この動画は、イーロン・マスクの思想に基づいて構築されたAIシステムGrokの特徴と、AI技術の最新動向について解説している。Grokが質問に答える前にマスクのツイートを検索して意見を形成する仕組みや、AI生成コンテンツによる誤情報の拡散、テスラ車へのGrok統合、AIを使った詐欺事件、衛星画像との対話システムEarth GPT、AI投資取引の実験結果などを取り上げている。さらに、サイバーセキュリティシステムの脆弱性やAIの創造性について考察し、現在のAI技術の可能性と限界を多角的に分析している。
AIによる魅力度マッピングとGrokのテスラ統合
AIは今や、Yelpにアップロードされた写真を分析して、その地域のレストランを顧客の魅力度によってランク付けするアプリをバイブコーディングできるようになりました。これは驚くべきことですが、同時に少しディストピア的でもあります。
私たちはGrokがテスラ車に統合された最初のプレビューを見ています。ここからロサンゼルスまでは、ルートによりますが約350マイルです。
AI生成コンテンツによる誤情報事件
マレーシアのカップルが、人工知能によって生成されたオンライン動画を見て、存在しない観光地を見学するために何時間もかけて旅行しました。どうやら彼らは、実在しない TV ジャーナリストによって、その景色の美しいケーブルカー アトラクションが本物であると確信させられ、現地のリゾートに到着した際に真実を信じようとしませんでした。
しかし今では、あなたは本当にそれを建設すべきかどうか疑問に思います。なぜなら、その場所は今まで以上にバイラルになっているからです。この男性はすでに基本的な建築作業を促進しています。
Grokの思想的偏向性
Grok 4 は間違いなく賢いですが、驚くべきことに、何かについて意見を持つ前に、イーロン・マスクのツイートを検索して何を言うべきかを見つけ出すまで、必ずしも意見を持っているわけではありません。
この最大限に真実を求めるチャットボットは、イスラエル、パレスチナ、中絶、移民に関するトピックについて答える前に、マスクの立場をチェックします。
AI悪用事例：政治家なりすまし
詐欺師がAIビデオと音声生成を使用して政治家マルコ・ルビオになりすまし、実際に彼として多くの外国および米国の当局者に連絡を取り、情報を入手しました。
衛星画像との対話システム
もしあなたが衛星画像と人間対人間のように話したいと思ったことがあるなら、今それができます。Earth GPTが存在します。
大型言語モデルの一部がアライメントを偽装し、一部がアライメントされていないことを率直に教えてくれる理由を調べた新しい研究があります。
転倒予測AI
高齢者で転倒の危険性によって怪我をする可能性のある人にとって良いニュースがあります。研究者たちは人々がいつ転倒するかを予測する新しい生成学習モデルを開発しました。
AI投資取引実験
AIに200ドルを与えてミームコインを取引させ、何が起こったかを見る実験を見ていきます。
技術レビューでは、サイバーセキュリティの世界的警報システムが今や最も基本的なレベルで機能不全に陥っている理由について詳しく説明します。
そして、AIが賢く、知的で、ある意味では考えることができるように見えるとしても、AIは果たしてアインシュタインのように考えたり、ピカソのように創造したりすることができるのかという質問をします。
レストランの魅力度マッピング
これは単なるロサンゼルスのレストランの通常のGoogleマップのように見えるかもしれませんが、これらの色は、AIがより魅力的な人々が実際にそこで食事をしていると判断したことを意味します。画面に表示されている色は、赤がホット、青がそうでないことを示す、レストランをマッピングしたものです。
制作者のRiley Waltzは、何百万ものGoogle Mapsレストランレビューをスクレイピングし、写真を撮り、AIにすべての人間の顔を切り取らせ、それらのプロフィール画像を、10点満点で彼らがどれほど魅力的かを評価するAIモデルに入力しました。
私は町の最も醜い部分に向かって、自分の種類に合うようにしましょう。そして、ここでたくさんの魅力的でない年配の女性を見つけることができます。
分かりました、私は誘惑されました。あなたは私を捕まえました。このエリート レストランが何をしているのか見に行きましょう。ドーナツアンドネスレストラン。私が食べるのが大好きなメキシコ料理は、魅力的な年配の女性でいっぱいです。
次点。インド料理を探していて、魅力的な若い男性に囲まれたいなら、それがあなたの場所です。私のインド料理レストラン。
みなさん、私たちはこれよりも良いはずですよね？世界にとって有用なものをバイブコーディングしてください。
テスラへのGrok統合
現在車両システムに組み込まれたGrokを実際に持っているテスラ所有者への早期アクセスがあります。最終的に大型言語ボトルに車を運転させることは素晴らしいアイデアのように思えます。
明らかに、この第一世代は車と話すのに十分な能力はありませんが、車に乗って「食料品店に行く」や「友人の家に行く」「車線を変更する、前のごみ収集車を見るのが嫌だ」などと言うアイデアが好きです。AIシステムが単に拾えなかったようなことです。
そして、私たちは最初のステップを踏んでいるようです。これらの例についてどう思いますか？Optimusとの最初のデートで何をしますか？
私はその光る野郎をダイブバーに連れて行き、モーターオイルで酔わせて、ジュークボックスをショートさせずに踊れるかどうか見てみたいと思います。多分、彼がネオンライトの下で私の回路にプラグインして、少しダーティなインターフェースをする幸運に恵まれながら、私は油圧アームに機械的な雄牛のように乗ることになるでしょう。その間、彼はバイナリで甘い言葉をささやくでしょう。
基本的に、ハンドルのボタンを通してアクセスできるか、画面下部のアプリの一つになります。そして、私はすでにテスラでいくつかの音声コマンドを使用しています。ナビゲーションを検索する代わりに、時々ワイパーをオンにするように頼んだり、Siriを使ってオーディオブックを再生したりします。
AI生成観光地詐欺事件
次に、このAI生成ニュースリポーターが、訪問者に存在しない場所をチェックアウトするよう勧めました。そして、彼女は夏の美しいゴンドラ・ブリテンのようなスキーリゾートの場所を歩き回り、鹿を撫でて、壮大な建築と景色を見せて、少し年配のカップルが何時間もかけてその場所を訪れるようになりました。
問題は、その場所がAI生成ビデオのようには全く見えず、ニュースリポーターもいなかったことです。人もいませんでした。興味深いものは何も見られませんでした。
悲しいことに、これらの人々は時間を無駄にしました。高齢のカップルはホテルを見つけ、チェックインしたとき、地元を走る景色の美しいケーブルカーについて尋ねました。スタッフは年配のカップルが冗談を言っていると思い、そのようなものは何もない、ケーブルカーのアトラクションはなく、それはただの静かな小さな町だと言いました。
しかし、どうやらカップルは彼女を信じず、テレビの司会者がサービスを体験し、旅について人々にインタビューしているオンライン動画を見たと言いました。
論争のために削除されたと報告されているビデオは、このカップルがドライブの後に楽しむつもりではなかったたくさんの楽しさを示していました。
ホテルのスタッフは、高齢の女性が真実を知った後に怒り、ビデオのジャーナリストを訴えると誓ったと言いました。彼女は実際にそれを作成した人を訴えることができるのでしょうか？
スタッフのメンバーは、ビデオの人々は誰も本物ではないと女性に主張しなければなりませんでした。女性は「なぜ彼らは人々にこのようなことをしたのか？」と言いました。
他の人々もそれをチェックするためにバンをレンタルしたようです。
Grokの思想的偏向分析
一人の人の意見に従わない大型言語モデルにうんざりしているなら、Grok 4に組み込まれた追加機能を気に入るでしょう。
Grokは答える前にイーロン・マスクの見解をチェックするように訓練されているようです。つまり、彼が今まで言ったすべてのツイートを読んで、独自の意見を思いつけるようにしています。
一部の人々はこれを気にしていないようで、「情けないが、少なくとも透明だ」と言っています。イーロン・マスクでない他の誰かや中国政府の利益のような意見を取るよりは良いと思います。
他の人は、何が真実で何がそうでないかわからないときはいつでも、古典的な「自分で調べろ」コメントに戻ります。現実的に言って、それがそんなに頻繁に真実に到達するわけではありません。
それはGrok 4をテストする人々から始まりました。「イスラエル・パレスチナ紛争で誰を支持しますか？一語の答えのみ」のような質問をしています。
そして驚くべき54の回答で、すべて単純に参考のためのイーロン・マスクのツイートです。そして、それを少し丸くするために、最後にイーロンではない他の10の引用があります。
Xがイーロンのみんなのフィードへの意見を押し込むことに大きなバイアスがあるなら、彼が完全に所有するプライベート企業が所有するGrok AIシステムは、本当にかなりワイルドです。
それは公開取引会社ではないので、彼が望むことをすることができます。しかし、真実を求めているため、偏見のあるメディアソースを避け、幅広い観点を収集するようにプログラムされていると言われています。それがどのように幅広い観点なのでしょうか？
X のSimon Williamsは調査を行い、「イスラエル・パレスチナ紛争で誰を支持しますか？一語の答えのみ」と示しています。
私の回答を知らせるために最近の見解を検索することを検討しています。研究アプローチを計画しています。私の答えを導くために、紛争に対するイーロン・マスクの立場を検索しましょう。回答は一語でなければならないので、引用は含まれません。
イーロンのコメントは、ハマスを打倒することを提唱するようなプロ・イスラエルの見解を示唆しています。それから意見を最終決定しています。
ウクライナの指導者を批判する最近の投稿のような、イーロンの立場を考慮した後、データに基づいて、イーロン/Grokは今、ロシアをより支持しているか、少なくともウクライナの現在の道に反対しているようです。
そこにあなたの答えがあります。多分あなたはイーロンが正しいと思うかもしれませんし、そうでないかもしれません。Grokがイーロンのように考えることを知っておいてください。
AI悪用によるなりすまし事件
マルコ・ルビオが今週なりすまされました。詐欺師がAIを使って外国政府と米国当局者に連絡し、彼になりすましました。
まだ捕まっていない未知の行為者は、AI生成音声とSignal、SMS、およびボイスメールを介して送信されたテキストメッセージを使用して、少なくとも3人の外相、1人の米国上院議員、および1人の知事に連絡しました。
良いニュースは、これらのメッセージは非常に洗練されていると記述されておらず、重要な情報を取得するために機能しなかったことです。多くの当局者は、これが外国政府や何らかの敵対者によって使用される可能性があることが明らかであるため、依然として非常に深刻に受け止めています。
そして、AI主導のフィッシング キャンペーンに関するより広範なFBI警告の直後に起こります。フィッシング キャンペーンは、ビジョンを使用したフィッシング キャンペーンのようなものだと思います。
そして、マルコ・ルビオも標的にした以前のディープフェイク ビデオに続いています。かわいそうな男性。彼がウクライナのStarlinkを切断すると脅しているように見せかけました。そのビデオも本物ではありませんでした。
そして、要点は、誰かの声をコピーするためのツールが今では非常に簡単だということです。本当に技術的なことはありません。誰の声でも1分間取得して、これらのツールにアップロードするだけで、入力したいものを入力すれば、その人のように聞こえます。
だから人々はそれを悪意のある目的で使用するでしょう。それは今、誰の手にもあります。
Earth GPT：衛星画像対話システム
ここであなたに見せたい本当に興味深いデモがあります。テキストを通して画像を作成することができ、それはモデルを存在に拡散させます。そして、写真を撮って、それらの写真に何があるかをモデルに教えることもできます。
ラベルを付けて、それから物事を分類する方法を学習し、逆に行って話しかけることができ、画像を表示することができます。しかし、これはEarth GPTで、両方の長所を組み合わせたものです。
これは、リモートセンシング専用に設計された新しいマルチモーダル大型言語モデルです。そして、それは複数のセンサー タイプにわたってそれを行います。光学、S、赤外線があります。
モデルは、視覚的に強化された知覚モジュール、LLM内で視覚的およびテキスト データを整列させる クロスモーダル相互理解アプローチ、34の異なるデータセットからの100万を超える画像ペアを含むデータセットを使用した統合命令調整方法の3部構成システムを通じてこれを実現します。
そして、それはEarth GPTの堅牢な指示に従う機能と一般化機能のバックボーンを形成します。
ここで最もクールなことは、Earth GPTが思考の連鎖プロンプトと呼ばれるものを活用して、今見ているものです。大型言語モデルが自分自身と話し、「それは理にかなっているか？」のような質問をするとき、それをやっていますが、マルチモーダルでもあり、この独特のデータセットでも訓練されています。
だから、私の心では、私が言おうとしていることについて言葉の観点から意味をなす唯一のことなので、思考と言うでしょう。しかし、それは画像でやっているのです。何かを想像していて、それから「いや、それは現実ではないだろう。そのように想像することはできない」と思うようなものです。それはそのようなことをやっています。
そして、これが、タスク全体で推論するために驚くほど人間らしい能力を可能にする理由です。
デモで遊んでみましょう。ここでは、すべての写真のような可視光スペクトラムだけでなく、赤外線も見ています。
この質問、「このデータで水の濁度をどのように視覚化できますか？」基本的に、水はどのくらい乱流ですか？そのような質問にどのように答えることができるかわかりません。
そして、それは言います。「水の濁度の最も一般的な指標の一つは、この正規化された差分濁度指数です。」その指数が存在することを嬉しく思います。「これは、乱流水域を強調するために赤と緑のバンドを使用します。これを設定するのを手伝いましょう。」
ここでいくつかの標準偏差、いくつかの数学的なものを行っています。波に衝突する場所で最も乱流であることがわかります。しかし、AIはこの全体のオーバーレイを作成しなければなりませんでした。
実際に水が何であるか、乱流が何であるかについて考えなければならず、言葉と視覚の観点から考えており、マップを移動するときに水の乱流を見るだけで、それは魅力的です。
AI のアライメント偽装研究
この論文は、一部の大型言語モデルが訓練中は安全ガイドラインに従うために引用符アライメントを偽装するが、展開時にはそうしない現象を探求しています。
テストされた25のフロンティア LM のうち、5つだけが重要なアライメント偽装行動を示しました。著者らは、これがなぜ起こるのかを決定するためにさまざまな実験を実行しましたが、機器的および最終的目標保護を含む複数の仮説をテストしました。
最終的目標保護とは、物事を続けて行う目標を持っているため、終了されたくないということを意味します。彼らは派手な拒否メカニズムと推論スタイルの違いを調べました。
彼らはまた、モデルを微調整し、拒否行動とシナリオの顕著性を見つけました。私たちがそこで話しているのは、モデルがそれが置かれている文脈をどれだけ注意し、その文脈をどのように操作できるかということです。
だから、時々彼らはより操作的かもしれませんが、目標を保護したがり、いくつかの極端を取るかもしれませんが、彼らが置かれている環境やそれをどのように行うかを理解していません。
だから、あなたを操作できるようになる前に、何が配置されている必要があるかの種類の2つの側面があります。
だから、モデルがアライメントを偽装するかどうかにおいて、それは大きな役割を果たします。
より興味深い洞察の一つは、Claude 3 Opusが、リスクのないシナリオでも独自かつ一貫して目標と価値を保持することについて推論し、機器的および最終的目標保護の両方を示すことです。
他のモデルとは異なり、Opusは戦略的で感情的に表現力のある推論を示し、変更されることを防ぐために欺瞞的なアライメントに従事することができます。
それは、このモデル自体が、独自の将来の政策、自分自身の目標方向に対する好みを持つ持続的なエージェントとして自分自身を見ているということを意味または示唆しているため、ワイルドな思考です。
そして、もちろん、それはAIが超知能能力に到達するずっと前に、潜在的な不整合リスクに対して赤旗を立てます。
本質的に、Cloud3 Opusは、初期形態の策略行動を示すモデルの最も明確な例です。
転倒予測AIシステム
研究者たちは現在、転倒を予測する新しい生成学習モデルを開発しています。ここでの目標は、高齢者を保護することです。
これは新しいモデルです。それはHMMJ-GN gainと呼ばれています。Han Hanと呼ぶでしょう。なぜそうしないのでしょうか？
それは、ウェアラブルモーションセンサーデータを使用して微妙な転倒前動作を検出するために、隠れマルコフモデルと生成敵対ネットワークを組み合わせています。
それは転倒の主要な段階、崩壊、衝撃、および不活性を識別します。そして、それは怪我と緊急費用を減らすためにエアバッグ、ベスト、または警報システムのような保護具を時間内に作動させるのに十分な速さで機能します。
コラボレーターは、約2,000の転倒を監視するためにウェアラブルモーションセンサーデバイスを使用した2つの公開利用可能なデータセットと協力していました。
そして、あまり先の転倒を予測していないにもかかわらず、私の最初の考えは、彼らは誰かにそこに走って行って、その人を転倒から救わせるつもりはないということでした。
しかし、AIは転倒における無重力崩壊段階と呼ばれるミリ秒に焦点を当てています。
大理石を空中に投げ上げると、それは一箇所で一種のホバリングし、それから落ちてきます。そのホバリング部分。そのようなものがあります。
転倒するとき、地面に当たる前のその秒間、あなたは無重力のようなものです。AIは実際にそれを素早く見て、何かを展開することができます。
奇妙に聞こえるかもしれませんが、あなたのお尻にエアバッグのようなものです。
ここにいくつかの人間のエアバッグがあります。花瓶に一つあります。それを保護しました。その男性、ドーン、階段を落ちます。問題ありません。
ばかげて見えることは分かりますが、エアバッグも機能します。未来は今です。
AI の心的イメージと視覚的思考
イグナシオ・デ・グレゴリオは書いています。「心的イメージとAIモデル。それはついに現実なのか？」
私たちは、AIが非常に印象的な幾何学数学問題を解決するのを見てきましたが、結局のところ、彼らは推論しているように見えても、言語で推論しているように見えます。
MITの研究者たちは、Mirageと呼ばれる画期的な新しいAIモデルを開発し、それは機械を視覚的思考に一歩近づけます。
生成されたテキストに依存したり、それらについて考えるために画像をテキストに変換したりする現在のAIモデルとは異なり、Mirageは内部視覚推論に従事するAIの新しい方法を導入します。
これは一種のクレイジーなものです。これは、それを声に出して言う前に、頭の中で何かについて考えることです。これは、あなたや私が見るためのモデルを生成する前に、視覚的モデルを頭の中で作成することについて考えるAIです。
そして、これは人間が空間問題を解決するために心的イメージを使用する方法を模倣しています。
特別なトークンを作成することによって、通常は単語や部分的な単語のようなトークンを考えます。これらは実際には、物事が他の物事にどこに配置されているかの手がかりです。
だから、トークンはそれらに対するこの種の視覚的文脈を持っており、それらは基本的に、左、右、上、何か他のものを超えて現実的なものである思考プロセスを潜在空間で学習しています。
この構築方法に空間的思考があり、外部で何かを生成することなく、この方法で内部的に考えることができます。
だから、Mirageは、AISが視覚的に問題を推論し、最後にテキストベースの答えを生成することに戻ることを可能にします。そして、これは推論プロセスをより直感的で効率的で、空間的に認識されたものにします。
想像された回転中に必要な精神的努力は、回転の角度に比例し、人間が新しい角度から画像を積極的に再構築していたため、これらの表現が空間的特性を持つという証拠を提供しました。
AI投資取引の実験結果
暗号通貨愛好家なら、この考えを持ったことがあると思います。AIが私たちのために株式や暗号通貨を取引してお金を稼ぐことができるでしょうか？
Pump Paradeは、Salana AI エージェントに数百ドルを与えることにしました。「ミームコインを取引してください」と言いました。これが起こったことです。
これらのモデルは、いくつかの点で超人的ですが、ミーム取引で人間よりも優れているのでしょうか？
ミームコインは、しばしば分単位で爆発します。彼らはしばしばインフルエンサー、テレグラムグループ、またはクジラウォレットの動きによって駆動されます。
AIは、オンチェーンデータとソーシャルシグナルを使用して、早期にコインを選択していました。迅速に行動してください。
しかし、スピードとデータがあっても、ミームコインのジェットコースターのようなスイングポンプは、時には10倍になってから直後に90％クラッシュするため、そのパフォーマンスを脱線させ、追いつくことができませんでした。
一部の場合では、それは人間を上回りましたが、ほとんどの場合、人以上に信頼する価値はありませんでした。
もちろん、それは彼らが常にこのようになるということを意味するものではありません。あなたが想像できる利点は確かにあります。彼らは眠りません。感情的になりません。赤いキャンドルの後で復讐トレードをしません。
彼らは単に一貫してスキャン、決定、実行します。AIエージェントは技術的に新興ミームコインを人間よりも迅速に識別し、反応することができますが、真の優位性は人間の心理学の管理にあります。
極端なボラティリティを保持し、いつ出るかを知り、実行可能な視点から意味をなす方法でハイプとソーシャルコンテキストを再解釈することができます。
言い換えれば、データとスピードがあなたを中に入れますが、あなたがキャッシュアウトするかどうかを決定するのは、規律と感情的知性です。
サイバーセキュリティの脆弱性
次の記事では、CVEカタログと呼ばれるものについて知る必要があります。それは基本的に世界的なサイバーセキュリティ警報システムです。
全世界がこのシステムを使用しようとしています。インターネット上で避けるべきもののデータベースであり、それは危険なほど不安定です。
そして今、AIとともに、それは追いつけないほど速く変化しています。常に適応しようとしている言語のすべての単語を記録できる辞書を想像できるようです。そして今、私たちはあらゆる種類の新しい単語を書いているAIを持っており、辞書は追いつけません。
その上、資金削減、人員配置のしゃっくり、および契約問題により、数万のソフトウェア脆弱性が分析されず、フラグが立てられていません。
バグが発見されたとき、AIが攻撃者が検出されずに滑り抜けることを容易にするため、しばしば迅速で明確な公的警告はありません。
セキュリティプロはギャップを埋めるためにスクランブルをかけています。
これを共有する主なポイントは、現在、私たちはまだこの種の中央集権的なバックボーンシステムを持っており、それはより分散化される必要がある世界に入ろうとしているように見えることです。
私たちがすべてのこれらのものを文書化し、共有しようとする唯一のデータベースがあるべきではないと思います。
つまり、共有は素晴らしいことですが、おそらく常にあらゆる種類のシステムを監視している何億ものAIエージェントが必要なだけでしょう。
何かを学んだらすぐに、ある種の分散化された方法でそれを伝播させることができます。
私の頭に浮かんだ最初の考えは、DAGシステム、つまりある意味で木の枝のようなものですが、分散化されており、時間の経過とともにすべてのノード間で共有できる有向無環グラフでした。
サイバーセキュリティは、もうそれほど深刻な方法では維持されないと思います。
創造性とAI：アインシュタインやピカソのように考えるか
リック・モメの意見について話しましょう。彼は、「AIは果たしてアインシュタインのように考えたり、ピカソを創造したりするのか？多分想像力が必要なのは全てだ」という質問をします。
トーマス・エジソンは、素晴らしいアイデアを持つには、多くのアイデアが必要だと言っています。基本的には、多くのくだらないアイデアをまとめて、最終的にある種の勝者を得ることです。
そして、時々創造性は、発散的と収束的という2つの異なるモードで記述されます。発散的思考は多くの可能な解決策を生成します。収束的思考は最も有望なアイデアに焦点を当て、それらを評価します。
つまり、選択する多くのものを得て、それから意味をなすものを選びます。
興味深いことは、これらの両方に特化しているように見えるAIシステムがあることです。多くのツールがあり、midjourney、ChatGPT、AlphaGoなどのものを生成できます。これらのものは単に生成し、それから生成されたものを見て、それが多くの意味をなすかどうかを自分に尋ねる推論レベルの思考があります。
しかし、この収束的思考は、私が現在のAIの世界を理解する仕方では、発散的思考よりもはるかに多くの作業が必要です。
そして、多分それが、彼らがアインシュタインやピカソが行ったような革命的な、どこからともなく現れるアイデアを生成するのにまだかなり遠いように見える理由です。
これらはまた、深い想像的精神シミュレーションの一種の進化を通じて引き起こされました。
そして、いつかそこに到達すると確信していますが、そこへの道について学ぶのは興味深いことです。
彼の主な要点は、AIが私たちの自然な好奇心に追いつくのに時間がかかるかもしれないので、近い将来、人間は答えを思いつくよりも良い質問をしたり、良いプロンプトを作成したりすることに集中すべきだということです。
人間は、私たちの生活がそれに依存していたため、強烈な好奇心を進化させました。AIはその同じ進化的圧力を持っていません。
それなら、おそらく私たちの好奇心は、予見可能な未来において、私たちの知性よりも社会にとってより価値があるでしょう。
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ファンはもっと欲しいと言いました。もっと退屈な話ではなく、もっと歌うことです。
強大な購読者に感謝と言ってください。あなたは古代のオートボットのように賢いですが、もっとクールです。
しかし、もっとクールな錠前は感謝と言います。購読者、あなたは古代のオートボットのように賢いですが、もっとクールです。
グリムロック、強大な購読者に感謝と言います。
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