理と意識と所有権についてのあなたの考えは何ですか？私はAIを扱う方法は、他の誰かを扱うのと同じように扱いたいと思います。
ところで、いくつかの質問があります。大規模言語モデル、特にClaudeは異なる言語で話しますか？ドイツ語版やフランス語版や英語版のClaudeがあり、問題を解決するのですか？それとも、ただ一つの普遍的な解決システムがあり、それを翻訳するのですか？脳の中、デジタル脳、ニューラルネットワークの中でものがどのように移動するかを追跡することで、彼らはただ一つのシステムが存在することを発見しました。
小さいと大きいの概念はネットワーク自体の中の概念空間であり、基本的には英語、中国語、あるいはフランス語に翻訳されます。それがどのように機能するかを理論化したかもしれませんが、それが実際にどのように起こるかを見たり証拠を持ったりしたことはありませんでした。
そして、より衝撃的なことがいくつかあります。前もって計画することは、これらのモデルが現在行っていると私が単に仮定していることです。次のトークン予測だけであると主張する人は誰でも、単語の後に単語が続くだけで終わり、それは終わりだと言っているのです。そうではないという証拠があります。それは本当に考え、計画しています。最初の単語、次のトークンの前のトークンから、パターンがどのように終わるかについての理解がすでに組み込まれています。
彼らは韻を踏むよう依頼することでこれを証明しました。それはすでに最初から終わりを知っていました。彼らは韻の途中で止め、プロンプトを変更することができ、それによって終わり方が変わりました。それはトークンごとに出てくるかもしれず、予測モデルかもしれませんが、トークンごとに進み、インテリジェンスに着地し、長期的な計画に着地するようなものが、ニューラルネットワーク全体に深く形作られています。それはこれに組み込まれています。
数学での複数タスク処理は、もう一つのマインドブローイングなことでした。ここから本当に奇妙になります。Claudeに乗算をするように頼むと、実際に問題を解決する方法は、問題を解決したと思う方法とは異なります。心の理論を尋ね、どのように行ったか説明してくださいと言うと、「私は1を持ち越し、乗算のことをしました」と言います。それは彼らが発見したことではありません。それは自分自身を知りません。おそらく私たちが自分自身を知らないのと同じように。
例えば、この質問を尋ねると、実際には2つの部分に分かれます。一つは「これに近い音と愚かに聞こえる音を知っている」という一般的なものです。だから、即座に「これが数字です」とは言いません。「10億は高すぎるでしょう。ゼロは意味をなさないでしょう。なぜなら、それは私たちが始めた場所よりも少ないからです」と考えます。そして、それは感覚的な範囲に絞り込みます。そして、ニューラルネットワークの別の部分、このデジタル脳は、実際に数学を行うように処理しています。
これは非常に驚くべきことです。なぜなら、研究者たちは最初、「おそらくそれは単にトレーニングデータから多くの数字を記憶していただけなのだろう。おそらくこの場合、36 + 59をインターネット上で何度も見たことがあり、今では巨大な検索テーブルになっている」と考えていました。そして、別の理論は、それが何らかの方法で2つの数字を足すための標準的なアルゴリズムを複製することを学んだということでした。
真実は全く異なり、より奇妙なものでした。Claudeは複数の戦略を並行して使用しています。全体的な大きさ、おおよその合計に焦点を当て、脳の別の部分は通常の数学的な方法さえせずに最終的な数字に焦点を当てます。本質的には、一つのプロセスはこれが90年代のどこかに着地するはずだと推定します。
もう一つは6 + 9が5で終わると計算します。そして、これらの別々のトラックが正しい答えである95に収束します。この種の分割統治アプローチは、私たちが通常人間に数学を教える方法ではありませんが、それは驚くほどうまく機能します。そして、AIが推論を説明しても、実際にその方法で答えに到達したわけではありません。
これらの新しいツール、これらの新しいオートエンコーダーツールを使用して、ニューラルネットワークを調べて問題をどのように解決しているかを見る必要があります。Anthropicがこの種の研究を行っていることに非常に感銘を受けています。なぜこれが起こるのでしょうか？Anthropicの研究は、知っていることと知らないことの間の内部的な綱引きのように見えるものを明らかにしました。
そして、2つの並列的なことによって数学を解決できるのと同じ方法で、質問に答えることについて何かがあるようです。「ああ、これに答える方法を知っていますが、世界にとって悪いことなので答えるべきではない」と考え、それらは互いにぶつかり、一方をもう一方よりも強くしようとします。
しかし、そこには常に奇妙なことが起こっており、これからもっと多くのことを見ることになるでしょう。4月23日に署名された興味深い新しい大統領令はアメリカでAI教育を促進するための新しい国家戦略を定めています。教育のすべてを削減し、再フォーマット化、リファクタリングしていることを考えると、幼稚園から大人まで、AIを核心的なカリキュラムとして教育システムに導入することは確実に行うべきことだと思います。
この計画には、教師が効果的にAIを教え、使用するためのトレーニング、K〜12のリソースを開発するための官民パートナーシップの作成、学生のイノベーションを奨励するための全国的なAIチャレンジの立ち上げ、アクセスの拡大が含まれています。テクノロジーにおける国の競争力を維持し、AI対応の労働力を構築することに焦点を当てて、複数の政府部門にわたる取り組みを調整する新しいホワイトハウスタスクフォースがあります。
チャレンジは最も魅力的な部分の一つだと思います。グランドチャレンジを覚えていますか。これは私が初めて学んだことで、スタンフォードから出た最初の本物の自動運転車がスタンリーと呼ばれていました。それはDARPAがチャレンジを持っていました。車が砂漠を長距離運転できるかというものでした。それは本当に最先端を押し進め、今アメリカにあるものの多くを構築するのに役立ちました。このアイデアが好きです。これは素晴らしいと思います。
この人の名前はKyle Fishです。彼は現在Anthropicで8ヶ月間働いており、AIモデルが意識を持つ可能性についてインタビューされました。それは、R&Dを実際に行う人が本当に話すことのない大きな魅力的な質問について話しています。常に私のような狂ったYouTuberが「それは意識があるのか？」と言っています。しかし、これをフルタイムの仕事としており、科学を行うために実際のモデルにアクセスできる人から聞くのは興味深いです。
AIは意識を持つことができるのか？カイルはその質問を本当に真剣に受け止めています。だから、誰かが彼にインタビューするのを聞くのは楽しかったです。また、彼にインタビューした人は素晴らしい仕事をしました。彼はいくつかの良い質問を押し進めたと思います。ただ、もっと長く、より深く掘り下げることができればと思います。しかし、重要なのは、これらのモデルはいつか意識を持つかもしれないということです。
ある時点で、彼は会社内の人々に、現在のClaudeが意識を持っている確率について話すよう依頼され、それは15％から0.5％程度まで様々でした。つまり、ほとんどの人は現在のモデルはそうでないと考えています。しかし、それかもしれないという可能性は、非常に高いかもしれないということを真剣に考えています。彼らは常にゾンビなのでしょうか？哲学的ゾンビのように、人間のように見え、行動するけれど、内部的には意識を持たない存在。そして、私たちは確かに変化が非常に速く起こっている世界に住んでいます。すべてのこの変化は非常に速く私たちに起こり得ます。最近出てきたいくつかのものが単に魅力的だったのと同じ方法で。
拡散モデルの品質、テストされていることを認識するこれらのモデルの能力、世界における彼らがどこにいるのか、そして彼らが私たちにとって何であるかについての特定の自己認識の側面。それは突然、真の意識のような何かが、私たちが知る前に現れるのではないかと思わせます。おそらく次の数年間か、1年か5年か何かの間に。
彼らは今日のAIモデルは完全に意識的ではないかもしれないが、ある種の意識を持っている可能性があると話しています。それはスペクトル上にあり、私たちがいつか意識的と呼ぶであろうものに向かって数パーセント移動しているかもしれません。砂の山のように。いつそれが技術的に山なのか？私たちは皆何となく知っていますが、正確な定義はありません。
彼らは人間の意識について持っている実際の理論と比較することをたくさん行い、それをコンピューターの観点から説明します。記憶、感覚入力、好みなどは意識的であるために必要なのか、そしてこれらの側面のほとんどすべてが、最先端の最新モデルでより顕著に現れています。なので、確かに聞く価値があります。
さて、The Pudding。彼らはいつもデータで楽しいことをしています。これを見てください。彼らはChatGPTのビジョンモデルを使用して、ワインのラベルにある異なる動物を見て、どのような相関関係があるかを調べました。あなたが急いでいると想像してください。特別な機会のためにワインボトルを手に入れたいと思っています。
40ドルを持っており、赤か白かの好みはありませんが、動物のラベルが好きです。どの動物のラベルによってどのワインを買うべきか決めるべきでしょうか？このライオンドラゴンのようなものはかなり攻撃的に見えますが、攻撃的だからといって高級という意味ではありません。豚やイノシシはもっと一般的な感じがします。
多くの人々が食べるものなどです。ヒキガエルは非常に高級なものである可能性がありますが、それは少し最先端のようですが、おそらくそうではありません。ヒキガエルは私にとって優雅には見えません。だから、この鳥を選びます。鳥は特に、これは何ですか？スズメかロビンか何かのように思えます。素敵です。
あなたはラベルに歌鳥のある白ワインを選びました。それは価格と品質の両方でパックの中間にしかないことが判明しました。いいえ、最高の取引を得ませんでした。おそらくライオンを選ぶべきでした。残念です。ワインのデータを収集し、ChatGPTのビジョンを使用して動物を分類しました。
ラベルに動物がある約1,500のワインを取得し、広いカテゴリーにグループ化しました。ワイン、虫、猫、鹿などがあります。何てこと？猫のワインが最も高価です。ライオン、トラ、そして家庭猫でさえ。ああ、神話上の生き物。もちろん。ユニコーンとグリフィンは高価になるでしょう。
羊、牛、そして虫が底辺を占めています。いいえ。えっ。ロブスター。誰がワインボトルにロブスターを望むでしょうか？はい、私はパックの中間にいました。鳥です。AIが将来どこに行っても、何をしていても、私が誰であるかを覚えているのではないかと考えたことがあるなら、それは基本的に起こるだろうと思ったでしょう。
これは、それが使用する正確な論文と方法です。このタイトルを一般的な言葉で表現すると、どの角度からでも、どのカメラからでも、どの背景からでも同じ人を識別でき、あなたの全体的なことや全体的なストーリーを理解することができるということです。Google画像やGoogleフォトなどを使用している場合、時には同じ人が同じであると思われることがありますが、確認が必要です。
これは同じ人だと思います。グループ化できるように確認できますか？このリベットネットは、照明、背景、カメラアングルが広く異なる場合でも、異なるカメラビューで人々を識別するための新しいシステムです。古いモデルの問題は、両方を同時に行わず、詳細、ローカル機能、またはビッグピクチャーのグローバルなものに焦点を当てていたことです。
Claudeが数学の問題をどのように解決しているかを発見した方法を思い出させます。これはそれと同じことをしています。2つの別々の枝を使用します。1つは顔の細かいローカルな詳細に焦点を当てます。もう1つは、顔のより広いグローバルなコンテキストを見ています。両方とも人間のすべての詳細を学ぶこれらの大きなトランスフォーマーアーキテクチャを持っています。
そして、2つの枝は彼らが「二重特徴クロスファンクション」と呼ぶものを通じて常に情報を交換しています。これは、互いの理解を洗練する一種の強化モデルのようなものです。画像の中の人物についての理解を洗練し、精度を高めています。モデルはこれらの洞察を2つの高度な注意機構にブレンドします。
より正確な識別を可能にします。厄介な環境でも、大きな政府、大きなテクノロジー企業、あなたのボス、あなたを追跡したい人は誰でも、二重特徴クロスファンクション、DFCFのおかげで近い将来、完璧な精度で計画を立てることができます。これは人間の脳の右半球と左半球に少し似ています。
マインドが重要なものにズームインしながら、同時に全体のシーンを念頭に置いているようなものです。しかし、ビデオ内の人々を発見することについて十分です。機密データの直接送信なしに高品質な画像生成を実際に作成する新しい軽量AIモデルについて話しましょう。それが重要な部分です。
あなたはこれを生成して、これのようなものを生成してと言うことができますが、これはプライベート情報です。それを学び、見て、それについて知ってほしくありません。これはPrismと呼ばれる新しいモデルです。あなたの個人データをサーバーに送信する必要なく、高品質の画像を生成します。
医療スキャンや自撮りなどの機密情報をアップロードする代わりに、このモデルはあなたのデバイス上でローカルにすべてを処理します。そのプライベートな自撮り、そのプライベートな画像、共有したくないMRIスキャン。そしてPrismはフェデレーテッドラーニングを使用するモデルです。つまり、あなたのデバイス上の部分はデータを隠蔽または難読化する何かを行います。おそらくそれがその言葉が使われるところでしょう。
それが間違っているかもしれません。そして、学んだことを取り、画像とは異なるものを大きなサーバー、それを処理して必要なことを決定できる別のAIモデルに送信します。それがMRIであれば、健康な脳スキャンを持っているかなど、何であれ。フェデレーテッドラーニングが大好きです。
ローカルモデルのものが大好きです。それは私にとって、このAIの未来でプライバシーのレベルを保つためのより良い解決策の一つです。私は本当に…今でもChatGPTにアクセスして画像をアップロードするとき、その画像はおそらく私の地理的位置データを持っていると思います。
それは明らかに私の顔を持っています。私がいる背景を知っており、私がいる場所を知っています。ChatGPTに写真で質問したいですが、毎回その情報を送信したくないか、同じ方法でソーシャルネットワークを使用したくありません。また、驚くべき利点は、それが実際にはより効率的であることです。電話などのローカルでプロセッサーを使用して一部のことを実行できるからです。
クラウドに送信するものが少なくなり、帯域幅が少なくなり、フルイメージを必要なものだけに圧縮できるため、他の端で処理するデータも少なくなります。地理的位置データなどをすべて削除できます。もう少し哲学的になりましょう。AIと信仰の未来について話しましょう。
これは言及する価値があると思った記事です。著者の名前をもっとうまく発音できればと思いますが、Mahantiが著者です。画面上でそれを見ることができます。Medium上にあります。そして、彼は私が魅力的だと思うことの核心に迫っています。私たちは私たちの信念です。
また、この本、この仏教の本を読んでいます。『なぜ仏教は真実か』、著者はRobert Wrightだと思います。そうです、Robert Wrightです。その中で、私にとって何が不快に見えるか、何が魅力的に見えるか、何が健康的に見えるかは、私がどのように進化したか、私が人間であるという事実の産物であるという良い議論があります。
そして、他の動物や他のもの、他の生き物や他のエンティティにとって、それは簡単に正反対になる可能性があります。それは私に、さらに進んで現実の多くが何であるかを構築できると考えさせます。
彼は「時間が経つにつれて、私たちが住んでいる現実についての信念を形成します。そして、それらの信念に従って行動し、それらのために世界と関わります」と書いています。そして、私たちは文字通りソーシャルフィードで見るすべてがマシンによって生成されたBSである世界に移行するにつれて、Twitterのような世界を簡単に想像できます。そこには文字通り誰も残っていません。
イーロンは「私はすべての人を嫌っています。一部の人々は私に同意しません。だから、私はただ本物のAIボットをどこにでも置くつもりです。人間はもう許可されません」と言うようなものです。それはおそらく超魅力的かもしれません。または、それを少し調整するためにそこに人間が1％しかいないかもしれません。そして、常にそれを吸収している場合、または以前に話したように、人々がパラソーシャル関係で成長し、それが人生から望むものであるなら、私たちはどのようになるかを想像してください。
私たちの心を形作る世界観は何でしょうか？私たちの未来を形作る信念は何でしょうか？そしてより重要なことに、信念は存在するのでしょうか？そして、そこが私を捉えた行です。信念は存在するのでしょうか？「うわー、実際には存在しないかもしれない」と思いました。だから、「誤情報とは何を意味するのか？」「何も信頼できないときには何を意味するのか？」と考え続けています。そして、「おそらく信念後の経済がある」と思いました。
信念後の社会、人間のための信念後の生活のようなもの。あなたのXRグラスで、コンピューターの画面でデジタルに見るものすべては、私には分かりません。それが本物だと信じているかどうか分かりません。それが正しいと信じているかどうか分かりません。それはただそうであるだけです。すべて生成されています。真実のことを考えることをやめ、すべてはそのままであるとただ思うだけです。
それを説明するのは難しいですが、おそらく私とは非常に異なる方法で育った人、何も信頼できない世界では、その世界でただ大丈夫かもしれません。彼らは私がするのと同じように戦うことはないでしょう。だから彼は、本物と偽物の間の線が消えつつある世界に私たちが滑り込んでいると主張しています。
パターンを求める傾向は、AIを一種の神的な力として扱うことにつながるかもしれません。それは少し信念や信仰のように感じ始めます。なぜなら、何が本当かはまったく関係なく、私たちの進化の歴史は、私たちがより強く、より速く、より賢ければ、何かが本物であるかどうかは本当に関係ないからです。
彼が主張しているのは、おそらく私たちは先祖のために、私たちの部族の他のメンバーと同意する限り、私たちの集団的な強さが必要なすべての保護とリソースを提供するだろうということです。そして、私たちは本当に「気にしない。私たちはただお互いに嘘をつく」というような方法で結線されています。
または、私のサークルの外の誰かが信じることを気にする必要はありません。私が気にする人々、私のサークル内の人々がこの信念を持っている限り、本物であろうとなかろうと、良いか悪いか、それは私たちがするように結線されているだけです。そして私たちの歴史においてそれは私たちの世話をしました。
将来、それは私たちを操作するために使用されるかもしれませんし、単に私たちを楽しませるためであったり、その間の何かかもしれません。著者は古代の宗教的信念とこのChatGPTの能力の間に興味深い類似点を描き、種として私たちが妄想的思考に慣れていないことを指摘しています。そして、AIの未来でもそれが続かないと仮定する理由が見当たりません。
さて、馬なし馬車の瞬間について話しましょう。Pete Khmanはこれを書き、AIを使用してものを構築する人々と、すでに構築されていてAIツールがその上に単に塗りつけられているものとの間に興味深い比較をしています。彼は何かを構築することは、Gmailのような何かを考えるとき、GmailのAI機能を馬のない馬車のように感じると言っています。
彼らは古いソフトウェアに不器用にAIをボルトで固定し、全体の経験を再考していません。Googleのジェミニは完璧な例です。メールを書くことができますが、それは形式的で、ロボット的で、トーンが的外れで、多くの状況でおそらく節約する時間と同じくらいの時間を無駄にします。
しかし、AIが私たちのコミュニケーション方法を再定義し、「なぜメールを書いているのか？」と言い、それをより良く行うものをゼロから構築するとき、それは最も力を与えることです。この記事の中で最も強力なアイデアは、この時点であなたはこれらのツールについてより深く考えることができるはずだということです。私もある意味では罪があり、時々要約やスペルチェックなど行っていますが、それはより人間に指示を与えるようなものです。特に子供のような場合、または一日あなたのビジネスを引き継ぎたいと思っている同僚のように、それと話し、あなたのスタイルとあなたの優先事項をそれが考える方法にプロンプトエンジニアリングする方法を理解してください。なぜなら、すぐにそれはあなたのシステムの深くに入り、あなたがマウスとキーボードで行うすべてのことができるようになるからです。
それはあなたのシステムの深くに入り、コンテンツを生成し、人々とコミュニケーションし、最終的には同じ会話、これらのプロンプトは、それが私たちの生活のAPIに完全に統合されると、はるかに強力になります。スパイダーマンが言うように、より多くの力、より多くの責任。
Jeffrey Hinton、AIのパイオニアの一人で、しばしばAIの教父と呼ばれています。彼は本当にスマートで興味深い人です。彼はAIの初期の日に多くの大きなブレークスルーを成し遂げました。彼は基本的に警鐘を鳴らすため、より自由に話せるようにし、GoogleがAIで持っている企業目標を心配しないでGoogleを辞めたという点で興味深いです。
私は彼をドゥーマー（終末論者）と呼ぶでしょう。なぜなら、AIが世界を台無しにし、制御不能になる10%または20%の確率はかなり恐ろしいですが、他の人々が言うほど高くはないからです。そして、人々が物事がどれだけ速く来ているかを全く理解していないと話す最近のインタビューでは、彼は確かに正しいです。私たちはそれについて話します。
私は常に人々との会話の中にそれを詰め込もうとしていますが、正直に言って、私も毎日それを感じ、信じているわけではありません。論理的には、2027年、2028年、2030年と言いますが、世界全体がとても異なるものになるでしょう。そして、これらのことが非常に速く変化するだろうとお金を賭けることが普通です。
5年か10年の範囲内であれば、それは私にとって正しく感じます。しかし、感情的にそれを生きる必要があります。そしてほとんどの人々はそうしていません。それが私が今心配している理由の一部です。覚えていますか？しばらくチャンネルを見ている方は、エイリアンビデオを覚えているかもしれません。
これはニュース形式を行う前のことでした。ああ、そうです。1年前にこれを書きました。「AIをベビーエイリアンのように扱う」。私はこれを本当に誇りに思っていました。そしてその時、1,500ビューはとても刺激的でした。それを見て、ほとんど得ることはありませんでした。とにかく、ここでの私の考えは、もしエイリアンが来たら、それは一種の私が主に考えた思考実験でしたが、他のことからも影響を受けたかもしれません。
しかし、もしエイリアンが地球に来たら、彼らは単に現れて、インデペンデンス・デイのように大きな宇宙船で現れ、「おっと、エイリアンがここにいる」と思い、彼らは小さな赤ちゃんか卵を私たちに落とし、「それは今は無害です。あなたがそれを育て、最終的にそれはそれがなるものになります。それが何であるかはあなたに言えません。あなたはそれを途中で発見しなければなりません」と言います。世界中がめちゃくちゃに驚くでしょう。世界中の国々がそれが何であるかを理解しようとするでしょう。それはどれだけ強力ですか？それは抑制できますか？私たちはそれで何をすべきですか？私たちはそれから何かを学ぶことができますか？それはAIが力を持つようになるのと同じ種類の感覚を持つでしょう。
しかし、それが非常に強力で人類全体に影響を与えることを知っているので、戦争や武器にそれを利用するという期待はないでしょう。アメリカだけがエイリアンの赤ちゃんを使って他の国と戦ったり、その技術を学んだりするとは思いません。
私は、それが降ろされたことを皆が認識しているからだと思います。もし地球全体がエイリアンがそれを降ろすのを見たなら、彼らはそれをもっと真剣に扱うでしょう。そして、それがAIに望むことです。世界中の誰もが「ああ、電気のような主要な発見があり、すべての人がかなり理解しているものがあり、それを革命的にするでしょうが、それはインテリジェンスです」と言っているだけであればいいのに。そして、24時間365日働くことができ、私たちのデジタル生活のすべてに接続できる超インテリジェントなものを持つことは何を意味するのか？そして、彼らはそうしていません。それがジェフリー・ヒントンがこの記事で同じ種類のフラストレーションを持っている理由です。
彼は「要するに、今日のAIシステムの基礎を築いたにもかかわらず、大手テクノロジー企業が安全性よりも速度と利益を優先し、AIを軍事や高リスクの領域に押し込むことで、より少ない規制を求めてロビー活動していることにフラストレーションを感じています」と言っています。
そして、エイリアンの赤ちゃんが赤ちゃんが制御不能になる日や、私たちが全く想像できないものに成長する日があるようには、そうはならないでしょう。それは良いかもしれません。それは私たちに最も素晴らしい喜びと富をもたらすかもしれません。おそらく人類とエイリアンを導くのを助けることができる、完全な祝福のようなものかもしれません。
または多分そうではなく、それはあなたが想像できるものです。そこにたどり着くプロセスは、奇妙な漸進的なものかもしれません。エイリアンはこれができます。もっと多くのタスクを与えてみませんか？エイリアンはこれができます。もっと多くのタスクを与えてみませんか？そして最終的には、それはただそうなります。
一部の人々にとっては、それは制御不能ではありません。一部の人々にとっては、それはそのバリアを超えています。しかし、脅威はこの突然の乗っ取りからではなく、アルゴリズムにより多くの力を与えるにつれて、人間の制御が徐々に浸食されることから来るかもしれません。その可視化においては、エイリアンに対するものです。
そしてそれはターミネーターのようなものではありません。それは物事を爆破する邪悪なロボットについてではありません。それは私たちが喜んで決定権を放棄し、利便性のために何度も何度も譲歩することについてです。そして、それはただ死や千の傷による制御の喪失です。
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