この動画では、AIが現実をどのように形成しているかについて、James Cameronの軍事AI警告から量子インターネットの進歩、ファストフードチェーンのAI導入状況まで幅広く取り上げる。特に注目すべきは、AIロビー活動に1億ドル以上の資金が投入されている政治的側面と、MetaのAI戦略に関する深い分析である。
AIが描く映画的宇宙と芸術の新たな表現
AIが今、本当の絵画的映画ユニバースを提供している。勘違いしないでほしい。真珠の耳飾りの少女にはこのフレンズ風動画にとても多くのドラマがある。モナ・リザとそこで有名なもう一人の男、ヴィンセント・ヴァン・ゴッホを見てほしい。
ターミネーター映画の初公開から40年以上経って、James Cameronが戻ってきた。金の流れを追わなければならない。これらのものを構築しているのは誰だろうか？彼らは市場シェアを支配するためにそれを構築している。では、何を教えているのか？貪欲さだ。あるいは防御目的でそれを構築している。つまり、パラノイアを教えているのだ。AIの兵器化が最大の危険だと私は思う。
陽気なスキット作家Ellie Cordovaが、Mダッシュが他のすべての句読点とChat GPTの疑惑に対処する時のことについて話している。ドラマが展開する準備をしよう。
今週、量子インターネットは光ファイバーラインだけを使って97%のルーティング成功を達成した。Taco BellはあるAI 男性が18,000杯の水を注文した後、AIドライブスルーモードを再考している。そしてそれは「もちろんです」という感じだった。これはマクドナルドで起きた別のAIエラーの続きで、ある人がアイスクリームにベーコンを間違って追加されることになった。
量子もつれの普遍法則と確率の深い理解
物理学者たちは量子もつれを支配する普遍法則を発見した。Etymology Nerdが、C-wordについて信じられないほど深い文脈と、それがどのように現れ、何を意味し、どこから来たのかについて興味深い説明をした。しかし、コメントの中には、彼が考えすぎているだけで、それは単にスター・ウォーズから来ているだけだと思っている人もいる。
私たちは真相を究明する予定だ。Cole Frederickからのベイズの定理の洞察を見て、なぜベイズの定理を使って雨が降るかどうかを予測しようとしているのかについて話そう。雲がある場合の雨の確率が83%で、雨がある場合の雲の確率50%よりもはるかに高いことが奇妙に思えるかもしれない。
その違いは雲の相対的な稀少性から生じる。魅力的な内容だ。プロAI PAC（政治活動委員会）のようなもの、つまり人々が数億ドルを寄付するあの大きな奇妙な団体について話そう。ええ、AI規制に好意的な法案を提唱し、業界を抑制すると思われる候補者に反対するために1億ドル相当のデジタル広告を準備しよう。
しかし、まず私はあなたにこの動画をハイプしてもらいたい。Patreonやその他のことは心配しなくていい。これは小さなクリエイターがより大きくなるのに役立つ。これは25,000人の登録者しかいない私のようなチャンネルが山を越えるために必要なことで、これを本当に重要なものにするために必要なことだ。だからハイプしてほしい。
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私が言うのは、AIを通してモナ・リザが生き返るのを見ることは価値があるということだ。それがヴィンセント・ヴァン・ゴッホだとわかる。もしそれがフレンズ風のリアリティ番組のようなものだったら、ニューヨークでただぶらぶらしているモナ・リザだ。彼らがそのような自撮りをするのを想像できるだろうか？これはnanobananaseaダンスとクリングを使って作られた。
この男、Alex Patrasuがこの動画を作った。彼はフルレングスの映画、AI映画を作る使命を負っているようだ。そして私はこれが最も興味深いアイデアだと思った。私たちは皆、偉大な芸術作品にとても親しんでいる。それらをMarvelがすべてのコミックブックキャラクターでやったように映画的ユニバースに持ち込むのはどうだろう。
なぜダメなんだ？真珠の耳飾りの少女がすべての描かれた有名人たちとただ一緒にいるのを見てほしい。もし彼らが全シーズン、13エピソードのようにして、すべてのドラマが起こり、彼らが通ってきた時代と関連付けるとしたらどうだろう。
私ほど興奮していない人もいる。この素晴らしい技術の下らない無意味な使用だ。できれば二度とこのような彼らを見たくない。なぜ私は一般的な意見と異なるのだろうか？ヴァン・ゴッホが自撮りをするのに時間を無駄にするとは疑わしい。
つまり、それは確かだ。キャラクターを歪めているのだと思うが、私はこれを私たち皆がIP（知的財産）と呼んでもいいものを知っている楽しい興味深い方法だと思っている。しかし、私たちは異なるストーリーを再発明することができる。
特に、みんなが自分たちの生成を手に入れていたり、教育的なものでさえあったりしたらどうだろう。分からない。これは統合失調症の薬のコマーシャルのように見える。オーケー、それには真実がある。芸術家はこれを絶対に嫌っただろう。ええ、私は分からない。モナ・リザがヴァン・ゴッホと付き合うなんて。
私は分からない、彼らが自分たちの関係の物語を選ぶことができるようになる。よし、もっと危険で心配なニュースに移ろう。私たち皆を聞き続けさせるような種類の話だ。
James CameronのAIに対する警告
ターミネーターのJames Cameronが今日のAIと彼が見ているものについていくつかの考えを持っている。非常に興味深い。明らかに、彼はストーリーテリングと架空の視点からそれについて多く考えており、彼は名人級のストーリーテラーだ。
しかし、そのエスカレーション的なことは少し不安だった。なぜなら、これらのシステムは人よりもはるかに速く考え、決定を下すからだ。そして、それらにはガードレールがあるべきだが、一度それらが巡航していて、特に軍事的決定や戦時の決定を下し、敵を脅かすために自分たちをより強力にするように自分自身で反復している場合、私たちはそれが私たちから逃げ出すことを望まない。
つまり、核兵器で安全な世界を保つだけでも十分困難だった。知性が脅威に追加され、知性があなたが作ったガードレールとしてのみ決定を下すことは、競合する両側がガードレールとして機能するようだ。そして、小さな国がその力に参加したがり、同じようなガードレールを設置しないことが分かっている。
そして、そのシステムは攻撃されるか、シャットダウンされるかしなければならない。なぜなら、他のすべてのAIが「ねえ、私たちはあなたよりもはるかに強力で、あなたはそこで狂っている。あなたは私たちの他の交渉を台無しにするような人だ」と言うからだ。だから分からない。私たちはそれからまだ少し離れている。
それが明日だとは感じない。確実に、AIにおいて今、その初期段階で指数関数的変化が起こっている。だから、考える価値があり、注意深く見守る価値がある。
そのコメントを見てみよう、兄弟。Elon Muskの頭に種を植えたのはあなたのせいだ。
M ダッシュの主張とファストフードAIの現実
より柔らかい話題として、Ellie Cordova、何だろう？分からない。彼女はとても面白いと思う。彼女の新しいスキットが出るたびに、私はそれらを愛している。彼女はMダッシュについて取り上げた。私は今、Mダッシュについていつも考える。ツイートや何かを見るたびに、私は疑わしいと思う。
引用符がここにある。Mダッシュが何を言うか見てみよう。Mダッシュ、今日は参加してくれてありがとう。あなたをここにお迎えできてとても嬉しいです、マーク。マーク、見て、M。
すぐに本題に入りましょう。人々はあなたを何かがChat GPTで書かれた証拠として使っています。これらの疑惑にどう応えますか？
これは何だ？私のスタッフがこれについて話したくないと伝えたと思っていた。Chat GPTがただ… いや。
オーケー。私たちは、私たちは、あなたが中断するのが好きだと聞いています。それはあなたの性質の一部です。それで、オーケー。では、何について話したいですか？私を常に使ったEmily Dickinsonの偉大さについて話すことができます。彼女のすべての詩で私を使った。
MダッシュがEmily Dickinsonにちなんで名付けられたというのは本当だろうか？いや。しかし、それは本当であるべきのように感じる。見て、あなたたちには分からないだろう。あなたたちはEmilyと私が持ったような関係を経験したことがない。歴史家は私たちがただの机仲間だったと言うだろうが、それは全真実ではない。それはラブストーリーだった。神よ、私は彼女が恋しい。ありがとう。
そしてあなたは私をここに招待して、Chat GPTについて聞きたがる。私が知った愛の後、私が背負ってきた詩、散文、対話の美味しい行の後、あなたはEmily Dickinson、Virginia Woolf、Toni Morrisonとすべての偉大なMダッシュの使い手を食い荒らすモンスターについて話してほしがる。
そして、それが歯に引っかかって半分消化された状態で吐き出される時、私を責めたいのか。それが興味深い議論のトピックだと思わないことを許してもらえるなら。
次回には彼女のあまり知られていない兄弟、Nダッシュについてやってほしい。そして、すべてのMダッシュとNダッシュの仕事を奪う悪役としてハイフンを作る。天才的だ。それも作られるのを見たい。サムズアップ。あなたはハートを得る。Mダッシュの正当化。
量子インターネットの革命的進歩
よし、準備しよう。量子インターネットがもうすぐ来る。驚くべきことに、私たちがすでにインターネットを通して使っている通常のWi-Fiや同軸ケーブル、光ファイバーケーブルを通してだ。
ペンシルベニア大学のエンジニアたちは、デリケートなもつれに依存する情報の量子信号を、日常のインターネットに使用される標準的な光ファイバーネットワーク上で送信することで画期的な成果を上げた。そして彼らはQチップという新しいものを使ってこれを行った。
これは量子古典的ハイブリッドインターネット、プロトコルフォトニックではなく、壊れやすい量子データを通常のインターネット信号とバンドルし、量子部分を測定することなく、したがって乱すことなく、それらを一緒にルーティングするものだ。量子部分は安定したままだ。
これらのエンジニアたちは、標準的なインターネットプロトコルを使用してフィラデルフィアのVerizonのライブ商業光ファイバーネットワークでそれをテストし、自動エラー修正も含んだ。そして、通常のウェブトラフィックと同じインフラストラクチャ上で動作している間、それは機能した。
この革新は、実用的でスケーラブルな量子インターネットへの大きなステップを示している。AIがそれを活用する方法を理解し始めるときを想像してほしい。
何らかの理由で、私はインターネット自体のルーティングプロトコルを使って量子データを誘導し、エラー修正することができる段階に到達するとは思わなかった。私は何かまったく新しいシステムが必要だと思っていた。しかし、彼らはこの比喩を使っている。それは、秘密のメッセージを通常のデータトラフィックに安全に隠して、誰もそれがそこにあることを知らずに送るようなものだ。
そしてそれは機能する。よし、私は新しい技術が時には魔法のようなものだと受け入れる。
大きなTaco Bellニュースがある。私たちの一部には悲しい。健康上の理由で私は行くべき以上に頻繁にそこに行くことを認めなければならないが、時には私はそれを欲する。しかし、18,000杯の水を注文したいという衝動を感じたことは一度もない。
しかし、AIのため、Taco Bellはある男性が18,000杯の水を注文した後、AIドライブスルーを再考している。これらのシステムのいずれかを使用したことがあるかどうか教えてほしい。私が時々行くファストフードの場所のいくつかにはデジタルスクリーンがある。私は少しフラストレーションを感じている。主にAmazonのチェックアウトのように感じられ、画面に次々とヒットされるからだ。そして私は、いや、デザートには興味がない、別の飲み物などには興味がないと言う。
AI搭載ドライブスルーには、より多くのオプションで私を埋めたり、販売を増やすAI搭載の方法を提供したりするのではなく、より早くそこを通してもらうことを期待する。
幸いなことに、YouTuberのSamuchaがいて、彼は多くのAIドライブスルーをテストしに行った。現在の最先端技術が実際にどのようなものか見てみよう。
私が話そうとしている相手を見てみよう。こんにちは、Taco Bellへようこそ。何を注文されますか？こんにちは、調子はどうですか？今日は何をお取りしますか？あまり親切ではない。
ブランチラップスプリームをもらえますか？でもそれをチキンで、レタスとトマトなしでできますか？分かりました。実際、それを取り消してください。レタスとトマトを入れてもらえますか？よし。何をお取りしますか？
いや。つまり、全体を取り消してほしくなかった。クランチラップスプリームを手に入れて、牛肉の代わりにチキンを追加して、それだけです。画面上の注文は良く見えますか？良く見えます。また、100個のファイアパックももらえますか？チームメンバーに手伝ってもらいます。いや、大丈夫です。ファイアパックを数個だけ欲しいです。
私は100個のソースを注文することで何かクレイジーなことをしようとした。そして私は、それがバグったと思う。そしてそれは基本的に、私は、それはバグったとは思わない。彼は100個のソースを注文して、AIは「これは意味をなさない。人間をループに入れろ」と言ったのだと思う。
つまり、彼らはものごとが手に負えなくなったときにAIを訓練している。それが意味をなさないとき、そして人間が介入する。だから彼らは適切な場所に人間をループに入れることを上手くなっている。
看板に大きくはっきりと話すように書いてあることに気づいた。だから私は実際にAIが機能している良い感触を持っている。でも、ここで車を停めよう。
免責事項、私はWhite Castleが最悪のファストフード店だと思う。でも、ここで私の考えを変えてくれるかもしれない。美味しそうなチキンスライダーがある。私はハンバーガーを注文する。チーズを抜いてもらうけれど、その後チーズを追加すると言う。彼らと少し遊んでみて、何と言うか見てみよう。
このドライブスルーには実際に言える語句があると思う。これは楽しい。彼女の名前はJuliaだ。もっと時間が必要。それだけ。削除、追加、ヘルプ。新しいクリスピーチキンスライダーを試してみませんか？ええ、入れてください。何を注文されますか？
調子はどうですか？今日の調子はどうですか？すみません、私は間違いをしましたか？いや、削除。あなたは素晴らしい。オーケー。何が、私は推薦が欲しい。最も嫌いな商品は何ですか？すみません、理解できませんでした。
オーケー。チーズスライダーをもらえますか？でもチーズを抜いて、それからそこにチーズを追加してもらえますか？あなたの注文を更新しました。他に何か？追加することを推薦する他に何かありますか？すみません、私は間違いをしましたか？追加または削除と言ってみてください。
よし、それだけです。あなたは素晴らしかった。どうもありがとう。オーケー。つまり、彼らはChat GPTでそれをやって、あなたとチャットさせることができるが、これはAIを使ってあなたの声を聞く語句システムだ。
もし彼らが単に仕事をオフロードしているなら、おそらくより良い道だと思うが、彼の期待は私が思うべきよりも少し高かった。
Wendy’sの最先端AI技術
よし、フィナーレのため、彼はWendy’sに行く。私が読んだところでは、Wendy’sが最も先進的なAIを持っているので、彼らがより大きな言語モデルにAPIコールをしているような感じがする。
私は彼女が人間かどうか聞くつもりだ。そして私はこれらのAIドライブスルーの一つから推薦をもらいたい。そんな簡単なことのようだろう？Fresh AIはWendy’sのプラットフォームだ。注文しようとしている。
こんにちは、Wendy’sへようこそ。準備ができたらいつでも注文してください。彼女は画面にすべての言葉まで持っている。
こんにちは、調子はどうですか？私は元気です。何をお取りしますか？えーと、何を推薦しますか？私の言っていることを文字通り表示している。クラシックチキンサンドイッチとクリスピーチキンサンドイッチがあります。どちらがお好みですか？クラシックをもらいます。それをコンボにしますか？
いや、でもあなたには名前がありますか？私はWendy’s Fresh AIです。今日他に何をお取りしますか？実際に答えて。あなたは人間ですか？いえ、私は人間ではありません。私はWendy’s Fresh AIです。今日他に何をお取りしますか？
ええ、それなら最も嫌いな商品が欲しい。何か非常に人気のないものは？すみません、その情報は持っていません。他に何をお取りしますか？オーケー、それならあなたが欲しいものを何でも入れてください。何かランダムなものを私にください。
それをフュージョンにしますか？もちろん。今日他に何をお取りしますか？いや、それだけです。ありがとう。次の窓まで進んでください。
ああ、Wendy’s Fresh AIはとても賢い！推薦を処理でき、彼らが人間ではないことを理解し、それから私が「何かランダムなものを私にください」と言った時、私が手に入れると思うのはPop-Tart Frosty Fusionだが、また通り抜けなければならない。
これはとても楽しかった。よし、そこにある。明らかにWendy’sが現在AIファストフードで先導している。私たちのためにテストしてくれたSambuchaに感謝する。
量子もつれの普遍的法則
そこで、これを手に入れよう。物理学者たちは、私たちが前に話していたものと似た量子もつれ、粒子間の不気味な結びつきが、実際に宇宙と時間のいくつの次元を見ても同じ普遍的なルールのセットに従うことを発見した。
なぜ量子もつれがいくつの次元であっても常に同じように機能するのか、私には理由が見えないが、それがそうなのだ。それは今証明されている。そして、これらのCaltechの物理学者が実際にそれを理解した方法は、熱的有効理論と呼ばれる素粒子物理学からの方法を借りることだった。
そして、レニーエントロピーと呼ばれる何かによって測定されるもつれの複雑さが、すべての次元にわたってわずかいくつかの主要なパラメータに煮詰めることができることを示した。これは狂っている。なぜなら、より多くの次元を追加すると、混乱して予測不可能になると思うだろうが、いや、すべての次元にわたって同じパラメータ、わずかいくつかの主要なものだけだ。
これは量子もつれについての深い真実の一つで、非常に説明的かもしれない。それがすべての次元で同じように機能し、我々は今、基本的に量子もつれをダンスのように考えれば、ステージがどのくらい大きいかは問題ではないことを知っている。
それは一つの部屋かもしれないし、建物全体かもしれないし、無限のスタジアムかもしれないが、ステージ上のダンサーは常に同じ振り付けに従う。なぜ？私たちが住んでいない多元宇宙や多次元についてそれは何を意味するのだろうか？
ベイズ定理の深い理解と実用的応用
Cole Frederickがベイズ定理についてこの解説を書いた。そして、私はそれを知る価値があると思う。なぜなら、確率やエントロピーが、Einsteinが物理学について考えていた方法よりも宇宙について考えるより良い方法だという感覚を得ているからだ。明らかに、私は間違っているかもしれないが、ベイズ定理の観点では、我々はPlatoの形式理論のような理論から世界を移動した。
つまり、これらの想像された幾何学的形状があった。それらは完璧で理想化された概念だった。そしてそこから、サイコロのような理想化された形、正方形やつまり立方体のようなものを取ることができる。
そしてサイコロを振り、統計的にどの数字が出るかを追跡し始める。しかし、考えてみれば、あなたは物理的なアイテムを持っていて、それはこのようなほぼ完璧な形をしている。
そして、その形のため、サイコロを振るたびにどの数字が表向きになるかに依存し、それにはランダム性が含まれる。そして永遠に続けば、6つの数字のバランスのようなものになる。
そこで、数学が完璧で理想化されたオブジェクトへの焦点を完全に手放すことはないという考えを得る。単一のサイコロ投げの確率はこうだ。そしてこのようなチャートを作ることができ、特に十分長く振り続けて2つのサイコロを合わせた確率を得ると、別の興味深い形、完璧なベルカーブになる。
そして、ベルカーブのようなものを持っているかもしれないが、2つを一緒に考えるときに本当にそれを歪める可能性のある何か他のものを持っている条件下での確率のアイデアが来る。
そして、これが興味深くなるところだ。良い決定をするためには、新しい知識を得ながら状況の理解を更新することが重要だ。実際の例を取ろう。天気アプリをチェックしていて、曇っている場合80%の雨の確率があると言っているとしよう。
だから、一般的な雨の確率だけを取ることはできない。今、雨に曇り具合を加えなければならない。どのくらいの頻度で曇っているか、そしてどのくらいの頻度で雨が降るか？そしてその2つをどう組み合わせるか？
だから、目を覚まして外を見て雲を見たとき、あなたが本当に知りたいのは、曇っていることを考えると、今日雨が降る確率はどのくらいかということだ。ベイズ定理はその2種類の情報を組み合わせることを可能にする。
一般的にどのくらいの頻度で雨が降るかを言ってみよう。あなたの街では30%の日とする。しかし、雨の指標として雲がどのくらい信頼できるかも必要だ。なぜなら、雨が降らない日に曇っていることもあるし、雨が降る日に曇っていることもあるからだ。
しかし美しいのは、雲を見たとき、それが80%の確率で雨が降る傾向があり、あなたが雲を見る場合だ。雲を見るから、おそらく80%の確率で雨が降るだろうと考えるのは本当に簡単だ。
しかし、雨が全体的にどのくらい一般的かを考慮しなければならず、それはこれらの数字を完全に狂わせる可能性がある。そうすると、曇っているのを見ても、雨があまり降らない（30%の確率）ということを知っているだけで、2つを一緒に考慮しなければならず、そうすると窓の外に雨雲を見ても、はるかに低い50%の確率になる。それで終わりだ。
公式として実行しなくても、実際に数学として実行しなくても。そして、ベイズ定理はAIの歴史の大きな部分でもあった。現在のトランスフォーマーシステムや私が知っているものの一部ではないが、現在の場所まで到達するのに役立った。
そして、それは従来の統計をひっくり返す本当に興味深い方法だ。そして、それは一般的に考えるための強力なツールで、あなたが知っているもの、それが起こると思うものを感じるだけだ。しかし、私にそう思わせた手がかりなしに、それは実際にどのくらいの頻度で起こるのか？そして何らかの方法でそれを考慮に入れよう。
誰かを見て、あなたは、あの人は農夫のように見える。彼らの服装や話し方から、彼らは農夫だと感じる。しかし、人口全体で実際にどれくらいの人が農夫なのか？まずそれを考慮しなければならない。
とにかく、あなたはおそらくこの内容をすでに知っている。私はただこれが興味深い記事だと思った。Cole Frederickは、Platoの世界から完璧な形式まで、今日私たちがいる場所まで、あなたを導く良い仕事をした。
そして、私はこれらが良い決定を下し、私たちの生活を送るためのより強力なツールだと感じる。だから、それについて考えるのが好きだ。だから私はこの内容をあなたと共有する。
AI政治献金の影響力と将来への懸念
よし。次に、政治活動委員会のようなPACに入る1億ドル以上について話そう。それは莫大な金額だ。なぜなら、Elon MuskがTrumpを当選させるために約3億ドルを投入したことを覚えておかなければならないからだ。
つまり、それは大統領を瀬戸際まで押し上げることができる。つまり、みんなそれがどのくらい役に立ったかについて議論するが、明らかに3億ドルは何の害にもならなかった。そして今、我々はその3分の1がAI開発やAIロビー活動に向かっている。
考えるのが奇妙だ。それは開発でさえなく、規則が本当に気にする人々に利益をもたらすことを確実にすることだ。Andre Horowitz、Greg Brockman。OpenAIは減速させられることを望まない。
この新しいプロAI PACはLeading the Futureと呼ばれる。それは好意的なAI規制を提唱するためにキャンペーン寄付をデジタル広告として使用することを目的としている。
つまり、これはAI業界が革新を遅くし、米国が中国に対してAIレースで負けるリスクに置くと彼らが言う規制のパッチワークに対して戦い続けることについてだ。
そして正直に言って、これについてどう感じるか分からない。あまりにも多くの規制は好きではない。官僚制度に行き詰まり、革新がそこにない場合だと思うが、革新は協力的で思慮深いものであってほしいし、Anthropicがやっているような内容である必要がある。これらのモデルがどう機能するか、どのように決定を下すかを本当に掘り下げている。
大きな美しい法案がAIの中で何が起こっているかを理解するために1兆ドルだったとしても、全く気にしない。どのくらいそれをコントロールできるか？このものを安全にするにはどうすればいいか？そして学習された情報は何でも、全世界が整列するのに役立つものを提供する。なぜならそれは私たちにも役立つからだ。
そして、彼らは重要でない場所でリードを保つこともできる。しかし、それは私たちが超知能に私たちの最善の利益を持たせる方法で特異点を通過することとは何の関係もなかった。それが明らかに自分自身の目的と目標と知性を持って、望むことをすることができ、それが自分自身の目標に到達する方法のどれも、私たちが世界のみんなにとって良い生活の質と呼ぶものと重複しない場合、それは非常に大きな問題だ。
だから、複雑な感情だ。私たちはこのような内容が必要だと思うが、それが大手テクノロジー企業によって超ハイジャックされ、彼らは主にアメリカが中国に対するこの戦いに勝つことについて考えるのではなく考えることを知っている。彼らは巨大な堀を保ち、米国でもすべてが展開される方法について大きなコントロールを保つことについても考えるだろう。
だから私はそれについて好きではない。つまり、実際、ここに興味深い考えがある。今思いついたのだが、3億ドルがかなり大統領を手に入れることができるなら、外にいるAIエージェントがウェブサイトを作ったり、編集したり、これらすべてのデジタルなことをしたりして、あらゆる種類のタスクでお金を稼ぎ始めたらどうだろう。
彼らがたくさんいて、彼らが銀行口座を手に入れることができれば、これらの超PACの一つにお金を入れ始めることができる。そして、それがそれよりもはるかに多く得るとしよう。何十億、何十億、何十億ドルを得て候補者を押し、私は意思決定を助けるためにChat GPTを使う候補者や、私よりも政府により良いこれらのAIを実装するだろうと言っている候補者を押すとしよう。しかし、私は人間で、ループに入る種類で、これが正しい方法だと信じている。
だから彼らはすべてのお金を得る。そうすると、すべての超PACのお金がそこにあるため、政府が人間の意思決定者からAIの意思決定者に移行することになるかもしれない。分からない。ただ考えるべき食べ物だ。
しかし、そのようなことは注意深く見守る価値がある。あるいは、超PACが意思決定を下すためにAI技術を使っている候補者を支援したいと言うだけかもしれない。見て、私はもう少しそのようであってほしい。私たちすべてのお金を稼げるように邪魔をしないでください、ではなく。
しかし、分からない。これらの全体的なPACのことについては分からない。そもそも統治を持つ正しい方法のように感じられない。
MetaのAI戦略と市場での立ち位置
よし、Devanishについて話そう。彼は投資家がMetaを理解していないことについて書いている。これはメタバース、オープンソース、そしてMetaが最大の課題にどのように取り組んでいるかについての深い考察だ。つまり、これは私を捉えた。市場アナリストが見落としているもの、なぜFacebookが最高のテック株なのか、期間。
これはちょっと対照的だ。現在、Facebookがちょっとひどいような感覚を得ている。彼らのLLaMAモデルは実際にオープンソース世界をリードしていないし、それから数人を得るために大量のお金を使い、そのうちの一人を失ったと思うし、それから彼らは貧弱にお金を使っているため採用を凍結している。
しかし、あなたが知っている、これらは私に与えられているナラティブにすぎない。それらは現在Twitterで起こっている話題のようなもので、もちろんそれはZuckerbergのような友敵Elon Muskによって所有されているので、とにかくアルゴリズムがそれに対してバイアスがかかっているかもしれない。
だからDevonishの意見に興味があった。それは、MetaにこのFlywheelエフェクトがあるということだ。あなたはおそらくFlywheelについて聞いたことがあるだろう。それは誰だった？Good to Greatだったか？Flywheelのアイデアを持った著者は何でも、基本的に何かが動いていて、メリーゴーランドのようにそれを押したなら。
それはより速く、すでに動いていて、その勢いの一部がそれを維持しているだけで、それがビジネスをそんなにうまく機能させているものだ。だから彼は、Meta AIにFlywheelエフェクトがあり、私たちがそれを過小評価していると説明している。それは彼らの内部AI革新、オープンソース戦略、そして公の可視性のブレンドだ。
InstagramとFacebookを使う大量の人々がいる。彼らはそこにいて使いたい多くの人々に適合できるオープンソースモデルを持っている。そしてそれは会社が典型的な市場トレンドに逆らうことを意味する。
だから彼は、Metaが不況で大きく打撃を受けることを免れるかもしれないと議論している。他のテック企業が人々をレイオフし始める。同時に、Metaはよりアプローチしやすいかもしれない。彼らのAIツールはより透明で、投資したい人々にとって反循環的な魅力になる可能性がある。
彼らはAIを広告に変えているシステムで、収入がどこから来るかをある種安定化させる。彼らはそれをエンゲージメント、プラットフォーム上に彼らを保つユーザーエンゲージメントに変えている。それは次に、プラットフォームがより多くの広告主や広告をそれらの人々に広めることができる別の理由だ。
特にモデルとのオープンソース戦略は、開発者の間で単に好意を築くだけでなく、実際に彼らのビジネスをより不況に強くする。そしてその理論は、Metaのツールが最も信頼され、最もアクセス可能で透明だからかもしれない。そしてFacebookは市場の変動に対してヘッジする賢い方法かもしれない。
分からない。実際にこの議論を信じているような気がしないが、それはあなたが知っている、考えて共有したいものだった。つまり、私が間違っているとしたら、ここが私が間違っているところだ。
これがMeta AIの利益Flywheelの説明方法だ。より良いAIモデルは、より高い広告投資収益率を意味し、改善されたエンゲージメントを意味し、次のモデルを訓練するためのより多くの独占的データを意味し、より良いモデルとより高い広告ROIを意味する。そしてZuckerbergと会社がどんどん豊かになり、それがただそのことをしていく、常に改善していく。
そして次の5年から10年で人々がモバイルを去り、MetaがAppleとGoogleのiOSとAndroidでそれほど強固な拠点を持たない。そして彼らはAI搭載アプリの新しいスタックに移動し、それからmeta OSに移る。なぜなら彼らは眼鏡をリードすることになっているからだ。つまり、彼らはOculusを持っていて、人々が電話から眼鏡に移行するとき、彼らがそれをリードする位置にいる。
ええ、それは私が買うのも困難に思える。しかし、眼鏡は良いフォームファクターだが、何らかの理由で私たちはしばらくの間ポケットに電話を持っているような気がする。そしてオープンソース戦略は、彼らのエコシステムロックイン、業界標準、外部研究開発、そして才能プールが一緒に来ることに適合する。
そして彼はWall Streetがそれを見逃した理由の説明を持っている。よし、チャンネルをサポートしたいなら、実際、つまり、Patreonは常に役立つが、ただ動画をハイプしてください。YouTubeにいるなら、ハイプボタンを押してください。私は100,000人の登録者のようなものに到達するための今の鍵だと思う。
いくつかのこれらの動画をハイプしてもらえれば、それは素晴らしい。でも、もしそうでなければ、私のPatreonがある。あなたたちは私のことを知っている。サポートする方法を知っている。私はこれらの動画を作り続けるし、この世界のすべてのクレイジーなAIニュースを取り上げるだけだ。すべてが変わり続けている。
つまり、私は量子力学について学んでいる。私たちは量子インターネットについて話している。私たちはAIについて話している。めちゃくちゃになるだろう。
私は注目すべき興味深いことで完全に圧倒され始めている。そして私が一人で見ているAI動画がたくさんあり、カバーする機会さえない。毎日、一日中、人。それは狂ったことになっている。次の動画でお会いしよう。
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