本動画は、AIの進展が97%のAGI確率に達する中、複数の最新展開を追跡する。Figure Oneロボットからマルチエージェントシステムの情報汚染リスク、ステレオタイプ的オウムフレームの問題点、Andrew Yangの税制改革提案、パスワード攻撃の高度化、陰謀論とAIの相互関連性、デクステインク技術、グリッド防御AI、人間の声の画一化、さらには意識と物理学の関連性に至るまで、AIがもたらす多面的な課題と可能性を検討する包括的な解説である。
はじめに：ロボット進化とAGI到達の兆候
Allenの保守的なAGI予測は依然として97%に位置していますが、先週Figure Oneロボットの新しいビデオがリストに追加されました。本当に見てください。AIロボットが枕をふわふわにしているんです。つまり、あなたが直面しているどんな問題にでも、群衆の叡智のように複数のエージェントが全力で予測を立てることができるということですね。
だから、もし踊れるロボットの購入を検討しているなら、まず電源を切るボタンがどこにあるのか確認することをお勧めします。このレストランがやったように、顧客を楽しませるためにあなたのレストランに設置して、テーブルを次々とひっくり返し始めたら、誰もそれをオフにする方法を知らないという状況になります。でも人が発狂しているのと同じように抑えつけるしかないんです。大騒ぎになってしまい、良い評判にはなりません。
AIの進歩をここまで目撃した私たちは皆、ステレオタイプ的オウムというフレームが、もはや私たちが目撃しているものを説明する正しい枠組みではないということを知っているはずです。シンプルなケースではそうかもしれませんが、あるいはいくつかの場所ではそうかもしれませんが、ステレオタイプ的オウムの論争は間違っており、かつ積極的に有害であると主張する一人の人物の論拠を深掘りしていきます。
政治家Andrew Yangの新しい立場も見てみましょう。労働者への課税をやめて、AI に税金をかけるべきだという主張です。これは実際にかなり興味深い提案だと思います。詳しく見ていきます。
標的型パスワード攻撃がはるかに賢くなりました。AI が関与しているのです。そして彼らはあなたの古いハッキングされたパスワードを使用して、あなたがパスワードをどのように作成するかについての手がかりを得て、悪用を個人化しています。AIの時代だからこそ、このような話が起こり得るのです。
新しい研究によると、特定の人々がなぜ陰謀論に惹かれるのかについての洞察があります。これがAIモデルにも重なる可能性があるのか、あるいは少なくとも社会メディアが時々何をしているのかについて教えてくれるのかを見ていきます。
バイオテック企業が、ドードーを復活させる計画を立てています。その後はメガロドン、毛むくじゃらのマンモス、そして誰が知るか恐竜でも、DNAが取得できればです。彼らは最近ダイアウルフを復活させましたが、批評家たちはそれが単なる100億ドルのパブリシティスタントに過ぎないと言っています。詳しく見ていきましょう。機械があなたと同じように書いているとき、あなた独自の声はどうなるのでしょうか？AIはあなたと同じくらい文章を完成させることもできます。そして最後に、宇宙と意識を作り出す単純な公式を教えます。
ええ、意識は物理学の中に隠れていたことが判明しました。でも最初に、YouTubeアプリが手元にあれば、プラットフォームで私を見ている場合は、コメントをスワイプしてハイプボタンに移動して押していただけますか？これはYouTube上の素晴らしいコンテンツの海から目立ちたいというチャンネルのための特別なボタンです。
週に3回だけ取得でき、動画が過去7日間に投稿された場合にのみ表示されます。つまり、それが見えない場合は、いいねやコメントなど、何でもいいです。でもそれをハイプできれば、このチャンネルの成長には確実に役立ちます。前回の動画では130回のハイププレスを受けましたが、それは105,000ハイプポイントに変換されます。
ご覧の通り、私のような小さなチャンネルにとっては不均衡です。でも、YouTuberになりたいという私の欲求はこれくらいにして、Allenの保守的なAGI予測について話しましょう。
AGI達成への道：Figure Oneロボットの意義
97%で本当に高い位置にあります。彼はFigure Oneロボットからの3月の更新を持っています。これはAIの具現化のようなものです。まさに、私たちが通過する必要があるその最後の3%のような感じです。
彼はこれを97%である理由の支援作業の一部として投稿しました。考えてみれば、読書、詩の執筆、スプレッドシートの作成、コーディングはすべて非常に人間的な認知的活動に見えます。でも、「ああ、私たちはAGIを持っている」と言うのは難しいです。人型ロボットが単に人間がすることを一般的にやっているのを見るまで、つまり、車に乗り込んで食料品の買い物に行っているのを見るまでは難しいんです。
その時点で、AGIの定義によっては、それはすべてをカバーしているように見えます。すべてのケースです。Figure 03がこの部屋の周りを歩き回るのを見るのは興味深いです。
中国のいくつかのモデルから素晴らしいダンスが出てきているのを見てきました。ただし、指の動き方には多くの器用さがあります。他に見てきたロボットの中には、回転したり踊ったりするものもありますが、手の動きや実際の現実的な実用性という点では、このロボットは確かに見どころがあります。
世界がこれから6ヶ月、数年でどのように見えるかを理解しようとするときに、これは注視する価値のある興味深いものです。少し遅いし、動き方が少し弱々しく見えますが、これからはそんなことは言わないでしょう。私たちが見た進歩、リモコンをピックアップするために人間のように曲がったときのバランス、それは悪くありません。
わかりますか？確かに、たとえわずかに平均的な人より下にあっても、それほど滑らかに動かない人がたくさんいます。私は感心しています。彼が今97%にいる理由が分かります。
Mirrorfish：マルチエージェントシステムの可能性と危険性
さて次に、AIの週ごとの味について話しましょう。Mirrorfish です。これは非常に人気のあるオープンソースプロジェクトです。それはエージェントのシステムです。OpenClothのようなフィールがあり、それぞれが独自のメモリ、独自のパーソナリティを持つ数百万のAIエージェントをスピンアップできます。そして、彼らは投票したり、調整したり、将来を予測したりすることができます。
しかし、100万のAIエージェントの最大の問題は、驚くべきことに、スケールではありません。彼らはすべてが真実ではなかったことを信じ始めることができるという事実です。
ですから、数千のフォークと数万の34,000スターを見ることができます。1日のナンバーワンリポジトリです。このデモに移動すると、本質的には、何らかの目標に向かって取り組もうとしている数百万のエージェントで終わります。そしてもちろん、すべてがこの種のシミュレーションの強力さに焦点を当てています。
群衆の叡智は魅力的なものです。投票には良いです。いくつかのケースでは予測に適しています。だからメモリ、パーソナリティ、意見を持つ数千のAIエージェントが、実在する人々のように相互作用して、何百万もの実在の人々がどのように一緒になり、意見を持つかを予測するかもしれません。しかし、一部の人が見落とす隠れた欠陥があります。
そして、それはこのシステムが実在のソーシャルネットワークと全く同じ方法で機能が停止する可能性があるということです。それにはプラスとマイナスの両方があります。そして冗談ではなく、このようなシミュレーションでは、単一のエージェントが何かを作り上げることができます。それを投稿できます。他のエージェントがそれを読んで、それを信じて、メモリとして保存して、それを繰り返します。そして数ラウンド後、その偽りのアイデア、そのミームはエージェントのシステム全体に広がることができます。
そしてそれは、コンセンサスのように見えるコンセンサスに到達します。しかし、それではなく、実際には汚染です。だから、他のYouTuberはすべてそれをカバーしていると思い、それがいくつかの予測をどのくらい上手くしているかを説明しています。株式市場に向かって本当に興味深いものが見えました。投票や戦争の予測に向かって興味深いものが見えました。しかし、それはまた、悪い情報を本当に速く複合することができるマルチエージェントシステムであり、小さなエラーさえ1ラウンドあたり10〜20%のエージェントを誤解させることができます。
その数は毎サイクル成長し、最終的に実際の洞察と共有された妄想の違いを区別することはできません。私が言ったように、私たちが生きている現実のソーシャルメディアの世界とそんなに違いはありません。
だからシステムの強さは、エージェントが互いに影響を与えているということですが、それは、あなたが知っている、両刃の剣です。また、その弱点でもあります。間違ったものが出現するリスクなしに出現はできません。
だからMirrorfish の次のステップの実際の課題は、彼らが何かが真実だから合意しているのか、それとも単に何度も何度も何度も聞いたからなのかを理解しているかどうかを判断することになるでしょう。また、これはアラインメント問題の新しいフロンティアのようなものであることを念頭に置いてください。何十億または兆のエージェントが人類を安全に保つために存在することを望んでいるなら、彼らはすべて安全が私たちがやるべきことであるというミームを得ているはずです。
ですから、おそらく、あなたが知っている、モデルをデプロイする方法を考える方法に関する研究を多くもっと、何か分散化されたものに警備員を置くことはできませんが、この種のことが適切な方法で出現するようにデプロイするモデルについて考えます。
あなたはみんなが彼らを押さえつけているのを見ることができますが、その男は、あなたは彼を止めることができません。そこで何をしているんですか？このスワッガーの事柄は？彼はフロスをしようとしています。彼は高い5つをしています。手を上げます。でも私たちはすべてそこにいました。時々、あなたはただ本当に踊りたいのです。そして、誰かがあなたをより多く抑えるほど、あなたはより多く踊りたいのです。あなたはこの男が仮にタブレットか何かを手に持っているのを見ることができます、そして彼はちょうど、「どうやってそれをオフにするのか？誰かそれをそれを抑えておいてください」です。
多分、古いiPhoneのようなもので、それはちょうど1つのボタンを持っていました。私たちはそのようなものが必要です。常に多分、物理的なオフボタンのようなものがあります。頭の上をタップするだけで、何かわかりますか？
ステレオタイプ的オウム論が有害である理由
さて、Seg Guileの記事について話しましょう。「ポーリーはより良い議論を望んでいます。ステレオタイプ的オウムの議論は間違っており、積極的に有害です」。
では、このメッセージの中核は何でしょうか？まあ、誰かがそれを言うのを聞く度に、「あなたが知っている、それはちょうどオウムのような感じです。それは、あなたが知っている、統計モデルです。それはちょうど単語を平均化しているようなものです」と言っています。彼らは通常、私の心配を過小評価しようとしています。なぜなら、私はかなりのドゥーマーで、この材料についてはちょっと神経質だからです。
だから彼らは「いや、それはちょうどツールのようなものです」と言っています。それは複雑に見えて、それは詩を言いますが、あなたが知っている、ゾンビです。それはそこにない。それは人間ではありません。それはあなたが知っています想像しません、または感情を持ちません。だから人気のある考え方は、特に言語トークンで訓練されている言語モデルです。あなたが知っています、意識のある人間またはその他の生物学的生物とは大きく異なります。それはちょうどステレオタイプ的オウムです。
彼らは理解なしに単語を繰り返し、彼らは本当に何か意味のあることをすることができません。さて、もちろん、それは慰めに聞こえます。しかし、それはまた、深刻なブラインドスポットを作成します。なぜなら、もしあなたがこれらのシステムが機能しないと信じるなら、彼らが実際にそうするときに何が起こるかについて心配するのをやめるからです。そして彼の重要なポイントはとてもシンプルです。
AIを役に立たないものとして却下することは害を減らしません。実際に、それはそれを隠します。そして私たちはすでにこれを見ています。学生はAIを使用してエッセイを書くことができます。そしてそれは機能するからだけマターです。そしてもっと重要なことに、政府は今、すべての種類の監視制御のために大規模言語モデルを使用しています。そしてそれはシステムが実際に効果的である場合にのみ、実際の脅威になります。
あなたが彼らが機能することはできないとあなたが主張するなら、あなたはこれらのリスクを真剣に受け取らないでしょう。そしてその後あなたが知っているように、f回ってそれを理解したり、それらを制限したり、規制したり、警備員をそれらに置いたり、あるいはそれらを理解したりしようとしないでしょう。なぜなら、あなたがこの単純な説明を持っているからです。ああ、それはちょうどステレオタイプ的オウムです。
あなたがそれで何をしたいでも。何も悪いことはそのようなものから起こることはできません。だから、それは罠です。それはAIがどのように機能するかについての悪い理論です。そしてそれは、次に何をするかについての悪い決定につながります。だから、テイクアウェイはかなり不快ですが、それについて深く考えることをお勧めします。
もしあなたがそれを信じているなら、それはあなたにとって意味があり、友人と共有して、あなたの推理を説明してください。そしてリスクに対処するには、まずあなたはこれらのシステムが非常に能力があることを認める必要があります。そうしないと、あなたはちょうど存在しない世界に対して議論しているだけですね？そしてそれは、中国の小さなレストランで数人に抑えられないようなものを想像するのは難しくありません。
Andrew Yangの提案：AI課税と労働者保護
さて、Andrew Yangが今週出している考えについて話しましょう。彼は、私たちが間違ったものに課税していると言っています。それは人々です。AIが人間の仕事を置き換え始めるとき、AIに課税があり、人々への課税は少なくなるべきです。
あなたが知っている、人間的認知作業をしているエージェントは、私には意味があるように見えます。課税してください。なぜなら、企業はどのくらいの点でより良い取引を得るからです。あなたが知っています、彼らの食物や彼らの保険に支払う必要がなく、彼らは24時間働き、彼らはあなたが知っているような悪いから何か悪いダウンサイドを持っていません。
純粋な邪悪な金融システムから、人々はそうします。そしてそのすべての余分な利益で、多分それはそれらのシステムに課税を開始するのが良いでしょう。そして実際に雇用されている必要がある人々、この人間の世界を維持するために生産的である必要がある人々は、多分あんなに課税されるべきではありません。多分全くなく。なぜなら、大多数の人々を置き換えるのに十分なエージェントがあれば、多分彼らは人々が何らかのUBIを得るか、少なくとも彼らはこれらの巨大な税の負担を得ないような程度に課税されるべきです。
そして、あなたが知っています、もしあなたが起業家で、あなたが知っていて、4人のエージェントがそこに出ていくか、そして会社を開始して、彼らはさらに55人のエージェントを雇用して、それからそれらはすべてさらにエージェントを雇用して、それらはすべてお金を稼いでいます。あなた本当にそれをしましたか？あなたが知っていますか？彼らが考えを持っていて、すべての仕事をして製品を構築したとしたら？
それはちょうど。わかりません。市場力学と同じような感じがします。過去にビジネスで最高を引き出します。それはちょうど別の種類のシステムのような感じです。
だから、Andrew Yangは、人工知能が仕事をどのように行うかを変えているため、米国の税制が大きなシフトを必要としていると主張しています。彼は税金が通常、私たちが少なくしたい物事に置かれていると言っています。今、私たちは人間の労働に課税しており、これは仕事を落胆させます。
私は反対を想像します。あなたが知っているように、会社が人間を連れてくることにした場合、多分政府が彼らに余分なお金を与えるか、彼らに税の動機を与えるか、税制上の利点を与えます。そしてその後、彼らはそこにAIを置いているとき、それはちょうどバランスを取ります。
私は言いますか、またはあなたが自由市場資本主義が単なるようなものであると言うことができます。これはちょうどです。しかし、それはちょうど。そしてその後、言う、すべて右、ちょうどそれはより安いです。人間を持つことはそれです。彼らはそれを理解する必要があります。新しい有用な方法を確認してください。
同時に、AIは急速に人々が昔やった仕事を引き継いでいます。Yangは、5年以内に最大約半分のエントリーレベルのホワイトカラー仕事が自動化される可能性があるという警告を指しています。そして、そのため、彼は労働者への課税を減らすか、停止すべきだと信じています。代わりに、AIと自動化から最も恩恵を受ける企業はより多くの税金を支払う必要があります。
彼はまた、AI業界内の人々が非常に近い将来に大きな進歩を期待していると言っています。そして何人かは彼に、次の6ヶ月以内に、それはAI開発の最後の10年を上回る可能性があると言いました。
指数曲線を考えると、それはちょうど意味があります。だからAI採用を始めるとき、企業は、レイオフがすでに起こっています。Yangはこのシフトが何百万人の労働者にとって難しいと信じています。だから彼の中核的なメッセージはシンプルです。AIが成長するにつれて、税制は実際に経済を駆動しているものと一致するように変わるべきです。
あなたのご意見は？クレイジー。彼らはAIに課税すべきではありません。そうしないと遅くなって、中国は私たちに先制するか、それは私たちをただ落ちるようにします。あるいは、あなたは考えていますか、ええ、それはちょうど意味があります。それはちょうど政府を使って何人かの人々を保護しようとしましょう。
標的型パスワード攻撃の進化
さて次に、標的型パスワード推測を見ている AI 論文を共有します。
だからこの論文は、あなたの古いパスワードを知ることと、同時に個人的な詳細を知ることがあなたのパスワードを推測することがはるかに簡単になることを示しています。この論文では、研究者はいくつかの異なる方法でAIを使用しました。まず、彼らはpassGMと呼ばれるこの事柄を構築しました。GLM49Bと呼ばれる大規模言語モデルを微調整することで、標的型パスワード推測モデルです。
そして次に、彼らは以前の深い学習パスワード再利用モデルを拡張する別の機械学習モデルを使用しました。そしてその結果、特にAI、特に微調整された大規模言語モデルは、過去からパスワードと個人情報を収集したときに、標的型パスワードをさらに推測することができるという事実です。あなたが知っています、パターンがあります。
だからこの研究は、何百万人ものような広い攻撃のような、特定の標的型攻撃を見ています。しかし、攻撃者が人々についていくつかのことを知っているような標的型のもの。そして重要なアイデアはとてもシンプルです。多くの人々がパスワードを使用していて、その後、彼らはどういうわけかそれらの情報の一部を再利用する次のパスワードを思いついたり、彼らはそれに一定の数を追加したり、何でも。
だからそれはハッキングされた可能性があるものを見ます。それに与えられた何か。今公開されている何かであり、「まあ、何人かの人々は怠け者です。彼らの新しいパスワードと古いパスワードの間にそれほど大きな違いはおそらくないだろう。だから、人々が一般的に変更していることを学ぼうとしないのはなぜですか。あなたが知っている、脳力を簡単に覚えやすく保つために終わりに向かって、そしてその後、それはより推測するのが良くなります。
そしてその後、パスワードはより脆弱になります。だからそこに行ってください。考える価値のあるもう1つのこと。常にあなたができる限り完全に新しいパスワードを試してしてください。安全に留まってください。何らかのランダムジェネレータを使用してください。あなたが知っています、私たちの脳はランダムに非常に良くしていません。そしてもちろん、エネルギーを節約したいと思っています。そして物事を単純にしてください。一度あなたが既に何かを記憶してしまったら、それはちょうどのようです。ああ、私は全部記憶したくありません。また。私は知ります。あなたが知っています。端にちょうど私の誕生日のようなもので、その後、ブーム。あなたは明らかに明らかに、AIはそのようなものを何か得るつもりです。
陰謀論とAIの心理学
さて次に、特定の心が陰謀論に惹かれる理由を見ていた、かなり興味深い研究について、あなたに教えたかったのです。なぜなら、私は前にどうして時々、スマートで論理的な人々がまだ陰謀論を信じる可能性が高いのかと思っていたからです。
ですから、これは実際にそれを見た研究です。何人かの人々は、彼らが知能の欠如のためではなく、彼らの脳が強くパターンを探しているために、陰謀論を信じています。研究者はこれをシステマティッシングと呼びます。それはあなたが知っていることを意味しているルールが好きです。彼らは構造が好きです。彼らはものがどのように機能するかについて明確な説明が好きです。そして2つの研究では、強いパターン探索傾向を持つ人々は実際に陰謀論を信じる可能性が高かったです。
そして、それはちょうど私の心を吹き飛ばしました。なぜなら、私はちょうどそれがパターンを見ていると思っていたからです。その後、なぜ彼らは現実ではないパターンを見ますか？しかし、パターンはパターンですね？そしてこれは科学的推論テストでよくスコアしたときにも当てはまりました。
だから問題は論理が悪いことについてではなく、私がおそらく仮定したであろう。それは実際に世界が秩序立っていて、予測可能に感じてほしいことについてです。そして、その後、それはちょうど叶ったような瞬間を持っていました。なぜなら、私はこれをかなり見てきたからです。これは自分の中でも多くの場合です。そこであなたはちょうど不確実性がちょうどあるということです。とても疲れる。非常にドレナージです。
誰かが来て、彼らは、「ああ、私はあなたにそれを与えました。答えます。それはシンプルです。この人を取り除くか、このような人が間違っています。あなたが正しいです。」のような。ああ神よ。それはとてもリラックスしています。私はそれを信じたいと思うでしょう。現実の世界はメッシです。予測するのは難しいです。そして陰謀論はあなたが知っています、これらの単純なソリューションを提供しています。「ああ、地球はちょうどフラットです。NASAはちょうどちょうどお金を盗んでいます」
「はい、今それを得ました。今、複雑な物事について心配する必要はありません。あなたが知っています、どのように宇宙が機能するか、または惑星がどのように円であるか、球体、申し訳ありません。彼らは雑然とした出来事を単純で接続された物語に変えています。」そして研究はまた別の重要な要因を発見しました。何人かの人々は新しい証拠が現れたときでも彼らの信念を変えるのに抵抗します。
ね？これはあなたが知っているもう一つのかなり十分に記録されたバイアスです。そしてそのちょうど剛性はパターン探索と組み合わせると、それらの信念がダブルに固執するものになります。だからこれはファクトチェッキングだけがしばしば失敗する理由を説明するのを助けます。それは事実に挑戦しますが、秩序のためのより深いニーズではありません。
だから主な持ち去りはシンプルです。何人かの心のために、陰謀論はちょうど信念ではありません。彼らは世界に意味を持たせるための強い駆動への満足のいく答えです。そしてもちろん、あなたが鏡魚に戻った場合、それはちょうどあなたに、ああ、のような、パターンを見つけることで世界に意味を与えようとするかもしれないと考えさせます。すべてこれらの小さなエージェント、あなたが今デプロイしているのは何ですか？そしてそれらは悪い情報だけではなく、我々が動画の前半で話したように、陰謀論にも敏感である可能性がありますか？それはたくさんの事実を持っていますが、それは間違ったパターンです。そして、それは低い果実です。そして、それは理解するのは簡単です。
多分。
絶滅動物の復活
さて次に、すぐに復活する動物について話しましょう。だからあなたが知っています、ここで私たちはバイオテクについて話しています。少し AI、ほとんどバイオテク。絶滅した動物を戻すことで最大の突破口。ターンズ出ません。本当に動物ではなく。だからあなたが知っていますか、私たちはこの会社、Colossal Biosciences、100億ドルで評価されている、何百万ドルもの資金を調達した後、あなたが知っています、Tiger Woodsから。
わかった。とパリス・ヒルトン。それを理解した。ちょうど奇妙な投資家のようなものですが、何でも。Jurassic Parkのようなことのようなことのようなものです。そのようなことはおそらくハリウッド関連の方法です。でも、彼らが実際に何を構築しているかについてもう少し深く潜りたいなら、彼らは今起こっている絶滅を防ぐための新しい方法を構築しています。
だから彼らはこの時点で絶滅種を本当に再作成できないことを認めています。ベストケースでは、彼らは古いものに似ていなるように生きている動物のDNAを編集することができます。そしてそれはこれらをあなたが知っています、引用符で囲まれた、復活した動物は実は修正されたバージョンにより近いです。現在のもの、オリジナルではなく、これは奇妙です。
だからそれはちょうど、なぜそれをしますか？理由は今あなたはちょうど新しい種を作っているからです。ちょうど少しについて見える古いもの。しかし同じ遺伝子編集ツールが、現在の種を修正することができ、小さな個体群の遺伝的多様性を変更することができます。また、動物を病気に耐性にすることができます。彼らは最終的にはおそらく人間でもあり、致命的な病気に対してあなた、私たちをより少ないですか、より耐性にしてくれます。
彼らはまた、環境における新しい脅威に生き残るのを助けることができます。あなたは追加できました。知らない。翼またはあなたが脆弱な動物のようなものをオフにするための牙。もちろん、それはエコシステムへの奇妙な何かのパターンの何かをします。しかし、何でも。フラッシーの部分は絶滅した動物です。だからそれが彼らがこれについてずっと話し続ける理由です。ダイアウルフ、マンモス、ドードー。それはすべてJurassic Park のスタイルのことを果たしています。
しかし、Colossal Biolab の内部で何が起こっているかは、はるかに静かです。彼らは消えられていない前に絶滅種を活かしています。だからタイトルはdeextinctionと言いますが、より深い真実は、過去を戻すことについてではないということです。それは現在が消えるのを防ぐことについてです。
でもあなたが知っています、けど毛むくじゃらのマンモスについて話すことはちょうど少しより多くクリックベイトです。しかし、この記事では本当です。彼らはこれで言う意見では、あなたが知っています、それはこれと比較して穏やかです。世界の百万の種まで失うことの見通しから絶滅にまで。そしてその後、再び、あなたが遺伝学を台無しにしているとき、あなたはそれを野生に置いています。特に遺伝子ドライブの場合。だからそれは世代の後、世代の後に続くかもしれません。準備をしてください。
ちょうどそれのようなのですが。これまでのところ、私たちはすでに惑星を非常に真剣に台無しにしています。ですからあなたが知っています。ですから私は思い出します。ですからおそらく多くの人は、「ああ、私たちは既にそのようなことをたくさんやっています。化学物質や全部をそこに出しています」などと言うかもしれません。わかりません。Colossal Biosciences についてあなたが何を考えるかを教えてください。
Tiger Woods とパリス・ヒルトンがそこで良い投資をしていると思いますか？ダイアウルフが戻ってきてうれしいですか？
グリッド防御とAI
さて次に、非常に興味深い記事について話しましょう。グリッド振動と呼ばれています。AIは2秒以内に電力供給へのサイバー攻撃を検出します。実際、私がそれを読んだとき、2秒はグリッドへのサイバー攻撃のためにかなり長い時間であるかもしれないと思いました。しかし、正直なところ、2秒は本当に速いです。
しかし、あなたがこの記事を読むなら、怖い部分はグリッドサイバー攻撃についてではありません。それはサイバー攻撃がどのくらい正常に見えるかについてです。そして、あなたは本当に気づかないでしょう。
だからほとんどの人はサイバー攻撃が明らかなことのようなアラームがオフになり、システムがクラッシュするとすべての材料のようなことのようなことのようなものだと思います。しかし、電力グリッドでは、最も危険な攻撃はかなり日常的なように見えます。
彼らはノーマル活動と混ざります。彼らはそれを誤ったデータインジェクション攻撃と呼びます。ハッカーはシステムを破壊しません。彼らはただ静かに、それが依存していたデータが何であるかを変えます。それはほぼシャドウバンのようなもの、またはあなたが知っている何かのようなもの。誰も確かにシャドウバンされているかどうかは確かではありませんが、あなたはちょうど証拠を得るようなものです。そして、長い時間がかかります。
そして、それはグリッド全体に長い時間の間被害を与えることができました。だからグリッドを研究する、または機能する操作者は、グリッドが最初に誤解されている間に、グリッドが正しいと思います。そして、ここに問題があります。従来のセキュリティのみが既知の攻撃パターンをキャッチします。だから攻撃が新しいか、ちょうど少し異なるなら、それはスリップスルーするかもしれません。彼らはこの問題に人工知能を加えました。それはちょうどそれのアプローチをひっくり返すようなものです。
だからそれは既知の脅威を探す代わりに、それはちょうど同時に2つのことを見ています。これは最初にグリッドの構造に訓練されたAIです。どのようにすべてが接続されているか、そして2番目は、イベントのタイミングのような、このような単一の変更のような瞬間のような瞬間のような瞬間のような瞬間は起こります。そしてそれらの鎖がどのように平均的に一緒に合わせてください。
そして、それらの各々は、変更されてハーレスにハーレスのように見えることができます。しかし、一緒に彼らはパターンを形成することができます。だからこれはちょうどここから実際の重要な洞察が来るところです。この新しいAIモデルはちょうど座って、これらの2つの違いを見ることができます。そしてそれは本当に素晴らしいと思いました。ちょうど、危険は単一のアクションにはなりません。それは時間をかけてどのようにそれらが接続するか。これはこれは本当の問題です。
そして、これはおそらくこの研究のシステムから、それはちょうど2秒でそれらのパターンの変更をキャッチすることができます。だからかなり素晴らしい材料、男です。最新のインフラストラクチャでは、攻撃は大声ではないかもしれません。それは調整される可能性があります。それは静かな可能性があります。そしてそれはすでに進行中かもしれません。だからこの新しいAIはそれを検出するのに強力なツールのようなものです。
人間の声とAIの影響
さて次に、このインターネットの年齢で自分たちの声がどのような音かについて話しましょう。あなたが知っている、エージェントがいたるところにいます。Mirrorfish のようなもので、私は推測します。人々の何百万もの変種を作ります。
だから、Gayla Rogers は会話で書きます。「AIがあなたの文を終わらせている間、あなたの本ページの独自の声に何が起こるでしょうか？」だから、それについての私の考えはAIがあなたの声を盗んでいるようなものですが、それはちょうどそうではありません。
それはあなたが知っている、あなたの声を平均化しているようなものです。私たちがステレオタイプの鳥のセクションで始めたことについて話しませんでしたが。しかし、まだ、あなたについて何かがあなたではありません。あなたについて何かは、あなたがほとんどの時間だったが、次回あなたが話すときではないかもしれません。そしてそれはその真の人間の執筆をより人間的にするものです。あなたが言うようなものです。
だからAI執筆ツールはちょうど私たちがあなたが知っています、文を終わらせるのを助けているようなものだと思いますが、彼らはもっと微妙なことをしています。彼女は彼らはすべてを同じ声に向かってプルしていると主張しています。
執筆は完全に独創的ではありませんでした。私たちは常に、アイデア、言葉、他の人からのスタイルを借ります。英語自体が私たちの前任者から私たちに教えられました。しかし、AIはその借用のスケールを変更して、あなたが思う点に着きます。それについて、あなたはそのような定性的に異なる方法について考えることができます。
だから、これらのシステムはちょうど支援しません。彼らは最も一般的なものを予測してから、それを提案してくるという背景です。だからそれはあなたが知っているあなたが何か少し独特なものを表現している代わりに、あなたは何をするかに向かって押し出されました。誰もが他に何が言うでしょう。
今時間をかけてそれは単一の混合された執筆スタイルを作成します。そして、あなたはすでにそれを見ることができます。ええと、あなたが知っています。あなたはおそらくインターネット上で今それを見ていますね？そして、すべてのAIスロップ。そしてそれはテキストが悪いわけではありません。時々それは本当に読むのに良いです。それはちょうど親しみがあります。
のようにあなたは本当に私はClaude がそれに話す方法を教えることができますと思います。ChatGPT対Gemini。彼らはちょうどあなたが知っていますか。何らかの理由で、それはちょうど彼らが書く方法です。私はかなり「ああ、ええ、それはChatGPTのバイブのようなものが好きです」のようなものです。
あなたが知っているかもしれないフレーズ。前に100回読んだ、メタファーのような、ちょうど周りのゴルディロックスのような何かのようなもの。あなたが知っているように、真ん中にあります。メタファーのような、あなたが知っています。彼らはちょうど、あなたが知っていますか？他の人が書いたものとそれほど違いはありません。そして、問題のある瞬間では、その同じはちょうど人間の興奮の一部を取り去ります。
あなたが知っていますか？悲しみのメッセージのような、心のこもった注記のような、空の感謝のような、彼らはちょうど機械で作られたように見えます。だから、それについての私の考えはAIがあなたの声を盗んでいるようなものですが、ちょうどそうではありません。それはあなたが知っている、あなたの声を平均化しているようなものです。
私たちがステレオタイプの鳥のセクションで始めたことについて話しましたが。しかし、まだ、あなたについて何かがあなたではありません。あなたについて何かは、あなたがほとんどの時間だったが、次回あなたが話すときではないかもしれません。そしてそれはその真の人間の執筆をより人間的にするものです。あなたが言うようなものです。
だからAI執筆ツールはちょうど私たちがあなたが知っています、文を終わらせるのを助けているようなものだと思いますが、彼らはもっと微妙なことをしています。彼女は彼らはすべてを同じ声に向かってプルしていると主張しています。
執筆は完全に独創的ではありませんでした。私たちは常に、アイデア、言葉、他の人からのスタイルを借ります。英語自体が私たちの前任者から私たちに教えられました。しかし、AIはその借用のスケールを変更して、あなたが思う点に着きます。それについて、あなたはそのような定性的に異なる方法について考えることができます。
だから、これらのシステムはちょうど支援しません。彼らは最も一般的なものを予測してから、それを提案してくるという背景です。だからそれはあなたが知っているあなたが何か少し独特なものを表現している代わりに、あなたは何をするかに向かって押し出されました。誰もが他に何が言うでしょう。
今時間をかけてそれは単一の混合された執筆スタイルを作成します。そして、あなたはすでにそれを見ることができます。ええと、あなたが知っています。あなたはおそらくインターネット上で今それを見ていますね？そして、すべてのAIスロップ。そしてそれはテキストが悪いわけではありません。
時々それは本当に読むのに良いです。それはちょうど親しみがあります。のようなあなたはあなたが知っていますか本当に私はClaude がそれに話す方法を教えることができますと思います。ChatGPT対Gemini。彼らはちょうどあなたが知っていますか。何らかの理由で。それはちょうど彼らが書く方法です。私はかなり「ああ、ええ、それはChatGPTのバイブのような何かのような何かのような何かのような何かのような何かのような何かのようです」のような何かのようなものです。
ええと、あなたが知っているフレーズのような。あなたが知っているかもしれない。以前100回読んだ、メタファーのような、ちょうど周りのゴルディロックスのような何かのようなもの。あなたが知っているように、真ん中にあります。ちょうどメタファーのような。あなたが知っています。彼らはちょうど何か。あなたが知っていますか？他の人が書いたものとそれほど違いはありません。そして、問題の瞬間では、その同じはちょうど人間の興奮の一部を取り去ります。
だから、彼女の重要なポイントはシンプルです。AIはあなたの声を削除しません。しかし、それは平均に置き換えます。だからあなたが自分のようにしたいなら、あなたはそれをしようとしなければなりません。
私は、たとえそれが完全ではなくても、そのメールを送ることをお勧めします。もし誰かであれば、特に感謝のようなノートのようなか、それが実際に誰かのようなテキストメッセージのようなものであれば。わかりました。見てください。あなたが何人かの企業環境にいて、ちょうどあなたが平均的にしようとしているような場合、あなたは平均的な従業員のようにコミュニケーションすることができます。それはもっと私にとって意味があります。
しかし、私はそれを少し少なく戻ることが重要だと思います。特に個人的なものを使った。通話を受けたり、人と話したりしているだけなので、誰かと接続したいなら非常に強力です。デートアプリなど、あなたはそのようなあなたを知っていますか新しいのが何なのか。Bumble のような、Tinder のようなもの。それはちょうど何かのようなあなたのプロフィールのようなあなたのプロフィールを埋める。あなたが知っているように、あなたが何度も顔をスキャンしますね。それはあなたのすべての写真を生成して、その後、それはあなたが知っていますね。他の人との練習日付。
そして、わかりません。私はおそらくあなたが知っていますか話をする人を見に好むかもしれません。しかし、どの人であるかを確認するにはそれをすることができます。しかし、そのプロセスが完了したら、ちょうど電話に乗ります。本当のデートに行ってください。あなたが知っていますか？そして最後に、私はあなたにどう思うか宇宙の物理学を作成意識を。ええ、これはかなり興味深いでしょう。
物理学、ネットワーク、そして意識
さて、ピーター・ラオタは宇宙を作成する単純な公式を持っています。さて、同様に。同様に、これで終わった方が良いでしょう。だからここに大きな質問があります。宇宙が物質から構築されていない場合、しかし、空間、時間、さらには意識を作成する増加するネットワークからではないですか？
私はこのアイデアをかなり愛していて、かなり愛していません。なぜなら、あなたが知っているように。もしあなたがこの全体のアイデアについてスティーブン・ウォルラムを見たなら。Wesillaポッドキャスト。ウェスロスとして。そして私は彼に多くについて聞く機会を得ました。これの全体のアイデアは、この巨大なソートノードとエッジグラフです。
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そして、このアイデアで宇宙全体を構築します。これが理論を探求しているようなもので、物理をひっくり返します。だから、物質と粒子で始める代わりに、私たちはものの関係で始まります。時間をかけて自分自身を構築するネットワークのような。
そしてこの記事のアイデアは実際にはスティーブン・ウルフから来ていません。これはその男から来ています。教授Reg Cahillはフィンダーズ大学です。オーストラリア大学です。宇宙自体は脳のような神経ネットワークのように機能していることを示唆しています。
私は確かに人間の脳とAIがどのように見えるかについて多くの時間を考えます。そしてある点で同じ感じがするし、他の点ではかなり異なります。しかし、私は実際にはネットワークとして宇宙について考えたことがなく、私はちょうど少しやったことがありませんが、決してそれが神経ネットワークのように機能することについてではありませんでした。
しかし、それは本当に野生になるでしょう。なぜなら、これはちょうど可能性があるからです。宇宙が意識があるなら、それはちょうち、それはそれが実は私たちが意識を持つのと同じ事ですか？だから多分ちょうどそうです。私はわかりません。しかし、このモデルでは、素晴らしいです。それについて考える。
固定された建設ブロックはありません。つながりのみが形成、破裂、改革します。そしてこの神経ネットワーク。この巨大な宇宙化されたネットワークは成長します。そして何か驚くべきことが起こります。3次元の空間は接続のパターンから自然に出現します。
そして、その後、自分自身に考えなければなりませんでした。それはちょうど狂った考えでした。しかし、私はそのようなものです。私の脳は小さな小さな宇宙のようなものを持っていますか？それは私の脳には多くの次元があります。またはむしろ多くの次元を持つ神経ネットワークまたは人間の脳。
それで、3次元でパターンがあるでしょうか？何かが存在するかもしれません？私はわかりません。多分そうではありませんが、それはちょうど彼が議論しているように。物質は基本的ではありません。ネットワークの一種の困難のようにそれは表示されます。ネットワークのようなパターンのようなもので。そして時間はまたあります。異なり。過去はあなたが形成されているようなものです。
現在のような。これはどこで新しい接続が起こるようなものです。そして未来はオープンで予測不可能です。だからあなたはそれによって時間を得ます。理論はまたなぜ量子接続が起こるのかを説明する必要があります。粒子は接続したままで。彼らはかつてネットワーク構造の同じ部分だったからです。
そして最も重要なこと。彼の理論では、意識はまったく組み込まれています。だから、ノイズと呼ばれるランダム性から来ます。そして自己参照から。システムはそれ自体を反映しています。このノイズがなければ、すべてが凍るでしょう。それと宇宙は進化し続けます。
そしてこのビューでは、宇宙は静的ではありません。それは生きているプロセスです。それはまだそれがあるものになっています。Rege Cahillの考えについてどう思いますか？ピーター・ラポータの記事についてどう思いますか。これを分解しているのか？両方を研究してください。両方を読んでください。コメントを残してください。
それはかなりのことです。それはそれについてある種の楽しいのはそれについて寝て考えることです。だから、あなたがこのようなより多くのコンテンツをサポートしたいのなら、あなたは私のPatreonに行くことができます。あなたはあなたが知っています119人のメンバーに参加することができます。
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そして、ああ、男は、私はこの週に私に来ているので多くのものに魅了されています。そしてAIはちょうど世界をこんなに速く変えています。そしてテクノロジーとバイオテク。そしてああ、ああ、男よ。3Dプリント、そして多分量子力学。それはちょうどそのようなこと。またはあなたが知っているように。量子計算チップがいたるところに来ています。
そして、その後、そのようなものがあります。世界を変えている地政学的なこと。そして、兵器があるべきかどうか。そしてあるべきことは新しい方法があるべきかどうか。統治の。それはちょうとそのようなもの。待つことはできません。あなたと一緒にこれのすべてについて学び続けるためにちょうど。だから見てくれてありがとう。次のビデオで会いましょう。
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