指紋は皮膚細胞に組み込まれているので、通常指紋の消失は一時的なものだ。体は有糸分裂、つまり細胞を分裂させて新しいものをつくることで皮膚の細胞を継続的に補充している。その結果、新しい皮膚細胞の層が次々と表面に押し出されるのだ。このプロセスにより、皮膚の表面は約30日ごとに自然と新しいものになる。

iPhoneをAndroid端末と連携させようとしている場合、「AirDrop」はAndroid端末では動作せず、逆に「クイック共有」もiOSでは動作しないことに気づくだろう。つまり、スマートフォンから利用可能な、ほかの共有オプションのどれかを使用しなければならない。しかし、方法はいくつもある。

iPhoneの場合、iOSの「連絡先」アプリを開き、連絡先リストの一番上にある自分の名前をタップする。「連絡先を送信」を選択し、共有したい連絡先カードのフィールドを選択すると、EメールやWhatsAppメッセージ、SNSなどの共有オプションが表示される。

Androidでも同様だ。PixelやGalaxyで説明したように、自分の連絡先カードの共有ページを開くと、「クイック共有」オプションの横にiPhoneと互換性のある別の共有方法が表示される。例えば、テキストやメール、またはBluetooth（iPhoneの所有者が設定からBluetoothを有効にしている限り、iPhoneでも動作するはずだ）を選択できる。

Androidには、アップルの「AirDrop」と同様の機能があり、「クイック共有」と呼ばれている。デフォルトでオンになっているはずだが、「設定」を起動して確認できる。「接続済みのデバイス」と「接続の設定」（Pixel端末の場合）を選択し、次に「クイック共有」を選択する。Galaxy端末の場合は「接続済みのデバイス」をタップしてから「Quick Share」を選ぶ。

「近くで共有」をタップし、「全員（全ユーザー対象）」を有効にして、「10分間のみ」にチェックを入れる。これは、クイック共有アクションを未知の連絡先と開始できることを意味するが、共有は10分後にオフになる。連絡先カードを共有するのに十分な時間だ。

iPhoneの「NameDrop」とは異なり、Androidには魔法をかけるかのようなスマートフォン同士を近づけるアクションはない。その代わりに連絡帳アプリにアクセスする必要がある。Pixelの場合、右上にある自分のプロフィール写真をタップし、次に「連絡帳アプリの設定」「ユーザー自身の情報」、3つの点、そして「共有」の順にタップする。Galaxy端末では、リストの一番上にある連絡先をタップするだけだ。その後「共有」を選ぶと、「Quick Share」がオプションのひとつとして表示され、相手のAndroidデバイスが検出されるはずだ。

「NameDrop」を使うには、「AirDrop」が有効になっている必要がある。「AirDrop」は、連絡先を含むあらゆるもののためのアップルの一般的なワイヤレスデータ共有技術だ。iPhone上でデフォルトで有効になっているので、オンになっているはずだが、iOSの「設定」から「一般」そして「AirDrop」と選択することで確認することができる。「AirDrop」がオンになっていること、そして「デバイス同士を近づける」が有効になっていることを確認する。

ロック解除したiPhoneを、同じくロック解除した相手のiPhone（または「Apple Watch」）に近づけるだけで、しばらくすると「NameDrop」が開始される。あとは、画面をタップして連絡先の共有を確認し、受信のみか双方とも共有するかを選択するだけだ。

現在、全米の高校生や大学生が、数学の宿題を解く生成AIを搭載した無料のスマートフォンアプリを試している。なかでも人気なのがすでに数百万回もダウンロードされているアプリ「Gauth」だ。Gauthの親会社はTikTokと同じで、バイトダンス（字節跳動）である。

Gauthが公開された2019年当初、数学の問題を解くことが主な機能だったが、その後すぐに化学や物理学などほかの科目にも対応した。

アプリをダウンロードしたら、スマートフォンのカメラを宿題のプリントや手書きした問題に向け、必要な情報が枠内に収まるようにする。あとはGauthのAIモデルが問題の詳しい解き方を表示してくれ、導き出された回答も大半は正しい。

とはいえ、高校レベルの代数や幾何学の問題で試したところ、GauthのAIはA+の成績を収めることはできなかった。特にグラフに関連する問題で苦戦していた。ただし、高評価のCから低評価のB程度の成績を収められるほどには正確である。

ただしこのアプリは、例えば「Calculus 2」（微分積分学の応用）」ような、より高度な数学の問題には答えられなかった。

AIが説得力のある弁論趣意書を確実に生成し、判例を正確に特定できるようになった未来を想像してみてほしい。

判例法を完全なかたちで記録しているLLMは、数十の判例を弁論趣意に含めることができる。弁護士は出力された判例が裁判と関連するものと確信し、調べることなくそれを提出するだろう。それらの判例が審議中の裁判にどのように適用できるかを検討するのは、哀れな裁判官に任されることとなる。

当然、裁判官は判例を要約するためにAIを頼るだろうし、最終的な見解の書面の作成にもAIを使うようになるかもしれない。やがてすべての判例法はAIが審議を開始し、AIが裁定するようになるだろう。人間は傍観者に過ぎなくなる。そうなれば現実の弁護士の仕事の大部分がなくなる。それにChatGPT-4はすでに弁護士試験に合格できるのだ。

「これがアーティストたちが生成ツールを探求している理由です。自分では思いつかないようなアイデアを得ようとしているのです」

「LLMは幻覚せずに生成できるようになるべきです。ただし、幻覚を生み出し、人類のブレインストーミングを助けるモードに切り替えられるようにすべきでしょう」

「クルマを運転するとき、道路上のものについてAIに幻覚を見てほしくはありませんが、友人のために詩を書くときはしてもらったほうがいいのです」

クリエイターたちは、あらゆるメディアにおいて「アーティストと機械を分けるものは何なのか」を考えなければならなくなるだろう。「これは存在の危機に陥りやすい人たちにとっての『存在の危機』なのです」

近い将来、ほとんどの人はコンピューターの手助けなしでは一貫してAIアートを見分けることができなくなるだろうと、Google Creative Labのメレンチアーノは考えている。「この技術が徐々に世の中に出てくると、何が本物で何が偽物かを見抜くことが最も重要になると思います」と、彼女は言う。「ただ、それは人間の目ではなく、サービスによることになるでしょうね」

雑誌が高額なのは、これまで収入源となっていた広告主の多くが離れていったにもかかわらず、出版社が頑なに雑誌のクオリティを下げようとしなかったからだ。写真編集者は高くつく。デザイナーも、ジャーナリストも、編集者も、校閲者も、みんな安くはない。

しかしAIは違う。少なくとも、生成AI技術の勃興に伴って、AIを稼働させるための巨額なコンピューターのコストがベンチャーキャピタルやビッグテックによって負担されているうちは。