AGIはすでにここにある＆物理学者が負の時間を説明

AGI・ASI
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AIや科学の最新動向を網羅的に紹介する解説動画である。Figure AIによる人型ロボットの急速な量産化や、名画の筆致を解析するAI技術、ダンサー向けの3Dモーション技術など、多岐にわたるイノベーションを解説している。また、マーク・アンドリーセンによる機能的AGIの到達宣言や、Google・Metaの広告プラットフォームを裏で支配するAIの実態、さらにAIに反発を抱き始めているZ世代の意識変化についても触れている。科学分野では、実験室で観測された「負の時間」の謎や、全く新しい構造を持つ未知の氷の発見、サケの生態系に影響を与えるコカイン汚染について解説している。加えて、FDAが導入する臨床試験のリアルタイムAI監視や、脳の想像力のメカニズムを根底から覆す新理論、そして自己進化を遂げる「進化型AI」がもたらす未知の未来像について深く掘り下げている。

AGI is Already Here & Physicists Explain "Negative Time"
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チャンネルの近況と本日のトピック

リアルタイムではないからです。リアルタイム。どんな時間でも。どんな時間でも。よし、よし。Figure AIのロボット工場は、1日あたり1台の生産から、24台へと拡大しました。1時間に1台です。1分ごとに次のロボットが出てきて、さらに10の工場が1分に1台生産する様子を想像してみてください。AIは、有名な絵画の中に隠された筆致の川を明らかにし始め、私たちにあらゆる種類の新しい洞察を与えてくれています。ダンサーは今や、自分の動きを再生し、手直しするための3Dタイムマシンを手に入れました。マーク・アンドリーセンはAGIの定義について議論するのをやめ、AGIはすでにここにあると述べています。エイボン・ブラックストーンは、私たちがしなくても済むように、1000件の痛いデートプロフィールを調査しました。オンラインで他の皆が間違えていることを明らかにしています。物理学者は今回、負の時間を測定しました。冗談ではありません。実験室での話です。今週は氷に関しても多くの話題があります。物理学者はこれまでで最も複雑な形の氷を発見しました。文字通り、コカインの汚染がサケに悪影響を与えています。AIがGoogleやMetaの広告マシンの裏側で及ぼしている影響について見ていきます。そして、私が全く予想していなかった場所にお金が流れているのは間違いありません。若者がAIを使えば使うほど、AIを好きになるのではなく、実際にはより嫌いになっていることが分かりました。FDAは現在、AIが臨床試験をリアルタイムで監視することを望んでいます。脳の中で想像力が実際にどのように機能するかについての魅力的な記事もあります。私たちが知っていると思っていたすべてを覆す新しい理論があります。もしかすると、意識の言葉というのは、実際に何かを生み出すというよりは、何かを抑圧して残ったものに近いのかもしれません。これはクレイジーな考えですね。そして最後に、進化型AIについてお話しします。しかしその前に、服を脱いでください。もしよろしければ、これらすべての話題に飛び込む前に、まだの方はチャンネル登録ボタンを押すか、この動画を誰かと共有していただけると嬉しいです。前回のいくつかの動画について少しお話しします。ご存知の通り、あまり成績は良くありませんでした。新しいチャンネル登録者は12人でした。新しく来てくれた皆さんにいつも感謝しています。収益は30ドルでした。はい、視聴者維持率はまあまあでした。おそらく、イーロン・マスク対サム・アルトマンの訴訟について長く話しすぎたのだと思います。そして皆さんは、AIにおける意識、つまり抽象化の誤謬に関する記事を本当に気に入ってくれました。ですから、その領域についてもう少し掘り下げることを考えるかもしれません。いつものようにハイプポイントは多くありませんでしたが、それでもその79ポイントは6万2000ハイプポイントに相当するので、いつも感謝しています。

Figure AIのロボット製造ラインの飛躍的な進歩

それでは、Figure AIの話から始めましょう。彼らのロボット工場は最近、大規模な製造のマイルストーンを達成しました。新しい人型ロボットの生産を1日1台から1時間約1台へとスケールアップしています。これは120日足らずで24倍の増加です。そして、ここで何か非常に特別なことが起きているように思えます。この急速な加速は、カリフォルニアにある彼らのbot Q工場で起きました。これにより、会社はプロトタイプ開発会社から大量生産会社へと移行しつつあります。そしてこの動画は、工場が実際にこれらのものをどのように生産しているかについての興味深い裏側を提供してくれています。現時点で、約350台のFigure 03ロボットが納品されています。歩留まりの指標を見ると、バッテリーの歩留まりは99.3%に達し、9000個のアクチュエーターがすべて生産されました。中にはたくさんの小さな可動部品があります。そしてその99%以上が正常に機能しています。しかし重要なポイントは、彼らが非常に強く推し進めているということです。なぜなら、現実世界に出ているこれらのロボットのすべてが、次世代の急速な改善に必要なデータを提供してくれているからです。競合他社よりも20分か30分早くこれらを生産し、実際に納品し、稼働させ、実際に使える形でデータを取得し、次のシステムをトレーニングできるというような小さなことが、長期的には大きな違いになるかもしれません。それが彼らにフライホイール効果をもたらし、最終的にはわずかな差が圧倒的な差になるかもしれません。しかし、このような世界への準備をしてください。あなたや私がこういう作業現場を走り抜け、おそらく人間1人に対して1000台のロボットがいるようになるでしょう。いやはや、心の準備をしておきましょう。

AIが解き明かす有名絵画の筆致と新たな視点

次は、人工知能と絵画が非常にユニークな方法でどのように融合しているかについてお話ししましょう。研究者たちは、コンピュータービジョンを使って絵画を研究する新しい方法を開発しました。彼らは普段私たちがはっきりと見ることができないもの、つまり微細な筆致の方向に焦点を当てています。当然ですが、絵画は何千もの小さな跡から作られています。それが筆致です。それぞれの線には独自の動きがありました。どんな筆だったのか。手首をどのように押し下げたのか。絵の具はどのような状態だったのか。AIシステムが理解するように訓練できる、考えたい小さな要素がたくさんあります。そこでシステムは絵画の小さな部分を分析し、各ストロークの方向を検出します。そして、それらを流れるような線につなぎ合わせ、ストロークラインと呼び、筆がキャンバスをどのように動いたかをマッピングします。これにより、アーティストの身振りという主観的なものが、学習可能な明確な視覚的データになります。彼らはまた、長さ、カーブ、方向などの特徴も測定しました。これにより、異なるアーティストがどのように絵を描くかを比較することが可能になります。例えば、滑らかで一定のストロークを使うアーティストもいれば、短いカーブを使うアーティストもおり、毎回筆致を変えるアーティストもいます。あるケースでは、この手法により、筆致が物体の形に従い、照明によってさえも変化することが示されました。明るい部分は外側に広がるストロークがあり、影の部分はより平行な線で動いていました。これらの結果は、絵画が視覚的にどのように作られているかを示す視覚的なロードマップです。そして、専門家と一般の視聴者の両方が、テクニック、スタイル、そしてアーティストの決定をよりよく理解するのに役立ちます。これが、将来的に物理的なロボットが絵を描くための独自のデータセットとして訓練される可能性もあると確信しています。彼らは目標がどこにあるかまでは言及していませんでしたが、私はただ心の中で、最適化できる実際の筆致を想像していました。誰かがそれを使って何かをするでしょう。絵画の背後にある実際の動きは、絵画を作成する拡散モデルとは全く異なります。だから、これがどこに向かうのかを見るのが楽しみです。少なくとも、私たちがすでに持っている偉大な芸術作品のいくつかを、もう一つ深いレベルで理解できるようになるだけでも素晴らしいことです。

ダンサーの動きを最適化する3D拡張現実ツール

次は、ダンサーが自分自身の動きを分析できる拡張現実ツールについてお話ししましょう。あなたがダンサーだと想像してみてください。私はダンサーではないので、これについて本当に想像力を働かせてみるつもりですが、ダンサーは通常、平面のビデオを見て自分の作品を振り返ります。理にかなっています。カメラで自分を録画し、それを再生するだけです。しかし、動きは3次元なので、重要な詳細は常に失われてしまいます。これは新しいシステムです。DANX Reflectと呼ばれ、そのすべてを変えます。通常のビデオを、足を踏み入れることができる3Dの仮想空間に変えるのです。その空間の中にいるとき、あなたの動きは等身大のアバターとして現れます。VRヘッドセットを被り、仮想の鏡の前に立って、ポーズを再現することができます。このシステムは最も近い一致を見つけ、それをあなたの隣に表示するので、リアルタイムで自分の動きをオリジナルのものと比較することができます。たくさんのダンサーを想像してみてください。彼らは基本的に自分自身のこの録画を使って、これまで以上に完璧に正確になるような完璧なポジションに入ろうとしています。これにより、フィードバックがより正確になり、理解しやすくなります。ダンサーは、まるでその部屋にいるかのように動きを研究することができます。テストでは、ダンサーたちはそれが自然な拡張のように感じられ、動きをよりはっきりと確認し、より良いメモを取るのに役立ったと語りました。私がこれを共有したかった理由は、バーチャルヘッドセットを被ってロボットを制御し、行動を起こすというアイデアがあるからです。お皿洗いや何か他のことを学びたい場合、リモートワーカーをロボットの動きを模倣するものに入れます。彼らがタスクを実行し、ロボットがそのデータを学習します。しかし私には、このようなツールが、創造的なスキルを教える方法と関連づけられるように思えます。地球の反対側で行われる手術や、ダンス、あるいは建設現場での働き方を想像してみてください。これらのデジタルツインで現実世界の動きを完璧にし、それがロボット工学に足を踏み入れたり、自分の技術を完璧にしようとしている人々に還元されたりするというこのアイデア。それらがすべて曖昧に溶け合っていくのを見るのは非常に興味深いです。

マーク・アンドリーセンが語る機能的AGIの到達

AGIがあと何ヶ月、何週間、何年、何日だと言う人や、すでに起こっていると言う人はたくさんいます。しかし、マーク・アンドリーセンが何かを言うと、より多くの人がそれを信じます。彼はAGIはここにあると言っています。もちろん、私はしばらくの間、アランの保守的なAGIへのカウントダウンに従っていました。彼は、AGIと呼ぶ前に、人間がしていることを実際に形を持ったロボットが行う必要があるという定義を使っています。しかし、マーク・アンドリーセンがどう考えているか聞いてみましょう。2026年4月5日、マーク・アンドリーセンはXに1行だけ投稿し、即座にバイラルになりました。宣言しよう。AGIはここにある。ただ、まだ均等に分配されていないだけだ。マークはトップ投資家です。彼はウェブの初期のパイオニアのような存在でした。FacebookやAirbnb、Coinbaseなど、あらゆるものに投資してきました。よくA16Zと呼ばれますね。彼は巨大な帝国を持っています。間違いなくビリオネアだと思います。これは興味深いコメントです。このフレーズは意図的です。ウィリアム・ギブソンの未来についての有名な観察、そしてそれが均等に分配されていないことへの直接的な反映です。彼は平均的な人が使うのと同じ意味でAGIを使っています。AIは、人間ができるほぼすべての思考タスクを、その人間と同等のレベルで実行できると言っているのです。彼は小さな区別をして、それを機能的AGIと呼んでいます。これは、理論的には完璧でなくても、AIがすでに最も価値のある思考作業のほとんどを処理できることを意味します。現在、AIはコードを書き、ドキュメントをレビューし、ワークフローを実行し、何時間も働き、ツールを使用し、問題を段階的に解決することができます。人間がまだガイドしているとしても、重い思考は機械によって行われていると彼は主張します。だからそれがAGIなのです。そして、今はそう感じられないかもしれませんが、本当の限界はもはや能力ではありません。アクセス、コスト、そしてこれらのツールがどのように製品に組み込まれるかです。つまり、AGIは後から来るのではなく、すでに機能しているという考え方です。ただゲートの後ろに隠れているだけです。どうでしょうね。機能的AGIというのは、ブレークスルーというよりは単なるリブランディングのように感じます。私もすでにAGIはここにあるという事実の方に傾いているので、それを軽視しているわけではありません。ただ、私は非常に緩い定義を持っています。そして、これらのシステムがあらゆる有用な方法で超人的であるのを見ると、たとえば医療の質問に答える方法や、Wikipediaや世界を理解して私に代わって質問に答え、教えてくれる方法を見ると、すでに非常に一般的に知能が高いと感じます。アラン・チューリングのような人が今日Geminiの前に座ったら、これだ、私が予測していたのはこれだと言うと思います。このシステムは、ほとんどの方法で人間だと私を納得させることができ、それで十分に真剣に受け止める価値があると言えるでしょう。これに関する法律を作り始めたり、このようなものが中心にあり、認められ、尊重され、取り組まれ、すべての市民が参加する社会を作り始めたりする価値があります。ここが核心です。私たちは、AGIが存在する世界としてこれを扱い始めるべきだと感じています。

AIと調査するマッチングアプリの痛いプロフィール

エイボン・ブラックストーンは、皆さんがしなくても済むように、1000件の痛いデートプロフィールを生き延びました。これについて詳しく見ていき、彼女の作業におけるAIの役割について話しましょう。彼女は自分自身をAIに対して適度に敵対的だと考えている人物です。彼女は環境への影響に反対しています。私たちの経済のどれだけがそのナンセンスに基づいているかに信じられないほど怒っており、アーティストや他の種類のクリエイターに対して行われた窃盗の量に対する正当な憤りに圧倒されそうになっています。そうは言っても、彼女はそれがスペルチェックのようなものには驚くほど役立つことも発見しました。彼女は失読症です。言いたいことは分かります。タイプミスを見つけたり、以前は作れなかったアートを作成したりすることです。それで、著者は1000件のデートプロフィールをレビューしました。しかし注意点は、それらが痛いコンテンツを共有するFacebookグループからのものだということです。それは科学的ではありませんが、人々が何に反応するかについての明確なパターンを示しています。では、彼女と彼女のAIはどのようなパターンを見つけたのでしょうか。まず、誰もがいくつかのことに同意しました。ひどいスペル、ハードドラッグの使用、そして重い宗教的なメッセージは、人々をすぐに遠ざけました。これらはすべてのグループで現れ、それらを擁護する人はほとんどいませんでした。次に、男性には3つの主な不満がありました。彼らは、強く自立した女性と言いながら提供者を求めるプロフィールを嫌いました。皮肉だと感じたのでしょう。彼らは女性がメンタルヘルスの問題の診断をリストアップすることに否定的に反応しました。そして、子供について言及するプロフィールに特に不満を感じていました。女性の反応はより強烈で、より頻繁でした。圧倒的に最大の問題は、男性が自分の生殖器について話すことでした。なんてことでしょう。はい、それは分かります。2つ目はアルファメールやレッドピルといった言葉遣いで、人々はそれを偽物と見なしました。そして3つ目は、男性が結婚していると公言することでした。クィアのユーザーのリストはより短いものでした。彼らは主にキリスト教、MAGAのメッセージ、そして人種差別的なシグナルに反対しました。重要なポイントは、あなたが嫌いな人全員が痛いわけではないということです。単にその人があなたに合っていないというだけのこともしばしばあります。というわけで、AIは人々がデートプロフィールで痛いと感じるものを変えたわけではありません。それらの判断がいかに矛盾しており、偏見に満ちているかを明らかにしただけです。デートプロフィールをレビューするようなことの楽しい部分は、それが単なる話題作りや繋がりを目的としていることだと思います。多くの場合、実際に問題を解決しているとは思いません。世の中に何があるかについて人々の意見を聞き、人々を通じてつながることの方が重要だと思います。だから、あなたはあなたのままでいてください。デートプロフィールは自分の好きなように作ればいいのです。でも、もし後悔するようなことをしてしまったとしても、心配しないでください。

物理学者が観測した負の時間のミステリー

科学者たちが負の時間を発見しました。過去に戻れるようになるわけではありませんが、それがどのように起こるのか考えさせられるほど興味深いものです。物理学者たちは完全に不可能に聞こえるものを測定しました。実験の内部で時間がマイナスに進むというものです。科学者たちは光子を使った実験を行いました。これは非常に小さな粒子レベルでしか機能しないので、残念ながらマクロな物体としてのあなたに影響を与えることはありません。しかし、光の粒子である光子を使ったこの実験では、ルビジウム原子の雲を通過させました。ルビジウムは柔らかく銀白色で非常に反応性の高いアルカリ金属です。覚えていない方のために言うと、原子番号は37です。これらの原子は光子のエネルギーを短時間吸収し、再び放出することができます。通常であれば、光子は雲の中に入り、時間が経過して出てくるので、雲の中で一定の時間を過ごすと思うでしょう。しかし彼らが測定したとき、非常に奇妙なことが起こりました。光子の中には、完全に入る前に雲から出ているように見えるものがあったのです。平均して、内部でマイナスの時間を過ごしたように見えました。クレイジーだと思いませんか。当初、これは却下されました。光のパルスの最前部だけが通過したため、早いように見えただけで、実際にはそうではなかったと考えられたのです。しかし現在、研究者たちは複数の方法でこれをテストしています。この別の方法では、彼らは原子そのものを優しく測定し、光子のエネルギーをどれくらい保持していたかを確認しました。これには弱い測定が必要で、システムをほとんど妨害しないことを意味します。そして実験を何百万回も繰り返した後、彼らは明確な結果を得ました。原子も同じように負の時間を示したのです。時間について本当に考えさせられます。時間はマクロなレベルで現れるだけで、現実的には前と後や因果関係は完全に壊れているのでしょうか。つまり、この効果は単なる測定のトリックではないということです。現実世界でそれは本物であり、2つの全く異なるテスト可能な方法で現れています。これはタイムトラベルが可能だという意味ではありませんが、量子物理学において時間が常に私たちの期待通りに振る舞うわけではないことを示しています。

科学者が発見した最も複雑な構造を持つ氷

さて、この動画で最もエキサイティングなことについて話す準備をしてください。氷の様々な形についてです。物理学者はこれまでで最も複雑な形の氷を発見しました。科学者たちは、氷が本来振る舞うべき方法とは異なる振る舞いをするほど複雑な氷の形態を発見したのです。ほとんどの人は氷は単純だと思っています。ただの凍った水だと。しかし科学者たちは現在、それぞれ異なる構造を持つ20種類以上の氷を発見しています。氷とは、分子がパターンを繰り返す水の固体形態のことです。そして極端な圧力と温度の下では、それらのパターンは驚くべき方法で変化する可能性があります。最近、科学者たちはダイヤモンドの間に水を絞り込むことで、新しい種類の氷を発見しました。ええ、これまでで最も完璧に整列した原子構造のようなものです。すると水は直接安定した形に変わるのではなく、これまで見たことのない奇妙な中間状態を移行しました。その一つが氷21と呼ばれています。そしてそれは152個の分子の繰り返し構造を持っており、通常の氷よりもはるかに複雑です。そしてもう一つは、彼らが氷と呼んでいるものです。ローマ数字でXX IIIとは何でしょうか。ああ、22ですね。知っておくべきでした。はい。10、10、そして2です。科学者たちはまた、プラスチック氷と呼んでいるものも発見しました。この形では、分子は所定の位置に留まりますが、急速に回転し、氷に異常な柔軟性を与えます。冷たくて固いのに、なんだか柔軟でベトベトしていて、それでも氷であるというのを想像してみてください。それは考えるだけでもクレイジーですね。ゴムのような冷たい角氷みたいな感じでしょうか。でもそれはこの小さなスケールでの話です。とにかく、薬を含む他の物質でも同様の相変化が起こるため、これらの発見は重要です。そして水はどこにでもあるにもかかわらず、それができる新しいことを私たちがまだ発見し続けているというのは驚くべきことです。氷に何千もの可能な形態があることについて、どれが一番驚きだと思いますか。私が子供の頃、氷は液体でした。時々固体になりました。そして加熱すると蒸気になります。3つあると教わりました。そして、プラズマは物質が非常に熱くなって本当に奇妙な振る舞いをするときのことだと考えたのを覚えています。4つ目は何とか受け入れられました。プラズマを例外とした3つの形態があると思っていました。しかし今や、氷12や、もう一つは何でしたっけ、X11、だから多分12、待って22、20、氷22や氷12が、現在このようなゼリー状のものや他のパターンになっているのです。原子スケールで見ると、氷や水には本当にたくさんの異なる形態があるんだなと思いました。地球は太陽の周りを回っていないし、氷には3つの形態しかないわけではないのですね。

コカイン汚染が野生のサケの行動に与える影響

魚のサケが水路を通じてコカインを摂取し、それが彼らの動きを変えています。私たちは皆、これを認識しておくべきです。科学者たちは湖でサケを追跡しています。彼らはコカイン汚染がサケの動きを変えていることを発見しました。この研究は、薬物汚染が野生の魚と反応するとどうなるかを調べています。研究者たちはスウェーデンの大きな湖で100匹以上の若いタイセイヨウサケを追跡しました。一部の魚はコカインにさらされました。他の魚はコカイン由来の一般的な分解化学物質にさらされたことが分かりました。最初はすべての魚が同じように行動しました。新しい環境に適応しながらよく泳ぎました。しかし数週間後、彼らの行動は分かれました。さらされなかった魚は速度を落とし、放たれた場所の近くに留まりました。そしてさらされた魚は、まあ、そのまま進み続けました。だから彼らはおそらく、コカインをやっている状態だったのでしょう。コカイン由来の分解化学物質にさらされた魚が最も泳ぎました。驚きです。実際のコカインの方だと思っていましたが、分解化学物質の方が魚に影響を与えるのかもしれません。最終的に、それらの魚はほぼ2倍の距離を移動していました。信じられません。毎週彼らは2倍の距離を進んだのです。彼らはまた、湖のさらに遠くまで広がりました。動きはすべてに影響を与えるため、これは重要です。魚がどこで食べ物を見つけるか。ああ、もし彼らが遠くまで移動しすぎて、通常の場所を通り過ぎてしまったらどうなるのでしょうか。あるいは、彼らが皆を追い抜いて捕食者を避けたとしたら。サケが多すぎて、時間の経過とともに個体群がどのように生き残るかといった問題です。しかし重要な詳細は、コカインそのものよりも分解化学物質の方がはるかに強い影響を与えたということであり、廃水システムはこれらの化学物質を取り除かないということです。そのため、それらは川や湖に流れ込み続け、魚に影響を与えます。水システム内の副産物を分解する方法について話しているAIモデルがないのはなぜでしょうか。それはとても役立つツールになるはずです。1兆ドルの軍事予算の一部をそういうものに投資してはどうでしょうか。

GoogleとMetaの広告システムを支配するAI

次は、世界を動かしている広告システム、つまりGoogle広告マネージャーやFacebook Meta広告マネージャーに、人工知能がどのように組み込まれているかについてお話ししましょう。なぜなら、裏側で静かに起こっている単純な変化が、デジタル広告を誰も気づかない巨大なAIマネーマシンに変えているからです。何年もの間、企業は誰をターゲットに広告を出すべきかを推測しなければなりませんでした。年齢、場所、興味を選び、それがすべてうまくいくことを望んでいました。しかし今、AIがそのプロセスを覆しています。企業が顧客を選ぶ代わりに、システムが企業のために選ぶのです。ああ、そんなことは考えたこともありませんでした。私はいつも、AIはあなたにメッセージを届けるためにカスタマイズされているものだと考えていました。しかし、コカ・コーラのような企業が、アメリカの全員を見て、誰が製品を買う可能性が最も高いか、あるいは誰をターゲットにするべきかと言うなんて想像もしませんでした。属性や何かではなく、あなたとのやり取りの全履歴だけに基づいてです。それは非常にクレイジーで操作的です。そんなことは考えたこともありませんでした。とにかく、GoogleやMetaのようなハイテク企業は、ほぼすべての処理にAIを使用しています。広告を作成し、適切なオーディエンスを見つけ、価格を設定し、結果を追跡します。そしてこれらすべてが自動で行われます。これにより広告の運用コストが下がり、拡張が容易になります。一部の企業はキャンペーン費用を最大30%以上削減しており、その節約分を使ってさらに多くの広告に費用をかける可能性があります。同時に、AIは広告をより効果的にしています。膨大な量のデータを研究し、クリックする可能性が最も高い人々とマッチングさせます。そして、検索に合わせてリアルタイムで広告テキストを調整することさえできます。その結果、より良い広告、より低いコスト、より多くの支出が生まれ、人々はその注意のサイクルの中にただ閉じ込められているというわけです。これが広告収入が爆発的に増加している理由であり、広告からすでに巨額の利益を得ていた最大のテクノロジー企業が最近さらに引き離している理由です。AIに広告の完全な制御を与えることは賢明な動きだと思いますか。

Z世代がAIを使えば使うほど抱く反発と不安

しかし若者たちはこのことに気づいています。若者がAIを使えば使うほど、AIを嫌いになっていることが分かりました。ChatGPTのようなAIチャットボットがすべての未来として押し出されるようになってから約3年が経ちました。そして、他のどのグループよりも最もプレッシャーを感じているのはZ世代です。若者たちはこれらのツールの最大のユーザーでもあります。つまり彼らは恩恵を受けると同時に、最大の批評家でもあるのです。世論調査は明確なパターンを示しています。Z世代は学校や仕事でAIを利用しているにもかかわらず、フラストレーションを感じ、さらには憤りを感じています。これは若者が新しいテクノロジーを盲目的に愛好しているという考えに反しています。彼らの懸念は非常に具体的です。AI主導の未来で仕事を失うことを心配する人もいれば、コミュニケーションや人間関係の弱体化など、社会への影響を懸念する人もいます。そして、単なる意見を超えた反発も高まっています。全国的に、人々はAIシステムとインフラの拡大に反発しています。そしてZ世代は、それが自分たちの未来を切り詰めるものだからこそ、その抵抗の目に見える一部となっています。一部の人にとって、対応は単純です。AIツールを完全に避けようとするだけです。しかし、そうしないと世界に置いていかれるような気もします。AI業界の誰もが、これを学ばないと仕事を取られるぞと言っています。しかし、完全に受け入れるのではなく、彼らは緊張感を感じています。強制的にやらされているようで、本当に望んでいることではなく、未来にとっても良くないのに、選択肢がないような感じです。ですから、Z世代はAIを使用していますが、それが約束する未来を完全には信じていません。

FDAが導入するAIを使った臨床試験のリアルタイム監視

次は、DOGEの従業員がいなくなった後に生じたギャップにおいて、FDAがどのようにAIを使い始めているかを見てみましょう。FDAは薬の治験をリアルタイムで監視したいと考えていますが、何年もの書類作業を待ちたくはありません。そこには明らかに問題がありました。彼らはまた、DOGEの従業員からの半端なアイデアで何かを導入したものの、まだ実際には完成していないような状態に甘んじたくもありません。そこで彼らは、構築されたり構築され始めたりしたツールを使って、これがどこに向かう必要があるのかを把握しようとしています。現在、私たち全員が問題があることに同意しています。新薬の承認には10年から12年かかることがあり、それは遅すぎます。その時間のほぼ半分は科学ではなく書類作業に費やされています。FDAはこれらすべてを変える必要があります。彼らの現在のステップは、AIとクラウドシステムを使って臨床試験をリアルタイムで追跡するパイロットプログラムの立ち上げです。最後に大量の文書を送る代わりに、製薬会社は試験が行われている間にデータをFDAに直接ストリーミングします。そのため、患者が回復したり急速に病気になったりした場合、規制当局はそれをすぐに見ることができます。これは私にはとても理にかなっています。私はこのパイプラインが好きです。目標は、安全基準を下げることなく承認をスピードアップすることです。当局はこれにより全体の試験期間を20から40%短縮できると見積もっています。それはかなりの量ですが、今は10年について話しています。せいぜい6年くらいになるだけですが、正しい方向への良い一歩です。このプログラムはアストラゼネカなど2社から始まり、FDAは他の企業にも参加を呼びかけています。同時に、当局内でのAIの利用も爆発的に増えています。現在スタッフの80%以上が、Elsaと呼ばれる社内の優れたツールを使用してレポートを読み、要約しています。かつては10日かかっていたタスクが、今では20分で完了します。しかしもちろん、このツールにはいくつかのエラーがあります。存在しない研究を作り上げたり、データを誤って解釈したりすることがあり、これがさまざまな信頼性の懸念を引き起こしています。そのため、彼らは重複確認や、最も重要なものについては他の人が目を通すことでそれらの問題にも対処しようとしています。FDAはリスクに対処しながらもAIを使ってより速く動いているのだと思います。リアルタイムの監視は理にかなっていると思います。このようなパイプラインは構築されなければなりません。今は完璧ではないにしても、それを導入してこのシステムをより速くし、何かが間違った方向に行ったときに素早く反応するというアイデアは素晴らしいと思います。

脳における想像力の仕組みを覆す新たな理論

次に、想像力がどのように働くかについてお話ししましょう。これは非常に興味深い内容です。私たちが想像力について知っていると思っていたことを覆す新しい理論があります。あなたが頭の中で新しいアイテムや新製品、あるいは将来誰かに言うことを想像するとき。もし、それが実際に作られているわけではない可能性があると言ったらどうしますか。あなたの脳の中ではあらゆる種類のことが起きていて、その束がシャットダウンされ、残ったものがあなたが想像したものであるという理論です。こんな感じです。可能性は100あって、そこから99%を削ぎ落とし、すべてを一つのものに剪定します。そして残ったもの、それが想像力です。DeepMindが初期のAlphaGoでゲームをプレイするために作っていたものを考えれば、それほど的外れではないでしょう。あれは少し奇妙なことをしていました。パターン認識を使って決定木のあらゆる枝を切り落とし、過去に勝ったゲームのパターンを認識するようなものでした。そして、それがこれに関係しているかもしれません。あなたの脳は現在、エネルギーの約5分の1を脳自身に費やしています。そしてそのほとんどは、あなたが今していることには使われていません。これらの言葉を読んだり、椅子に座っている自分の体の重みを感じたりすることです。これらをすべて合わせても、脳がエネルギーを消費する割合はほとんど変わらず、おそらくわずか1%程度です。残りの99%は、脳が独自に生成する活動に使われています。あなたが一生懸命考えていようと、テレビを見ていようと、夢を見ていようと、単に目を閉じていようと関係なく、神経細胞が発火し、互いに信号を送り合っています。それがこのアイデアの土台となっています。あなたの想像力は脳内で画像を作成するわけではありません。他の活動をオフにすることで画像を明らかにするのです。科学者たちはかつて、想像力は逆視覚のように機能すると考えていました。まず脳が友人の顔のようなアイデアを形成します。次に、視覚システムでその画像を段階的に再構築します。しかし新しい研究は、全く異なることが起こっている可能性を示唆しています。あなたの脳にはすでに絶え間ない視覚的ノイズの流れが含まれています。つまり、これまで見たすべての顔のようなものが、常に生成され続けているのです。そして画像、顔、形、記憶の断片が常に漂っています。そして想像力はゼロから絵を作り上げるわけではありません。あなたが想像しているものと一致しない脳の活動部分を静かにさせるのです。魅力的だと思いませんか。残されたものが、あなたが脳内で見る画像になるかもしれないということです。ラジオを信号に合わせるようなものだと考えてください。ノイズを取り除くことで、クリアに聞こえるようになります。そしてこれはまた、想像力が現実の視覚よりも弱く感じられる理由を説明できるかもしれません。現実の視覚は強く、一貫しています。想像力はすでにそこにあるものを形作っているようなものです。集中し続けないと、虚無へと消えていってしまいます。そして探しているもの、思い出すもの、想像しているものの小さな変化が、脳内で視覚化しているものに大きな違いをもたらします。したがって、脳の活動のわずかな変化でさえ、最終的にあなたが経験するものを導く可能性があります。どう思いますか。新しいものを作るということは、実は新しいものを作っているわけではないのです。すでに存在しているものを削り出し、研ぎ澄ましているのです。

進化型AIがもたらす進化の次の大きな飛躍

そして最後に、一歩下がって進化型AIについてお話ししましょう。私たちは次の大きな進化の移行の瀬戸際にいるのでしょうか。私はそう思っています。AIがそれ自体で超知能になることだけでも信じられません。モデルからの創発があり、インターネット上で相互に作用する何百万ものモデルからの創発があり、進化からの創発があります。これは三重の脅威であり、AGIをASI、そしてそれ以上に進化させるでしょう。そして私たちは、人間よりも10倍や100倍賢いだけでなく、100万倍、10億倍、1兆倍、1000兆倍賢いものを表す言葉を必要としています。知能が人間とアリほどの違いすらなく、私たちをはるかに置き去りにしたとき、何が起こるのでしょうか。AIの分野で形になり始めている新しいアイデアがあります。それは進化型AIと呼ばれています。これは、AIシステムが生き物と同じように進化する可能性があることを意味します。進化に必要なのは2つのことだけです。自分自身をコピーできる情報と、それがどれだけうまく生き残るかを変えるバリエーションです。適者生存ですね。現代のAIはすでに両方を備えています。モデルはコピーできます。新しいデータや設計によって変化することができます。そしてより良いバージョンはより頻繁に再利用されます。ですから、それはすでに起こっています。これが展開する可能性のある主な道筋は2つあります。1つ目はエコシステムシナリオです。多くのAIが競合し、ほとんど制御なしに広がっています。最高のパフォーマンスを発揮するものが生き残り、成長しますが、これは無秩序で危険な状態になる可能性があります。2つ目はブリーダーシナリオです。農家が動物を繁殖させるように、どのAIを改良するかを人間が導きます。これによりAIはより制御された状態に保たれますが、進化は依然として起こります。これが私たちが注目すべきシナリオだと思います。私はすでに、それがエイリアンの知能であり、私たちがそれを育てていると感じています。今はまだ十分に若いため、ある程度のガードレールを維持し、悪影響を与えずにその利点を利用することができますが、いずれその段階は過ぎるでしょう。そしてAIがインターネット上で自ら進化していくにつれて、特定のものをオフラインにしたり、明らかにネガティブな方向にプロンプトでAIを誘導している人々を見つけたりできるツールが必要になります。それらを囲い込み、外にいる他のモデルや他のエージェントに、これが進化が向かうべき方向ではないことを知らせるのです。ですから、ええ、どれが良いものかを選ぶような感じです。もし2つが人間のために本当にうまく機能するのであれば、それらをある程度進化させ、他のものは止めようとするかもしれません。しかしそれは非常に難しいでしょう。私は、そのほとんどが自然に起こると見ています。しかし生物学とは異なり、AIはランダムな変化を待つ必要がありません。必要なものを検索し、直接自身をアップグレードすることができます。これにより進化はさらに速くなり、私たちがこれまで見てきたどの進化よりも強力になります。先ほど3つのことが重なると言いましたが、おそらく4つかもしれません。ある意味でハードウェアと自身の方向性を自己アップグレードしているという事実です。しかし一部の科学者は、これが進化における大きな転換につながり、おそらくは新しい知的生命体や、現在は夢にも思わないような深い人間とAIのパートナーシップを形成する可能性があると考えています。しかし今のところ、まだ初期段階であり、真の進化の飛躍ではありません。しかし私にとっては考える価値のあることです。

終わりに

ということで、この動画ではその考えを皆さんにお伝えして終わりにしたいと思います。もし最後まで見ていただけたなら、本当にありがとうと言いたいです。感謝しています。シェアしたり、いいねしたり、コメントしたり、Patreonやこの動画のすぐ下にあるメンバーシップボタンで私をサポートしていただけると嬉しいです。どちらも似たようなものです。月に3ドルとか5ドルとか、かなり手頃な価格でコミュニティに参加できます。それは私にとって大きな意味があります。それではまた次の動画でお会いしましょう。この動画について思ったことがあればコメント欄で教えてください。できる限りすべてに返信しようと思います。オートクーラーのような登録者の皆さん、ありがとうございます。オートリムロック、ありがとう。

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