がん治療業界での私の経験から言うと、彼らはすでにがんのごく初期段階、さらには「前がん状態」の患者を過剰診断しており、危険な化学療法や放射線による過剰治療につながっています。これは人々をより病状にさせており、良くはさせていません。

セルフブランディングは確かに新しい概念ではありませんが、1997 年にトム ピーターズによって明確に概念化されました。ピーターズ氏は、現代経済においては、雇用市場で目立つためには、各個人がブランドとしての自分のイメージを管理し、ユニークで記憶に残るアイデンティティを投影する必要があると主張しました。

彼は次のように述べています。

「年齢、立場、業界に関係なく、私たちはブランディングの重要性を理解する必要があります。私たちは自分の個人会社、Me Inc. の CEO です。今日、私たちの最も重要な仕事はブランドのマーケティング マネージャーです」

重要なのは、もはやあなたが誰であるか、何を言うかではなく、あなたがどのように見えるかです。

AI アプリケーションの構築に大金を費やす必要はありません。最高の AI 開発ツールはオープンソースであり、AI を誰もが利用できる優れたエコシステムが進化しています。

このオープンソース AI スタックの主要コンポーネントは次のとおりです。

1.フロントエンド
美しい AI UI を構築するには、NextJS や Streamlit などのフレームワークが非常に役立ちます。また、Vercel はデプロイメントに役立ちます。

2.埋め込みと RAG ライブラリ
Nomic、JinaAI、Cognito、LLMAware などの埋め込みモデルと RAG ライブラリは、開発者が正確な検索機能と RAG 機能を構築するのに役立ちます。

3.バックエンドとモデル アクセス
バックエンド開発の場合、開発者は FastAPI、Langchain、Netflix Metaflow などのフレームワークを利用できます。モデル アクセスには、Ollama や Huggingface などのオプションが利用できます。

4.データと取得
データの保存と取得には、Postgres、Milvus、Weaviate、PGVector、FAISS などのいくつかのオプションが利用できます。

5.大規模言語モデル
パフォーマンス ベンチマークに基づく、Llama、Mistral、Qwen、Phi、Gemma などのオープン ソース モデルは、GPT や Claude などの独自の LLM の優れた代替手段です。

複雑な運動協調作業は、囲碁やチェスをしたり、コードや数学を書いたり、デジタル アートなどの創造的な取り組みよりも難しいと私が言うと、ほとんどの人は本能的にこの考えを拒否します。

なぜなら、「考える必要がないので、簡単なはずだ」という偏見がよくあるからです。

私の推測では、一部の運動タスクが、私たち社会が「高度な知能を要するタスク」と考えるものよりも難しいという考えは、人間の例外性に対する私たちの信念に疑問を投げかけるため、不快な考えであるということです。

結局のところ、ある程度の運動協調は動物でもできるのです。（モラベックは、このパラドックスについて、人間の脳の感覚と運動の部分には何十億年もの経験と自然淘汰によって微調整が加えられてきたのに対し、抽象的な思考にはおそらく 10 万年かそれ以下しかなかったため、このパラドックスが生じたのではないかという仮説を立てました。）

ロボット工学と AI はそれぞれ異なる課題に直面しています。AI は静的でデータが豊富な環境で活躍しますが、ロボット工学は現実世界の予測不可能性に対抗します。現実世界では、つかむ、バランスを取るなどの感覚運動タスク (モラベックのパラドックス)は抽象的推論よりもはるかに困難です。

データセンターの最も重要なコンポーネント（グラフィックス処理装置（GPU）や中央処理装置（CPU）サーバー、ストレージシステム、冷却装置、ネットワークスイッチなど）をサポートする重要な電力は、2023年から2026年の間にほぼ倍増し、2026年までに世界で96ギガワット（GW）に達すると予想されています。AI操作だけで、その電力の40％以上を消費する可能性があります。

ザッカーバーグ氏は公式声明で、自らを社会病質者とみなす見方については触れず、「私は善悪や他人の権利や感情を一切尊重しない」とだけ述べた。

「考えすぎることは牢獄であり、ほんの小さな行動でも起こすことで自由になる」