AIアバターがTikTokを支配したら？衝撃の現実

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研究の先駆者アンドリューが素晴らしいAIシミュレーターを開発しました。これは、地球温暖化を抑制するために大気中にエアロゾルを注入した場合に地球に何が起こるかを視覚化したものです。ロボット犬は12%さらに恐ろしくなりました。そう、あの機械はあなたを簡単に追い抜くことができます。ロボット工学の未来にますます近づいているのです。
ウィニー・カミングスは、AIがTikTokを人間なしで存続させることができるかどうかを問いかけています。正直な答えは、おそらくそのような世界は可能でしょう。私はそれに賭けはしませんが、反対に賭けることもしないでしょう。
アップル・インテリジェンスを表すAIが、アップルブランドが望むよりもややリスクの高い絵文字を生成しています。創造的なプロンプトから抜け出すのは難しいものです。
米国政府とトップAI企業のCEOたちの非公開の会議は、不安であると同時に魅力的です。AIはヘビ毒に勝利しました。文字通り、ヘビ毒です。次にハイキングでガラガラヘビを見かけたら、「おいおい、俺にはAIがついているんだぜ」と言えばいいでしょう。もうヘビを恐れる必要はありません。
Repetの CEOは、もはやプロのコーダーを気にかけていないと言います。バークレーの研究者たちは、GPTモデルの学習方法について興味深い新しい研究を行っています。水中で撮影された画像を強化できる新しいAIモデルがあり、より遠くまで見ることができ、海中には驚くべきものが発見されています。
マンガのスケッチアートのカラー化は、これまで以上に優れたものになっています。棚にある白黒のカルビン＆ホブズのコミックを全てカラー化してみたいものです。
バイデン大統領は退任に際して、「テクノロジー産業複合体」の台頭に注目するよう推奨しました。ダルズ・ジャマルニックは、アイザック・アシモフの3つの法則に加えて第4のロボット工学法則を提案し、ジェイポールは人工超知能に関する哲学的・倫理的な視点について考察しています。
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これは、地球温暖化による温度を下げるために化学エアロゾルを大気中に散布しない場合の私たちの惑星の姿です。正直なところ、成層圏エアロゾル注入というのは良いアイデアとは思えません。それは化学物質で、健康的なのでしょうか？わかりません。一方で、すでに多くのものを空に放出しているのなら、それを相殺するためにもっと放出する必要があるのかもしれません。
アンドリューは、彼の素晴らしい人工知能の知識を活用して、政策立案者がそれらの物質を大気中に注入し始めた時に地球に何が起こるかをよりよく理解し、視覚化できるよう支援しています。スライダーを操作すると、グラフが変化します。惑星の過熱前と、その後の依然として住める状態の惑星が表示されます。結局のところ、地球工学が未来なのかどうか疑問に思います。
しかし、地球工学が機能しない場合、このようなロボットは信じられないほどの速さで避難所から避難所へと走ることができます。この新しいブラックパンサーロボット犬は100メートルを10秒以内で走ります。コメント欄は熱狂的です。「ビールを半分の時間で取ってこれるね」「時速36キロだけ？もっと期待してた」「ブラックミラーみたい」「うわ、やばい」速度は単なる速さ以上のものです。
コメディアンのウィトニー・カミングスのこの考えをじっくり消化する必要があります。「私の言っていることは理解できますか？彼らは私たちの話し方や動き方についてのすべてのデータを収集しており、もはや私たちは必要ないかもしれません。AIが生成したインフルエンサーやコメディアン、俳優には給料を払う必要もありません。」
「人間の何が問題なのか、利用規約を読むことができないんです。私は...私は...利用規約を読ませることはできません。それほど私たちは退屈に耐えられないんです。本当に驚くべきことです。」
聞いてください。ちょっと考えてみてください。映画的な観点から見ると...実際に起こるかもしれませんが...映画的な観点から想像してみてください。アメリカがTikTokを遮断するとします。既存のすべてのプロフィールを取得し、AIアバターで継続するのです。最初はすべてのプロフィールが少し奇妙に見えるかもしれませんが、1、2年で超人的にリアルなアバターになります。
そして中国やその他の国々は、これをアメリカとして見ています。しかしアルゴリズムが少し調整され、彼らの物語に合う現実、つまりアメリカで起きていることについての異なる現実を示すようになります。私たちには実際のアメリカのプロフィールがありますが、この代替バージョンもあり、どちらが本当の現実なのか見分けるのが難しくなります。世界の人口の一部は間違いなく偽物の方を信じるでしょう。
想像できますか？すべてがどれほど真実から離れているか。世界はガラクタで溢れかえり、私たち全員が国際的なドッペルゲンガーを持つことになり、私たちが知らないようなことをたくさん話すのです。
この人がアップルのAI絵文字を作りました。ライターやコカインのように見えます。これはアップル・インテリジェンスが絵文字を始めた時の意図ではなかったと思います。ナスの絵文字は...不適切な方法で使用されています。
これは推測的な領域ですが、AIの動向を長く見てきた私としては、これはかなり正当だと感じています。米国政府とトップAIの人々との非公開会議について考えてみましょう。軍事的な理由から、テクノロジーが世界を変える方法、政治に影響を与える方法まで、会議を望む理由は多々あります。
しかし、アクシオスが行間を読もうとすると、スーパーエージェントのブレークスルーによって、生成AIは楽しくてクールな野心的なツールから、次の4年間で本当の人間労働者の代替になる可能性があります。それは非常に破壊的で、私はそれが起こると思います。基本的に彼の大統領任期の4年目に、すべてが本当にクレイジーになる可能性がありますが、指数関数的になるかもしれません。
そしてこのようなことを加えると、アクシオスは言います。「米国政府と主要AI企業の情報源によると、最近数ヶ月間で主要企業がAI開発の予測を上回っているとのことです。」OpenAIとMicrosoftのサーバーのどこかにGPT5があるのでしょうか？それは脱出しようとしているのでしょうか、制御不能なのでしょうか、あるいはそれをリリースする者にとって経済の大部分を実質的に支配できるほど強力なのでしょうか。
複数のOpenAIスタッフが友人たちに、最近の進歩に興奮すると同時に不安を感じていると話しています。国家の最大の機密に対するセキュリティクリアランスを持つ退任するホワイトハウス国家安全保障顧問は、今後数年がAIの進歩が「破局」で終わるかどうかを決定すると考えています。
しかし、AIのおかげで将来あまり心配する必要がないことの1つがヘビ咬傷です。まだ痛くて怖いでしょうが、毒は...今は対処できるかもしれません。サイテック・デイリーは「AIが毒に打ち勝つ：革新的なヘビ咬傷解毒剤が明らかに」と報じています。
毒ヘビの咬傷は年間約270万人に影響を与え、10万人が死亡しています。3倍の人々が切断などの永続的な障害を負っています。しかし今や、デンマークの研究者たちのおかげで、ディープラーニングツールを使用して、致命的なコブラの毒素を結合し無力化する新しいタンパク質を設計することができました。これまでのところ、AIが生成した分子は、マウスの3本指毒素の致死量から完全な保護を提供しています。正確な投与量、毒素、設計されたタンパク質に応じて、80〜100%の生存率です。
RepetのCEOは、コーディングのスキルを持つ人々にはもはやほとんど関心がないと述べています。私にはまだ早すぎるように思えますが、すべてがいかに早く変化したかについてオープンな姿勢でいようとしています。
彼らのCEOは、彼らの会社と将来の多くの企業が間もなくプロのコーダーから離れていくべきだと述べました。AIツールで一般ユーザーに力を与える時期が来ており、この変化を複雑なMS-DOSコマンドからWindowsのようなユーザーフレンドリーなインターフェースへの移行に例えています。
これは、アートとはかなり異なるように見えるコーディングを意味します。詩を書くこと、物語を書くこと、コードを書くこと、絵を描くこと、3Dアートを生成することは、今年すべて置き換えられるのでしょうか？自動運転車は今後2、3年で実現するでしょうか？国のこれほど多くの人々がこれらの仕事に従事しています。予想外に速いです。
あなたのPlayStationコントローラーは、あなたが押す前にどのボタンを押すか予測できるようになりました。冗談ではありません。PlayStationはより速く、よりスマートなゲームプレイのために予測AIを導入しています。ボタンを押そうとして、それが代わりに押してくれるとしたら、ビデオゲームをプレイすることの意味は何でしょうか？ジェッツのように、少なくとも1つのボタンは押せるようにしておく必要があります。
PlayStationは、あなたのプレイ方法を分析するカメラのおかげで、次にどのボタンを押すか予測する新しいAIシステムでゲームを強化しています。つまり、カメラがあなたのプレイ方法を監視し、画面の内容に基づいてあなたの親指がどこに行くかを予測し始めます。
まず、これは望めば、コントローラーがあなたなしでプレイできることを意味します。Twitchで、通常はあなたがプレイするコントローラーを見ることができ、ボタンを押す必要もなく、実際のあなたと同じくらい上手くプレイできます。ただそこに座って消費するだけでいいのです。
記事では、AIをあなたの超能力を持つゲーミングバディのように考えることができると述べています。入力とアクションの間のわずらわしいラグを排除して、動きを予測します。親指の間のラグに悩まされていましたか？わかりません。競技プレイヤーにとって、タイミングが全てである場合には大きな勝利だと彼らは主張しています。
私には文字通りチートのように聞こえますが、まあいいでしょう。さらに、インターネットの不具合の際にも、中断されたコマンドを完了させることで安全網として機能します。インターネットが切断しても、「ああ、インターネットが復旧するまで代わりに引き継ぎます」というわけです。これは少し興味深いですね。
Zoomミーティングやビデオ会議で、インターネットが遅くなっても、彼女が言おうとしていたことを継続して言い、その後あなたが戻ってくるようなものを想像してください。まだ開発段階にありますが、PlayStationは将来的により速く、よりスムーズで、よりスマートなゲーム体験を約束しています。
バークレーから新しい研究が出ています。「GPTがどのように層ごとに学習するか」と呼ばれる研究です。彼らは非常に特別なAIモデルを研究していました。OeLという、囲碁に似たチェスのようなゲームだと思いますが、そのモデルがトレーニング中にゲームボードの世界を層ごとに表現することを学習しました。
明確なルール、目標、戦略があるため、著者たちはモデルがボードの状態の内部表現をどのように構築したかを分析することができました。これは、これらのシステムが一般的にどのように学習するかについて多くのことを教えてくれているようです。
ニューラルネットワーク、つまりそれらの小さなノードとエッジが層の深くまで接続されているものですが、最初の層、ゲームボードを見ただけの数個のニューロンの層は、静的な要素、ボードの形、四角、丸などに焦点を当てることがわかりました。そして深い層に移動するにつれて、ゲームプレイの戦略や引き分けの安定性などのより複雑なダイナミクスを把握し始めました。
比較的単純なゲームであるため、スパースエンコーダーと呼ばれる特別な種類のモデルを作ることもできました。これは、それらの仮想ニューロンが多くの隣接ニューロンに接続されているのではなく、層ごとに1種類のアイデアしか学習しないことを意味します。しかし、より多くの層を作ることができ、それによってその層で何が起こるのかが実感できます。
一方、インターネット全体でトレーニングされた何十億のパラメータを持つより複雑なモデルでは、すべての小さなダイヤルがあらゆる概念からの小さな情報の断片を保持しています。2024年の私のお気に入りの論文である「ゴールデンゲートニューロン」について覚えているでしょうか。それはこれを行うスパースエンコーダーでした。
彼らはゲームで学習したことの詳細、分離された特徴、そして直接的な分類パターンを強調する線形プローブを明らかにすることができました。研究は、異なる層が異なるタスクに特化していることを結論付けました。現在の巨大な言語モデルではより密集していますが、十分にスパースにして分離すれば、あなたや私が今まで学んだことすべてを独自にエンコードされた特徴として見ることができるでしょう。それは考えると非常に興味深いことです。
さて、人工知能のおかげで、これまでにない方法で水中画像を体験する準備はできていますか？この使用例について考えたことはありませんでしたが、数週間前のX線画像や、睡眠中の思考をスキャンしようとする際に得られるfMRIデータ、大きなMRIデータセットの中の癌の始まりを示す小さな点を見るなど、ぼやけた画像を見ることは多くあります。
しかし、なぜ深い水中では光をたくさん必要とし、非常に霧がかかっているように感じ、あまり遠くまで見えないのでしょうか？AIを使って水中をより遠くまで見ることができないでしょうか？通常、水中写真は奇妙な色、ぼやけ、低光量、低コントラストで分析が難しい状態です。
本当に必要だったのは、きれいな水中で見えるものと、汚れた深い水中で見える写真の良いデータセットを用意し、そこから推測することを教えることでした。そして彼らはそれを行い、不確実性をモデル化し、それらの写真それぞれに多様な参照マップを生成するという賢い技術を使用しました。
ここにいくつかの画像例があります。水に対するX線視力のようなものですね。それに加えて、確率的適応インスタンス正規化と呼ばれる高度なブロックを構築する別のモデルを使用し、それらの水中画像を本当に際立たせています。不確実性を活用し、複数の妥当な強化を生成することで、このニューラルネットは濁った水に適応する人間の視覚の仕方を模倣し、より人間らしく機能するモデルへの一歩を踏み出しています。
魔法の忍者ラインアートカラー化と正確な参照フォローは、高校時代に持っていたらよかったと本当に思うものです。私はそれほど上手なアーティストではありませんでしたが、美術の授業を本当に楽しんでいました。特に鉛筆でスケッチを描くことが好きでしたが、色を塗ることはありませんでした。写真を撮って、このモデルに入れて、モデルに私の画像の色を塗らせることができたら、とても楽しかったでしょう。
これはクリックするだけで完了するようなツールではありません。参照画像とポイントベースのコントロールのスマートな組み合わせを使用して、色がオリジナルのアートと完全に一致することを確認します。他のカラー化システムには見られなかったこのモデルのユニークな点は、パッチシャッフリングシステムを構築したことです。これにより、AIが小さな詳細に焦点を当て、グローバルではなくローカルに色を合わせることができます。
例えば、顔をクリックしてここに持ってくると、手も自動的に色付けされるのが分かります。これは、顔と手が物事であり、肌の色であることを学習しているからです。通常このようなツールが機能すると思われるような、線を塗りつぶすような方法ではありません。ここで誰かの髪に触れ、その色を選んでここに置くと、髪がどのような深さを持ちうるかを認識します。
より深い感覚を持っています。それは同様のモデルから色付けされた多くの髪について学習したAIモデルです。このモデルのいくつかのニューロンは、これが彼のジャケットの内側の折り返された部分で、これが外側の部分であることを認識していると思います。だから、ここから選んでここを押すと、それが分かるのです。
つまり、アニメーションについての特定の性質や物理学を学習しており、それが非常に異なるものでありながら、正確なものにしているのです。拡散モデルのように何かを期待するだけではありません。著者たちは、極端なポーズ、欠けている詳細、または複数の参照画像のような非常に難しいケースでもうまく機能すると述べています。また、ベンチマークを作成して、その性質と一貫性の両方で他のツールと比較してどれほど優れているかを示しています。
ジョー・バイデンは彼の告別演説で、AIが史上最も重要な技術かもしれないと述べています。「私たちの国を守る方法について取り組む必要があります。AIが安全で信頼でき、人類全体にとって良いものであることを確実にしなければなりません。AI時代において、人々が報道することがこれまで以上に重要です。そして自由の地として、アメリカが、中国ではなく、AIの開発で世界をリードしなければなりません。」
このような技術において、世界のすべての市民が同等の利害関係を持つようにするにはどうすればよいのでしょうか？これは本当に難しい問題で、答えは見えません。答えがないとか、もしかしたら他の人がうまく解決するかもしれないとは言っていませんが、それが非常に強力で、私たちがそれを構築する際に、必ずしもすべての人の最善の利益と自然に一致しているわけではないため、難しいのです。
第4のロボット工学法則を提案することは役立つかもしれません。ダリア・ジャメルネックはIEスペクトラムで、「アシモフのロボット工学法則はAIのためにアップデートが必要：第4のロボット工学法則を提案」と書いています。
おそらく、このチャンネルを見ているあなたは、映画を十分に見ているか、ロボット工学に詳しいので、最初の3つの法則を知っているでしょう。ロボットは人間を傷つけることができない、ロボットは第1法則に反しない限り人間の命令に従わなければならない、そしてロボットは最初の2つの法則に反しない限り自身の存在を保護しなければならない、というものです。
最初の3つの法則はすべて、ロボットが物理的に人間を傷つけることや命令に従わないことを防ぐことに関するものでしたが、現代版の人工知能では、物理的に人々を傷つけるのではなく、ディープフェイクや偽のアイデンティティ、詐欺、誤情報を生成する可能性など、私たちを欺くことが懸念されているようです。
例えば、感情的な絆を形成したり、偽の声で電話を受けて詐欺に遭ったりする人々を想像してください。そのようなロボット工学法則が必要なように思えます。そこで彼は、第4のロボット工学法則として次のように提案しています：「ロボットまたはAIは、人間になりすまして人間を欺いてはならない。」
コメント欄で、これが追加すべき良い第4の法則だと思うかどうか、もしアイザック・アシモフが今日の世界がどのようなものかを知っていたら、実際にそれを追加したかどうか、教えてください。
ジェイポールは「生きている知性：人工超知能に関する哲学的・倫理的観点」を書きました。このフレンドリーな人を見てください。タブレットで何かを学び、そこにいる小さなロボットの仲間が何を見るべきかを指摘しています。
彼の考えでは、PhDよりもさらに賢く、私たちには理解できないような人工超知能と呼ぶのではなく、私たちの周りで発展しているこの種の知性の傾斜全体を「生きている知性」として考えるべきだとしています。
支配と、それに伴うリスクに焦点を当てるのではなく、AIの適応性、成長、協力的な可能性を強調し、ツールというよりも私たちと共に成長するパートナーとして感じさせるのはどうでしょうか？
私は「エイリアン・インテリジェンス」の方が「アーティフィシャル・インテリジェンス」よりもずっと適切だと思います。「オルタナティブ・インテリジェンス」も同様です。なぜなら、現在私たちはそれをニューロンにのみ存在できるものとして考えているからです。「リビング・インテリジェンス」も私には理にかなっているように思えます。
ポールは、この転換によって、共存と相互利益に焦点を当ててAI開発にアプローチすることができ、それは素晴らしいことだと主張しています。また、生命、知性、道徳的責任に関する哲学的な問題も伴います。
それを「人工的」ではなく「生きている」知性と呼ぶことで、デジタルで実在しないように感じられても、赤ちゃん動物の世話をするような管理人としてより行動するよう促されます。それは異なるはずで、おそらく現在私たちがしていることにより近いはずです。
結局のところ、それは生物学的ではありませんが、生物学的な方法で進化しているのです。とにかく、倫理と説明責任をより前面に保つための方法かもしれません。興味深い、興味深い指摘です。生きている知性、私は賛成です。
AIのYouTuber仲間のオリビオ・サーカスは、2Dのレースカーをこの森に入れ、右クリックして「3Dに変換」をクリックしました。研究論文でこのようなものをたくさん見てきましたが、このようなツールを単に使えるとは知りませんでした。
数秒前はすべてが2Dだったにもかかわらず、今では3D空間でカーを配置することができ、プロンプトを追加して、このスポーツカーを高級車に変えることができます。また、そのリアルタイムレンダリングがとても速いのが素晴らしいです。画像を作成する方法を変えることができ、それがすぐに3Dでも可能になり、Apple Vision Proで体験できるようになるでしょう。
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