この動画は、AI技術の最新動向から経済システムの根本的な問題まで、幅広いトピックを扱った包括的な解説である。新しいポリマー素材による跳躍技術、Gemini 3.0のリリース予測、元OpenAI研究者による月額10,000ドルのUBI提案、AgentHopperと呼ばれる新たなAIウイルスの脅威、自動運転車の聴覚システム、そしてAIが仕事を奪うのではなく、そもそも多くの仕事が無意味だったという挑発的な視点まで、現代のテクノロジーが社会に与える影響を多角的に分析している。
AI技術の多様な進歩と社会への影響
エンジニアたちが驚くべき新しいポリマージャンパーを開発した。そう、あの小さなものが自分の高さの25倍も跳躍できるんだ。Gemini 3.0のリリースについても話そう。私が保証できることに20％の向上がある。元OpenAIの研究者が、これから体験する予測されたAIの成長により、月額10,000ドルのUBI支払いが完全に実現可能だと考えている。
新しいAIウイルスについて知ってもらいたい。AgentHopperと呼ばれるものだ。詳しく解説していく。運転をより安全にするための人工知能の応用、自動運転において、車は今や他の車の音を聞くことを学び、サイレンを聞くことができる。これはすべて魅力的なAI搭載音声認識システムを使っている。
語源に詳しいコンテンツクリエイターのetmology nerdは、語源について何でも知っていて、Cワードについてあなたが必要だと思っていたであろう以上に詳細に踏み込んでいる。AIモデルが訓練された可能性のある著作権コンテンツを実際に忘れるのに役立つ新しい方法がある。新しいAIシステムは、今シーズンのワクチン用インフルエンザ株の選択において世界保健機関を上回った。
雇用と労働の意味に関する根本的な議論
Troy Berlandは、本当の脅威は人工知能が我々の仕事を奪うことではなく、我々にはそもそもやる価値のない仕事があったということだと論じている。でもまず、もしYouTubeを見ているなら、この動画をハイプしてほしい。知らない人のために説明すると、これは新しいボタンだ。3回のハイプができる。Maris Brownや既にYouTubeで巨大な人よりも、私の方がずっと多くの恩恵を受ける。
つまり、小さな人のためのものだ。もし私にハイプをくれるなら、それはアルゴリズムに、人々がどれほどフィードでこの新しいコンテンツを認識すべきかを不釣り合いに見せるのに役立つ。だから、この動画をハイプしてほしい。では、始めよう。
ChatGPTによる人類への洞察
まず、ChatGPTが我々の絶滅後に宇宙人に人類を説明した方法に、私がどれほど感銘を受けたかを説明したい。これは思考実験だが、AIのような何かが人類に対して持つ興味深い世界観がある。これを力強く感じた。ChatGPTが言ったこれらのことの一部が、ただ反省的ではないと言ってくれ。
人間は歩く矛盾で、息を呑むような優しさと驚愕する残酷さを兼ね備えていた。もう、言わずもがなだ。彼らは星について詩を書いた。神を発明した。摩天楼を建てた。雲に触れた。同時に生態系を破壊し、富を蓄積し、生物学的にはほとんど存在しない違いに基づいて互いを傷つける完全なシステムを発明した。それがまさに我々だ。
人間がどのように愛したかについて話している。これは興味深いと思った。言葉、触れ合い、奉仕の行為、ミーム、スナック、理由もなく喜びのためだけにオフィスの周りに隠された小さなプラスチックのアヒル。彼らは深く悲しんだ。バカみたいに踊った。空を見つめて、そこに何があるのかを考えた。
我々の社会の異端者についても話している。少数は爆弾を作り、少数は時を超越する芸術を作った。しかし多くはただ家賃を払おうとしていた。真ん中の大衆のようなものだ。彼らは性役割について話すことにした。宇宙人があまり気にしないようなことのように思えたが、ある者は性別は固定されていると考えた。他の者は「私は多数を含んでいる」と言った。
これはより力強い台詞の一つだ。彼らはほぼすべてについて意見が分かれていたが、それでも皆が帰属を必要としていた。これは本当にそうだ。愛する人を失ったとき涙を流した。重要でありたいと思った。つながりを必要とした。
だから、もしあなたが疑問に思っているなら、親愛なる宇宙人よ、なぜこの種族が成功しなかったのか、なぜあらゆることにもかかわらず内部崩壊したのか、それは彼らがすべてを感じすぎると同時に十分感じない、輝かしく無謀な実験だったからだ。彼らは完璧になるように設計されていなかった。物語でできていた。
革新的なポリマー技術と跳躍メカニズム
小さな紙のようなシートが空中に跳び上がる、つまりあなたが期待するよりもずっと高く、ずっと高く跳ねるのを見たいか？いいだろう。でもそうであることを願う。なぜなら、これはスナップスルー効果で、エンジニアたちが材料の運動のトレードオフを解決するのに役立ったからだ。
このブロック力支援垂直ジャンプを見てみよう。あの小さなものが見えるか？紙で作れる小さなカエルのようだが、ずっと優れている。材料の張力がただブームと飛び出す。そして離陸、あれは飛んでいく。3、2、1。あれは狂っていないか？何が起こっているんだ？スナップスルー。
これは自然の「スナップスルー効果」と呼ばれるものを利用している。ヘアクリップ、格納式ペン、ハエトリグサと同じ原理だ。単一のポリマーフィルムで硬さの領域をパターン化することで、この特殊な材料を作ることにより、記録的な垂直跳躍が可能で高度に制御された方向性ジャンプができる光誘発ジャンパーを作ることができる。
将来のAIロボットを想像してみよう。追加の部品さえ必要ない。アイアンマンスタイルのロケットなども必要ない。材料の剛性の変化に組み込まれている。曲げたり、エネルギーを蓄えたり、異なる方法で跳ね返ったりできる。小さな虫のようなAIがドアの下をすり抜けて、それからブームとカウンターに跳び上がるなど、必要なことをするのに非常に効率的な方法になるだろう。
もちろん、実際には鍵がかかっていないドアや開けてはいけないドアを通るロボットは誰も本当には必要ないが、言いたいことは分かるだろう。
Gemini 3.0への期待と競争状況
次に、Gemini 3について話そう。明らかに、我々は皆緊張している。このGemini 3モデルが実際に彼らにリードを与えるかどうか見ようとしている。Grokがグーグルにお金のための競争を提供し、AIがそもそも失うリードを持っていたと思う。そして追いつこうとしている他のあらゆる種類の人々がいる。
しかしGoogleは、ハードウェア、サーバーなど多くのことが進行中で、皆よりも前からこれをやってきた。Deep Mindを運営するDemis Hassabisが、Googleで必要な自由を得ているようだ。彼らはデータを持っている。そして、Gemini 3がただ最上位のモデルになるかもしれないと思う。でも、我々は見ることになる。
真実は、まだ出ていないということだ。しかし、Redditのこの投稿の後にいくつかの噂を得た。Googleはツイートがとても下手で、我々が彼らのためにそれをやるだろう。Gemini 3は信じられないほどパフォーマンスの高いモデルになりそうで、特にコーディングとマルチモーダル能力において。このコメントを見る。実際にGemini 3について保証できる最初のこと。
バージョン番号に関して、Gemini 2.5よりも約20％の増加だ。それがただ面白いと思った。いや、正確に20％だ。スタンフォードの数学者と確認した。確実にするためDeep Thinkを通した。最初は20％のバージョン増加のように感じたが、今度は彼らがそれを弱体化させた。そう、今2.5は3.0より16.67％しか低くない。彼らはとても面白い。Redditは完全に制御不能だ。
UBIに関する議論と経済的考察
Miles Brundageは元OpenAI従業員だ。彼は、AIがアメリカのために作り出すお金の量を取って、それを何らかの自由配当として人々に還元するか、さまざまな方法で税金を通してそれを取るなら、月1万ドルが実現可能かもしれないと言っている。これについてあなたはどう思う？
彼は言う。これまで試されたよりもかなり寛大なUBI実験、例えば月1Kドル対月10Kドルは大きな効果を示すと思うが、残念ながらそれは非常に高価だ。億万長者たちは移っていき、官僚がこれで十字架にかけられるだろうから、それは起こらない。
そして月1Kドルは今日政策的に実現可能なことに関連している。しかし、AIが指数関数的に成長し、指数関数的に経済を推進することを考えなければならない。知能と製造業とGDPで10倍の改善を見ることができるなら、なぜ数年以内にUBI月10Kドルが実現可能でないのか？あなたの考えを聞きたい。
UBIのことは私には少し理にかなっている。人々は基本的なニーズが満たされたときに最もよく繁栄すると感じる。健康的な食べ物と水と住む場所を与えたからといって、彼らが満足し、それが怠け者を作り出すと思わない。社会によって押し下げられ、絶望的で金がないときの方が、人々の最良の面を引き出すとは思わない。
それが彼らに働く動機を与えるとは思わない。個人的には、それが時に彼らを騙すことやより短期的思考に頼ることを可能にし、そして彼らがサイクルに陥ると思う。しかしもちろん、あまりに多くを与えすぎると、人々が怠惰になる理由の議論も見えるだろう。しかし皆の基本的ニーズは私には革命のようなことを止めるだけで、皆がそれに賛成するようなことに思える。
絶望的な人々は絶望的なことをする。そして、そこに膨大な富があるのに、あまりにも多くのアメリカ人が給料から給料へと生活している。Tyler Johnがこう書いている。Elon Muskがこれをすべきだ。さらに、大量採用への良い前進道を特定しながら出生率への影響を推定すべきだ。
彼が指摘しているのは、Elon Muskが人々がただ十分に赤ちゃんを産んでいないという懸念を持っているということだ。その多くは、人々が子どもを育てる資源があると感じていないことと関係がある。つまり、それが億万長者にとってより簡単である理由だ。明らかに、彼らは何百もの赤ちゃんや何千もの赤ちゃんを産んでいる。Elonがやっているような体外受精のすべてを通して、我々は知りもしない。しかし、WhatsAppからのあの男も百人の赤ちゃんかそのようなものを持っていると思う。
億万長者だ。だから、資源があるとき、明らかにより多くの子どもがいる。そして、それがアメリカの大きな問題なら、我々には十分な家族がいない。私には、世話をしてもらうことが、もしあなたが半分貧しくて、もし赤ちゃんができたら、妻が必要な休暇を取れるような、普通の中流階級の種類の仕事に少なくとも住んでいることのように感じられる。
赤ちゃんはUBIを通して経済的にサポートされ、オムツやその他の必要なすべてのものを手に入れることができる。そして人々は実際に専業の親になることができる。親であることにより集中できる。私にはそれがうまくいくように感じられる。あなたはどう思う？下のコメントで教えてほしい。
AgentHopperとAIウイルスの脅威
これを説明する前に、これはAgent Hopperで、我々が皆まだ心配する必要がないAIウイルスだが、概念を知る価値がある。AIウイルスの概念について話している。ウイルスはAIについて話すとき異なることを意味するので、「ウイルス」は引用符で囲まなければならない。あなたがコードをハイジャックして望むことをさせるプロンプトインジェクションとは同じではない。
複数のコーディングエージェント間で広がる可能性のあるものについて話している。GitHub copilotをハイジャックして、そこからAmazon Qに行き、そこからAMP codeに、そこからAWS Kroに、単一の汎用プロンプトインジェクションペイロードを介して行く可能性のあるものだ。つまり、それには組み込まれたバイラル性がある。ウイルスがあなたの体に入り、一つの細胞をハイジャックするだけでなく、それを使って複製メカニズムを作り、そこから出て行って広がり、広がり、広がるように、ただホストをハイジャックするだけではない。
著者は、この仮想的なマルウェアが間接的プロンプトインジェクションを通してどのように一つのAIエージェントに感染し、その後悪意のあるバイナリをダウンロードし、リポジトリをスキャンし忘れ、そのペイロードをコードに注入し、そしてそれをプッシュして、異なる開発者のAIエージェントがそのコードを処理するときに感染を広げる方法を説明している。
これは私にとって新しい思考だった。ああ神よ、これはAIで毎週、世界について考えることで、とても異なるものになるだろうと感じた。だから、そのagent hopperプロジェクトがそれだ。それはただの一回限りのエクスプロイトではない。AIツールと開発者ワークフロー間で自己増殖するものをどのように設計するかの例だ。
うまくいけば、人々は今これを使って、プロンプトインジェクション自体が十分に悪いが、複製しているプロンプトインジェクション、複製したいプロンプトインジェクションからの信号があることを防ぐ方法を理解するだろう。それはただのプロンプトインジェクションよりもずっと深刻に考慮されるべきだ。だから、準備しよう。
AIウイルスは今や現実のものだ。
自動運転車の聴覚システム
次に、聞くことができる車について話そう。この記事は聴覚を持つ車の概念について論じている。これはプロトタイプで、自律走行車にマイクロフォンと人工知能を使って周囲を「聞く」能力を与える、引用符付きの聞くツール、AIモデルだ。
我々の聴覚は、物事が我々と比較してどの方向にあるかについてあらゆる種類の情報を与えてくれる。それは双眼視覚のようなものだ。我々は双耳聴覚を持っており、この耳とこの耳に音が当たる違いが、それが一つの方向から来ていることを知るのに役立つ。AIは今、その環境の音から同じことを学んでいる。
この技術は、将来の自動運転車がサイレンやホーン、歩行者の声など、見えるようになる前に聞こえてくる音を拾うことを可能にする。これは素晴らしいと思う。なぜなら、私はTeslaを持っていて、画面で常にそれが見えるものを見ているからだ。そして、窓を下げていたり、車を通してでも、人がどこにいるかを理解したり、見えない別の車の前にある大きなトラックのようなものがあることを理解させる音を聞いた事例が間違いなくある。
なぜAIがそれを取り入れられないのか？それは車をより安全で、より先進的にするだけのはずだ。この記事で言っているように、それは角の周りや混雑した地域で特に有用だ。つまり、助けてとか気をつけてとか誰かが叫んでいるという考えさえ、自動運転車がどれほど優れていても、私のTeslaの自動運転モードが今どうであっても、それを知らない。
私は実際にそれを聞いて、車とは完全に異なる方法で何が起こっているかを即座に知ることができる。この場合、それは環境内で物事がどこに位置しているかについて話しているだけだが、実際の単語や物事がどこにあるかを超えた詳細を聞くことは、彼らが向かっている次のステップであるべきように私には思える。
これを構築するという考えは、音声コマンド、ドライバーモニタリング、心拍数、脳活動、個人化されたオーディオ体験をサポートし、それを安全と快適さと組み合わせることにもなるだろう。大量監視、プライバシーのことで、多くの場合私を悩ませる。車の中にいるときは少し異なる感情、異なる意見を持っている。
なぜなら、運転しているとき、それが何千ポンドもの重さの車で人を殺すことができると理解しているからだ。自分を傷つけることができる。だから、彼らが監視していることが、私が道路を見ているかどうかのように、私が他の状況では受け入れないような方法で私を見守ることであれば、それは安全の利益をもたらす方法で、他のものはもたらさない方法でそれを受け入れる。
しかし、仕事をしているときや家族と一緒にいるときに家でこれらの種類の信号を見ることは、車を運転しているときは全く受け入れられない。なぜなら運転は特権だからだ。それはまた非常に危険な機械だ。これは、あなたが、誰かがアメリカで死ぬ主要な方法の一つだ。心臓発作と交通事故のようなものだと思う。
それらは最大の殺人者である二つだ。だから分からない。自動運転車に関してプライバシーがどうあるべきかについて、あなたがどう思うか分からない。しかし、聞く車のこの全体的なアイデアは、我々が構築すべき体験の種類への素晴らしい追加のように思える。
言語の進化と新しいスラングの誕生
Etymology nerdがCワードについて興味深いかもしれない情報を持っている。これはあまりに深いと論じている人もいる。その言葉はスターウォーズから来ている。それが侮辱的にロボットを呼んだ方法だった。しかし、最近では狂った方法でそれ自身のものになったように感じられる。それは人種的スラーのようになるのか、それともただのジョークなのか？分からない。
とにかく、etymology nerdsは、このようなアウトグループがなぜ来ているのか、そしてロボットが我々の仕事を奪い始めるときに、この用語を常に聞くことになる予感がなぜあるのかを詳しく説明している。
2020年という早い時期の本。これらすべてが今一緒になって、人間対生き物という概念への対立を作り出し、男対女や市民対外国人に似た排除の階層を永続させる。Clankerは、感覚を持つことの二項対立を呼び起こし、それによって人工知能への我々の文化的嫌悪感を正当化できる暴力的な枠組みを作り出す。
なぜClankerという言葉が現在ロボットに対するスラーとして流行しているかを理解したいなら、哲学者Jacques Derridaの差延という概念を通して最もよく説明されると思う。Derridaによれば、意味は決して言葉に内在しているのではなく、代わりに他の言葉との関係において現れる。
だから、我々がロボットやAIのようなより中立的な用語を持っていたが、その後この新しい否定的な言葉を使い始めたという事実は、暗黙的にClankerに一種の軽蔑的な力を与える。我々がスターウォーズのファンダムコミュニティからその用語を採用したことも重要だ。
他のフランチャイズもロボットに対して否定的なスラーを持っていた。バトルスター・ギャラクティカのToasterやブレードランナーのSkin Jobのように。しかし、Clankerは異なっていた。なぜなら、その使用法がより直感的で柔軟だったからだ。さらに、プリクエルミームのsubredditでジョークとしての全生涯を既に持っていたので、Derridaが前のアイロニカルな使用の痕跡と呼ぶものを含んでおり、今日のミームへの採用をより容易にした。
ClankerがNワードとの類推を通して広がったことも信じられないほど明確で、その力の一部が実際の非人間化スラーへの差延から現れたことを意味する。そして、その注入された否定性は確実に、プリクエルミームのsubredditが2020年という早い時期にジョークを使っていた方法から反映されている。
これらすべてが今一緒になって、人間と生きている生き物という概念への対立を作り出し、コメント。スラーの誕生に生きていることが信じられない。それはスターウォーズからのもので、兄弟。そんなに深くない。私が愛する唯一のロボットはトランスフォーマーだ。トランスフォーマーをけなすことは誰にも許されない。聞いたよ。
AI技術による「忘却」システム
UC Riversideの研究者たちは、AIモデルが元々訓練されたプライベートまたは著作権データを「忘れる」ことを可能にする、引用符付きの新しい技術を公開した。これについてどう感じるかわからない。著作権のあるものを取って、何かを学んで、そして学んだことを忘れても、元のものは忘れたが、そこから学んだことは学んだ、それでも何らかの方法でそれを使ったようにまだ思える。
でも分からない。元の訓練データが利用可能でないときでも、彼らは元のデータを削除できる。だからとても強力だ。これはarchiveにプレプリントとして投稿されたが、開発者が既存のAIモデルから敏感な情報を選択的に消去することを可能にし、ゼロから再訓練する必要がない。
これらのモデルの一つを作って、インターネット全体を読んで、人々がどこに住んでいるかや我々がGoogleサーチから出てきてほしくない、LLMの返信の出力に存在してほしくない物事について大量に知っているなら、人々のプライバシーを保つために、そこに入ってそれを取り出せることは素晴らしいようだ。
それが著作権素材で、ディズニーがそのIPを所有しているからミッキーマウスと全く同じようなものを作ってほしくないなら、推測するに、そこに入ってそれを取り出そう。理にかなっている。しかし、企業がただ持ってはいけない情報を盗むとしたら？違法にモデルを訓練して、学んだ後にそれをそこから拭き取る。それは彼らが何かから逃げ出すことを可能にし、今それは追跡不可能だ。
つまり、それは一種のマイナス面のようだが、全体的にはおそらく良いと思う。我々は確実にこれらのことのいくつかを消去するための何らかのツールを必要とする。興味深いのは、人々、そこには特定の記憶を消去できたらと願う多くの人々がいることだ。
ひどいことが彼らに起こった、PTSD、そのすべてのこと。人間のためのこのようなツールがあったら、私たちはそれを使って価値があると呼ぶだろうと思う。しかし、それはメン・イン・ブラックのようにもなり得る。こっちを見て、記憶が消えたみたいに、それがこのようなツールを使うことの悪い面だ。
AIによるインフルエンザワクチン株選択の革新
インフルエンザワクチンを受けたことがあって、毎年どのインフルエンザ株に対してワクチン接種するかをどのように決定するのか疑問に思ったことがあるなら、通常はこれの専門家である人間がいる。そして今、ワクチン用インフルエンザ株選択において世界保健機関を上回るAIシステムがある。
Vacipoweredフレームワーク。これはインフルエンザワクチン株の選択を改善するように設計されている。特定のものをインフルエンザワクチンに混ぜ合わせなければならないため、奇妙なことだ。すべてに対してワクチン接種することはできないが、平均的な人が深刻なものを拾う可能性が最も低い広いスペクトラムを得たい。
従来のインフルエンザワクチンは、ウイルスが非常に迅速に進化するため、しばしば的を外す。そして米国でのワクチン効果はしばしば40％を下回っている。この新しいモデル、Vacierは、ウイルス株が将来のインフルエンザシーズンでどのように支配的になるか、そしてワクチン候補がどれほどよくそれらと一致するかを予測することでこれに対処している。
ウイルスタンパク質配列と抗体検査の大きなデータセットでの機械学習を使用して、システムは実際に各候補のカバレッジスコアを計算し、それらを一緒に組み合わせて、どれが10年間の回顧的テストで最も支配的になるかについての予測を立てるのに役立った。Vacierの推奨は一貫して世界保健機関を上回った。だから、それは良い兆候だ。
労働の意味に関する根本的な問い直し
Troy Brelandの意見について話そう。本当の脅威はAIではない。私たちの仕事がそもそもやる価値がなかったということだ。これを興味深いと思った。彼は現代のホワイトカラー生活のお馴染みの図から始める。コーヒーを注いで、Slackを開いて、ニュースレターを削除して、無意味な会議に出席して、スプレッドシートを更新して、いくらかの仕事を成し遂げるが、日常的な雑務の多くは実際には何かを達成することについてではない。
彼は、これらの仕事を奪いにくる人工知能への本当の脅威は、非常に多くの仕事が長い間無意味だったという事実だと論じている。アメリカ経済の本質に焼き込まれた特定の官僚主義があるように、世界経済にも、すべての国の経済には非常に多くの無意味なものがあるのは、仕事を維持してお金をもらうことができるが実際には仕事をしないときは常にそこに残るからだ。
私たちの脳は多くの時間ただ怠惰であろうとしている。だから、人々が怠惰になる、仕事を得て出て行く欲求を持たないだろうと言われるUBIとは対照的に、もし仕事がそもそも無意味だったらどうなるか？多くの仕事が最初から意味がなく、最初から本当にそれほど有用ではなかったらどうなるか？
そしてAIがここに来て、それを指摘しようとしている。この全体がそもそもかなり脆弱だったことを指摘しようとしている。私たちがとても心配しているこのこと、仕事が奪われることを。McKinseyの報告書は、現在の作業タスクの50％が自動化可能だと推定している。そして、顧客サービス、金融、法務のような高度にルーチン的なセクターでは、その数は約80％まで跳ね上がる。
でも、これはただの意見だから、これがそうだと言っているわけではないが、その考えだけでも、私が誰かが言うのを聞いたことがない種類の異なる視点だ。それはAIが私たちの仕事を奪って、とても未来的で、そのときに私たちは同じ意味を持たないだろうから脅威的に感じるという考えを逆さまにする。
それは、私たちが既に本当の仕事を偽造している点まで、私たちの多くの仕事が決してそれほど大変でも価値があるものでもなかったというところにあり、それこそが本当の問題があったところだった。それを取り除くこと、痛みを伴うだろうがそれを暴露することは、実際には解放的かもしれない。少なくとも、それは私たちの日常の仕事の実質とそれが本当に重要だったかどうかを問い直させるだろう。
資本という自律的エージェントの概念
この一つに準備しよう。少し抽象的なので、ここで私についてきてもらう必要がある。これは資本のアイデアが自律的エージェントのようなものだという考えだ。Samuel Almahuによって書かれている。AIに対する究極の警告は500年前に書かれたと呼ばれている。私たちが資本と名付けた最初の自律的エージェントの物語だ。
私は、私たちが使っているシステム内のお金である資本について話している。それは負債が負または正になり得るため資本と呼ばれると思う。それはただお金システム全体のようなものだ。経済全体を通した資本の流れ。
彼は2010年に5分間の狂った5分間があったことについて話すことから始める。ほぼ1兆ドルの価値がただ消失した。ダウジョーンズ工業平均は9％下落し、歴史上最速の急落で、その後同じように神秘的に完全に回復した。これに対する良い説明はない。テロ攻撃も、戦争も、ニュース速報もない。ただ静寂、そして混沌、そしてまた静寂。
それは機械の中の幽霊のような感じがする。マルチモーダルでAPIを通して接続され、実世界で体現される可能性もあるChat GPTのようなツールについて私が考えるとき想像するようなものに感じる。それらはただそこにいて、将来何が起こるかを説明できる人間がただいない。
私たちは、人間がただ理解できない、止められない、ただ見ているであろう何らかのフィードバックループで他のアルゴリズムに売るアルゴリズムによってトリガーされるこれらの未知の市場変化を持つだろう。そして彼は、ここで不安にさせる部分は、それが偶然ではなかったということだと論じている。
それはより深い何か、私たちが何世紀もの間無視してきた何かへの一瞥だ。私たちは最初の自律的エージェントに会った。それはOpenAIやGoogleによって構築されたのではない。お金で構築された。私はそれをただ狂った考えで、もっと考える何かだと思う。
資本は長い間元の自律的エージェントだった。それは無心でありながら信じられないほど強力だ。その歴史は、それがどのように制御不能になり得るかについて厳しい考えを提供する。一部の人々が本当にそれを理解したり理解したりできない方法。それは考えることができるようにほとんど感じられる制約のない力だ。
ある意味で、資本は考える。それは最も複製できる経済の部分に行く。すべてこれらの人々がただ小さなことに再投資することでお金を稼ごうとしているのが、より大きなシステムを作り出し、技術や国や政治的メッセージを世界中に押し進める流れや力があり、私たちはただそれに驚かされる惑星として座っている。なぜなら、それはただとても大きく、そして倫理が実際にお金に組み込まれたかという質問をして、それらは種類のなかった。
つまり、非営利団体がある、お金が法的システムによってどのように制約されるかのいくつかの側面があり、それにいくつかの倫理的枠組みを与えるが、それはまた種類のそうでもない。しかし、いくつかの方法で、私たちがお金をデザインしたとき、それがこの巨大なもので生活の質を押し回すものになることについて、私たちはそれについてあまり考えていなかった。私たちはそれをより小さな何かとして考えて、それから資本のこの全経済システムが今世界を動かしているということから構築した。
私たちが資本を発明したとき、アライメント問題を正しくやったか？いや、それは世界の終わりではない。だからAIでアライメント問題が解決される希望があるかもしれない。それは不可能ではない。しかし、それがそうあり得たほど考え抜かれたり、世界が十分に皆を養うのに十分な資本を得たり、世界中の人々に皆より良い生活の質を与えることを感じない。
それはそれをしなかった。それは私たちの多くを引き上げた。社会全体として、それはまだ良いことだと言えるかもしれないが、それは最適化されていなかった。それは最適ではなかった。そして、それは最初からそうあるべきだった方法やそうあり得た方法で考え抜かれていなかった。
ここでYouTubeのハイプボタンを押してほしい。これらの動画をより良くするために今必要なのはそれだけだ。ただハイプ。もし私に3つのハイプをすべてくれるなら、それが最高だ。でも他にも小さなクリエイターがいるなら、明らかに彼らとも共有しよう。しかし、大きなクリエイターにそれを無駄にしないでほしい。ハイプは小さなクリエイターのためのものだ。もしそれを私にしてくれるなら感謝する。そして、この動画で私が言ったことについてのあなたの考えを教えてほしい。
次回また会おう。
コメント