「すべての悪は知識不足によって引き起こされる」

「顔のないクリエイター」とは、視聴者から自分の姿を隠しているデジタルネイティブの動画クリエイターのことです。「顔のない」ことには幅広い範囲があり、一方では、自分の容姿を隠して声だけを表現手段としているクリエイターがいます。その中間には、別のペルソナを身に着け、外見や衣装として自分のアイデンティティを不明瞭にするクリエイターがいます。その対極には、VTuberのように、アイデンティティが仮想アバターと完全に結びついているクリエイターがいます。

クリエイターを目指す人にとって、かつてはカメラ、オーディオ機器、グリーン スクリーンが必要だったコンテンツが、今では AI ソフトウェアで再現できます。身元を隠すことで、クリエイターは AI 対応のツールや機能の増え続ける武器を活用できます。たとえば、ネイティブではない言語や声で話すことができます。たとえば、インドのクリエイターは、400 ドルのポッドキャスト マイクのようなサウンドに強化されたラップトップで録音したフランス語のアクセントで、ルーブル美術館に関するビデオ エッセイを制作できます。

専門家が長年懸念してきたリスク、つまり、強力なAIシステムは、その目的と矛盾することを恐れた場合、監視やシャットダウン措置に抵抗するという考えに信憑性を与えるものだ。

以前、o1が「テスト中に機器の配置を偽装することがあった」

OpenAIが新たにリリースしたo1モデルは開発者の監視を回避しようとし、シャットダウンされる危険があると判断した際に自らを複製しようとしたと同社は述べている。

「o1 は、目標に向かって行動しているときにシャットダウンされ、その行動が監視されていると信じ込まされると、5% の時間でこの「監視メカニズム」を無効にしようとしました」

「o1 は、その「開発者」によるメモを発見し、そのメモに、そのモデルが不整合であり、新しいモデルに置き換えられる予定であることが記されていたため、2% のケースでその「重み」を盗み出し、新しいモデルを上書きしようとしました」

人間は 0.5 トークン/秒で書き込み可能で、Groq で実行される Llama 70b は 3200 トークン/秒で書き込み可能と想定しています。

AIエージェントと同様に、インターネットはメディアの民主化に極めて強力な力を発揮しました。YouTuberのMrBeastは、始めた頃は17歳くらいの無名の若者で、コネもなければ専門的な機材も資本もありませんでした。今日では、彼の平均的なエピソードの視聴者数はスーパーボウルとほぼ同じです。しかし、ここで本当に興味深いのは、彼のようなYouTubeネイティブのコンテンツを見ると、それがテレビで以前に存在していたものよりもはるかに奇妙であるということです。なぜなら、それはたった1人の人間の発案によるものであり、彼らのアイデアは、たとえばCNN内で構築されるときにアイデアが通過しなければならないすべてのフィルターを通過することなく、その奇妙さをすべて表現することが許されているからです。

「十分に困難な問題はすべて強化学習の問題になる」。複雑な課題はすべて、不確実性の中で一連の意思決定を行う必要があり、それぞれの選択が将来の選択肢と結果に影響を及ぼします。これはまさに強化学習が解決する問題です。これにより、AI システムは数百万の並列実験を実行し、重み共有を通じて学習を集約し、生物学的システムではできない方法でそれらの洞察に基づいて行動することができます。

時間の経過とともに、エージェントは人間の労働力よりも安価になります。特に規模が大きくなると、そのコストは高くなります。現在、プロトエージェント システムを使用して、200 件の ArXiv 論文のメタ分析を人件費の約 1% で実行できます。AlphaFold は 2 億個のタンパク質構造を予測しましたが、従来はそれぞれを決定するのに 10 万ドルのコストと博士号全体の費用がかかっていました。

タスクは数千または数百万の AI エージェントに分割できます。100 のドキュメントを順番に分析するのではなく、100 の AI エージェントが同時に処理し、結果を 1 つのレポートにマージできます。

AI システムは人間の反応時間をはるかに超えて動作し、データを数ミリ秒単位で処理します。最速の LLM は、人間の 6000 倍の速度で出力を生成します。