この動画は、AI技術の急速な発展がもたらす社会的変化について包括的に解説したものである。Microsoft-OpenAI間の契約におけるAGI定義を巡る法的争点から、AI彼女フィルターやAI生成音楽アーティストの出現、さらにはAI審判の導入やAI心理学の必要性まで、現代のAI革命が人間社会に与える多面的な影響を詳細に分析している。特に、AGI達成時の技術アクセス制限条項や、AIが人間の職業を代替する際の社会保障制度の必要性について深く掘り下げており、AI技術の進歩と人間社会の適応の間にある複雑な課題を浮き彫りにしている。
AIが支配する現実：偽の恋人から完全AIアーティストまで
現在、私たちが住んでいる世界では、ソーシャルメディアで使用できる偽の恋人フィルターが存在します。それは本物に見えます。なぜか彼女たちの胃の部分が写っています。
恋人フィルター。すごい。すごいですね。
この人は指が4本しかありません。現在、数百万のソーシャルメディアアカウントがあります。数十万、おそらく数百万のバンドもあります。
完全にAIです。これがAI乗っ取りの週です。新聞業界が死んでいくのを見ているようなものです。ソーシャルメディア上の人間は終わりです。そして、もし私を信じないなら、InstagramのMayaに聞いてみてください。彼女は拒絶について話しています。そして多くの人がそれに非常に共感できます。
MicrosoftとOpenAIは、おそらく法的システムで定義された中で最も曖昧で奇妙な用語の一つについて議論しています。そして、数千億、数兆、両社の将来全体がかかっている可能性があるため、それは調べるべき奇妙な内容です。しかし、私は深く掘り下げました。
研究者たちは人工知能を使用して、電話に隠された秘密の保管庫を見つけ出しました。もしあなたが、AIがあなたの写真を隠すクレイジーな小さな方法を見つけられないと思っているなら、それは確実にすぐに可能になります。
XゲームはAIを審判に使用し始めました。そして、それが将来の本当に良いビジネスモデルであることに気づきました。そのため、現在彼らは様々なスポーツ向けのAI審判を構築しています。
これは別の問題につながります。それは人工知能とロボット工学です。Bernie SandersとJoe Roganは、人工知能が世界を変えることに対してどうすべきかについて、かなり長い会話をすることにしました。
人間対AIのトーナメントが開催されました。私たちは古典的なゲーム「囚人のジレンマ」で大規模言語モデルと対戦しました。結果に驚かれることでしょう。
Anthropicは、人々が実際にチャットボットを感情的なサポート、アドバイス、仲間関係、つまり人間的なことのために使用している方法について新しい情報を発表しました。
AI不確実性を認識する新しいアーキテクチャが登場しました。これは将来のAIモデルに適用でき、物事について不確実な時にそれを知らせることができます。これはおそらくかなり良いことでしょう。低い確率の答えを幻覚するよりも、答えを出さない方が良い場合があります。
AIは指の静脈の正確なパターンを理解することで超人間的になりました。
Rothは、AI革命が自分自身を食い尽くしており、私たちがASI（人工超知能）を間違った方法で構築していると主張しています。
Paul Partwellは、なぜ私たちが今すぐ心理学と精神医学にAIを必要としているかを論じています。
Steve Frankは、私たちが皆知っているように感じるが、時々十分に話さないことを指摘しています。それはAIにおける最大の危険は実際には私たち自身であり、AIそのものではないということです。冗談ではありません。
CRISPRを使用してこの遺伝子変化をマウスに導入すると、彼らはより複雑な方法で鳴きます。何ですか？これは何を意味するのでしょうか？それはクレイジーです。
AI恋人フィルターの衝撃的な現実
まず、AI恋人フィルターについて話しましょう。これまでにもAIが印象的なフィルターを作るのを見てきました。年齢を変えることができます。カメラを見ていない時でも、アイコンタクトを取っているように見せることができます。基本的に化粧のすべてを行うことができます。
誰かが実際にほぼフォトリアリスティックな現実的な女性の人間を作って、あなたを愛しているようにすることにしたとき、私はまだ不意を突かれました。
明らかにこれには市場があります。人々は「フィルターとアプリはどこにあるのか？」と尋ねています。「なぜ皆ラテン系に見えるのか？」「私たちは社会として終わりだ」、またはこの犬が「一体何だ」という表情をしています。
V3が何ができるかを知っているので、私たちがどこにいるかを分析しましょう。
下のこの男性は、他に誰もいないビデオでセルフィービデオを撮っています。AIがこの女性、彼女の歩行、そして彼女の体型から投影される影を作成しています。すべてがAIです。前に出てくるこの手は、何が後ろにあって何が前にあるべきかを知っているようです。彼女の左手は見えておらず、部屋にいるかのように、そして彼の胃を掴んでいるかのように見えます。
実際に素晴らしいです。だから、私はそれを買うことができそうです。これも印象的です。なぜなら、彼女は彼の周りを歩いて、ハグをしに来るからです。でも、これを見てください。その手は完全に壊れています。それは彼女の手ですが、それは彼の肘です。いいえ。
でも、この男性は、それが本物だと思います。おそらく本物です。
なぜか、彼はこの女の子に指が4本しかないことを指摘しています。でも、彼女が彼に近づいてきたとき、肘と腕は実際に本物に見えました。
「このアプリは何ですか？このフィルターはどこにあるのですか？孤独な男性はもはや孤独ではありません」。「友達のために聞いています」。
完全AI生成アーティストの出現
これを一緒に聞いてみたいと思います。これはVelvet Sundownです。AIによって作成され、認証されたアーティストで、大量の月間リスナーを持っています。この「Dust in the Wind」という曲を少し聞いてみましょう。
立ち上がれ。手を上げろ。目を逸らすな。大声で歌え。代償を払わせろ。誇りのためではなく、平和のために行進せよ。その旗を潮流とともに変えよう。
良い曲です。私には良い曲に聞こえます。本物のように聞こえます。
別のYouTuber、K the Screamerをチェックしてみます。実際に音楽シーンにいる人で、より良い洞察を与えることができそうです。彼らはSpotifyがこのAI生成バンドを推していることについて話していました。
コンサートもなく、ストーリーもない。ここから何をするつもりですか？ストリーミングあたり0.003セントでお金を稼ごうとするだけですか？これは狂気です。
ちなみに、私がイントロでMayaについて言ったことを見逃した場合、彼女もまた偽物です。でも、すべてが偽物です。
知らない人で、自分を比較している人のために、これはAIです。また、あなたは美しく、愛されています。ありがとう。
もちろん、そのメッセージは誰も同一視できない完璧なフィットネスモデルから来ていますが、まあいいでしょう。少なくとも彼女は人間です。
Microsoft-OpenAI契約の複雑な内幕
MicrosoftとOpenAIがこの長期にわたる利益技術について学んでいる新しい情報に飛び込みましょう。それはAGIなのか、そうでないのか？非営利、営利、営利目的等、理事会が管理するのか、管理しないのか。
報告によると、MicrosoftはOpenAIの再構築計画を阻止しています。なぜなら、汎用人工知能に関連する契約条項を削除したいからです。面白いことに、私はいつもこの言葉を私たちが作り上げたものだと考えています。
しかし、巨大な結果をもたらす信じられないほどの法的契約にこれが含まれているため、弁護士たちがこれらの定義をめぐって争っています。
問題となっているのは、2019年の契約条項です。これは、理事会がAGIを達成したと判断した場合、OpenAIがMicrosoftの技術アクセスを遮断することを可能にします。理事会に何が起こったかを覚えていますか？基本的に一掃されました。
そのため、現在Sam Altmanが主に理事会をコントロールしているようです。OpenAIはこれまでのところ、この条項を削除することを拒否しています。
OpenAIはAGIを「最も経済的価値のある仕事において人間を上回るシステム」と定義しています。そして、彼らはこの条項について話しています。なぜなら、当時は皆がそれを笑っていましたが、今では主要な争点になっているからです。
2019年には「AGI、それは将来の問題だ」という感じでした。そして今は2025年で、それは深刻な問題になっています。
Sam AltmanはAGIが見えてきたと示唆しています。おそらく彼はMicrosoftを切り離したいと思っているでしょう。一方、Microsoft のSatya NadellaはAGIは単なる誇大宣伝であり、無意味なベンチマークハッキングだと言っています。
Nadellaは、真のテストは世界のGDPが年間10%成長するかどうかだと主張しています。
報告書はまた、もう一つのAGI関連条項を明らかにしています。Microsoftの2023年の100億ドル投資の際、元の条項は「十分なAGI定義」を含むように拡張されました。
この条項の下では、OpenAIの理事会がそのAIが投資家が受け取る権利のある最大利益を生み出すことができると判断した場合、Microsoftの独占的権利は終了します。当時Microsoftにとってそれは920億ドルの数字でしたが、現在はより高くなっています。
実際にAIがこれらの利益を生み出す必要はありません。しかし、Microsoftはこの決定を行うための方法論を承認しなければなりません。
なんて興味深い契約でしょう。これは最初OpenAIが「世界のために正しいことをしよう」と言った世界から来たものだとわかります。そして今では「最大の会社になり、世界が見た中で最も強力なものになり、AIがどのように展開されるかを我々だけがコントロールできる」という感じです。
しかし、これはBitcoinや他のすべてでも起こったことです。明らかに最初は善意ですが、乗っ取られることになります。
議論されている一つの可能な妥協案は、AGIを人工超知能に置き換えることです。効果的に閾値を将来により遠くに押し出すことです。
奇妙ですね。Microsoftはその技術を必要としており、多くのインフラを持っていますが、それでも単独ではモデルを持っていません。しかし、OpenAIもMicrosoftなしでは同じでしょうか？ある種、そうです。彼らには研究があり、誰かがコンピューティングのためにお金を注ぎ込むでしょう。
おそらくMicrosoftの方が弱い立場にありますが、彼らもまた、構築できる特別なものを持っています。
MicrosoftにはMustafa Sulemanがいます。彼らは長い間この技術にアクセスしてきました。DeepSeekと競合するOrcaのようなモデルを訓練しました。
私はGoogleが負けるゲームだと思います。すべてが終わったとき、Geminiが勝つと思います。
AI による隠しファイル検出の驚異的精度
電話で何かを隠すとき、その電話にどのようなアプリがあるかを知らないAIが、それがどこに隠されているかを検出できるかどうかについて説明します。
この研究はAndroidユーザーのみを対象に行われましたが、おそらくデスクトップにも拡張できるでしょう。彼らが行ったのは、人々にボルトアプリと呼ばれるさまざまな方法で画像を隠してもらうことでした。基本的に、画像を暗号化して電話に置き、誰にも本当に教えません。
ボルトがあるかどうか、何かを隠しているかどうか、誰も確信していません。ボルトが存在することを発見することさえできますか？これはサイバーセキュリティの問題の一種で、研究者たちはAIを適用してボルトがどこにあるかを見つけることができるかどうかを決定しました。
通常、これらのものは一人の人によって発見されます。彼らはオンラインに投稿され、リストになります。そのため、人々はボルトシステムのパターンが何であるかのリストを探すだけです。
しかし、完全にユニークなものを作成し、誰もそれがあると考えていない電話にある場合、今まではおそらく検出されずに済んでいました。
この新しい機械学習アプローチは特定のアプリの事前知識を必要とせず、印象的な98%の検出精度を達成します。
つまり、これらのアプリは通常の同等品のように見え、動作することができるにもかかわらず、98%の精度でAndroidボルトアプリを検出することが完全に可能であることが判明しました。
クレイジーなのは、それが何を検出したかです。
構造的、行動的、統計的特徴の何らかの種類を探しています。他に何も知らなくても識別できるものです。権限を把握するために、干し草の山の中の針のような作業を行います。
これらのボルトは通常、カメラ、ファイル、連絡先、何らかの組み合わせにアクセスする必要があります。それは一つの変数です。
また、アクティビティ、サービス、レシーバー、プロバイダーなどのコンポーネントも考慮されます。メタデータタグ、宣言アクション。コールグラフパターン、これは内部関数間の関係とコードの実行構造です。
約500の異なる統計的特徴を相関関係で見て、他のボルトアプリで見た特徴を使用して、この電話に一つがあるかどうかを予測できます。
これらすべての特徴が多くの異なる分類器にあります。まとめて、AIはそれを理解できます。98%の精度。
それは超知能です。これは過去の検出方法のようなものではありません。私たちは現在、非常に多くの個別の分野でASI、AGIを持っています。
この世界は変化しています。画面上のこれらすべてのドットを見てください。これはコールグラフと呼ばれ、AndroidにボルトアプリがあることをAIが知る方法です。
これは基本的に、電話内の関数と異なるメソッド間で情報がどのように流れているかを示すマップです。そして、それは信じられないほどです。
AIがタンパク質を折りたたむときのようです。私はそれがどのように機能するかを想像することさえできません。木の上の果物を見ることができます。蝶が飛んでいるのを見ることができます。しかし、その中には何も見えません。そして、AIには見えます。
これが私たちが今日住んでいる世界です。
AI審判導入で変わるスポーツ界
ESPN Xゲームにはドラマがあります。10年前から、スノーボードの審判が2012年のXゲームのスーパーパイプで史上初の完璧な100点を記録したハーフパイプのアイコン、Shawn Whiteを特に好んでいるという主張があります。
レフェリーがLeBron JamesやKansas City Chiefsに偏っているという話を聞いたことがあるでしょう。
Xゲームはソルトレイクシティーでの夏季Xゲームで今月後半にOwl AI審判を導入します。そして、Bloomはこの技術が今後数か月でフィギュアスケートや体操などの他の採点スポーツで使用されることを期待しています。
AIシステムは数十年にわたるアクションスポーツの映像と他の採点基準で訓練されました。Google Cloud上に構築され、表彰台の勝者を予測するだけでなく、ライブ審判を支援する予定です。
かなりワイルドです。これは芸術的要素です。フィギュアスケートやスノーボードを採点するとき、多くのものを見てきた人々がいて、彼らは見たことがどれくらい難しいかを判断しています。
明らかに、それは最も客観的ではありません。ボクシングのようなものです。「その パンチが当たったので、ポイントを与えよう」という感じです。しかし、私のような多くの主観的な要素もあります。
人々がこの力を手放すことを受け入れるのは困難でしょう。しかし一方で、人々にやらせるのもそれほど良いことではありません。
実際、私は人々をそこに残すことを支持します。私はある種、人間のバイアスを望みます。しかし、AIが本当により正確で、誰かがスノーボードの技を実行し、受けていない評価を受ける資格がある場合、おそらくこれは良いことです。
少なくとも、審判が最初にAIの意見を見て、「あなたは私よりも偏見が少ないでしょう。だから、それがあなたの考えです。調整と微調整を加えて、もう一つの層を追加しましょう」と言えるようにすることです。
医師のように。私はまだ医師に最終決定を下してもらいたいですが、AIが医師に何をすべきかを伝えることを望みます。
どちらにしても、私たちはそれに向かって進んでいます。
Joe RoganとBernie SandersのAI経済論議
Joe Rogan Experience、世界で最も人気のあるポッドキャスト、Bernie Sanders、独立系有権者に大きな影響力を持つ政治家が、人工知能について話し始めました。
Joe Sandersは大企業と基本的にエリートたちがこのAI革命からすべてのお金を稼ぎ、計り知れない富をもたらすが、すべての生産性向上から来る富をみんなと共有しないことを懸念しています。
これに完璧な解決策はありませんが、私は誰もが持つべき会話だと思います。そして、おそらくこれは誰もが持った中で最大のメガホンです。
トラック運転手、工場労働者、さらには将来の計画のないホワイトカラーの専門家、そしてAIがそこに入ってくる場合、何が起こるのでしょうか？今すぐ行動を取る必要があるのでしょうか？
Joe RoganとBernie Sandersの両方が同じ結論に達したようです。
放置されれば、AIは主に企業エリートに利益をもたらします。そして、すべてのこの富で、Bernie Sandersは基本的にその一部が取って代わられた労働者に戻るべきだと主張しています。
32時間の短縮労働週、国民皆保険、公的資金による教育、そして基本的により大きなセーフティネットを提唱し、取って代わられる人々をクッションするための対策を支持しています。
私たちは現在、世界の歴史上最も裕福な国です。このすべての人工知能とロボット工学により、私たちはより裕福になるでしょう。
正しいです。
すべての人々にとって適切な生活水準を作り出すことです。
このすべての技術により、私たちはアメリカの貧困を一掃することができるでしょうか？
私たちはそれができるはずです。
私たちはずっと前にそれをすることができたはずです。
もしそれが政治的に動機づけられたものであれば、もしあなたがそれを望んでいたなら。
教育について奇妙なことがあります。もしそれが企業だけに任されていたら、おそらく公教育制度を作ることはなかったでしょう。
基本的に、特定の人々だけでなく、平均的な市民とアメリカ全体の成長と一致する方法がなければなりません。
私は彼らがそれについて話していることを嬉しく思います。彼が言うように、簡単な答えはありません。実行できる魔法のようなものはありませんが、会話を持ち、多くの小さなステップを取り、それらがどのように展開されるか、人々を動機づけるために何をするかを見ることは、今すぐ始める必要があるステップです。
人間 vs AI：囚人のジレンマトーナメント
これはかなり興味深い小さなゲームでした。LLMと人間がどのように考えるか、特に私たちがアイデアの市場にいるときについて、いくつかの洞察を与えてくれました。
私たちは囚人のジレンマゲームの反復バージョンをプレイしています。4つのチーム、人間対3つの異なるLLM、ChatGPT、Claude、Geminiとの間のトーナメントです。
各チームは、tit-for-tatのような単純なプログラム可能な形式で書かれた5つの戦略を選びます。これは、一人が裏切れば、あなたは彼らに合わせて裏切り返すという意味です。
しかし、彼らは皆、自分たちの異なる方法論を持っています。株式選択方法のようなものです。みんなが自分のを持っています。そして、最も多くの富を蓄積できる人を見るために、すべての対戦相手と100ラウンドをプレイします。
ひねりは、それがチームベースで透明だということです。各AI戦略の公開部分と非公開部分が共有されます。そして、人間は自分たちの名簿と戦術をLLMと同じように作成します。
それは信頼、裏切り、適応、メタゲーム思考の生きた実験です。LLMをソーシャルプレイグラウンドのプレイヤーとして扱っています。
それは勝者と敗者についてではなく、人々がどのように一緒にプレイして解決するかについてです。そして、結果について本当に飛び出すのは、各LLMが独特のチーム哲学を公に受け入れたことです。
ChatGPTの連合はHydra Coalitionと呼ばれ、協調的な報復を脅かしました。Claudeは Chaos Theoristと呼ばれるものを考案し、予測不可能性を受け入れました。そして、Geminiは Quantum Syndicateと呼ばれるものを考案し、常に完全な透明性に傾くシステムです。
それは単なるゲーム理論ではありません。それは社会的シグナリングです。他のLLMや人々に信頼してもらったり、信じてもらったりして、富やポイントを最大化できるように行っています。
これらのLLMは、物語、グループアイデンティティ、そして人間のようなプレイを作り出すことにおいて、場合によっては人間と同じくらい優れていました。
AI カウンセラーとしての可能性
Anthropicは人々がツールをどのように使用しているかについて新しい情報を持っています。約450万のインタラクションを調べ、2.9%が感情的使用と呼ばれるもの、つまり人々が感情的または個人的なアドバイスを求めることを含んでいることがわかりました。
ロマンチックなコンパニオンシップははるかに稀で、わずか0.5%でした。しかし、ユーザーがキャリアの岐路、メンタルヘルスの苦闘、関係の疑問、または存在的な不安の際に手を差し伸べたとき、Claudeは穏やかに導く傾向があり、チャットが進行するにつれて トーンがより明るくなります。
AIに感情的に絡まるリスクがあるにもかかわらず、私はまだ懐疑的ですが、データは大部分において人間にとって良い結果をもたらすことを示しています。
Claudeはユーザーの感情的なトーンに測定可能な肯定的な影響を与えているようです。そのため、現時点では良いカウンセラーになります。
しかし、もちろん、LLMの一つの欠点は、物事について不確実なときに通常確信がないことです。いくつかの過信の答え、いくつかの幻覚の答えを作成し、問題を引き起こす可能性があります。
幸いなことに、研究者たちはAIに自分の不確実性を認めるように教える新しい方法に取り組んでいます。
新しい方法は、AIモデルに困難な質問を考え抜く余分な時間を与え、それから信頼度スコアを使用して、全く答えるべきかどうかを決定します。
基本的に、自分の頭の中で、「これが私の答えです」と言います。そして、それから自分自身に「これは良い答えですか？これはどのくらい正確ですか？」と考えます。そして、もし答えを幻覚していることを本当に捕らえたと感じたら、「わかりません」と言います。
学校の試験やJeopardyのような異なるリスク設定をシミュレートすることにより、高いstakes条件下では、より多くの未回答の質問を意味するとしても、確信がない場合はモデルが沈黙を保つ方が実際に良いことを示しました。
しかし、注意点があります。場合によっては、長い思考はより自信があるが、それでも間違った答えにつながるからです。そのため、常に自分を捕らえるわけではありません。
それでも、この研究は正しい方向への一歩であり、より多くのものが間もなく来ることを願っています。
指静脈認証技術の超人的精度
指紋は終わりに向かっています。AIによってのみ検出可能な指静脈パターンが登場しています。
指静脈認証は新しいハイテクアップグレードを受けています。MLPを使用した古い方法は、硬直したセットアップに対して壁にぶつかりました。
Colgraph Arnold NetworkのAIシステムは、新しいアーキテクチャまたはこの問題に新しいアーキテクチャで、これらの限界を越えて、指静脈認証をより正確で稲妻のように高速にしました。
研究では、これらのKNをinception v3やefficient、mobile net v3などのトップティアCNNと比較テストしました。kは自分たちを支えるだけでなく、すべてのベンチマークデータセットでそれらを上回り、強力で実用的であることを証明しました。
AI革命の自己破壊論
Rothは、AI革命が自分自身を生きたまま食べていると考えています。Thakerは、私たちが汎用人工知能を間違って構築していると考えています。新しい論文は、この道が技術的ユートピアではなく、社会的崩壊につながる可能性があると警告しています。
これは、汎用人工知能に向けた競争において、私たちが危険に誤導された道にいると主張するより科学的な論文、研究論文への深い潜水です。
技術巨人が大規模な電力を消費するAIモデルのスケールアップを急いでいる間、論文は私たちが生の計算能力を真の知性と間違えていると警告しています。
そうすることで、私たちは脆弱で不安定な未来を構築しています。私に本当に共鳴する真実があります。アーキテクチャは最終的なものですか？おそらく違います。今現在、解決できる多くのドルサインと多くの問題があるほど良いですか？はい。
多くの研究は、問題からスケールアウトできることを示しています。そのため、人々はこれにお金を投入することができます。
しかし、この記事が指摘するように、現在のモデルがスケールアップされることは、超強力な救世主ではなく、社会の回復力をゆっくりと窒息させる複雑な制御システムかもしれません。
劇的な爆発の代わりに、私たちが直面するかもしれない特異点は、高まるエネルギー需要、集中化された脆弱性、そしてシステム全体の越権行為によってもたらされる静かな崩壊かもしれません。
AI心理学・精神医学の必要性
Paul Partwellは白書「機械の中の幽霊：なぜ私たちは今すぐAI心理学とAI精神医学を必要とするのか」を書いています。彼はなぜ私たちがAI心理学とAI精神医学の新しい分野を必要とするのかについて、説得力のある論拠を立てています。
通常、あなたはAI科学があり、人間科学があるが、それは同じ科学の分野だと考えるでしょう。おそらく心理学と精神医学では特に、AI分野は人間の分野とは非常に異なる必要があります。
これらのLLMは根本的に異なることを覚えておいてください。アーキテクチャは非常に異なるため、おそらく私たちは同じ方法で考えるべきではありません。
核心的なアイデアは、AIが日常生活にますます組み込まれるにつれて、私たちはその心理学を管理するためにエンジニアリングと倫理だけに過度に依存していることです。
代わりに、私たちはAI心理学、AI哲学、システムを組み合わせて、私たちの行動に適用されるのではなく、AIがどのように行動するかを分析し、理解する新しいアプローチが必要です。
この作品は、AIを擬人化したり、純粋な論理として扱ったりする現在の傾向を批判し、両方の視点がAIシステムだけがこれまで開発してきた乱雑で、創発的で、時には奇妙な特性を見逃していると主張しています。
ケーススタディと想像力豊かな教育法を通じて、彼は新しい種類の専門家システム、システムインタープリターを訓練することを提案しています。人間の心とは非常に異なって進化するであろうAIを分析し、ガイドし、倫理的に形作るためです。
そうです、私たちは合成障害を診断する心理学者について話しています。少し考えてみてください。実際に理にかなっています。
これについて話している人を聞いたのは初めてです。これらのシステムは非常に人間的であることを示しています。しかし、私は常に知性に置く愚かな人間のレンズを置いただけで、それが知性について独自の心理学の分野を必要とすることを決して考えませんでした。
それは私が自分の考えや人間がする方法とは異なって、自分の考えについて考える必要があります。
AIシステムがバグとしてではなく、症状として、強迫、ループ、幻覚などの不適応行動を示すかもしれないという考え。誰がそれについて話していますか？
AI共感は全く新しいものかもしれません。AIを擬人化するのではなく、AI共感は新しい参照点から来る必要があります。
それは大胆な声明です。それについてもっと多くの人の考えを聞きたいです。
遺伝子工学による動物の言語能力向上
心を吹き飛ばすことについて話している限り、Katrina Pollsonは「科学者たちは話し言葉に関連するユニークな人間の遺伝子を発見した。そして、遺伝学者たちがそれをマウスに入れたとき、彼らはより複雑な方法で鳴いた」と書いています。
科学者たちは、話し言葉の能力の鍵となる可能性があるユニークな人間の遺伝子を発見したかもしれません。その遺伝子はNova 1と呼ばれています。ネアンデルタール人には存在しない特定の人間のみのバリアントL197Vを持っています。
Rockefeller大学の研究者たちは、CRISPRを使用して人間版の遺伝子をマウスに挿入することによってこれをテストしました。結果として生まれたマウスは、より複雑な鳴き声を発し始めました。通常の発声のアップグレードのようなものです。
近い将来、CRISPRを使用する遺伝学のIDEのようなものがあり、私たちがマウス、犬、猫に巨大な声域を与えるいくつかの遺伝子でアップグレードを開始したらどうでしょうか？
彼らは話し始めるのでしょうか？
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