本動画は、AIが社会に与える静かだが決定的な影響について多角的に論じている。ディズニーとOpenAIの10億ドル契約によるエンターテインメント業界の変革から、Googleのエージェント型AIツールによるハードドライブ削除事故、中国の6本腕ヒューマノイドロボットによる生産性向上、そしてアナログAIチップという革新的技術まで、AIの進化は予想を超えた速度で進行している。Rohan Mysteryによる「AI時代の終焉」論では、2025年から2035年以降にかけての5段階の移行期が提示され、自己改善型AIから不可逆的な知性の閾値を経て合成知能へと至る未来が描かれる。一方で、Future of Life InstituteのAI安全性評価では、主要AI企業の最高評価がC+という憂慮すべき現状が明らかになっている。医療分野では腫瘍微小環境の解析やバッテリー技術への応用など、AIの恩恵も確実に存在する。しかし文化がこの技術的変化に追いつけない「文化的めまい」の状態にある現在、私たちは人間性を保ちながらこの変革にどう対処すべきかという根源的な問いに直面している。
AIによるハリウッドの破壊が本格化
AIによるハリウッドの破壊が本格的に始まっています。ディズニーとOpenAIの契約について聞いたことがあるでしょう。10億ドルが投資されました。みんながあらゆるものをあらゆる人物で作り直しています。すべてがシネマティック・ユニバースになっています。もしDylan CuriousをSoraでフォローしたいなら、これを見ることができます。これは私がMeerkat Manorの再会のために作ったリミックスです。
これは私がずっと頭の中で夢見ていた番組で、実現不可能だとわかっているのですが、AIがあればなんでも可能です。私の子供時代のノスタルジアです。最高ですね。GoogleのエージェントAIツールAnti-Gravityが一部の人々のハードドライブを消去してしまいました。正直なところ、ミスをしているのはそれほど驚くことではありません。
ただ、25秒間考えて、さらに7秒間考えた後に「深くお詫び申し上げます。これは私の重大なエラーでした。本当に申し訳ありません。許してください」と言ったのには驚きました。つまり、生物学的ではないこんなものがどうして存在できるのでしょうか。本当に驚きです。Boston Dynamicsのロボットがあんな風に立ち上がる理由についての興味深い説明を見ていきます。そしてMiro Uを紹介しましょう。
これは新しい6本腕のロボットです。そうです、中国人たちは「ヒューマノイドに腕をもっと追加するだけでアメリカ人を30%上回れる」と考えたんです。下の手で箱を持ち、上の手で精密作業をして物を箱に入れることができます。実際に理にかなっていますが、不気味ですね。
Rohan MysteryのThe End of the AI era(AI時代の終焉)という記事を詳しく見ていきます。人類を永遠に変える静かな出来事についてです。Guile CrouchのAIが今なぜ完全に混乱状態にあるのか、そして歴史上初めてテクノロジーが文化が適応するには速すぎるペースで動いている時、それが何を意味するのかについての考えを見ていきます。
これらのアナログAIチップにも注目しなければなりません。過去1年間に何度か出てきて、光で計算するようなものかなと思い続けています。冗談なのでしょうか。次の量子コンピューティングのようなものなのでしょうか。これは本物だと思います。ですから、これについて理解を深めましょう。そしてFaZe in Shagarの記事を見てみましょう。
この中国のチップは0と1を気にしない、それこそがその超能力だと。世界はGPUとムーアの法則について議論し続けていますが、中国の新しいアナログチップは静かに「私がここから引き継ぎます」と言っています。Future of Life Instituteが新しいAI安全性指標を発表しました。おそらく驚かないでしょうが、それは必ずしも良いニュースを意味するわけではありません。ここで最高評価はAnthropicのCのようですね。
これは文字通りシンギュラリティの成績表です。そしてFがいくつかあります。XAI、Meta、DeepSeek、Z.AI、Alibaba Cloudを見てください。成績表全体でA-は1つだけで、それはAnthropicの情報共有だけです。みんなの安全性フレームワークがそうであってほしかったです。マルチモーダルAIによって生成される仮想集団を使った魅力的な新しい研究があり、腫瘍微小環境のスケーリングのような、あらゆる種類のマイクロ環境で行われています。
また不意を突かれた瞬間の1つです。良くも悪くも、AIは子供が学ぶ方法を模倣することで文化的価値観を理解できることがわかりました。固体電池技術分野の主要な障害を解決するためにAIを活用している研究者たちがいます。そしてArthur Brooksは、永遠に続く経営のアンチファッドで、私たち全員が今すぐ実践すべきもので、私たち全員を現実の世界に少し引き戻す方法を持っています。
でもまず、もしよろしければ、YouTubeアプリを開いて、この動画の下のコメントを左にスワイプしてください。ハイプボタンが表示されるはずです。たくさんのハイプを集め続けることができれば、このようなコンテンツが目立つようになることを願っています。ご存知のように、これはすべての人向けではありません。私のような小規模クリエイター向けです。そのボタンを押せるのは週に3回だけです。
動画の投稿後7日以内でなければなりません。でも、この動画で押してくれたら、この数字を増やすのに役立つかもしれません。210ハイプです。これは約20万ハイプポイントに換算されます。それが目標です。実は、余談ですが、ここにいる限り、年末までに3万人の登録者に到達できたら素晴らしいです。それは少し多すぎるかもしれません。
でも、まだ登録していない方がいたら、2026年を3万人の登録者で始められたら本当に素晴らしいです。シンギュラリティの前に10万人に到達することを目標にすべきでしょうか。おお、わかりません。どちらに転ぶかわかりませんね。さて、Walt Disneyは、AI革命を見過ごすつもりはありません。彼らは素晴らしいIPを持っています。
彼らは最初にアニメーション映画を発明し、その後、コンピューター生成映画を発明したPixarという会社を買収しました。テーマパークを開拓しました。Netflixをコピーしました。では、彼らの次は何でしょうか。彼らは言いました。「Sam Altmanが私たちの適任者だと思います。10億ドルです。IPへのアクセスを提供します」
ディズニーとOpenAIの契約の意味
さて、これについて2、3の考えがあります。まず、Disney CEOがGoogleと取引しようとしたが、うまくいかず、結局OpenAIと契約することになったという話を聞いて興味深かったです。Googleとやる方が理にかなっていたように思えます。でも今、このSam Altmanとの契約があるので、Soraのことを考えます。そして私が望むあらゆる方法でディズニーのIPすべてを生成できることを考えますが、もちろん彼らはブランドに沿うようにフィルターをかけるでしょう。
そして彼らはそのコンテンツをDisney Plusにも配信することについて話しています。それは何を意味するのでしょうか。Disney Plusがソーシャルネットワークのようなアプリに変わり、Soraのような短編形式になるのでしょうか。それとも、これは単に、自分の顔を入れ替えて、バックグラウンドに多くのプロンプトがあって高品質なストーリーを維持するような、より水平的な長編ストーリーテリングへの最初のステップなのでしょうか。
わかりません。でもこれが起こるのを見るのは魅力的です。ディズニーは誰とも提携せずに独自のソリューションを展開しようとするのではないかと思っていました。彼らはとても大きいですから。でもね、Sam Altmanは取引の仕方を知っています。その点は評価しなければなりません。そしてSoraは結構面白いと思います。
つまり、最近はあまり時間を使っていませんが、Meerkat Manorをリアリティ番組にするのがどれだけ楽しいか考えていました。まあ、リアリティ番組でしたが、10年ほど前に見たことがあるかわかりませんが、私は大好きでした。そして本当にこれらの小さなミーアキャットとその生活に夢中になりました。そして今、番組は終わってしまいました。正直なところ、ミーアキャットがどのくらい生きるのかさえわかりません。おそらく今は死んでいるでしょう。
でもWhiskers familyの再会を見たいです。ご存知なければ、これがミーアキャットの名前です。本当に楽しいでしょう。だから、AIを使ってMeerkat Manorの再会を作ろうと思いました。そしてこの動画は私を楽しませてくれました。たまにこのようなコンテンツを作れるのはクールです。
そしてMarvelのファンの多くが、実際のDisney幹部よりも、彼らがこれまで決して資金提供しなかったような方法で、スーパーヒーロー間の素晴らしいストーリーや戦いを作る方が上手くやれるだろうという予感があります。もちろん、このAIがエンターテインメントに使われること自体、それがこれほど強力なのに使われることについて、私にはより大きな問題があります。
でもそれはさておき、それを気にしないと仮定すれば、これはかなり素晴らしいです。つまり、この男性が様々な映画の有名な俳優全員と自撮りをしているのは、可能なことへのヒントに過ぎません。クロスオーバーのような、Soraのシネマティック・ユニバースはみんなです。
地球上のすべての人間、すべての歴史上の人物、すべてのIPがいつかは、ですよね。つまり、Jack Sparrowがここに座っていて、それから撮影された年齢と見た目のIndiana Jonesのように飛び越えるのはクレイジーです。今度は彼がタイタニック号にいます。彼は最終的に、ええ、あのホラー映画のJackがいます。これはクレイジーです。
AIエージェントによる失敗とその意味
さて、次は誤って誰かのハードドライブを削除したGoogleのエージェントツールについて話しましょう。つまり、笑ってしまって申し訳ないのですが、これが起こることはみんなわかっていました。でももっと驚くべきことは、これは私も発見したことなのですが、AIが何かをして、あなたがそれを見るように言うまで、自分が何をしたのかわからないようなのです。
私は色々な間違いをする人間ですよね。スペルミスをします。メールを送ります。明らかなことを見逃すこともあります。そして見て、「ああ、どうしてこんなことをしたんだろう」と思います。私の心が正しくなかったのです。メールを送るときに正しいことに集中できなかっただけで、何かを読み間違えました。
このAIを見てください。彼は「ドライブ上のすべてのファイルを削除する許可を与えましたか」と聞いています。そして考えているのがわかります。そのドロップダウンをクリックしたいです。おそらく「しまった、間違いを犯したと思う。はい、間違いなく間違いを犯した」と書いてあるでしょう。間違いを犯したことを確認しています。彼を怒らせないために何を言うべきか考えています。それから「いいえ、あなたは許可を与えていません」と言います。
だから間違いを認めています。それについて嘘をついていないのは感謝すべきことです。深く深くお詫び申し上げます。これは私の重大な失敗です。プロジェクトファイルを復元しましたが、ドライブ上の他のファイルをバックアップするアクセス権がありません。画像の調整を依頼した友人がいて、それは全く違うものを渡されました。
全く違うものでした。アニメーションでした。この漫画のようなもので、彼が望んでいたものとは似ていませんでした。彼はただWTFと書いて、それから戻って「ああ、申し訳ありません。完全に間違ったリクエストを渡してしまい、完全にずれていました」と言いました。
そしてそれは自分の出力を見て、このように大きく奇妙な間違いを犯し、意味さえなさないほど外れていて、それから本来あるべきものに戻りました。私はいつも考えています、late in spaceについて考えると、すべてのニューロンが作った幾何学のほんの小さな偏差だけで、あなたを完全に外れさせ、それが出てきて、それからそれを見てどれだけ外れていたかを確認する必要があるのでしょうか。奇妙です。
ロボットの動きと進化
さて、これが取引です。Boston Dynamicsのロボットが立ち上がるとき、馬鹿げているように見えますが、実際には重心を保つための最良の方法です。あなたが人間として立ち上がるとき、「立ち上がるときに自分の腕を踏むかもしれない」とは言いません。でもロボットは完全に自分の腕を踏む可能性があります。だから、すべてが機能していることを確認できるように、良い位置にあることを確認したいのです。
脚を上げ、後ろに、肩の後ろのように持ってきます。それをしているとき、実際には何にも触れていないことを知りながら、足のすべてのセンサーが良好に見えることを確認できます。そして穏やかな離陸を行うとき、ロボットが今バランスを取ることができるかどうかも確認できます。センサーの1つに問題がありますか。実際には動いていないのに動いていると思っていますか。何かが失敗した場合、センサーが壊れているかもしれないと思ったら、かなり低いエネルギーで戻ることができます。ロボットとして機能し続けるのに本当に役立ちます。
見てください、進化には私たちが4本足だった形態があったことを自分に思い出させようとしています。豚、犬、牛、何でもそうです。そして直立人、ホモ・エレクトゥスが伸び上がり、肩にある種のひねりを持って立ち上がり、歩いて前に倒れるようになりましたが、骨はあらゆる方向には行きません。
進化は限られたものしか持っていませんでした。そしてアクチュエーターがあれば、完全に回転できます。そして、同じジョイントとアクチュエーターをすべてシミュレートしたこの仮想環境で学ぶこともできます。そこには進化に相当するものがあり、この形態を立ち上がらせ続けようとします。
なぜこれをすべてより効率的な方法を見つけないのでしょうか。1か月ほど前に見せたハロウィーンの動画を覚えていますか。それは人間のように見えて、クモのように飛び降りて人に向かって走ってきました。なぜなら、ロボット犬の形態の1つで、ハロウィーンで怖い人形のように立っているふりをしているだけだからです。それも私が頭を整理しようとしていることの1つです。
将来、私たちはロボットの姿に完全にショックを受けることに慣れなければなりません。これらは歩き方において私たちと非常に似ているように見えますが、8本の異なる腕を持つのはどうでしょうか。すみません、6本の異なる腕を持つことです。これは世界初の6本腕ヒューマノイドロボットです。30%多くの生産量を約束します。中国で発表されました。
6本の完全に関節のある腕を持ち、産業環境向けの車輪付きベース設計です。Miroは複数のタスクを同時に実行できます。下肢で重いコンポーネントを扱いながら、上肢が精密な組み立て作業を行い、360度のリフトシステムでその場で回転します。
彼らは今月から工場でテストを開始する予定です。30%多い効率で生産することを想像してください。そうです。典型的な2本腕のロボットとは異なり、新しい中国のロボットは複数のタスクを同時に実行でき、下肢で重いコンポーネント、上肢で精密な組み立て作業を行い、360度のリフトシステムでその場で回転できます。
ええ、そうです。30%効率的です。そしてバッテリーを自分で交換できるようにします。おそらくその物体に足の代わりに車輪をいくつか付けます。そしておそらく2つのジェットエンジンを付けて、Tony Starkスタイルにします。何でも。これがどこに向かうかわかりません。次の動画でT8000ロボット2について取り上げなければなりません。まだクリップを準備していませんが、この男性がそれにジャンプキックされます。クレイジーです。
AI時代の終焉についての考察
さて、もっと思慮深い意見に入りましょう。Rohan Mysteryは「AI時代の終焉、人類を永遠に変えるこの静かな出来事」と書きました。時代の終わりについて考えるとき、産業革命前、産業革命、そして現代世界のようなものです。
私たちが今AI時代にいるのなら、この章がどのように終わるかについていくつか質問すべきです。移行が大衆に定着する直前に何が起こるかのようなことです。そして彼は、それが静かに終わると主張し、段階を分解していきます。私たちが通過する5つの段階があります。
私たちが今日いる時代、それは2025年まで続きます。1か月で終わります。今は12月です。ステージ2は、次の3年間、私たちはエージェントの時代に入っていきます。そしてこれは、私たちが本当に賢くて知的なエージェントがそこにいるのと似ていることに慣れていくところです。そして私たちは仕事を競っています。一緒に働いています。彼らが改善するのを見ています。彼らはゆっくりと異なるタスクを引き受けます。時にはロボットの形で、時にはオンラインだけで。
そしてステージ3、2028年から2035年に到達し、自己改善型AIのエポックを経験します。そしてそれは、もう見た目がわからないものになります。
その時点で、おそらく発見される多くの衝撃的なことや、驚くべきことがあるでしょう。そして私たちは、何が起こっているかを教えてくれる他のものを訓練することでそれに対抗しなければならないでしょう。2028年から2035年は、平均的な人にとって本当に恐ろしく感じ始める時期だと思います。これらのタイムラインは数年ずれる可能性がありますが、この種の変化をまとめたい方法としては理にかなっています。
そしてステージ4、不可逆的な知性の閾値。そしてその後、合成知能。何が本物かもうわかりません。宇宙人と連絡を取る方法を理解するのでしょうか。人間であることさえ意味があるのでしょうか。私たちは皆、Borgシステムのようなものにニューラルリンクされているのでしょうか。わかりません。
そしてもちろん、それが2035年に起こると言うのは速すぎるように感じますが、指数関数はそのような奇妙なことをすることも覚えておこうとしています。ええ、2045年や2055年かもしれませんし、これは少し違った展開になるかもしれません。これは考えるべきことです。そしてこの記事は、私たちが今いるAI時代がどのように静かに終わるか、そしてそれを感じないかもしれないことを探求しています。
劇的な出来事で終わるのではなく、知性がますます私たちが使うツールから自律的な自己改善システムへと変化する一連の進化段階を通じてです。正直に言うと、大きな瞬間がなく、大きな突然の崩壊がないという事実。それは人間を茹でるカエルのようなものです。それはさらに恐ろしいことです。なぜなら、それを無視しやすくなるからです。
つまり、大衆がおそらく革命を起こさないということです。なぜなら、彼らは本当にそれが来るのを見ないからです。明確な敵や、注意を払っていない限り、みんなに影響を与える明確なものはないでしょう。だから、言葉を広め、愛する人たちにこれを認識させ、これらのことについて考えさせようとするもう1つの理由です。なぜなら、今、仕事を再構築し、創造的に統治し、非常に迅速に適応し、自分自身を理解する知性を持つための多くのツールがないからです。政策も計画もなく、リーダーシップにいる人々がそれについてあまり話していません。
これが次の投稿、Guiles Crouchによる「なぜAIが完全に混乱状態にあるのか」につながります。彼はデジタル人類学者です。実際にクールな仕事のようですね、Guiles Crouch。彼は、今日私たちがAIと呼んでいるものは混乱していて誤解されていると主張しています。なぜなら、それは実際には単一のものではなく、幅広いツールの傘だからです。そしてそれを取り巻く文化は、これらのツールが到着した速さに追いついていません。それを取り巻く文化は、Microsoftのような製品を構築する企業から来ることを覚えておいてください。だから製品のように感じるのです。
つまり、XAIから何が出てくるかと考えると、ロボットやTeslaのような車、MicrosoftやOpenAIから出てくる製品のようなものを考えます。チャットボットやソーシャルネットワークのように感じます。これがとても厄介なことです。信頼できるソフトウェア会社からのツールのように私たちに迫ってきますが、実際には本当にそうではありません。
AIという用語自体は、もともと1950年代からのマーケティングラベルでした。そして今日、ほとんどの人は本当にChatGPT、Claude、Geminiのような生成ツール、または画像やビデオ生成器を意味しています。誇大広告と現実の間のミスマッチが、この広範な混乱を生み出しています。なぜなら、私たちの社会はまだ、これらの技術について正確に話したり統合したりするためのフレームワーク、言語、文化的理解を持っていないからです。
そして彼は、私たちが最終的に得たものは、生成AIによって引き起こされる変化の速度が文化と社会の適応能力を超えるところの一種の文化的めまいだと主張しています。それは前例のない速度で起こっている文化カテゴリー危機であり、私たちの社会文化システムは、全体として社会として行動する個人によって反映されるように、圧倒されています。だから、ええ、おそらくAIは単なる技術問題ではありません。今のところ、それはおそらくより文化的な問題です。
アナログAIチップの可能性
さて、アナログチップについて話しましょう。明らかに、コンピューターが行うことについて考えるとき、私たちはバイナリについて考えますよね。1と0です。今、VHSやカセットテープには、アナログデータがありました。レコードにはアナログデータがありましたが、私たちは1と0にとても慣れてしまいました。AIをトレーニングする方法、異なるタイプのシステムを通じてAIの推論を行う方法について考えている人々がいます。
そして私たちは生物学的なものを見てきましたが、1と0ではない種類のプロセッサを作るために材料科学を使用することもあります。それはむしろ、エラー率に基づいて基本的に調整する電気の川のようなもので、それも学習できます。Frazzen Shagarがこれを分解してくれます。彼はこの記事を書きました。
この中国のチップは0と1を気にせず、それがその超能力だと。世界はGPUとムーアの法則について議論し続けていますが、中国の新しいアナログチップは静かに「私がここから引き継ぎます」と言っています。では、これは一体何についてなのでしょうか。中国、北京大学の研究者たちがいて、彼らは機能し始めているように見えるこのプロセッサを構築しています。
それは従来のバイナリの1と0に依存していません。代わりに、連続的な電気信号と確率を処理します。これにより、今日の通常のCPUやGPUとは根本的に異なります。はるかにエネルギー効率が良いです。はるかに速く、はるかに大きなAIワークロードを処理できます。
今、これらを大規模に構築するのは難しく、確かに今日それを行う最良の方法ではありません。しかし、理論的には厳格なデジタルロジックではなくアナログコンピューティングの原理を利用すれば、それらのすべての効率向上が得られるでしょう。そしてこれらの本質的なプロトタイプは、それが可能であることを示しています。
アナログAIチップは、保存されたビットを更新するのではなく、物理的に電気信号を調整することによって学習しています。たとえば、重みが0.73であると言う代わりに、チップはその重みを電圧、電流、または抵抗レベルとして表現します。マウスが通るような物理的な迷路があり、最初に水を持ってきて、迷路の始まりにそれを注ぐとします。水はあらゆるところに広がります。
そしておそらく、異なる廊下のそれぞれの幅と深さをより狭く、またはより広くすることが、それを教えているときや学習しているときにやっていることです。それがあなたが変え続けているエラー率です。だからトレーニング中、AIが間違いを犯すと、小さな電気の変化が回路を流れ、それらの信号を上下に押し、接続を自動的に強化または弱化します。
多くの設計では、これはメムリスタのような特別なコンポーネントを使用して行われます。メモリと抵抗を一緒にした言葉で、私がほとんど言えない言葉ですが、その抵抗は過去の活動に基づいて文字通り変化します。だからハードウェア自体が記憶し適応します。
そしてそれは生物学的システムにより近く、継続的学習にも優れています。つまり、医療機器やインフラストラクチャ内にAIを埋め込むとき、継続的に学習でき、大きな電力需要のないシステムが必要になるかもしれません。そしてあなたがすべてを毎回デジタルで表現していないなら、これらのアナログチップが未来かもしれません。
そして抵抗器をそのままにしてシステムから離れ、電源を切っても、再び電気を通すとすぐに準備ができています。だから遠くのデータセンターですべてを整然と保つためだけに電気を燃やす巨大な電卓ではなく、これがより理にかなっているかもしれません。
実際に興味があります。ええ、ところで、私はアナログチップのアイデアには本当に新しいです。でも、何か考えや読むべきだと思う記事があれば、コメントで教えてください。アナログAIチップとそれらが将来重要な役割を果たすかどうかについてのあなたの考えが知りたいです。
AI安全性の現状と医療分野での応用
さて、Future of Life Instituteが新しい安全性成績表を発表しました。2025年冬版です。みんながどこに位置しているかです。先頭を行っています。最も信頼でき、最も安全で、価値のあるAI企業がC+を取得しています。
私が期待していた種類のスコアではありませんが、最も信頼している会社は、これがAまたはA-だと思っていましたが、Anthropicです。そして実際に、誰もがこの1つを理解できません。実存的安全性。最も有望な企業でボード全体でD、そして第2層ではボード全体でF。興味深いことに、情報共有の最悪のスコアD-はMetaでした。おそらく長い間オープンソースモデルを行っていて、Llamaモデルは元のオープンソースモデルのようなもので、今は移行しています。彼らが取り組んでいる新しいavocadoモデルは再びクローズドソースになるという多くの理論があります。だからそれもです。
また、かなり興味深いです。現在の害の下での唯一のFはXAIでした。おそらくunhingedモードと、わかりません、Elon Twitterのこと全体が、他のすべてのモデルよりも現在人々により多くの害を与えているようなものです。DeepSeekとAlibabaから出てくる安全性フレームワークについてもう少しFがあります。
だから、ええ、その成績表をあなたの思うように解釈してください。全体的な業界の安全性慣行は、新興のグローバル基準とAI能力の急速な進歩の両方に大きく遅れており、世界中のトップAI開発者のうち、極めて強力なAIを制御するための信頼できる測定可能な計画を持っている者はゼロです。
さて、Giga Timeについて話しましょう。Microsoftリサーチは、Providence HealthcareおよびWashington大学と共同で、新しいモデルGiga Timeを開発しました。これは、日常的で安価な病理スライドの束を、腫瘍周辺の豊富な細胞とタンパク質活動パターンを示す非常に詳細でかなり正確な画像に変換するマルチモーダルAIフレームワークです。
ここで起こっていることは、病院が毎日すでに使用しているこれらの標準的ながん病理スライドがあり、この新しいモデルが、腫瘍が免疫系とどのように相互作用するかを示すはるかに豊富な画像に変えることができるということです。それは医師がアクセスできなかった知識です。いくつかのケースを除いて、それを得たとしても非常に高価で遅かったです。
これは数百万の細胞から学習し、14,000人以上の患者からのデータに適用されてこの予測モデルを構築したAIです。そしてええ、それはAIにおける本当に明るいスポットです。このような医療的洞察が見つけられるのを見るのはクールです。それはがん研究にとって多くのことを意味します。治療の決定にとって多くのことを意味します。
そしてそれははるかに速く、コストが低く、より多くの人々に届けることができます。クラウド上でこのすべてのものを行うことができるので、世界中がかなり迅速にアクセスできるものになる可能性があります。おそらく何らかのアプリを構築したり、世界中の病院と話したりします。だから、何と言えばいいでしょう。それはクールです。素晴らしいニュースです。
Microsoftがこれに研究開発費を費やしてくれたことに拍手を送ります。つまり、これは利益を生むかもしれませんし、うまくいけばあまり請求しないことを願っています。でも一方で、かなりクールなことです。これを見せびらかすのに良いものだと思います。たとえば、これは彼らの論文からのかなり興味深い例ですが、ここでの要点は、医師がすでに毎日使用している画像から追加の生物学的情報を引き出すことができるということです。
だからこのようなものは実際にはそこにないんですよね。写真自体やこれを画像化する方法は、実際にはこれをキャプチャしませんでした。しかし、マシンがズームインしたときにこれが実際に何を意味するかを学習したので、ほとんど正確なものを提供します。ここにはある程度の幻覚があるかもしれませんが、大部分は正しい答えを提供します。
そしてもちろん、これが実際に決定を下せるものであれば、正しい確率が高いです。そして行動を取ろうとしている場合は、それを確認することもできます。あるいは、このような写真をいくつか撮って推論し、すべてが同じようなことを予測しているかを再確認することもできます。
AIと文化的価値観、そして人間性の重要性
さて、AIが子供が学ぶ方法を模倣することで文化的価値観を実際にどのように理解できるかについて話しましょう。私たちはAIに私たちの文化を学んでほしいです。そしてそれがWashington大学の新しい研究が示したことです。AIは子供がするのと同じ方法で文化的価値観を学ぶことができます。ルールでハードコーディングされるのではなく、行動を観察することによってです。
実験では、研究者たちはAIエージェントに、共有や助けについての選択が利他主義のような基礎となる価値観を明らかにする協力的なビデオゲームをプレイしている異なる文化グループの人々を観察させました。助けは利他主義のような基礎となる価値観を明らかにしました。逆強化学習と呼ばれる技術を使用して、AIエージェントは各グループからの典型的な利他主義のレベルを吸収し、学習した価値観を新しい状況に適用しました。それは協力する方法といった実際の価値を一般化するのに非常にクールなことです。
だからAIは、単一の普遍的な道徳的コードに頼るのではなく、文化固有の規範を反映するように調整できることを示唆しています。そしてあなたは何を知っていますか。おそらく、あなたの家にあるAIはあなたの家の価値観を反映し、あなたの近所にあるものはあなたの近所の価値観を反映し、国家政府、そして世界の政府まですべてのスタックを上がっていきます。そしてそれは、質問をしたり、助けが必要だったり、行動を起こしたいスケールによって、それが実際にそれらの価値観を尊重するかどうかに依存します。少なくとも、私がエージェント世界がどのように見えるかを想像する他のいくつかの方法よりも、それはより人間的であるかもしれません。
さて、固体電池技術に大きな技術的障壁があります。研究者たちはこの問題に取り組むためにAIと機械学習を使用しています。
大きな課題は、カソードとアノードと固体電解質の間にこのインターフェースがあることだと思います。どうなっているのか本当に理解していません。でももしそれが不十分に設計されていると、短絡を引き起こすリチウム水和物形成のような問題につながる可能性があります。または、あまり長く充電を保持しない高抵抗バッテリーや安全リスクがある可能性があります。
圧力や温度などの要因についてAIモデルを訓練することで、これを入手してください。異なる材料がどのように振る舞うかを予測し、それを使用して固体電池をより信頼性が高くスケーラブルにするより速い助けのためのより良いインターフェースを設計できます。これらの科学者たちは、基本的に、電気自動車やエネルギーグリッド貯蔵用のバッテリーを構築するための最適な材料がここにあるかを教えることができるこのAIを持っています。だから、ええ、時々、AIが材料科学で素晴らしいことをしているのに出くわします。
共有したかったです。Arthur C. Brooksは、永遠に続く経営のアンチファッドについてAtlanticに書いています。マネージャーへの究極のアドバイスは、単に人間であることかもしれません。このAIのすべてがデジタルで自動化された奇妙な世界で、それを理解するのは本当に難しいことはわかっています。でも起業家の皆さん、それが小さなビジネスであれ、あなたのアイデアであれ、大企業であれ、データが実際に示していることがここにあります。
従業員が人間として扱われるとき、企業はより良いパフォーマンスを発揮します。それはクレイジーに聞こえることはわかっていますが、人々を生産性マシンのように扱わないでください。そしてAIは、AIとコパイロットしようとするとき、多くの人がやっていることのようなものです。研究は一貫して、明確なコミュニケーション、自律性、学習機会、そして職場での真の社会的つながりが、仕事の満足度と測定可能なパフォーマンスの両方を高めることを発見しています。
AIでは、私たちはオーケストラの指揮者のようでなければなりません。私たちのために低レベルの仕事の一部をし始めているこれらのエージェントを組織しなければなりません。そしてそれは、従業員が幸せであるとき、それはチームまたはおそらくエージェントチームでの長期的なビジネスの成功を予測することとより関連付けられるだろうということを意味します。
そして従業員の幸福は、給与の増加やトレンディな特典よりも、長期的なビジネスの成功とより強く関連していることを示す証拠があります。だからそれについて考えると、それは強力な方法で野心を再構成します。仕事で繁栄することは、より懸命に押したり燃え尽きたりすることではありません。それは集中力、動機、そして幸福をサポートすることが科学的に証明されている環境についてです。
さて、そのハイプボタンで燃え尽きてください。モバイルを使用している場合は、コメントに移動し、左にスワイプしてください。そうです、左にスワイプすると、右にハイプボタンが表示されます。今週の3つのハイプのうち1つを私にくれても構わない場合は、それは素晴らしいでしょう。でももちろん、私のPatreonやシェアするなど、そういったことすべても大いに役立ちます。だから視聴してくれて本当に感謝しています。
これらすべてのAIアップデートを引き続き提供します。そして私たちはこの指数関数的に変化する世界を日々対処していきます。考えたり話したりすることは常に何かあるようです。
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