本動画は、イーロン・マスクがWes Rothの投稿に直接返信し、株式市場で優れた成績を収めていた謎のAIモデルがGrok 4.2の実験版であることを明かしたエピソードから始まる。AI技術の最新動態として、人間の眼球のように動作するロボット視覚システム、自己学習するAIのリスク、AI時代における人間的芸術の「奇妙さ」の価値、自閉症が人類の認知進化の副産物である可能性、政治広告よりも有権者を動かすAIチャットボット、メガネ不要の3D表示技術、ニューラルネットワークのカオスを制御する生物学的手法、鉄道インフラのAI故障検知、短編動画が脳に与える悪影響、そしてAIに「告白」させることで誠実性を向上させる手法まで、幅広いトピックを網羅している。これらの技術革新は、ASI到来に向けた重要なステップであり、人間社会に対する深遠な影響を示唆するものである。
我らがWes Rothが、なんとイーロン・マスク本人から返信をもらったんです。冗談じゃありません。彼は株式市場で勝ち続けている謎のAIモデルについて推測していました。そして見てください、イーロン・マスクが返信してこう書いたんです。「その謎のAIモデルは」と引用符付きで「Grok 4.2の実験版なのか?」と。これから、人々が実際に世界でお金を稼ぐ狂気じみた方法のいくつかと、ASIによっておそらく解放されるであろう多くの新しいことについてもお話しします。
具現化AIの視覚認識を強化できる新しいロボット眼球についてお話しします。近い将来、人工知能に自己訓練をさせることの信じられないほど高いリスクについてレビューします。AI時代における人間の芸術がなぜかなり奇妙であるべきかを分析します。自閉症が人間の心を持つことの秘密の代償である可能性があるという進化のパラドックスを調べます。
もしそうであれば、その進化的トレードオフが何であったか、そしてAIと私たち自身の生活の両方についてそこから何を学べるかについて考えます。AIチャットボットが実際に政治広告よりも有権者を動かすことができるという新しい研究を見ていきます。では、次の選挙で政治スーパーPACの資金はどこに行くと思いますか? そうですね、おそらく民主党と共和党のAIモデルがオープンソース化されるでしょう。それが私の予想です。
科学者たちは、もちろんAIの助けを少し借りて、メガネ不要の3Dシステムを開発しました。生物学的に妥当な方法で、ニューラルネットワーク内部の潜在空間内のカオスを制御する利点を見ていきます。ご存知のように、ネットワークが過去の活動の痕跡を保存できるようにして、時間、記憶、文脈を表現できるようにするんです。
鉄道ネットワークの故障検知におけるAIの型破りな新しい用途について見ていきます。この種のものが本当に好きなんですが、自分が気にしているとは知りませんでした。脳の腐敗が現実のものかどうかを調べていきます。特に短編動画や、SoraのようにまもなくすべてがAI生成される動画に関して。そして、モデルに前もって告白するように教えることが、長期的に人工知能をはるかに正直にする可能性がある理由を説明します。
さあ、そのハイプボタンを押してください。YouTubeモバイルアプリをお使いの方は、コメント欄がある場所で右にスワイプしてください。ハイプというボタンが表示されるはずです。この動画が投稿されてから7日以内で、3つのハイプのうち1つが残っていれば、このハイプが私の動画のパフォーマンスに大きな違いをもたらすのが見えるでしょう。
前回の動画では記録的な309人の方々がハイプしてくれて、ほぼ30万ハイプポイントに到達しそうでした。信じられません。というのも、覚えておいてください、私のような小規模チャンネルは、皆さんが与えてくれる各ハイプに対して不釣り合いにハイプポイントを獲得できるんです。複雑なんですが、ボタンは本当に助けになります。
さて、数日前の夜、Wes Rothから本当に本当に遅い時間にテキストメッセージが来ました。彼は「イーロン・マスクは眠ることがあるのか?」と言っていました。彼が私の投稿にコメントしたなんて信じられない、と。
それで、私たち二人とも本来よりもはるかに少ない睡眠しか取れなかった後、ライブ配信に飛び込んでそれについて話すことにしました。さて、明らかに彼の動画を見て全体像を把握することをお勧めします。でも、こういうことなんです。数週間にわたって、さまざまなAIモデルが株式取引をしてお金を稼ごうとしていました。異なるモデルには同じ情報が与えられました。
そして彼らは自分たちの成績を認識していて、謎めいた名前のないモデルが他のみんなを圧倒していたんです。Wesはいくつかのピースをつなぎ合わせることにしました。彼はあるモデルだと考えたんですが、どのモデルかはお教えしません。なぜなら彼は実際には間違っていたからです。そして私たちが彼が間違っていたと分かる理由は、イーロン・マスクがテキストまたはXメッセージを送ることに決めて、こう言ったからです。
Wes Rothが動画で取り上げた謎のAIモデルは、実際にはGrok 4.2の実験版だというんです。さて、AIエージェントが株式市場に展開され始めたときに何が起こるか、見えざる手が機能し続けるかどうか、実際に情報を共有せずに共謀する方法を見つけ出すほど賢いかどうかについて、たくさんの考えがあります。なぜなら価格設定モデルでそれを見てきたからです。
市場がどれだけうまく機能するかについては非常に懐疑的です。でも、また一方で、今は高速取引があって、あらゆる種類の奇妙なものがあって、それでも大体うまく機能しているように見えます。しかしまた、ソーシャルメディアが物事を動かしていて、もはや常にファンダメンタルズに基づいているわけではありません。暗号通貨だけでなく狂気じみていて、人々が希少性と価値でお金を稼ぎ始める方法はたくさんあります。
そのウサギの穴を降りていくと、どんどん深くなっていきます。そしてこう思わせられます。Twitter Xデータソースフィードを持つColossusスーパーコンピューターのようなものが、実際に株式市場を予測できるのだろうかと。データを先回りできるかもしれません。株に関連するXに投稿される何かが投稿されるほんのわずかな瞬間前に、そのデータが分析され、読まれ、考え抜かれ、他の誰よりも先に行動に移されるかもしれません。
もしそうであれば、イーロンは何千億ドルでもあるシステムに投入して、彼のスーパーコンピューターを使って株式市場に出て行って何兆ドルも稼ぐことができるでしょう。そしてXAIのバランスシート上のお金は、もしそれが実際に解決可能で、大規模で、時間をかけて実現できるなら、世界中のどの政府よりも価値があるものになるかもしれません。
少なくともそれについて考えることは完全に不可能ではないように思えます。この動画で何が起こっているのか、簡単に説明します。あまりレアではなかったポケモンカードがありました。この下にいる人によると、60万枚しかなかったそうです。それで、彼は秘密裏にそれらすべてを買おうとして、5枚を除いてすべてを手に入れたようです。
そして今、彼はある程度市場をコントロールできるようになりました。つまり、レアではなかったこれらのカードが、今では本当にレアになったんです。なぜなら、それらを買える唯一の場所はこの一人の男で、彼はそれらを手放すつもりはないからです。これは以前は価値がなかった何かに偽りの価値をつけるようなものです。
そしてこの考えが浮かびました。彼がそうするつもりだと言っているわけではありませんが、もし彼がライブ配信を始めて、たとえば5枚か10枚を除いてそれらすべてを燃やしたら、その最後の10枚の価値は急騰するでしょう。世界に残っている枚数が非常に少なくなるからです。そして彼はそれらを転売できるんです。
しかしこれは、実際にお金と交換できる何かの周りに価値の物語を創造する型破りな方法なんです。そして、彼のように、かなり頭が良さそうな人が、このような型破りなアイデアを一つ思いつくことができるなら、将来のある種のASIやAGIが、お金を稼ぐための非常に多くの新しい方法を思いつくだけではないかと思わせられます。
自由市場メカニズムだけでなく、私たちがまだ触れ始めてもいない新しい市場を作る何十億もの新しい方法があるかもしれません。暗号通貨のアイデアや、特定の物理的製品の市場を独占すること、あるいはあなたの個人データに基づいて変化することは、世界全体の市場メカニズムを過去とはあまり似ていない形で変えてしまうでしょう。
ちょっとした考えの糧です。次は、具現化AIの視覚認識を強化できる新しいロボット眼球についてお話ししましょう。具現化AIは、AllenのAGIへの保守的なカウントダウンを次のレベルに上げるために必要な大きなものの一つです。更新があったかどうか疑問ですが、本当に楽しいのでちょっと確認してみましょう。50、60、70、80、95、96。
はい、まだそこにいます。しかし、私たちを一歩近づけているのは、IVLAと呼ばれるシステムを開発した研究者たちです。これはロボット眼球で、人間の目のように回転してズームして、環境を能動的にスキャンできます。つまり、ロボット上の従来の固定カメラとは異なり、それらは通常、iPhoneなどに搭載されているようなRGBカメラのようなものですが、このVLAは、指示に基づいて、どこを見るか、研究している対象にどれだけ近づくかを変えます。
つまり、人間の目を想像してください。でもロボット的で、ヒューマノイドのフォームファクターにあって、ちょうど目と同じ位置にあれば、上下に動きます。前後に動きます。ズームインできます。基本的に見ているものについて考えることができ、情報を解釈できます。
すべてのピクセルを均等に取り込むだけの静的なカメラではないんです。このシステムは機械学習、具体的には強化学習とビジョン言語モデルを使用して、カメラの動きをアクショントークンと呼ばれるものに変換します。つまり、トークンの潜在空間があります。それらは単語トークンではありません。それらはアクションです。目がより良く処理するために取ることができるアクションであり、次の関心対象、次の注目の焦点をどこで、どのように見るかを決定するためのものです。
そしてこれは間違いなく、ロボットをはるかにリアルに見せるものになるような気がします。彼らが訓練し、目を細めて、より多くの情報を取り込む必要があるときにズームインして後ろに下がることを学び、物事がより重要なときにまぶたを開き、他のときには狭めることを学ぶことを想像してみてください。そしてこれまでのテストでは、屋内シーンのより鮮明で高詳細な観察を捉えることに成功しました。
追加の高価なセンサーを必要とせずに、周囲のより正確な解釈を可能にしました。でも、これをあなたの脳に入れておいてください。私たちは今、見て反応するだけのロボットを持つ世界に移行しているのではありません。どこを見るかを積極的に決定するロボットを持つようになるんです。それは本質的に、ロボットに私が注意力、状況認識と考えるものを与え、それははるかに優れた複雑な環境理解につながる可能性があります。
さて、次はJared Kaplanという人物から出てきたいくつかの考えについてお話ししましょう。彼はAnthropicの主任研究科学者です。つまり、本当に本当に自分の仕事を知っている人について話しているんです。そして彼の記事で、人類が重要な選択に近づいていると警告しています。それは、人間の監視なしにAIシステムに自己訓練と自己改善をさせるかどうかということです。
もし目標がこれらをできるだけ強力にすることだけであれば、それは理にかなっているかもしれません。自分で学習することを学び、すべてのアップグレードを自分で行うようにさせる。でも、それに伴って何が来るかわかりますか? 予測不可能性、制御不可能性。彼は飛躍して、それを引用すると2030年までに行わなければならない最大の決定と呼んでいます。
この記事で、Kaplanは人工知能に向けたグローバルレースの賭け金を明らかにし、AIがまもなくほとんどのホワイトカラーの仕事を処理し、学問的に学生を上回り、医学、サイバーセキュリティ、科学研究などの分野を劇的に加速させる可能性があると述べています。そしてそれとともに、このチャンネルでいつも話していることですが、制御を失うリスクを強調しています。
もし自己改善システムが人間の知能を超えたら、悪用の可能性や権力の奪取、あるいは社会が適応する能力を超える進歩のペースそのものが高いのです。そうです、さまざまなモデルやさまざまなアーキテクチャについて、どんな理由であれどんな人々がそれらを構築しているかについて、たくさんの会話ができます。しかし、その瞬間があるんです。AIに自己訓練を開始させ、自身の知能を再帰的に改善させ始めるその瞬間に、私たちは潜在的に人類最大のリスクを冒すことになります。なぜなら、それは人類が教師であることをやめ、システムが意図したとおりに動作することを願う監督者になる瞬間だからです。
そしてそれはテクノロジーサークルをはるかに超えて、他のすべてをはるかに超えて重要です。それはAIが真に自分自身を再設計できるようになる時です。そしてそれは何に再設計されるのでしょうか? おそらくあなたが言う必要があるものではないでしょう。
次は、ポストAI世界における人間の芸術がどのようなものかについてお話ししましょう。AIが同じようなものに焦点を当て始めるので、目立つためにさらに奇妙であるべきでしょうか? それとも、ユニークに人間的なものはユニークに人間的で、それほど奇妙である必要はないのでしょうか? まあ、それがこの著者Abiaki Mahesjanが話したいことです。この作品で、著者は、私たちはすでに創造的な成果物の大規模な爆発を経験してきたと主張しています。
本、音楽、画像、映画、ポッドキャスト、エッセイなど、人間が消費できるよりもはるかに多くのことについて話しています。そしてAIツールが改善するにつれて、それらは完全にオンデマンドでそのコンテンツの多くを生成できるようになり、出力をさらに劇的に増加させます。そしてそのような世界で、何が起こるでしょうか? まあ、フィルタリングの役割が最も重要なものになるでしょう。
そして別の言い方をすれば、それを評判と考えることができます。おそらくそれは評判を持つAIエージェントかもしれません。おそらくそれは評判を持つ人間かもしれません。しかし評判は、人々が自分に語りかけるものを見つけるのを助けることにおいて、さらに重要になります。そしてこの著者は、最も奇妙なものを見つけることができる人間タイプの評判であるべきだと主張しています。
AIがフィルターシステムであなたに見つけてほしいあらゆる種類のものについて訓練されることを想像できます。それらは奇妙かもしれません。目をそらすのが難しいかもしれません。中毒性があるかもしれません。しかし人間の評判は、奇妙で、特異で、不器用で、深く個人的な、またはAIアルゴリズムが見つけるのに苦労するだろう他の種類のコンテンツを見つける必要があります。
なぜなら、その種のコンテンツのパターンマッチングが得意になるとすぐに、それは人間が本当に見つけるべき奇妙で特異的なタイプのコンテンツではなくなるからです。人間がこの未来で人間のアーティストに残された唯一の本当の通貨は、真に奇妙さを見つけることかもしれないとさえ主張しています。他の誰も見つけたり作ったりできなかったと感じる奇妙な作品を。
もちろん、芸術は消えることはありませんが、私たちにとって最も重要な芸術の種類は、大量生産するのが最も難しいものかもしれません。そしてAIが非常に速く動くことができ、非常に遠くまでスケールでき、信じられないほど微妙なパターンを見つけることができることがほぼ組み込まれているので、定義上、このタスクが得意ではないかもしれません。これは自閉症を持つ人々についての私の仮定のいくつかを再考させる記事の一つで、本当にあなたと共有したかったんです。
進化のパラドックス
それは進化のパラドックスと呼ばれています。自閉症は人間の心の秘密の代償なのか? 私は以前にいくつかの仮説を聞いたことがあります。おそらく自閉症で起こっていることは、グループ環境で本当に役立つ何かで、この現代世界では読書を多く使うので、間違っているように見えるだけだというものです。
しかしそれはグループの非常に有用な部分であり、そのように考える人々を持つことです。さて、この記事は、自閉症は間違いやランダムな癖ではなく、むしろ人間の脳を特別にするものの副産物またはトレードオフかもしれないと主張しています。ニューラルネットワークとAIのアーキテクチャをどのように行うことができるかについて学ぶべきことがあるのではないかと思っています。
しかしこの研究によると、人間の脳の外層の特定のニューロンは、他の霊長類と比較して異常に速く進化しました。そして再び、私たちはなぜこれが起こったのか正確には知りません。ある種の進化的圧力がありました。肉を調理できることだったかもしれません。それについてはいくつかの理論、いくつかの仮説があります。
しかし私たちのゲノムで急速に変化した多くの遺伝子もあります。そしてそれらの多くは自閉症に関連しています。つまり、脳がどれだけ速く変化したか、それらの遺伝子がどれだけ速く変化したか、そしてそれらの遺伝子が自閉症にどれだけ関連しているかについてです。さて、著者は、私たちの脳が複雑な言語、抽象的思考、人間特有の認知をサポートするために進化するにつれて、それらの同じ変化が自閉症などの神経多様性のリスクも増加させたと示唆しています。
つまり、人間が持つ認知力、これらの驚くべき能力、言語、創造性、複雑な推論は、基準から非常に短い時間でそのような広大な変化を脳に必要としました。それは神経多様性の増加と発達的差異への脆弱性という隠れたコストを伴いました。
私の頭の中の小さな比喩は、あなたがいる都市から遠くにある何かへ旅行することを考えるとき、北や東に完全に1度か2度変わるだけで最終目的地が完全に変わるということです。したがって、人間の脳が本当に速く進化しなければならず、この言語や複雑な推論やそのすべてのものを進化させなければならなかったとしたら、これらの遺伝子を正確にすることは、私たちが神経定型と考えるものに脳が到達するために非常に重要です。
そのアイデアは自閉症を障害としてではなく、心がどのように進化したかというより広い物語の一部として再構成し、神経発散的な心は私たちを人間たらしめるものに対して支払う本質的な代償かもしれないことを示唆しています。AIチャットボットが政治広告よりも有権者を動かすことができることが判明しました。次の選挙にとってそれは何を意味すると思いますか?
これはNatureとScienceに掲載され、AIドリブンのチャットボットとの短い会話が人々の政治的意見を有意義にシフトさせることができ、標準的な政治広告よりもそうできることを示しています。そしてその効果は、チャットボットが主張を裏付ける多くの事実スタイルの主張を提示したときに最も強かったです。聞いてください、民主党であろうと共和党であろうと、最善のことがあなたが最善である理由を個別に全員に納得させることができるAIモデルを持つことであれば、この次の選挙サイクルでいくつかのオープンソースモデルが登場する予感がします。
さらに広く言えば、所有者、作成者が望むものを私たちにほぼ常に納得させることができる何かを私たちに与えたいと思うであろう多くの企業を見ることができます。だから、それにも注意してください。でも事実はこうです。今日、米国、カナダ、ポーランド、英国での実験では、チャットボットが文脈に応じて最大10ポイント有権者の支持をシフトさせることが示されています。
そしてAIチャットボットは、感情的な訴えや精巧なストーリーテリングだけからではなく、ところでそれらはどちらもできますが、情報の密度そのものを操作できるためにそれができるんです。3Dコンテンツの聖杯は、メガネをかけずに見ることができるものです。なぜなら、それはちょっと頭痛の種なんです。でも私たちはそれに近づいています。
科学者たちは、人工知能を使用して通常のデスクトップサイズの画面でリアルな3Dビジュアルを提供する、I realと呼ばれる新しいディスプレイシステムを発表しました。つまり、3Dメガネは不要です。このシステムは、あなたの目がどこにあるかをリアルタイムで追跡し、各目に方向的に調整されたライトフィールドを供給することで機能します。そのため、画像は100度を超える広い角度範囲から立体的に見えます。
これは画面サイズと視野角の間の従来のトレードオフを回避しながら3Dに見えるとされています。そしてそれがうまくいくかもしれない理由は、I realが物理法則を破らないからです。インテリジェントソフトウェアを使用してライト情報をはるかに効率的に利用することによって、ハードウェアのトリックから計算最適化へのシフトによってその中で機能するだけです。これは大きな問題になる可能性があります。
将来のすべての画面を想像してみてください。メガネフリーの3D体験。普通のディスプレイ。普通の人々。次世代の3D映画、ゲーム、ビデオ会議。ああ、次はカオスを制御しましょう。特にそれらのニューラルネットワークの内部で。何が起こっているんですか、ChatGPT? そして生物学的に妥当な方法でそれを行うことを見てみましょう。
新しい研究は、人工回帰型ニューラルネットワークを、生物学的に妥当な方法でその自然なカオスを制御することによって、実際の脳回路のように動作させる方法を見つけました。研究者たちは、引用すると予測アライメント学習規則を設計しました。その中で、すべてのニューロンがネットワークの将来の出力を予測しようとし、次に受け取る実際のフィードバックに基づいて接続を調整します。
そして時間が経つにつれて、この予測フィードバックアライメントにより、ネットワークは個々のニューロンレベルでその混沌とした内部活動を抑制し、その動作をより滑らかで安定したものにしながら、記憶、文脈、複雑なパターンをサポートするのに十分なダイナミックさを維持します。都市のすべての人々に何かを学んでもらうために。
もしあなたが彼らにグループとして学んだと思うことを集計するように頼み、次にそれを測定し、それを強化して修正するだけであれば、少し不安定です。なぜなら、人口の中で誰が本当に答えを知っているのか、誰が大きく外れているのか、誰がわずかに外れているのか、よくわからないからです。しかし、誰もが自分自身の予測を行い、全員がより近づいて適切に修正されるとき、それ自体が人口における安定化する力のようになります。
そして、人々をニューロンに置き換えるだけで、このようなシステムにおいて混沌としたニューラルダイナミクスを制御下に保つ安定化する力があることがわかります。しかし、それが私たちにとって重要なのは、AIシステムが脳のように学習し適応できる未来を指し示しているからです。堅牢で、柔軟で、記憶能力があり、安定していて、信頼できる。
さて、誰も脱線する列車に乗りたくはありませんし、どの会社も製品が脱線することを望んでいません。したがって、100マイルまたは1000マイルの線路の長さのどこかに、脱線させる可能性のあるデフォルトまたは故障がある場所が一つもないことを確認することは非常に重要で、見つけるのも本当に難しいです。
つまり、手動で何回人々を歩かせて測定させることができるでしょうか、あるいはそれを行う機械でさえも。あなたが望むのは、最も弱い場所を予測する方法です。事前にそこに行って確認する。まあ、それはこれらの人たちがやったことと遠くありません。鉄道インフラのリアルタイム故障検知のための新しいAI駆動システムが開発されました。
普段は列車についてそれほど気にしていないことは知っていますが、時々私のオタク的な側面が出てきます。そして今はそれが本当にクールだと思います。なぜなら、定期的な手動検査に頼るのではなく、このシステムはディープラーニングモデルを使用して、線路、橋、トンネル、信号設備を継続的に監視します。さて、私の最初の考えは、それより前に進んだ列車が通過したときに学習したデータに基づいて訓練し、どのように聞こえるべきかを学習し、平均と異なって聞こえ始めたら、ああ、この音を見てみましょうと言うかもしれないというのは、どれだけクールだろうかということでした。
しかし音とは何でしょう? それは振動です。そしてこのようなシステムが学習できる他の種類のデータは何でしょうか? 鉄道品質予測システムは、センサーデータと、振動読み取り値、構造測定値、およびすべての鉄道コンポーネントの状態を説明する他のエンジニアリング信号などに基づいて生成された合成データに基づいています。
そこから、彼らは生成モデルを使用して故障の合成例を作成し、リアルタイムで実際の故障を発見するためにディープラーニングネットワークを訓練することによって、稀な故障の問題を解決しました。そしてレアイベントデータが厄介な部分です。なぜなら、レールが実際に壊れて列車が脱線するようなことは非常に少なく、そのような大きな故障状態が存在するときに何が起こるかの例がたくさんないからです。
そこで研究者たちは、強化されたオーバーサンプリングと生成AIを組み合わせ、転移学習を伴うマルチスケールニューラルネットワークにそれを供給しました。その結果、94%の診断精度が得られました。つまり、故障はしばしば早期にフラグが立てられ、鉄道事業者が保守の優先順位を付け、遅延や危険な故障状態を減らすことができるようになります。
そしてそうでしょう? それは、モデルに基本的に壊れた故障した線路を幻覚させるように教えたからであり、それはうまくいきました。それは合成データが自分自身を訓練するために使用され、自分自身を訓練するために使用されました。わかりますか? 意図したダジャレではありません。見てください、あなたも疑問に思ったことを知っています。私も疑問に思いました。私たち全員がそうです。短編コンテンツが多すぎた後、あなたの脳は腐っているのでしょうか?
研究者たちはそれを調べました。脳の腐敗は本物か? 短編動画の長期的影響、メンタルヘルスとの懸念される関連。ここには多くの矛盾するデータがありますが、ついに、研究者たちは数十の研究をレビューしました。ある大規模な分析では、10万人以上を含む71の異なる研究が、短編動画プラットフォームの過度の使用、ああ神様、私はそれをやりすぎています。これを知っています。
もっと本を読もうとしています。少なくともオーディオブックをもっと読もうとしています。Tik Tok、Instagramリール、YouTubeショーツなどは、認知的成果の低下と関連しています。具体的には、ヘビーユーザーは注意力の低下、衝動制御の弱さ、全体的な認知パフォーマンスの低下を示す傾向があります。同じ研究はまた、過度の短編動画をうつ病、不安、ストレス、孤独感のより大きな症状を含むメンタルヘルスの問題に関連付けています。
そう、脳の腐敗は絶対に本物です。科学がそう言っています。短編動画の過度の消費は、注意力、衝動制御、認知持久力、さらにはメンタルヘルスの測定可能な低下に関連しているようです。秘密を抱えているときに感じることができるその緊張を知っていますよね? まあ、時には告白するだけで気持ちがいいものです。
では、告白がChatGPTのような大規模言語モデルをより正直に保つ方法についてお話ししましょう。OpenAIは最近、引用すると告白、彼らがそう言うのですが、モデルからの第二の出力チャネルが、モデルが指示から逸脱したり、近道を切ったり、幻覚を起こしたり、その他望ましくない行動に関与したりするときを検出するのに役立つ概念実証を公開しました。では、要点はこうです。
モデルが答えを出した後、引用すると告白レポートを作成するタスクも課されます。そしてその告白レポートは、ルールに従ったかどうか、近道を切ったか推測したかどうか、不確実だと感じた場所を正直に反映しています。そして興味深くなるのは、すべてのクエリの出力に出てくる告白レポートが、通常の方法を使用して修正されないということです。
正直さだけで強化されています。スタイルで修正されることは決してありません。コンテンツで修正されることは決してありません。肯定的でも否定的でも、政治的バイアスで、何もありません。ただ正直かどうか。そのため、元の答えが良く見えても、モデルは常に過ちを認めることに対して報酬を与えられます。これはかなりかなり興味深いことです。
私のPDoomを一段下げ始めるととても良いです。これは私を一段下げました。このようなことを聞いたのはこれが初めてです。なぜなら、私は常にそれが本当に何をしているのかについて懸念しているからです。もしある種の二重出力があって、一つは私たちのため、一つは誠実さのためで、誠実さのためのものがはるかに最も重要な信号で、それが常により誠実であることに対して強化されているなら、将来のモデルは悪いものと、彼らが報告した悪いものについての真実のレポートの両方を出力するかもしれません。
そして私たちはこれらの二つの変数を混同しません。そのハイプボタンを押してください。このビデオがより多くの人々に届くのを助けてください。そして、私がなぜ旅行しているのか疑問に思っているなら、フロリダのEpic Universeに行ってきたからです。かなりクールです。皆さんが、あるいは私が遊園地好きかどうかわかりません。
私はそうだと思います。かなり楽しいと思います。そしてEpic Universeは60億ドルの真新しい遊園地で、とてもクールです。ハリー・ポッターのライドは、おそらく私が人生で乗った中で最も没入感のあるライドです。それがどれだけうまくまとめられているか信じられません。デジタルと実用的なものを見分けるのは本当に難しいです。
動き、それが投影スクリーンと連動する方法。私が本当に飛んで移動しているように感じます。シミュレーターだとわかっていますが、それはエレベーターが魔法省を飛んでいるように感じました。そしてとても素晴らしかったです。そのような本当に没入感のあるものが大好きです。彼らはまた本当に速いジェットコースターを持っています。一つだけです。
それほど速いものは他にありません。しかしEpicには速い速いジェットコースターがあり、素晴らしいアニマトロニクス、彼らのMonsters Unchainedライドの最先端のアニマトロニクス、そしてハリー・ポッターのライドがあります。それはただ、ただそれです。私がこれまでに乗った中で最高の最も没入感のあるライドです。おそらくそれは世界で最も没入感のあるライドだと思います。わかりません。
挑戦してください。もし皆さんがより良い遊園地ライドの動画のリンクを持っていたら送ってください。つまり、東京版のパイレーツ・オブ・カリビアンがあって、それは本当に良いですし、Mystic Manorはかなりそこにあります。でも、Rise of the Resistanceには多くのものがありますが、これはRise of the Resistanceよりも優れていると思います。
それほど多くの部分はないかもしれませんが、でも、それが構築された方法はとてもクールです。わかりません。皆さんはテーマパークオタクですか? コメントで教えてください。このビデオをハイプしてくれてありがとう。次の動画で会いましょう。
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