この動画では、AI業界の最新動向と未来への懸念について包括的に解説している。AnthropicとDeepMindの本社前で行われている飢餓ストライキから始まり、Sam AltmanによるSNSのボット化への警告、Nano Bananaの画像生成技術、軍事用AIロボットNomad、長寿遺伝子の発見、Da Vinci手術ロボットの触覚フィードバック機能、自己組織化パターンの逆工程解析、RAGシステムの根本的限界、AI未来予測の3つの学説、そして7000年前の大規模戦争の考古学的証拠まで、AIと人類の未来に関する多岐にわたるトピックを取り上げている。
超人的AIの脅威とハンガーストライキ
超人的AIの脅威がAnthropicとDeepMindのオフィス前でハンガーストライキを引き起こしています。OpenAIのCEOであるSam Altmanは最近、ソーシャルメディアが本当に偽物っぽく感じられると言いました。全部ボットなのでしょうか？彼はそう思っているようです。私はNano Bananaでできる20のクレイジーなことを解説していきます。
4番目が私のお気に入りです。世界が平和だったら必要ないであろうNomadという新しいAI搭載軍事ロボットがあります。でも、まあ、現実はこうですからね。長寿に関してもまた別の画期的進歩があったようです。より健康で長い人生の可能性を提供する長寿遺伝子タンパク質があります。OpenAIとMicrosoftのパートナーシップを見直す暫定的な取引についてお話しします。
これには誰かが1000億ドル相当の株式を取得することが含まれています。Da Vinci 5手術ロボットに本当に興味深い新しいソフトウェア/ファームウェアアップデートがあります。非常に細かいディテールまでリアルタイムの力のフィードバックを追加します。ナイフでどのような組織を切っているかを、人間の手では本当に感じることができない方法で実際に感じることができるのです。
ゲーム・オブ・ライフと逆解析AI
もしゲーム・オブ・ライフで驚くような構造を作り上げるためにクレイジーな方法で組み上がるオートマトンについて学んだことがあるなら、AIは今それを逆向きでやらせ始めています。構造から始めて、その後オートマトンのパターンが何かを学ぶのです。ベクトル検索の隠れたボトルネックを明かす新しいDeepMindの研究があり、これは高度なRAGシステムを完全に破綻させます。
これは全く新しいアーキテクチャなしには乗り越えられないものです。Less Wrongにある「AIの未来に関する3つの主要な見解」と呼ばれる3つの意見をシェアして、それらがどのように相互に対立するかを見てみます。そして、パトリシア・ベルティーニの記事「ディープウェアがウェットウェアと出会うとき：責任あるAIについての不快な真実」について話します。
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ProActor AIの紹介
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AGI開発競争停止を求めるハンガーストライキ
さて、これらはハンガーストライキからの写真です。3日目です。AnthropicとDeepMindの本社前です。そして、その看板に何が書いてあるか見てください。汎用人工知能への競争を止めろ。私はこれらの活動家に共感します。
これは広めるべき良いメッセージだと思います。世界がどれほど違っているか、そしてこれがどれほど危険かを認識することは、私も広めたいメッセージでもあります。だから彼らはサンフランシスコのAnthropicとロンドンのDeepMindのオフィス前でハンガーストライキを上演し、彼らが深刻な社会的リスクをもたらすと見なしている高度なAIの急速な開発に抗議しています。
今、彼らがこのハンガーストライキから望んでいることは、Anthropicがフロンティア AI開発を停止することです。男性の一人は、DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスが新しいフロンティアモデルをリリースしないことを公に約束することを要求しています。そして、他の主要ラボも一時停止に同意できれば、彼らは目標を達成できるかもしれません。彼らはラボ間の協調を強調し、一方的な行動では十分でないことを示唆しています。
あなたがそれに同意するか、それが違いを生むと思うか、それがばかげているかは分かりません。それは有用でしょうか？関係ありません。多くの人々が、多くの異なる理由でAIがどれほど速く進歩しているかについて懸念を深めています。そしてそれは競争状態です。私はそれを止める方法を本当に見つけることはできませんが、それを管理し、それに気づき、それが社会にどれほど極端に破壊的になり得るかについてみんなを巻き込むことは素晴らしいことでしょう。
あなたの考えはどうですか？
Sam AltmanのSNSボット化への懸念
さて、OpenAIのSam Altmanは最近、RedditとXで彼の不安の一部を共有しているのが捕らえられました。だから、彼はソーシャルメディアが少し偽物っぽく感じ始めていることを指摘しています。つまり、おそらくそれはFacebookの初期の日々から、特にInstagramになって以来、かなり偽物だったと言えるでしょう。今では投稿が人間からなのかボットからなのかを本当に見分けるのが難しいです。
そしてSam Altmanは、いくつかのケースでは、この種のものを大量生産することができるOpenAIのCodexモデルの成長でさえ、おそらくそこにあってそれの多くを作成していると指摘しました。彼は自分が書くものの下のコンテンツと、多くの他の人々が書いて投稿するものが、ただのボットでAI生成されたものだと仮定していることすら見つけていると言いました。
だから、そう、彼は死んだインターネット理論を指摘しています。彼がこれを信じる主な理由は、人々がLLMスピークを拾っているのが、彼らが本物ではないかもしれないという一種の告発だからだと言います。そして彼は大規模言語モデルからの文章がどのように聞こえるかについて本当に調和しています。さらに、アルゴリズムはエンゲージメントのために最適化されています。
その種のモデルは、コンテンツを生産し、最適化されたエンゲージメントコンテンツが実際にどのように見えるかを理解し、強化学習し、それを人間が決してできないスケールで投稿することにおいて、はるかに速くなり得ます。しかし、それから再び、最後のビデオでも話したように、完全に野生で、コーヒーショップで互いに話している実際の人間、本物の人々も、ChatGPTの出力のようにもう少し聞こえ始めていることを示すいくつかの新しい研究があることを覚えています。
だから、その種のコンテンツが実際に私たちが話す方法も変えているという、確実に鶏か卵かという問題があります。それは人間と機械の間の境界線のぼやけのようなものです。それはかなり印象的です。ところで、私がastroturfingという用語を聞いたのもこの記事までありませんでした。たぶんそれはあなたたち皆が知っていることですが、それが草の根で自然に見えるようにしているが、実際にはただ製造されたり調整されたりしているときに人々が使う言葉だということを知っていましたか？
Nano Bananaの画像編集機能
さて、もしあなたがこのビデオを見ているなら、私のビデオのサムネイルをクリックしたかもしれません。そして私は多くのNano Bananaを使っていると言うでしょう。これは周りで最も強力な画像ジェネレーターの一つだと思いますが、私はそれをPhotoshopのように使います。テキストで欲しいものを変更し、それはとても便利です。私はそれが大好きです。
しかし、Praip CaddyがこれをMediumに実際に投稿し、あなたができるいくつかの狂ったことを持っていました。だから、いくつかを見直したいと思いました。全部をネタバレにはしません。20個あります。だから、彼がこれに多くの時間をかけたので、あなたは自分でこれを読まなければならないでしょう。しかし、それでできる興味深いことを見てください。テキストプロンプトだけで、背景を変更したり、暗い照明で夜にしたり。ブーム。
バズカットヘアスタイルをください。ブーム。こんなのクレイジーです。同じ顔ですが、異なるヘアカットで、自然に見えます。プロフェッショナルなヘッドショットに変換します。黒いスーツ、青いネクタイ、落ち着いた背景。この画像を衣装と髪を変えて1970年代の写真に変えます。つまり、さあ。あなたはSundar Pichaiがこのように見えるのを見たことがありますか？そしてそれはほぼ正しいと思います。
つまり、それはただ異なるヘアカットと衣装ですが、同じ表情、同じ歯、同じ顔の構造、同じひげです。もしあなたが70歳のときにどのように見えるかを見つけたいなら、時々それをするのは人間らしいことだと思います。ただ自分の死すべき運命に気づくために、Nano Bananaがあなたのためにあります。そしてそれができることはもっとたくさんあります。
だから、記事をチェックしてください。つまり、私はこのようなことを尋ねることができるのはかなり狂っていると言うでしょう。私にはサムネイル用に使おうとしているメインの顔をアップロードするプロンプトがあり、何かを尋ねるだけです。左側に空白をくださいと言い、記事のため、最初にカバーした記事のため、ハンガーストライキをしている誰かが欲しかったので、ハンガーストライキを通っている人がいて、ストップサインを持っていて、右側に超知能AIをくださいと言いました。
そしてそれはロボットを示します。それがどうかは分かりませんが、記事を私のサムネイルにそんなに早く接続できて、気に入ったものを見つけるまで数回リフレッシュを押すだけで、そしてブーム、私は出かけます。STOP、テキストを正しく取得しました。私にはストップサインに見えるし、製品や照明やその他のあらゆる種類のもので、かなりうまく機能します。
軍事用AIロボットNomad
さて、この軍事コンセプトについてのあなたの考えはどうですか？それは実際に私は構築されていると思いますが、それはAI搭載のスカウトです。だから、移動の仕方において完全に自動化されている小さなATVのようなものについて話しているだけですが、それはまたそのガイドである人に目を光らせ、様々な人間的な方法で彼らを助けようとしています。
彼らは手信号を理解することができます。ドローンをそれに載せることができます。ソーラーパワーなので、常に自分自身を充電します。明らかに、それがあなたが目指している軍事的なことなら、武器やそういうものをそれに載せることができます。そして、おそらく数十または数百のこれらのものすべてが、彼らのような所有者、彼らのボス、彼らが指示を受けるべき人が誰かを認識し、その後、その人を取り囲んで見張りになり、何かを見たときに合図するためにどのようにするかについて知的な決定をしている人が歩き回ることを想像してみてください。
明らかに、誰かがこのようなものを構築するつもりですが、これが今やファームウェアアップデートと詳細の解決についてのことであるような世界に私たちが住んでいることを見るのはとても興味深いです。
長寿遺伝子BPIFB4の発見
だから、私たちが話すべき新しい長寿遺伝子があります。イタリアの科学者たちは、非常に長い人間の生命と関連する遺伝子を研究しました。そして彼らは、それらの遺伝子が他の何よりもはるかに多く一つの特定のタンパク質を作ることを発見しました。それはBPIFB4と呼ばれ、BPIFB4かもしれません、それを言う一つの方法だと思います。そして彼らは、このタンパク質が血管が若々しく留まる方法を与えるようだと発見しました。だから、心疾患にかかりやすいマウスにこの遺伝子が与えられたとき、彼らはより健康な動脈、より少ない動脈硬化、プラーク、そして炎症の減少を持ちました。
そして、人間の血管組織で行われた同様のテストでは、このBPIFB4も人間の組織の血管の健康を改善しました。ああ、それは私に人間でそれをテストし始めたくさせます、私は思います。しかし、それは遺伝子だと知っているし、それはかなり怪しいですが、自然により高いレベルのこのBPIFB4を持っている人々は、より健康な血管を持つ傾向があります。
だから、それは研究者にとって有望な方向のようです。そして、アイデアは、いつかこのタンパク質を投与できるかもしれないということです。多分タンパク質そのものが他の場所で製造されるかもしれません。将来、遺伝子治療、CRISPRのようなものができるかもしれず、それから自然にその長寿バージョンの遺伝子を持たない人々でも心血管老化を遅らせることができるでしょう。
だから、いくつかの研究は、遺伝子ではなくタンパク質を提供することができ、それはより安全でより制御可能であると言及していますが、タンパク質はしばしばより短い寿命を持ち、おそらく常に反復投与が必要でしょう。だから、それに伴ってコストと安定性の問題があるでしょう。
しかし、あなたが知っているように、あなたの遺伝子を変えることはあなたの遺伝子を変えることです。それは大きなことであり、ほとんどの場合、Brian Johnsonのような億万長者でない限り、ほとんどの人はそれをしません。
MicrosoftとOpenAIのパートナーシップ改訂
さて、Microsoft OpenAIの友達と敵、友情、憎しみ、愛、すべてがいつものように自分自身を知らせています。そして彼らは非営利から変える方法を見つけそうです。だから、MicrosoftとOpenAIは改訂されたパートナーシップについて原則的に合意しました。だから彼らは、ちょっと非公式だったものでやろうとしていることを形式化しました。彼らはそれを非拘束的覚書と呼んでいます。しかし、それについて興味深いことは、ChatGPTとOpenAIが最近多くのものを先駆けており、彼らのプロダクトガイであるSam Altmanがこの会社を成長させる方法において絶対に狂っているということです。
しかし、これはOpenAIがそれ自体を再構築することを許可し、それは彼らがしばらく行き詰まっていることです。今、重要な変更は、OpenAIの非営利の親が制御を保持するが、非営利として新しい営利公益法人の株式持分も受け取るということです。そして、なぜMicrosoftはこれでオーケーなのでしょうか？まあ、彼らがOpenAIの技術へのアクセスを持ち続けることができるからで、それは本当に彼らが必要としているものです。
どう思いますか？それはただ奇妙ですか？TwitterがxAIに売られたときのようなものですが、どちらも一人の男が所有する会社ですか？そのようなものですか？私が見逃している下にある何かですか？
Da Vinci 5手術ロボットの触覚フィードバック
さて、次に、AI基盤の手術ロボットについて話しましょう。だから、これはかなり興味深いと思いました。すでに存在するロボットがあります。まだかなり新しいです。Da Vinci 5手術ロボットと呼ばれる6、7ヶ月の古さのようなものです。そしてそれは基本的に現在、精密安全において金本位制のようなものです。アメリカの誰かが、医師がそれを使って世界の向こう側の場所で手術を行うことができる種類のもので、遠隔操作され、他の場所のロボットが実際の人に実際の手術を切って実際に行うでしょう。
だから、それはカメラでいっぱいです。それは非常に複雑で、非常に注意深く配置されたロボットアームでいっぱいです。そして、手術をしている実際の外科医が持たないかもしれない利点のあらゆる種類を持っています、ビデオリプレイや、腕が実際に遠隔操作の震え、おそらくわずかに震える人間の手よりも安定することができる能力のようなものです。
しかし、彼らがちょうど作った、ソフトウェアファームウェアアップデートのような一つのアップデートは、私がかなり興味深いと思いました。それはフォースゲージと呼ばれます。それは器具の先端によってどれだけの力が適用されているかを示す視覚的指標です。それは力のフィードバックを持ち、0から6.5ニュートンの範囲の力を感じることができます。
さて、参考のために、人間の指先のタッチは通常、約0.05から0.1ニュートンの低さの力を検出することができます。そして彼らはそれがペーパークリップの重さのようなものだと推定しています。そして、もしあなたが精密グリップタスクをやっているなら、人間は自然に0から20ニュートンの間で操作します、それはあなたが注意深くしているようなもので、卵を潰さないが、指から落ちないように十分に持っているようなものです。
そして外科医が、縫合や縫合を適用しているとき、彼らの力は約1から5ニュートンの範囲です。だから、これについて私にとってクレイジーなことは、その技術がソフトウェアアップデートを持つことができるということです。検出の超人間レベルまでのハードウェアアップデートがあることができます。そして、私たちができることは、本質的に感じて、非常にもっと精密な方法で組織を通して切ることです。
つまり、私たちは感じることができます。つまり、この機械は本質的に、人間ができない方法でそれらの圧力について学んでいるという意味で、それに感じるセンサーデータで機械学習を通して訓練されることができます。そして今、おそらくこのような機械でも、人間が皮膚の下側の器官の周りで繊細に切ろうとしているとき、おそらく人間が少し遠くに行きすぎて、それはいやいやいや、ここであなたがやろうとしていることを知っている、と言うようなものです。
あなたはこれを切り取ろうとしていて、もし私たちがあなたが試したほど遠くまで行ったら、それは少しやりすぎで、それから止まります。それは私たちがより安全になることができる拡張された方法のようなものかもしれません。だから、おそらくこのような遠隔操作ロボットは、医師があなたと同じ部屋にいるときでも意味があります、その方法で彼らが機械学習で彼らがやっていることを拡張してそれだけもっと精密になることができるからです。
自己組織化パターンの逆解析
さて、次に自己組立について話しましょう。さて、この記事は、通常のConwayのゲーム・オブ・ライフのプロセスをひっくり返すニューラル細胞オートマタの最近の進歩について話しています。だから、あなたはおそらく500万ビューでこのビデオをすでに見たことがあるでしょうが、基本的にそれらの小さな点、あなたが見ているすべてのパターンは、ちょうどいくつかの簡単な繰り返しパターンです。
そして、あなたが知っているように、あなたがそれらとどのように遊ぶかに応じて、彼らはあらゆる種類のクールなことをすることができます。まるで、それは社会や生物学的世界で有機的に見るかもしれない何かのようには見えませんか？つまり、そのような形を見てください、非常に非常に簡単な方程式を書き下ろすことができ、それのすべてがそれから出てくることができることを知ることはとても魅力的に思えます、そしてそのすべてのものを見てください、何かの花のような、何かの都市のような、何かの魔法のドーナツのように見えますが、この場合、ルールから始めてどのパターンが現れるかを見る代わりに、これらの研究者は大きなターゲットパターン、トカゲや蝶のようなもので始まり、このグリッドに似た方法で作られ、それからゼロからそのパターンを自己組立する簡単なローカルルールを発見するニューラルネットワークを訓練しました。これはクールなものです、男。
それはパターンがダメージ後でも再生成できることを意味します。隠れた変数、ランダム性とアップデート、そして厳密にバイナリではなく連続的な細胞状態について考えてください。本質的に、彼らは複雑なパターンを生成するルールの逆工学を自動化しました。それは一言で言うと科学のように私には聞こえます。
そして、このような新しいモデルは、堅牢性、再生、そして自然世界について非常に多くのことを発見するのに役立つであろうボトムアップ制御形式の種類を実証しています。そして、これについてのもう一つの奇妙なことは、これらの形のいくつかを取って、もしあなたがそれのいくつかの部分を取り除くなら、それは壊れる可能性があると自分自身に思うかもしれないということです。
しかし、ほとんど人体や自然世界で見るもののように、数学的にこれからこの何かを取り出すとき、多くの場合それはただ自分自身を修復してその形に戻ることがわかります。それは宇宙の真の物理学レベルで組み込まれた一定の堅牢性を持っているようなものです。
これらのパターンは、いくつかの場合において、変化に対して驚くほど回復力があります。システムがランダム性、ノイズ、非同期アップデートを扱うときでさえ、それはただそのパターンに戻るようです。分かりません、それはただ生物学的なものを思い出させ、意識と宇宙のすべてについて疑問に思わせます。
RAGシステムの根本的限界
オーケー、だからDeepMindは、私たちが構築しているシステム、これらのRAGシステム、データベースを混合しているが、ベクトルでそれらを行い、その後それらにAIを載せているこれらの検索拡張生成システムが、実際にはそこから引き出して考えるべき多くの実データを持っているのでより現実的になるはずですが、実際には上限を持っており、これはその業界全体にとって大きな問題かもしれないという証明を思いついています。
だから彼らは、AIシステムが検索のためにベクトル埋め込みを行う通常の方法において根本的な限界を発見しました。だから問題は、タスクがより複雑になるとき、特にクエリが関連文書のセットを取得することを要求するときです。だから多分会社は何万もの文書を持っていて、それらはすべてこの大きなベクトル空間にあり、LLMを使ってそこに入って情報をまとめるようなものです。
文書ごとの単一埋め込みを使用するその標準的アプローチは、GoogleのDeepMindチームが臨界点と呼んでいるものに行き着き、そこではもはやすべての必要な関係を表現することができなくなります。しかし、そう、要点は、埋め込みが完全に最適化され、言語やデータの制約がない最良のケースシナリオでさえ、文書の数と関連性の組み合わせの複雑さがもはやそれができない程度まで成長するとき、単一ベクトルアプローチはまだ失敗するということです。
だから実際にはこれをスケールで乗り切ることはできません。これは幾何学的問題です。そして皆がいつも、すべてをスケールで乗り切ることができるようなことを言います。まあ、多分他のいくつかのことはできますが、これはできません。
AI未来に関する3つの主要学説
さて、私たちは数日前にLess Wrongブログでとても楽しい時間を過ごしたので、ただ戻ってこようと思いました。この記事はアレックス、エヴァ、アンドレアによって書かれています。彼らはAIの未来に関する3つの主要な見解とそれらが互いにどのように関係するかを分解するつもりです。確実に読む価値がありますが、これらの教義を分解するつもりです、なぜなら私はそれらがあなたがどこに適合するかを見つけるためにかなり有用だと感じるからです。ほとんどコスモクイズのようなものです。
どのAI教義があなたですか、と見ることができます。あなたは支配教義ですか？非常に強力なAIを最初に構築する者が巨大な戦略的優位性を保持するという考えです。もしあなたがそうなら、それは進歩が速く起こることを信じることを意味し、特にAIがAIを構築するのを助けるからで、ASIに最初に達する者が基本的に支配するということです。支配教義、それともあなたは2番目、絶滅教義ですか？速い進歩と強力なAIについての似たような仮定ですが、ここでの信念は私たちが時間内に制御を得ることはないということです。
それは人類が制御を失い、おそらく無力化を被り、あるいは絶滅さえするかもしれないということを意味します。それが絶滅教義です。それとも多分3番目、置換教義でしょうか。だからAIはすぐに超知能に到達しません。代わりに、私たちは何らかのプラトーに達します。そして一方で、より弱い人工知能は経済的、科学的力に大きな利益をもたらします。
しかし同時に、それは深刻な雇用リスク、操作リスク、権力集中リスク、不平等リスクのすべてをもたらし、私たちが対処することになる遅い置換問題です。だから、コメントでどれがあなたかを教えてください。支配教義、絶滅教義、または置換教義があなたが住むことになる最も可能性の高い未来だと思いますか？ちなみに、もしあなたがどれであるかを言うコメントを残すなら、この支配教義、この絶滅教義、またはこの置換教義、そしてまた、私も興味があります。私もあなたたちから学びたいです。
責任あるAIについての不快な真実
今、パトリシア・ベルティーニの記事「ディープウェアがウェットウェアと出会うとき：責任あるAIについての不快な真実」について話しましょう。さて、この記事で、彼女は本質的にディープウェアがAIであると言っています、そうですね？そしてウェットウェアは人間の脳のようなものです、そしてディープウェアは能力と展開において急速に成長しています。
私たちは自分の判断、倫理、責任、すべてのウェットウェアをディープウェアに依存しすぎているので、脇道にそれることを許してきました。だから人間を運転席に置く代わりに、多くの組織は偏見、検証、または長期的影響をチェックすることなく展開を急いでいます。そして結果は既存の不正義を複製し増幅するAIシステムです。
だから、性別偏見、医療偏見、そしてこれらの組織、彼らは速度をイノベーションと混同しています。そしてその背後すべては、彼女が責任の拡散と指摘するものです。そしてそれは責任を持ってAIをするためのAIの責任です。彼女は、私たちがハードウェアからソフトウェア、人間をループ内に、そしてディープウェアを通して、特に私たちがこれらのシステムを設計、展開、維持する方法において、あらゆる層で人間の監視、批判的思考が必要だと主張しています。
呼びかけは減速し、より大きく考え、特にシステム効果について、検証し、人々が責任を持ち続けることを確実にすることです。
7000年前の大規模戦争の考古学的証拠
さて、そして最後に、7000年前にタイムトラベルして私と話しましょう。アアントは「95%のすべての男性を殺した忘れられた先史時代の戦争」を書きました。だから農業約1万年前、火約100万年前を覚えていますが、7000年前、私たちのDNA内に永続的な傷跡を残したことが起こりました。
だから、私たちがこのAI特異点を通り抜ける私たちのチャンスについて本当に考えるとき、記録された歴史まで遡る限り、組織化された王国や他の国家の台頭のはるか前、剣作りと条約の発明のはるか前、人間はすでに大規模な集団間紛争に関与していたという考古学的証拠と遺伝学的証拠があることをただ知っておくべきです。
だから、遺伝学の独創的研究に基づく紛争は、これが約5000年から7000年前に起こったことを示唆しています。そしてそれは既存の男性人口、既知の世界のほとんどを95%削減するほどひどいものでした。そして彼らがこれを知っているのは、母系で継承されるミトコンドリアDNAがあまり変化を示さなかったからです。
一方、男性によってのみ継承できるY染色体は、突然の破滅的失敗の兆候を示しています。とにかく、もしあなたが記事全体を読むなら、著者がこの巨大な落ち込みが飢饉や病気によるものではなく、基本的にただ広範囲にわたる戦争であったと主張している理由についてのいくつかの議論を見るでしょう。あなたが教えてください、私たちはこの考古学的証拠でどうすることになっているのでしょうか？
首を切られた体を持つ大量墓地の考古学的証拠があります。彼らはほとんど成人男性です。子供や高齢者さえいます。それはほとんど全部男性です。それは多くの地域に散らばっています。それは地理的に一つの場所に位置しているようには見えません。だから、あなたが知っているように、多分彼らは間違っています。多分この情報は間違った方向を指しているのですが、それは理論です。そして、アイデアは人間の遺伝学を再形成した先史時代の戦争または多くの戦争があったということです。
そして見てください、もし私たちがこれを通り抜けるつもりなら、私たちは7000年前よりも良くなければなりません。戦争と紛争への私たちの自然な欲望を拡張するために、私たちが持っているこの現代技術を使わなければなりません。次のビデオでお会いしましょう。見てくれてありがとう。ああ、待ってください。行く前にそのハイプボタンを押してください。もしよろしければハイプパイプ。
それは本当にチャンネルの成長を助けます。そして、ええ、私たちは私たちがいるこの好奇心に満ちた世界について学ぶために、より多くの人々のためにこれらの興味深い発見を続けます。私のビデオをハイプしてくれてありがとう。次回でお会いしましょう。
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