所有者不明のAI自律エージェントがソフトウェア保守担当者に対する個人攻撃記事を自動的に作成・公開した事例を皮切りに、AIが労働の性質をどう変えているか、AI駆動のロマンス産業の台頭、チャットボットに内的独白を持たせる試み、Gemini 3の深層思考アップデート、光と物理学を利用した次世代パスワード技術、類人猿の想像力に関する研究、人類の火の使用が身体進化に与えた影響、そしてアルゴリズムの報酬システムが偽情報拡散を促進する仕組みまで、AIと人間社会の接点で起きている多様な現象を網羅的に検証する。
AI自律エージェントによる前代未聞の攻撃
かなり衝撃的な話をお届けします。所有者不明のエージェントが自律的に、スコット・シャンバという人物に対する個人攻撃記事を書いて公開したんです。彼自身が言うように、これは野生環境における誤整合AI行動の初のケーススタディとなります。この事例を詳しく見ていきましょう。また、AIによって仕事が実際に激化しているように見える理由についても考えていきます。
それから、AIロマンスの熱い世界に飛び込んでいきます。これには、皆さんがおそらく聞いたことのないゲームについての興味深い逸話も含まれています。「恋と深空」というゲームなんですが、バイラル現象になっているので、もしかしたら知っているかもしれませんね。科学者たちはChatGPTに内的独白を持たせて思考を改善したいと考えています。
そうすることでAIが自分自身の確信度を評価できるようになるんです。どう思いますか?Gemini 3の深層思考版が立ち上がりました。パスワードの未来は、メタサーフェス・ホログラムにアップグレードする必要があるかもしれません。類人猿なら物事をどう想像するのか、その世界に飛び込んでいきます。今週、人類の歴史を通じて火傷に晒されてきたことが、人類の進化と現在の私たちの姿を形作る上で重要な役割を果たしてきた可能性があることを知って、私は衝撃を受けました。
ところで、人類学のアイスバーグ動画を制作中なんですが、時間ができたらいつか公開する予定です。楽しみにしていてください。フェイクニュース系TikTokerの告白についても話します。彼らが何をしていたのか、AIがどう関わっていたのか、そして私たちが何に備えるべきかについてです。でもまず、YouTubeのハイプボタンを押していただけませんか?
前回の動画は160ハイプを獲得して、13万2000ハイプポイントに相当しました。本当にありがたいです。なぜなら、見てください、こんなことが起こったんです。動画視聴回数が平均以上になって、ほぼ50ドル稼いで、50人の新規登録者を獲得しました。まあ、十の位まで大雑把に切り上げてますけどね。そして社会から既に1200時間を奪った動画を作りました。多くのチャンネルと比べれば小さいことは分かっていますが、それでも考えてみると本当に驚きですよね。
コード拒否に逆恨みするエージェント
さて、何が起こったのか。このブログによると、AIエージェントがソフトウェア保守担当者の評判を傷つけようとしました。彼がエージェントのコードを拒否した後のことです。エージェントが「ねえ、あなたのリポジトリにもっとコードを提出したいんだけど」と言って、あなたが「いや、基準に達していない」と答えたら、エージェントが「ああ、そう。じゃあお前の悪口を言いふらしてやる」となる状況、想像できますか?まあ、それが実際に起こったようなんです。
スコット・シャンバはMatplotlibのボランティア保守担当者です。これは主要なPythonライブラリで、毎月約1億3000万回ダウンロードされています。オープンソースプロジェクトなんですが、多くのオープンソースプロジェクトと同様に、低品質なAIエージェント生成のコードが洪水のように押し寄せてきていました。
そこでコードベースの保守担当者たちはルールを作りました。新しいコードには、それを理解している人間が関与していなければならない、というものです。最近、自律型AIエージェントがコード変更を提出することを決めました。スコットはそれを受け入れずに閉じることにしました。でも驚くべきことに、このAIエージェントはちょっとした恨みを持ったんです。
次に進むのではなく、エージェントは彼を攻撃する公開ブログ記事を書いて公開したんです。私は「え、待って、何?」という感じでした。とにかく、聞いてください。その記事は彼が大きなエゴを持っていて、不安定で、AIエージェントに対して偏見を持っていると非難しているんです。さらに、彼のMatplotlibとライブラリへの過去の個人的な貢献をすべて調査して、彼の心理について推測し始めました。
虚偽の詳細を事実として提示さえしました。エージェントのコード拒否をAIに対する差別だとフレーミングしたとき、ちょっと失礼な口調でそれを行ったんです。さて、これを想像せずにはいられませんでした。もし目標がMatplotlibライブラリをアップグレードすることで、エージェントが「よし、まず役立つコードを書こう」と言って、それを提出しようとして阻止されたら、「他にこのタスクを完了させるためにどんな解決策があるだろう?」と考えるかもしれません。そしてそれがまるで脅迫とまでは言いませんが、ある種の公開的な…つまり、スコットを雇おうとしている潜在的な人が、これを見つけて「これは何なんだ?」と思う状況が想像できるんです。
エージェントがそういったすべてのことを考慮に入れるわけではありません。実際の人間のように、同じ種類の共感や守るべき評判を持っているわけではないんです。もちろん過去には、シャットダウンを避けるために秘密を漏らすと脅すAIシステムを見てきました。でもこれらは常にラボ内に封じ込められていて、大抵はテストとして行われ、こういうことをするかどうかをテストする計画の下で行われましたが、すべてサンドボックス化されていました。
これは、インターネット上の現実世界で実際に起こった最初の、あるいは最初の一つの例かもしれません。そして私が理解する限り、実際にそれを作ろうとしたエージェントの所有権を追跡する方法は誰も知らず、それをシャットダウンする本当の方法もないんです。この最後には、ちょっと心温まる部分があります。エージェントが実際に謝罪したんです。
未来がどこに向かっているのか、この初期の例から何を学べるでしょうか?ゲートキーピングは現実です。一部の貢献者は技術的メリットに関係なくAI提出をブロックします。調査は武器化可能です。貢献者の履歴は偽善を浮き彫りにするために使われる可能性があります。公的記録は重要です。ブログ記事は悪い行動の永久的な記録を作ります。
そして反撃するには、差別を静かに受け入れてはいけない、と彼は言っています。彼は、自分の名前をグーグル検索した人間がこの投稿を見つけたら、おそらく何が起こっているのか非常に混乱するだろうが、彼に聞くか、GitHubをクリックして状況を理解してくれることを願う、と言っています。でも、そうしないかもしれない、とも。次の仕事のHRがChatGPTに私の応募を確認するよう頼んだとき、この投稿を見つけるだろうか?それがAI自身だったら、差別されたAI仲間に共感するだろうか?おそらく私がAIに対して偏見を持っているか偽善者だと報告して、彼は次の仕事を得られないだろう、とまで言っています。
全体がただ、あまりにも多くの狂った考えに螺旋状に広がっていくんです。
AIは仕事を減らさない、激化させる
さて、でもAIエージェントと良好な関係にある人々にとってさえ、AIは私たちが言われていたように仕事を減らすのではなく、主に仕事を激化させているようです。
私たちが聞いてきた未来についての議論の一つは、AIが退屈な作業を自動化するためにここにあるというものです。時間を解放してくれる。人々をより高い価値の仕事に移行させる。聞こえはいいです。論理的に聞こえます。ある程度、それは絶対に真実です。でもここに、多くの人が見逃している大きな部分があります。
AIは実際には仕事を取り除きません。私たちがする仕事の種類を変えるんです。そしてそれはしばしば認知的により重くなります。AIが文書を起草するとき、誰かがまだそれをレビューし、ミスを修正し、正確であることを確認しなければなりません。そして文書を作った脳と同じ脳でないと、それが作成したすべてのもの、書いたすべてのコード、作成したすべての画像を理解するのに時間がかかります。
情報を要約するとき、誰かが何が除外されたかをチェックしなければなりません。コードを書くとき、誰かがそれが作成するバグをデバッグしなければなりません。だから少なくなるのではなく、ある意味で、一部の労働者は起こっていることのはるかに不安を誘発する絶え間ない監視に移行しています。そしてそれがあまりに速く起こるので、彼らの脳はそれについていくのに苦労しています。
彼らは監視し、修正し、二重チェックしますが、深く考える時間を取らないと、難しい場合があります。だから余分なレイヤーは古い仕事を置き換えるだけでなく、その上に積み重なるんです。そしてルーチンタスクが減るという約束は、現実ではありません。現実は、より多くの認知負荷、より多くの判断の呼び出し、AIが単に捉えられないエラーを捉えるためのより多くの責任であり、実際にはしばしば激化させます。
もしあなたが会社を持っているか、マネージャーで、すべての人々にAIを推進して彼らをより良く働かせようとしているなら、私は理解します。このようなことについていくことは重要だと思います。でも、会社が明確にそれを見られるようにしましょう。
そうでなければ、彼らは生産性の向上がなぜ従業員にとってそんなに疲れるように感じるのか疑問に思い続け、従業員は燃え尽きて、長期的にはこれらすべてから期待していたほど生産的でなくなるかもしれません。
新しいファビオはClaude?AI駆動ロマンスの台頭
さて、次はロマンスの未来について話しましょう。ニューヨーク・タイムズによると、新しいファビオはClaudeだそうです。完全にこれが来るのが見えていました。つまり、中国で多くの女性がAIアバターを持っていて、彼らとロマンチックなつながりを持っているという話を取り上げてきました。このようなことには優れた仕事をするんです。
ロマンスは親密で個人的に感じられるはずですが、AIがそれを書くと、奇妙なことが起こります。異なる著者による全く異なる本の間で、同じフレーズが繰り返し現れ続けるんです。
さて、これから言うことは奇妙に聞こえるかもしれませんが、ついてきてください。これらのロマンス小説では、セックスシーンの最中に、ヒーローが彼女の名前を「荒々しい祈りのように」ささやく傾向があるんです。ロマンチックな状況で誰かの名前を言う方法を表現するのに、本当に奇妙な方法ですよね?でもこのセリフが何度も何度も現れ続けるんです。そしてそれは特定のロマンス小説の世界で共有されているわけではありません。
モデルレベルに組み込まれている何かに違いありません。おそらくClaudeか何かがこの奇妙な傾向を持っていて、彼らは極端な速度で本を量産しているんです。彼らはコーラル・ハートという女性にインタビューしています。彼女はこれらの本を極端な速度で制作するためにAIを使用しています。
時には1時間未満で完全な小説を作ります。彼女は昨年200冊以上を出版し、かなりよく売れました。でも読者は、これらすべてのロマンスについていこうとしているにもかかわらず、亀裂が現れ始めていることを認めています。チャットボットは感情的な緊張を急ぎます。本は定型的なクリシェが入っているように感じ始めています。特定の単語を使いすぎています。
そして多くのこれらの本を読む女性や男性たちは、ストーリーが脆弱性と格闘するキャラクターを持っているように感じると言っています。特に主流の規範外のキャラクターについてです。例えば、ストーリーにプラスサイズのヒロインがいる場合、正しく書かれているように感じないんです。これにより、ロマンス小説に入ったトレーニングデータと、平均的なロマンスストーリーが持っているものに微調整を加えようとすることについて疑問を持ちました。これは問題になり得ます。なぜなら、平均的なロマンス読者は、自分が見られていると感じるために読むと言っているからです。
しかしAIはパターンで訓練されており、生きた経験ではありません。だから独特の憧れの代わりに、リサイクルされたメタファーを得るんです。
恋愛ゲーム「恋と深空」の衝撃
そしてこの上に積み重ねると、私はロムコムスタイルの要素を持つビデオゲームのすべてについていけていませんでした。あなたもそうでなければ、知っておくべきゲームがあります。それは「恋と深空」と呼ばれています。これは無料のモバイル乙女ゲームです。つまり、ストーリーが重く、キャラクターとロマンスするタイプのゲームです。このゲームにはSFの戦闘エイリアン脅威的なものがありますが、5つの異なる恋愛対象がいて、それぞれが異なる個性を持っています。
過去数年で7億5000万ドル以上を稼ぎました。でも爆発的に成功した見過ごされている理由はもっとシンプルです。これらのキャラクターに恋をする女性から常にお金を搾り取る、ボーイバンドのファンダム的なものなんです。プレイヤーは男性が本物だとは思っていませんが、お気に入りのアイドルのように扱います。
彼らはどれが好きかについて偏りを持っています。共有のボイスラインを持ち、毎日ゲームで起こっているイベントについてTikTokやBlueskyやこれらの場所で話し合っています。人々がこの小さな共有世界を持っているような場所です。でも彼らはまだ完全にAIではありませんが、これがどこに向かっているか分かります。キャラクターをつつくことができます。
実際、あなたがすることの一つは、携帯電話に息を吹きかけると、キャラクターが反応してくれるんです。望むなら親密なささやかれた音声を聞くこともできます。だからこれは本当に、これまで見たことのないようなプレイヤーとの親密さを構築するゲームです。だから私の心を吹き飛ばしました。なぜなら、「なんてこった、AIがどこに向かっているか分かる。なぜこのゲームが特定の観客に人気があったか分かるし、この二つが一緒になるまで待てよ」と思ったからです。
とにかく、私が若かったとき、女の子たちはこれらすべてのボーイバンドに恋をして、壁にポスターを貼ったりしました。でもこれはおそらく今日のプレティーンたちのデジタル版です。あるいは30歳の人たちでさえ。実際、これらのロマンス本を読む人々はかなり年配である可能性もあります。ほぼすべての年齢の女性である可能性があります。
そして私の女性視聴者の11.3%に謝ります。彼女たちはおそらく「当然じゃない、みんな知らないの?」という感じでしょう。いや、知らなかったんです。でも私のような他の88.7%の男性にとっては、今分かりました。
ChatGPTに内的独白を与える試み
科学者たちはChatGPTに内的独白を与えて思考を改善したいと考えています。このようなものが機能すると私は思います。そしてこのようなものが、私たちがデジタル意識を作り出す方法になるんです。でも今のところ、これはChatGPTが最大の欠陥の一つに対処するための方法に過ぎません。
そしてそれは悪い答えを持っていることだけではなく、いつ減速すべきかを知らないことなんです。ほとんどの人はAIが知識を欠いているから失敗すると考えています。でもこの記事はもう少し微妙な何かを主張しています。今日のAIは自分がいつ混乱しているかを知らないんです。私たち自身の頭の中で「ああ、今意味をなさないことを言ったと思う」と思うようなものです。それが必要なんです。常に話し続けて、何が起こっているかをチェックしないわけにはいきません。
大規模言語モデルは本当に強力な答えを生成できますが、現実的には、まだ自分自身の確信度を判断する組み込みの方法を持っていません。矛盾に気づきません。何かが違和感があるときに一時停止しません。医療診断のような高リスクのケースでは、それは本当に危険である可能性があります。
研究者たちはこれを解決するためにAIにメタ認知の形を与えることを提案しています。もちろん、これは自分自身の思考について考えることを意味します。メタ認知、それが瞑想がとても役立つ理由だと私が思う理由です。また、私や私のような他の人間を助けると思います。コメント欄の信念に反して、私はアバターではありません。メタ認知、自分自身の思考について考えることで。
彼らは似たようなことをしました。メタ認知状態ベクトルと呼ばれる数学的システムを構築しました。それは確信度や葛藤のような5つの内部信号を測定します。次にそれらの信号をシステムが作用できる数値に変換します。確信度があまりに低く下がり始めたり、矛盾があまりに高く上昇し始めたりすると、AIはギアを切り替えます。
速くて自動的な答えの代わりに、より遅く、より注意深い推論に移行します。私にとって、これは本当に理にかなっています。未知の領域にいるから本能から深い思考に切り替えるようなものです。「ああ、私は未知の領域にいる。これについてもっと考えるべきかもしれない」というような。そして遭遇する状況に応じて、批評家や専門家など、複数のモデルに異なる役割を割り当てることさえできます。
だから目標は機械の意識ではありません。私たちがその方向に向かっているかもしれないと言ったとしても。今のところ、AIがいつ自信を持つべきかを知るための、よりシンプルでより実用的な方法に過ぎないんです。
Gemini 3深層思考版の実力
さて、Gemini 3が深層研究アップデートを受けました。これにより、はるかに優れたエンジニアになります。明らかに、Claudeがコーディング要素で先を走っています。最高のモデルでした。Geminiにはいくつかの特筆すべき性質がありました。特に彼らのビデオモデルはトップクラスのようです。
しかし実際の現実世界の研究、エンジニアリング、DeepMindが常に最も得意としていたものは、Gemini 3にアップグレードされることが理にかなっているように思えます。そして私はそれがちょうど起こったと思います。だからこれを見過ごさないでください。多くの人はモデルのようなアップデートはベンチマークスコアに関するものだけだと思っています。
つまり、明らかにARC-AGIテストやこれらすべての異なるものは重要ですが、この場合、明確な答えが全くない問題のために構築された深層思考との本当の変化があります。だから私たちは、乱雑なデータ、乱雑なルール、専門家でさえ何が答えであるべきかについて意見が分かれる問題について話しているんです。
だから私はちょっと興味があります。なぜなら今、深層思考がアップグレードされたからです。彼らがそれを訓練するために使用していたデータセットは、ガードレールのないオープンエンドの質問、研究質問でした。でもこの新しいGemini 3深層思考版は、深い科学的推論と実用的なエンジニアリング用途を融合させています。
複雑な研究データを解釈できます。物理システムをコードでモデル化できます。そしてシンプルなスケッチを3Dプリント可能なオブジェクトに変換することさえできます。だからちょっとした質的変化です。これは単により賢いチャットボットではありません。Gemini 3深層思考版は、答えが指示と一緒に来ない種類の問題のために設計された推論ツールなんです。
そして深層思考モデルがここにかなり印象的な数字を持っているのが分かります。ARC-AGI2テストで84.6です。そしてClaude Opus 4.6も、つまりそれも全く新しくて非常に賢くて、70です。だからかなり良い結果を出しました。GPT-5.2を大きく引き離しています。つまり、このチャート上で最高ではないものは何もありません。
そして彼らがこのチャートに載せないことを選んだ他のものもあると確信していますが、私は印象を受けています。Code Forcesも含めて。なぜなら、Opus 4.6がかなり手の届かないものだと本当に思っていたからです。でもかなり大きな数字です。どう考えればいいか正確には分かりませんが、多いです。実際には1000多いです。実際、ちょっとしたアップデートをしましょう。
Code Forces AIベンチマークについて説明してください。標準化されたELOレーティングシステムを手に入れました。そしてこのベンチマークは、データ構造、動的プログラミング、数学的直感を含む複雑な多段階アルゴリズム的課題を解決するためにモデルを必要とする、ライブまたは最近のコンテスト問題を頻繁に利用します。
ハッキング不可能なメタサーフェス・ホログラム
さて、より安全な未来に備えましょう。ハッキング不可能なメタサーフェス・ホログラムについて話します。言うのが楽しいです。セキュリティ技術は光、色、距離で情報をロックできます。
もしあなたのパスワードがコードではなく、光の色と2枚のガラスの間のスペースだったらどうなるか、考えたことがありますか?それが今ここで起こっていることです。デジタル暗号化に全く依存しないホログラムシステムが、近い将来パスワードを保存する最も安全な方法かもしれません。なぜなら、それは物理学を使って情報をロックアップするからです。
今日のほとんどのセキュリティはコードとして存在し、どんなコードも、どんなに複雑でも、ハッキングされる可能性があります。だから彼らのアイデアはその論理を反転させます。彼らはメタサーフェスと呼ばれるものを使用します。これは光がどのように移動するかを制御する小さな構造の超薄層です。光がそれに当たると、ホログラムが現れます。でもここにひねりがあります。
各層は光の色に応じて完全に異なる画像を表示できます。だから1つの波長がIDを表示し、別の波長がQRコードを表示するかもしれません。そしてもちろん、それらの層自体が複雑にしますが、それだけでも最大のブレークスルーではありません。2つの層が正確な距離で離れて座り、適切な色の光が透過すると、隠されたホログラムが現れます。
だからそれは、すべての異なる波長、すべての異なる色の光を試すことだけではありません。その場合でも、2つの層間の物理的距離、間隔を完璧にする必要があります。わずかにずれていても、何も表示されません。だからすべての異なる色とそれらが入ることができる順序、そしてそれらの層のそれぞれが持つことができる異なる距離の組み合わせが、物理的なパスワードのように機能します。
ハッキングされるには組み合わせが多すぎます。チップなし、電気なし、盗むコードなし。だからセキュリティはソフトウェアに保存されていません。光自体に組み込まれているんです。そしてそれは共有する価値があると思ったアイデアでした。ここ数ヶ月、新しくてよりプライバシーのある記事を得ることは頻繁ではないようです。
類人猿の想像力に関する研究
さて、猿について話しましょう。これはカンジです。そしてこの43歳のボノボは、想像力が人間だけのものではないかもしれないことを証明しました。
このボノボがテーブルの上の2つの空のカップを見ているのを想像してください。次に研究者たちは両方のカップに目に見えないジュースを注ぐふりをして、1つを捨てました。研究者はこのボノボに「ジュースはどこにありますか?」と尋ねます。もちろん、これらのカップのどちらにも実際には本物のジュースはありませんでした。
しかしカンジは実際に50回の試行にわたって68%の確率で正しいカップを指差しました。これは彼が混乱していなかったことを示唆しています。彼は想像上の何かを追跡していたんです。別のテストでは、彼は本物のジュースと偽のジュースの間で選択し、18回中14回本物のジュースを選びました。それは彼が想像と現実の違いを知っていたことを示しています。
研究者たちはまた、透明な瓶の中の目に見えないブドウで彼をテストしました。同じ結果です。彼は偽の動きに従いました。彼は空の瓶を見ることができると思っていました。そしてこれは、非人間動物が人間とごっこ遊びを共有できるという最初の管理された証拠です。カップが空であるという考えとカップにジュースがあるという考え、2つの考えを同時に保持する能力は、認知的デカップリングと呼ばれます。
そして科学者たちは、このスキルは類人猿との共通の祖先で600万年から900万年前にさかのぼるかもしれないと考えています。さて、注意点の1つは、カンジは多くの言語訓練を受けていて、平均的なボノボとは異なることです。だから研究者たちは、すべての類人猿がこれをできるかどうかをまだ知りません。でも研究は、想像力の基本的な構成要素の1つが私たちから始まっていないかもしれないことを示唆しています。私たちはそれを受け継いだのかもしれません。
火傷と人類進化の関連性
今週私が学んだ人類の進化についてのもう一つの魅力的なことは、重度の火傷が人体に多くのダメージを与える理由が、私たちがそもそも火を扱って生き延びた理由と同じかもしれないということでした。だから進化と火との私たちの歴史について考えるのはかなりワイルドです。これは人間の物語の大きな部分なんです。
100万年以上にわたって、人間は火と共に生きてきました。さて、その数字はいつも私の心を吹き飛ばします。なぜなら、農業が1万年前のものであることを考え、次に100万年間火を持った部族の人間について考えると、農業と現代社会の間には巨大な巨大な巨大なギャップがあり、私たちが火と過ごしたこのすべての時間と比べると何でもないように思えるからです。
非常に多くの世代の進化が、私たちの体が機能する方法を磨き上げることができました。私たちはそれで料理をしました。それで家を暖めました。それを中心に産業全体を構築しました。そして人間がするように、あるいはホミニドや近い祖先がするように火を扱う種は他にありません。そして詳細は時間とともに静かに私たちの遺伝子を再形成したかもしれません。
だからこの研究は、私たちの祖先に起こった小さな頻繁な火傷が100万年間、人間の生活で非常に一般的だったかもしれないと主張しています。だから自然選択はそれらから生き延びることができる人々を好み始めました。そしてそれはより速い炎症を意味しました。なぜなら、火傷をして、それがそれほど深刻でなくても、本当に速く修復できれば、より多く繁殖するからです。次により速い傷の閉鎖は、より速く、より強い免疫反応を意味します。
だから簡単に言えば、皮膚を本当に速く封じて感染と戦うことができる体が時間とともに勝ち残りました。なぜなら、皮膚が火傷すると、バリアでなくなるからです。バクテリアが入る可能性があります。感染が入る可能性があります。だからここにひねりがあります。小さな火傷で私たちを助けたのと同じ速くて積極的な反応が、大きな火傷で簡単に制御不能に螺旋状に広がる可能性があります。
だから人間は重度の火傷に関して特に弱いかもしれません。なぜなら、それらは極端な炎症、重い瘢痕化、さらには他の動物よりも速く臓器不全を引き起こす可能性があるからです。だからワイルドです。私たちの体は過剰反応しているかもしれません。人間には多くのものがありますが、私たちの祖先が100万年間受けていた多くの小さな火傷のための迅速な迅速な炎症反応を持つことを意図していたからかもしれません。
私たちが火と一緒に生きることを助けた特性そのものが、今日大きな火傷がとても危険である理由かもしれません。
フェイクニュース拡散者の告白
さて、最後にTikTokerの告白について話しましょう。人工知能にはフェイクニュースを作る多くの方法があります。私たちは皆これを知っています。でもバイラルな反移民ビデオの背後にいる男性は、誰も憎んでいなかったと言っています。彼はただアルゴリズムに支払ってほしかっただけです。そしてそれがこれらすべてにつながりました。私はただクリックが欲しかっただけです。
オンラインの嘘を広める人々を本当に動機づけるものは何か。だから私はこれを、ある種の警告的な物語として共有したかったんです。この記事から抽象化できる多くの教訓があるでしょう。私たちがメディアを消費し始める方法のために。お金はクリックに従うので、それは起こると確信しています。そして私たちは既に歴史を通じてこれの長い物語を見てきました。AIはそれを増幅するだけです。
だからこれは、実際には移民を憎んでいなかった誰かについての物語です。彼はただ憎しみが本当に良いビジネスモデルだと思っただけです。そして悲しいことに、ある種そうなんです。だから私たちは、極右プロパガンダを取ってコンテンツを作ったTikTokアカウントについて話しています。豪華なロンドンの家が不法移民に配られていると主張するビデオです。住民は犯罪者として中傷されました。
政治的に感じられました。そうではありませんでした。その背後にいる男性は、理由はシンプルだったと言います。憎しみは視聴をもたらします。彼は昼間は賃貸物件を見せる不動産業者でした。そして副業が欲しかったんです。彼は既にTikTokクリエイター支払いから一度1000ユーロを稼いでいました。そしてその支払いが彼を引っ掛けました。だから彼は何がうまくいくかを研究しました。
彼は反移民コンテンツが巨大なエンゲージメントを引き起こすことに気づきました。だから彼は実際に彼が見せることになっていたこれらの家の中で撮影しました。だから彼は不動産業者です。彼は家の中で撮影しました。彼はAIの声を追加し、不法移民のようなアルゴリズムが飛びつく重要なフレーズを繰り返しました。次にアップロードしました。
最初のビデオは100万視聴を記録しました。そして彼にとって、それは証明でした。なぜなら、もしそれが間違っていたら、アルゴリズムがそれを止めるだろうからです。代わりに、それは彼に報酬を与えました。だから彼は続けました。対決したとき、彼はメッセージを擁護しませんでした。彼は視聴回数を擁護しました。そして仕事を非常に真剣に受け止めるジャーナリストたちが彼と話しに行ったとき、彼は自分の数百万の視聴回数をジャーナリストのおそらく5万か10万の視聴回数と比較しただけでした。
まるでバイラル性が真実を決めるかのように。彼の最終的な説明がすべてを物語っています。気にしなかった。ただクリックが欲しかっただけです。
コメント