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takahashicleaning · 5 months

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ＴＥＤにて

イリヤ・サツキバー：AGIへのエキサイティングで危険な旅

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

OpenAIの経営改革がシリコンバレーを揺るがし、国際的なニュースになる数週間前に、同社の共同創設者兼チーフサイエンティストのイリヤ・サツキバーが汎用人工知能(AGI)の変革の可能性を探求し、それが人間の知能を上回り、人生のあらゆる側面を深く変える方法を強調しました。

AGIの約束と危険に対する彼の見解と、前例のないコラボレーションがどのように安全で有益な発展を確実にするかについての彼の楽観的なケースを聞いてください。

皆さんは人工知能の進歩を体験したことがあるだろう。コンピューターと会話したことがある人も多いだろうし、コンピューターがあなたを理解し、言葉を返してくれたこともあるだろう。

この進歩の速さであれば、将来のある時点で、知的コンピューターが人間と同じかそれ以上に賢くなることは想像に難くない。

そして、そうなったとき、そのような人工知能がもたらす影響が、本当に、本当に膨大なものになることも想像に難くない。

そして、あなたは疑問に思うかもしれない：テクノロジーがこれほどまでに影響力を持つようになっても、大丈夫なのだろうか？

そしてここで私が目指すのは、皆さんの多くが気づいていないかもしれない本当に、私たちが満足できる結果になることを期待させてくれる力の存在を指摘することなのだ。

人工知能。人工知能とは何なのか？

人工知能の仕組みを説明するのはとても簡単だ。たった一文だ。人工知能とは、大型コンピュータの中のデジタル頭脳にほかならない。それが人工知能なのだ。

あなたが見たことのある面白いAIはすべてこの考えに基づいている。何十年もの間、科学者やエンジニアたちは、そのようなデジタル頭脳がどのように機能すべきか、どのように構築すべきか、どのように設計すべきかについて考え続けてきた。

さて、人間の知性の中枢が生物学的な脳であることは興味深い。人工知能における知性の座が人工の脳であることは、ふさわしいことだ。

ここで少し脱線して、私がAIにのめり込んだきっかけについてお話ししたい。

私をAIに引きずり込んだ3つの力があった。まず1つ目は、私が幼い頃、5歳か6歳の頃、自分自身の意識的な経験、つまり、私は私であり、物事を経験しているという事実にとても衝撃を受けたことです。

物事を見るとき、私はそれを見ている。時間が経つにつれて、この感覚は消えていった。でも、この感覚は、私は私であり、あなたはあなたであるという感覚は、とても奇妙で、とても不穏なものだった。

それで人工知能のことを知ったとき、もし知能を持ったコンピュータを作ることができたら、自分自身について、自分自身の意識について何かわかるかもしれないと思ったんだ。それが、私をAIに引き込んだ最初の動機だった。

2つ目の動機は、ある意味でもっと平凡なものだった。私は単純に、知能がどのように働くのかに興味があった。私がティーンエイジャーだった頃、つまり90年代後半にティーンエイジャーになりたての頃、私が感じたのは、科学は単に知能がどのように働くのかわかっていなかったということだった。

第三の理由もあって、人工知能がもし機能すれば、それは信じられないほどインパクトのあるものになるだろうということが、当時の私には明らかだったのです。

人工知能を進歩させることが可能かどうかはまったく明らかではありませんでしたが、人工知能を進歩させることが可能だとしたら、それはとてつもなくインパクトのあることです。これが、私をAIに引き寄せた3つの理由です。

だからこそ、この分野に全力を注ぐべきだと思ったのです。

では、人工知能であるデジタル頭脳に話を戻そう。現在、このデジタル頭脳は、私たちの生物学的頭脳よりもはるかに賢くない。

AIチャットボットと話すと、それがすべてではないことがすぐにわかる。しかし、できないことが非常に多く、奇妙なギャップがあることがはっきりとわかります。しかし、この状況は一時的なものだと私は主張する。

研究者やエンジニアがAIの研究を続けているうちに、コンピュータの中に住むデジタル頭脳が、私たち自身の生物学的頭脳と同じくらい、あるいはそれ以上に優れたものになる日が来るだろう。

コンピューターは私たちよりも賢くなるのだ。

私たちはそのようなAIを「AGI」（汎用人工知能）と呼んでいる。私たちがAIに、例えば私や他の誰かができるようなことを何でもできるように教えることができるレベルと言えるとき。

したがって、AGI （汎用人工知能）は現在存在しないが、AGI （汎用人工知能）が構築された後の影響については、まだ少し知ることができる。そのようなAGI （汎用人工知能）が、生活のあらゆる分野、人間の活動や社会に劇的な影響を与えることは全く明らかです。

そして、簡単な事例を紹介したいと思います。これは、非常に広範なテクノロジーの狭い例です。私が紹介したい例は医療です。

皆さんの多くは、医者に行こうとした経験があるかもしれない。時には何カ月も待たされ、いざ医者に診てもらおうとすると医者と接する時間はごくわずかで、しかも医者は人間なので存在するすべての医学知識について限られた知識しか持っていない。

そして診察が終わるころには、高額な請求書が送られてくる（アメリカの場合）

もし、医者になるために作られたインテリジェント・コンピューター（AGI、汎用人工知能）があれば、それはすべての医学文献の完全かつ網羅的な知識を持つだろう。

何十億時間もの臨床経験を持ち、いつでも利用可能で非常に安価である。そうなれば、16世紀の歯科医療を振り返るように今日の医療を振り返ることになるだろう。

ベルトで人を縛り、このドリルを使う。繰り返しますが、これはほんの一例です。AGI （汎用人工知能）は人間活動のあらゆる分野に劇的で驚くべき影響を与えるだろう。

しかし、これほどのインパクトを目の当たりにすると「おやおや、このテクノロジーはインパクトが大きすぎるのではないか？」と思うかもしれない。

そして実際、AGI （汎用人工知能）のポジティブな応用には、ネガティブな応用もあるだろう。このテクノロジーはまた、私たちが慣れ親しんできたテクノロジーとは異なるものになるでしょう。次世代のAGI （汎用人工知能）で動作するAGI （汎用人工知能）を作ることは可能である。

このような急速な技術改良に最も近い類似例は、産業革命が起こったときです。その後、急速な増加、急成長を遂げました。AGI （汎用人工知能）によって、このようなことが再び起こる可能性がありますが、より短い時間スケールで起こるでしょう。

さらに、もしAGI （汎用人工知能）が非常に強力なものになった場合、それがエージェントである以上、もしかしたら不正を働くかもしれないという懸念もある。

つまり、この前例のない、まだ存在しないテクノロジーにはこのような懸念があるのです。そして実際、AGI （汎用人工知能）が持つポジティブな可能性と、AGI （汎用人工知能）が持つ懸念すべき可能性を見て、あなたはこう言うかもしれません。

私がOpenAIを創設した動機のひとつは、このテクノロジーを開発することに加えて、AGI （汎用人工知能）が投げかける疑問、困難な疑問、私たちが提起した懸念に取り組むことでした。

政府と協力し、今後何が起こるかを理解し、それに備える手助けをすることに加え、私たちはAIが決して暴れようとしないよう、技術的な側面への対応についても多くの研究を行っています。これは私も取り組んでいることです。

しかし、AIとAGI （汎用人工知能）は経済の中で唯一多くの興奮があり、多くの投資が行われ誰もがそれに取り組んでおり、世界中に同じものを作ろうとしている研究室が膨大にあるため注意する必要があると思います。オープンAIが私が述べたような望ましいステップを踏んだとしても他の企業や世界はどうなるのでしょうか？

そしてここで、私は存在する力についての観察を行いたい。その観察とは次のようなものだ：1年前の世界を考えてみてほしい。人々はAIについて全く同じようには話していなかった。

何が起こったのか？

私たちは皆、コンピューターと話して理解されるということがどういうことかを経験した。コンピューターが本当に賢くなり、最終的には私たちよりも賢くなるという考えが広まりつつある。以前は、一部の熱狂的なファンや趣味の人たち、AIに熱心な人たちだけが考えるニッチな考えでした。

しかし、今では誰もがそのことを考えている。そして、AIが進歩し続けテクノロジーが進歩し続けより多くの人々がAIに何ができるのか？AIがどこに向かっているのかを知るようになれば、AGI （汎用人工知能）がどれほど劇的で信じがたい。

そして、ほとんど空想的なものになるのかが明らかになり、どれほどの不安が適切なのかがわかるようになるだろう。

そして、私が主張することは、人々が自分自身の利益のために、かつてないほど協力的な方法で行動し始めるということだ。それは今すでに起こっている。例えば、フロンティア・モデル・フォーラムを通じて、AGI （汎用人工知能）のリーディング・カンパニーが協力し始めています。

また、競合関係にある企業が、自社のAIの安全性を高めるために技術情報を共有することも予想されます。政府がこのようなことを行うこともあるでしょう。もう一つの例として、オープンAIでは、AGI （汎用人工知能）がどれほど劇的なものになるかを本当に信じていました。

テクノロジーがAGI （汎用人工知能）に、つまり人間よりも賢いコンピューターに非常に近づいたとき、もし他の企業が私たちよりずっと先を行っているのであれば、私たちは競争するのではなくある意味で彼らを助け彼��に加わることになるでしょう。

なぜそうするのか？

なぜなら、AGI （汎用人工知能）がどれほど劇的なものになるかを私たちは感じているからです。

そして私の主張は、各世代の能力が進歩するにつれて、AIがより良くなるにつれて、そして皆さんがAIにできることを経験するにつれて、AIやAGI （汎用人工知能）への取り組みを運営する人々やそれらに取り組む人々も同様に経験するにつれてAIやAGI （汎用人工知能）に対する見方が変わり、それが集団的な行動を変えるということです。

そしてこれが、この技術がもたらす大きな課題にもかかわらず、私たちがそれを克服できると私が期待する重要な理由なのです。

ありがとう。

(個人的なアイデア)

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードなしの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。

And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.

そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.

サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ

If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない？インターフェイスがわかりずらい。

一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。

巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。

権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。

同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。

＜おすすめサイト＞

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

アロナ・フィッシュ：人工知能は本当に私たちを理解しているのでしょうか？

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

エピソード7 Episode7 - テーラワーダ仏教の「結び」と意識のマップ、マクロ経済学について（パワーか、フォースか改訂版―人間のレベルを測る科学 - デヴィッド・R・ホーキンズ Amazon）

Apple Vision Pro 2023

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

＜提供＞

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moko1590m · 9 hours

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オープンAIがスーパーアライメントチームを立ち上げたのは2023年7月。わずか10ヶ月ほどで解消せざるをえなかったほど、機能不全に陥っていた内情が伺えます。ところで、そもそもスーパーアライメントチームの果たすべき役割とはなんだったのでしょうか？ AIアライメントって？ AI業界でいう｢アライメント｣とは、｢AIモデルに人間の価値観や目標を埋めこんで、可能なかぎり有用で安全かつ信頼できるものにするプロセスのこと｣（IBM Watson Blogより抜粋）です。あえて別の言い方をすれば、AIモデルを制御し、人間の意図に反して暴走しないように食い止める方法を見つけることがスーパーアライメントチームの役割だったのです。かたくなに首を横に振らなかったボルネードが、どうして... かたくなに首を横に振らなかったボルネードが、どうして... Sponsored by 株式会社エヌエフ貿易人知を超えた｢超知能｣を制御できるか Image: Google Geminiを使って生成オープンAIが掲げている目標、それは人間の知能をはるかに凌駕する汎用人工知能（Artificial General Intelligence: AGI）を開発すること。 Advertisement しかしながら、このようなAGIを制御できる技術を人類はまだ手にしていないとも自社ブログで説明しています。だからこそ、スーパーアライメントチームを設立し、技術的・科学的な革新を目指したのです。 OpenAIいわく、人間の知性をしのぐ｢スーパーインテリジェンス｣は、人類が発明したテクノロジーの中で最もインパクトの大きいものとなり、社会の最重要課題を解決していくうえで役立ってくれるでしょう。しかし、スーパーインテリジェンスの強大な力は同時にとても危険かもしれませんし、人類の無力化、果ては人類の滅亡にもつながりかねません。このような汎用性人工知能の到来は、まだまだ先のことと思われるかもしれません。けれども、私たちは今後10年以内には実現すると考えています。これらのリスクを踏まえ、私たちはスーパーインテリジェンスのアライメントという課題──どうやったら人間よりもはるかに賢いAIシステムが人間の意図に従うことを保証できるか？──を解くために、新しい機関を設立する必要があります。舵取りに内外から批判 Advertisement 問題は、AIの安全性を重視するか、または事業拡大を重視するかで、サム・アルトマン氏率いるオープンAIの経営陣とスーパーアライメントチームとの意向が食い違っていたことにあるようです。ライク氏は、オープンAIがスーパーアライメントチームを解消した翌日に、｢会社の中核となる優先事項をめぐって経営陣とかなり長いこと意見が合わなかったが、ついに限界点に到達した｣とXに投稿しています。また別の投稿では、オープンAIの経営陣がAIの安全性を軽視しているとも批判。その後の投稿で、ライク氏は米Anthropic（アンスロピック）に就職したと報告しています。アンスロピックはオープンAIを離脱したアモデイ氏らにより2021年に設立された競合企業である点も興味深く、かつてはオープンAIとの合併説も出ていました。人間より賢いAI≠有用ではないかもしれない Image: Google Geminiを使って生成｢AI｣という言葉を耳にしない日はないぐらい、AIブームに沸く昨今。カーブを曲がるだけで楽しい万能クルマカーブを曲がるだけで楽しい万能クルマ Sponsored by 株式会社SUBARU 実際に使ってみると、難解な書類をサクッと要約してくれたり、自分の好みに合った音楽や情報を届けてくれたりと、たしかに生活を彩る便利機能が満載です。でもこのままAIがどんどん賢くなっていって、やがて人間の知能を超越したとしたら、どのようなリスクが想定されるのでしょうか？ Geoffrey_Hinton_-_Collision_2023_-_Centre_Stage_RCZ_1307_(cropped)_ ジェフリー・ヒントン氏。コンピュータ科学および認知心理学の研究者。ニューラ��ネットワークの研究を行なっており、AI研究の第一人者 Image: Ramsey Cardy / Collision via Sportsfile , CC 2.0 この点については、｢AI研究のゴッドファーザー｣と呼ばれるトロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授が日経新聞のインタビューで語っていた内容がひときわ印象的なので、ここに引用します。 ──なぜAIが人類を脅かす可能性があると思うのか。｢AIに目標を与えた場合に、解決策として人間に不都合な方法を見つけ出すかもしれないためだ。｣マイクロプラスチック問題を解決して！とAIに頼んだとして、もしAIが｢そうか、人間がいなくなればプラスチックも生成されなくなるじゃないか｣と考えたとしたら…？人間よりも賢いAIですから、人間がどんなに説得しようとしても、逆にAIに論破され、操られてしまうかもしれません。僕が毎日持ち歩くアイテムの中に最近加わったこのカメラを紹介します僕が毎日持ち歩くアイテムの中に最近加わったこのカメラを紹介します Sponsored by キヤノンマーケティングジャパン株式会社ヒントン氏の教え子であるイリヤ・サツキバー氏も師の憂いを共有しているからこそ、オープンAIを去ったのかもしれません。AIのリスク規制はオープンAIだけの問題ではなく、各国の政府にも対応が迫られています。 Source: IBM, OpenAI, 日経新聞 Reference: Business Insider, CNBC, Bloomberg

OpenAIはコレで揉めた。｢AIアライメント｣ってそんなに大事なの？ | ギズモード・ジャパン

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goldmonk · 21 days

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tumnikkeimatome · 3 months

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2040年GNPの大半はAIが生み出す：OpenAIを追い出されたサツキバー氏と師匠のジェフリー・ヒントン氏が憂う未来

2040年、GNPの大半はAIが生み人間は霞む 2040年には、国民総生産（GNP）の大半がAIによって生み出されることが予測されています。この驚異的な成長の背景には、AI技術の爆発的な進化があります。農耕の普及や産業革命を経て、人類が築き上げてきた経済は、20年代からAIの出現によって形を変え、その成長曲線は急激に加速しています。イリヤ・サツキバー氏が提唱する数式によると、このトレンドが続けば2040年にはGNPは理論上無限大に達する可能性があるのです。元グーグル「AIの父」も人類への脅威を懸念 AI研究の第一人者であり、「AIの父」とも呼ばれるジェフリー・ヒントン氏も、AIによる人類への脅威を深く懸念しています。特に、AIが人間の知性を超える「シンギュラリティー」の到来は、人類の存在を相対的に無意味なものにする可能性があります。ヒントン氏とサツキバー氏は、AIが自律的に意思を…

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takahashicleaning · 1 month

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ＴＥＤにて

アンドリュー・マカフィー：アンドロイドに仕事を奪われるのか？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

機械的なロボットやアルゴリズムは、車の組み立てや記事を書くこと、また翻訳などの仕事においてどんどん進歩しています。

これらは、かつて、人間を必要とした仕事です。では、人はこれからどういった仕事を担っていくのでしょうか？

アンドリュー・マカフィー氏は、最新の雇用データに基づいてこう言います。

「我々はまだ何も見てはいません。しかし、一歩引いて歴史の流れを見てみると、驚くべき、さらに、わくわくするような未来がこれからの見知らぬ世界に豊潤にひろがっています。」（TEDxBoston ）

そして、産業革命による機械の発達によって、労働に必要な筋力の限界や寿命の限界、水中での活動の限界範囲なども克服しました。それと、同様の出来事が、こんどは人間の脳の領域に��で拡大していくそうです。

また、人類の歴史において最も重要な進歩といえばなんでしょうか？

いろいろありますが、データで見てみると、例えば、世界の総人口や政治による社会システム発展の指標や社会システムの高度化の状況などをグラフにします。

こうしたアプローチによって大きな出来事や人間の歴史上の主要な発展があれば、グラフのカーブは大きく曲がるはずだからです。

さて、こうしてデータをプロットすると、たちどころに不思議な結論に至ります。実際、どの答えもたいして重要ではないのです。グラフに、何の影響も与えないのです。

人類の歴史においてグラフを曲げたもの！90度近く曲げてしまった唯一の出来事は、テクノロジーの発達でした。

蒸気エンジンと関連したテクノロジーは、産業革命によって世界を変えて人間の歴史に多大な影響を与えました。歴史家イアン・モリスの言葉によれば、それ以前のものすべてをお笑い草にしてしまいました。

私たちの筋肉の力を無限に増幅して、筋力の限界を克服してしまったからです。

私たちは今、個々の脳の限界を克服して知能を無限に増幅しようとしています。これが筋力の限界を克服することに匹敵する重大な事でないわけがありませんよね？

繰り返しになるかもしれませんが、昨今のデジタルテクノロジーの変化には、まだまだ先があるということや経済と社会システムの状況を考えると私の唯一の結論は、我々はまだ何も見ていないということ。お楽しみはこれからです。

いくつか例を挙げましょう。経済は、エネルギーだけによって回るのではありません。資本や労働だけでもありません。政治だけでもありません。

アイデアによって起動するのです。

太古から高密度なアイデアは、概念の豊富な人間からしか創造されません。

イノベーションや新しいアイデアを生み出す仕事が、経済生活において我々に可能な最も強力で基本的な仕事です。かつて、我々はこのように革新を行ってきました。

確かに、アンドロイドは私たちの仕事を奪っています。しかし、その事実に注目しすぎるとポイントを完全に見逃します。

ポイントは、私たちが違う何かをできるようになり、これから取り組もうとしているのは、世界中の貧困と重労働と不幸を減らそうということに違いないと確信しています。

私たちは、地球への負担をより軽くする術を学んでいくだろうと確信しています。新しいデジタルツールによって起こることが、とても大規模で非常に有益でそれ以前のすべてのものがお笑い草になるほどのものだと確信しています。

最後に、デジタルの進歩を最前列の席で見てきたケン・ジェニングスに賛同し、彼の言葉で締めたいと思います。こんな言葉です。「私は、個人的にコンピューターによる君主制を歓迎します」どうもありがとうございました。

なお、映画のように人間のような複雑な思考をする機械とか、そのようなことは不可能であることが、すでに2000年代初頭で証明されていますので、ルーティンワークのような機械学習です。

このようなシステムに、ルーティンワークのような機械学習を取り入れていくことで、オープンデータのメリットとクラウドコンピューティングの大規模解析を融合していくことは

匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが革新的なイノベーションに可能性を観ることが出来ます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)

（個人的なアイデア）

結論からいいます。

国家財政と社会保障費用の増加をイリヤ・サツキバーの国家のGNP増加の数式でバランスさせれば・・・

アンドロイドに仕事を奪われても「有形無形のアンドロイド保有法人」にGNP増加に応じて増税することで補填し、こうすることで財源の問題は一気に解決します！！

プラスサムなベーシックインカムや毎月の給付金による歳費の支出が増加しても「有形無形のアンドロイド保有法人」に課税して公益法人並みの収益に将来的には収斂させればいい。

中央銀行の金利を上げなくても良くなる可能性も視野に入ります。変動相場制でのコントロールもマイルドになりやすくなる？

「有形無形のアンドロイド保有法人」が目に見える形で世の中に貢献という形で数値化されて表現されることになり、社会的責任や尊敬も集まり評判も良くなります。

詳しくは以下から

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」のアイデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

GDP（Gross Domestic Product）＝「国内」総生産。GNP（Gross National Product）＝「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はなくなり、同様の概念として「GNI（Gross National Income）＝国民総所得」が新たに導入された。

GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

さらに・・・

勝手に警察が拡大解釈してしまうと・・・

こんな恐ろしいことが・・・

日本の警察は、2020年3月から防犯カメラやSNSの画像を顔認証システムで本人の許可なく照合していた！

憲法に完全違反！即刻停止措置をみんなで要求せよ。

日本の警察の悪用が酷いので、EUに合わせてストーカーアルゴリズムを規制しろ！

２０２１年に、EU、警察への初のAI規制案！公共空間の顔認証「原則禁止」

EUのAI規制は、リスクを四段階に分類制限！

禁止項目は、行動や人格的特性に基づき警察や政府が弱者個人の信頼性をスコア化や法執行を目的とする公共空間での顔認識を含む生体認証。

人間の行動、意思決定、または意見を有害な方向へ操るために設計されたAIシステム（ダークパターン設計のUIなど）も禁止対象にしている。

禁止対象の根拠は「人工知能が、特別に有害な新たな操作的、中毒的、社会統制的、および、無差別な監視プラクティスを生みかねないことは、一般に認知されるべきことである」

「これらのプラクティスは、人間の尊厳、自由、民主主義、法の支配、そして、基本的人権の尊重を重視する基準と矛盾しており、禁止されるべきである」

具体的には、人とやり取りをする目的で使用されるAIシステム（ボイスAI、チャットボットなど）

さらには、画像、オーディオ、または動画コンテンツを生成または操作する目的で使用されるAIシステム（ディープフェイク）について「透明性確保のための調和的な規定」を提案している。

高リスク項目は、法人の採用活動での利用など違反は刑事罰の罰金を売上高にかける。

など。他、多数で警察の規制を強化しています。

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

マーティン・フォード: 職が無くなる未来の社会システムでのお金の稼ぎ方

人工知能にも人間固有の概念を学ぶ学校(サンガ)が必要か？2019

スティーブン・ジョンソン：良いアイデアはどこで生まれる？

データ配当金の概念から閃いた個人的なアイデア2019

ロバート・ゴードン：「イノベーションの死？成長の終わり？」

エリック・ブリニョルフソン：成長のための鍵は何？機械との競争？

トマ・ピケティ：21世紀の資本論についての新たな考察

ヤニス・バルファキス：資本主義が民主主義を食い尽くす — 今こそ立ち上がろう？（サミュエルソン？）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

人工知能時代の行政府システムのアイデア

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件)

＜提供＞

東京都北区神谷の高橋クリーニングプレゼント

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takahashicleaning · 1 month

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ＴＥＤにて

ビラワル・シドゥ：あなたの想像力をスーパーチャージするAI搭載ツール

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

AIは人間の想像力と創造性の本質をどのように変えようとしているのか？

クリエイティブ・テクノロジストであるビラワル・シドゥが、彼が取り組んでいる新しいテクニックの数々を紹介しながら、AIを搭載したツール。

たとえば、物理的な世界をリアルタイムでデザインし直すことができる3Dスキャンなどを使うことで、誰でも芸術表現の可能性を広げることができることをわずか数分のうちに紹介します。

やあ。こんにちは、皆さん。現実と想像の融合についてお話ししましょう。

その前に、2001年にタイムスリップしてみましょう。インドで11歳だった私は、コンピューターグラフィックスと視覚効果に夢中になった。もちろん、その年齢では、このような安っぽいビデオを作ることを意味していた。

しかし、そこから私の人生の基礎となるテーマ、現実と想像力の融合の探求が始まった。そして、その探求は、私の10年にわたるハイテク業界でのキャリア。

Googleのような企業でのプロダクトマネージャーとしての仕事、YouTubeやTikTokのようなプラットフォームでのコンテンツクリエイターとしての仕事を通して私の中に残り浸透していった。

そこで今日は、現実とイマジネーションを融合させるというこの探求を分解し、それが人工知能によってどのように超強化されつつあるのかを探ってみよう。

まずは現実の話から始めよう。

写真測量について聞いたことがあるだろうか。写真やその他のセンサーを使って現実世界のものを計測する技術と科学だ。

2000年代には大規模なデータセンターと専門家チームが必要だったものが、2010年代には民主化が進んだ。

そして、もちろん、機械学習が登場し、ニューラル放射輝度フィールド（NeRF）のような技術によって、まったく新しいレベルに到達した。

ここでご覧いただいているのは、AIモデルが2D画像だけを使って地上のボリューム3D表現を作成したものです。

しかし、現実を捉えるための旧来の技術とは異なり、NeRFは現実の複雑さやニュアンスを実にうまく表現している。

言ってみれば、雰囲気だ。

それから12ヵ月後、Lumaのようなアプリを使えば、ポケットの中のiPhoneでこうしたことがすべてできるようになった。

現実世界の3Dスクリーンショットのようなものだ。どんなものでも一度キャプチャすれば、ポストプロダクションで無限にリフレーミングすることができる。

そうすれば、あなたが本当に大切に思っている空間、場所、オブジェクトのコレクションを作り始め、それらを未来の創作物へ思い起こさせることができる。

これが現実なんだ。

昨年、NeRFが飛び出すと同時に、AIの夏も到来し、Midjourney、DALL-E 2、Stable Diffusionが同じ時期に市場に出回りました。

しかし、私が惚れ込んだのはインペインティングだった。インペインティングとは、既存のイメージを好きなもので補強する技術で、その結果は写実的で素晴らしいものだった。従来のワークフローでは3時間かかっていたものが、たった3分でできてしまうのですから。

しかし、私はもっと欲しかった。スタンフォード大学の研究者たちによるControlNetの登場だ。

ControlNetは、さまざまな入力条件を使ってAIの画像生成プロセスをガイドし、コントロールすることを可能にする画期的な技術である。

つまり、私の場合、3Dスキャンから深度情報とテクスチャーのディテールを取り出し、それを使って文字通り現実をリスキンすることができたのだ。

さて、これは単なるクールなビデオではない。便利な使用例もたくさんある。例えば、このケースでは、母が好んで呼ぶ両親の居間の3Dスキャンを取り込み、さまざまなスタイルのインドの内装にリスキンしています。

目を細めれば、これが建築とインテリアデザインを永遠に変えることになるのがおわかりいただけると思います。

2016年にスキャンした仏像を、金色に輝くようにリスキンし、他の方法では不可能なカメラの動きを実現することもできる。あるいは、東京に旅行したときの休暇映像を、まったく新しい方法で桜に命を吹き込むこともできる。日中の桜もいいが、夜桜はもっといい。なんてことだ。確かに輝いている。

AIを使って現実世界の良い面を際立たせることができるなんて、まるで夢のようだ。自然の風景も同じように美しく見える。別の惑星にありそうなこの滝のように。でももちろん、丘を越えてはるか彼方のフレンチアルプスまで、別の次元から行くこともできる。

しかし、静的なシーンだけではない。ビデオでもこのようなことができる。この技術が1秒間に30フレームで動くようになるのが待ちきれない。つまり、現実世界の上にチャンネルサーフィンのような現実を重ねるのはいつになるのかということだ。

もちろん、リアリティ・キャプチャーが民主化されたように、昨年からあるツールはすべて、さらに簡単になっている。

私が何時間もかけてさまざまなツールを組み合わせる代わりに、RunwayやKaiberのようなツールを使えば、2、3回クリックするだけで、まったく同じことができる。

昼から夜にしたい？問題ありません。フルハウスのレトロな90年代の美学を手に入れたい？それも可能だ。

しかし、それはリアリティ・キャプチャーの域を超えている。ワンダー・ダイナミクスのような企業は、ビデオをこの完璧なパフォーマンス・キャプチャーに変えようとしている。

これはジェームズ・キャメロンが2000年代に夢見たことだ。

今、それがiPhoneでできるなんて！

私にとってはまったくもってワイルドなことだ。だから、この20年間を振り返り、私が学ばなければならなかったこの仕立ての悪いツールのタペストリーを見るとき、私は次世代のクリエイターの先にあるものに対する楽観的な感覚を感じる。

今の11歳の子どもたちは、そんなくだらないことを心配する必要はない。彼らに必要なのは、創造的なビジョンと、こうしたAIモデル。

つまり、人間の知識と創造性を真に凝縮したAIモデルと協調するコツだけだ。

信頼できるAIモデルのcopilot(コパイロット)と現実と想像力を融合させることができる未来だ。

ありがとうございました。

(個人的なアイデア)

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

そして

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードなしの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマ��ズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいか��いまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。

権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。

同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。

＜おすすめサイト＞

J・J・エイブラムス：謎の箱

ロブ・レガート：迫真の映像の作り方

ドン・レヴィ：視覚効果から見る映画史

アムジャド・マサド：AIがアイデアを次の素晴らしいアプリに変えるのにどのように役立つか

エリック・トポル：AIは医師が見逃しているものをキャッチできますか？

シェーン・レッグとクリス・アンダーソン：AGI（汎用人工知能）のトランスフォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか

リフィク・アナドル：AIアートが人類の集団的記憶を高める方法

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか？

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takahashicleaning · 3 months

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ＴＥＤにて

リフィク・アナドル：AIアートが人類の集団的記憶を高める方法

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

データを絵筆に、メディア・アーティストのレフィク・アナドルは、失われつつある自然の驚異を視覚化するためにAIアルゴリズムを訓練している。

彼は人工サンゴ礁、花、熱帯雨林のイメージなど、最近の作品を美しく紹介し、こう考える：私たちはAIを使って、消えゆく自然界の記憶を残すことができるのだろうか？

最初に断っておくが、あなたが見ているものは本物ではない。

これは、1億枚以上のサンゴの画像を使って学習させた、生成AIアルゴリズムによって作られた人工サンゴだ。世界中で、気候変動によって海水が住みにくくなり、サンゴ礁が急速に死滅している。

いつの日か、私たちはバーチャルな世界でサンゴのシミュレーションをすることしかできなくなるかもしれない。このプロジェクト「Coral Dreams」では、AIを使い、失われつつある自然を守りながら人工的な現実を作り出そうと試みています。

私はメディア・アーティスト兼ディレクターです。私のチームと私は、70年のような気もしますが、7年前からコラボレーターとしてジェネレーティブ人工知能を使っています。

私たちは、大規模で集中的かつ一般に利用可能なデータセットを活用し、自然、都市、文化など、私が人類の集合的記憶と呼ぶものを視覚化することによって、機械学習アルゴリズムを訓練しています。

パンデミック（世界的大流行）以来、私の関心は最大のデータセットをまとめ、人工的に自然を保存することにある。

私がジェネレーティブ人工知能に楽観的なのは、私たちの記憶を強化する可能性があるからだ。私たちアーティストは、自然を表現するだけでなく、デジタルの時代に自然に没頭する感覚を思い出すためにも、この可能性を活用することができる。

ジェネレーティブ人工知能は、あらゆる画像、音声、テキスト、さらには香りのデータを使ってアルゴリズムを訓練する可能性を生み出す。例えばこれは、16,000種、7500万枚以上の花の画像を使って学習させたアルゴリズム「Floral Dreams」だ。50万以上の香り分子を使用することで、これらの夢の香りを作り出すことができた。

では、私たちがその中に入っていくことのできる生きたアーカイブを想像してみよう。

その形、模様、色、香りを[再構築]し、常に再構築される宇宙を。私たちの生活はますますデジタルの世界に根付きつつあり、物理的なものとバーチャルなもの、テクノロジーと自然の境界は曖昧になりつつある。

ジェネレーティブ人工知能は、私たちが新しい現実を創造し、また可能性空間を通して現実に投影するのを助けてくれる。

私たちはその空間に行けるのだろうか？

自分の感情や感覚でその空間を満たすことができるだろうか？

大規模な言語モデルは、（さらなる可能性をもたらす）技術革新の長い旅の始まりにすぎない。

間もなく、テキストから画像へ、音へ、香りへ、そして生命へと、ハイパーモデルが探求されることになるだろう。

そして、アートにおけるジェネレーティブ人工知能の大きな課題は、オリジナルデータをいかにモデルに提供するかということだ。

今回のプロジェクト「Glacier Dreams」では、既存のモデルは使わないことにした。その代わりに、画像、音、香り、気候のデータを独自に収集することにした。最初の目的地であるアイスランドを旅することで、氷河に関する私たち自身の物語の始まりを捉えることができた。

私はまた、AIの能力は、自然界における人間の知恵と意識の複雑な歴史にマッピングできると考えている。

AIを使って、自然界に古くから伝わる知識を保存し、学ぶことはできないだろうか？

ブラジルの熱帯雨林、アマゾンのアクレに住むヤワナワ族の素晴らしい指導者たちに会ったとき、これが私の心に浮かんだ最初の疑問のひとつだった。私のメンターでありヒーローであるニキシワカ酋長と、彼らの文化保護と生態系の聖域を監督する創造的な力を持つプタニーだ。

私は、自然の中ですでに存在する知識を学び、記憶する彼らの方法に深くインスパイアされた。私たちは一緒に新しいプロジェクト、尊敬に満ちた共創とオープンソースのAI熱帯雨林モデルを始めた。このモデルを使えば、部族の深く集合的な知識に基づいて、ジェネレーティブ人工知能が絶滅した動植物を復元することもできる。

このプロジェクトは、古代の知恵を敬意をもって私たちの社会にもたらす助けとなるだろう。

私の願いは、いつの日かAIが全人類の集合的な記憶を映し出す鏡になることだ。そして、年齢や文化に関係なく、人々にインスピレーションや喜び、希望をもたらすことができると信じている。