出典: 李志勇 *画像ソース: *Unbounded AI* ツール* によって生成大きなモデルは幻想的であり、その現れ方は事実との矛盾など多岐にわたり、その原因は知識不足や位置合わせミスなど多岐にわたり、さらに不明瞭な点が多くなります。しかし、このアプリケーションに関連する最も重要な点はこれらではなく、**幻覚は OpenAI であっても短期的には解決できないもののようです**。これには、実装時の現在の条件と不変条件を考える必要がありますが、前提条件と不変条件を考慮すると、人間と同じように、幻想もすべてが悪いわけではないことがわかります。## **トレンドに沿って、そしてトレンドに逆らって**幻覚が製品に役立つか有害かを縦軸とし、問題の責任を横軸として単純な座標系を作成し、この座標系上にさまざまな人工知能エージェントを配置すると、次のようになります。これ： さまざまな人工エージェントの立場については論争があるかもしれませんが、いくつかの極端な値は大きな問題にはならないはずです。メタバースにとって、それは高度なゲームです。キャラクターの異常な行動は、実際にゲームの物語の多様性を刺激し、世界のコンテンツを豊かにする栄養の一部になります。相談するのは非常に面倒です。既存の医学知識の枠組みの外で使用されると、患者の状態は深刻になり、有害であるだけでなく、重大な結果をもたらします。接客や税務相談など、リアル空間での相談に近いことは実は他にもたくさんあります。**インテリジェント フライホイールを求めて: データ枯渇からマルチモダリティ、自己生成まで** で、AlphaGo 以外の誰もインテリジェント フライホイールを回したことがないと述べました。一度フライホイールが回転すると、必然的に特定の分野で神が生まれるためです。この人工知能アプリケーションを懸念している人は、下の写真のような別のスマート フライホイールがどこにあるのかを懸念しています。 答えは上の象限図からもわかります。メタバースの方向に近づくほど、簡単になります。 Illusion は低い責任コストで新しいデータを作成でき、その新しいデータをシーンに統合して、フライホイールを駆動するための燃料として使用できます。 **## **象限内の位置は位置です**この象限内での位置は、AI 製品の実装にとって非常に重要です。**この位置は、運用コスト、さらには実行速度をかなりの程度まで決定します。そして、それが直面する制約は非常に厳しく、変更できません。 ****通常の理解では、私たちは皆、製品を、できることとできないこと、機能的パフォーマンスパラメータなどの観点から表現された一連の特性としてみなします。より高度なレベルでは、ブランドは美的好みから派生します。しかし、それは包括的なものではなく、より深いレベルでは、製品は権利、責任、利益のシステムの集合点でもあります**。これは、C サイド製品では B サイドほど明らかではありません。経済システムには知性を持った主体が人間という 1 種類しか存在しないため、これまではほとんど言及されませんでした。経済システム全体は、個人および法人によって決定される権利、責任、利益に基づいています。しかし現在、このシステムは新たな課題に直面しており、人工知能の台頭によりこの権利と責任のシステムに亀裂が生じ、その運用が停滞しています。最も単純な例は、過去によく議論された自動運転であり、ユーザー、メーカー、自動運転サービスプロバイダーの間で、権利、責任、利益の新たかつ複雑なバランスが再調整されることになります。 （事故の責任は基本的にユーザーにあることが分かりました。車を運転する人が責任を負います。これは自動運転には当てはまりません）**人工知能は権利利益の対象ではないが、相応の責任を負わなければならないようで、これは非常に厄介だろう。このため、あらゆる企業が無意識のうちにテクノロジーを利用してリスクを回避しようとし、特定の悪いことが起こらないようにすることになりますが、実際には、これはドン・キホーテが風車と戦うのと同じで、基本的に不可能です。 ****ユーザーと当事者 A の権利、責任、利益のバランスを調整することは、バトンのように企業の限られたリソース配分の方向性を実際に決定します。 (実際に特定の場所を生み出す一般的な社会コスト)**インプットもアウトプットもダメなのにやるのは恥ずかしくないですか？この当惑の主な理由は、テクノロジーが権利と責任を完全に相殺できないことです。## **ヘッジできない権利と責任**なぜテクノロジーによって権利と責任を完全に相殺することが不可能なのでしょうか?もちろん、テクノロジーには常に成熟のプロセスがあるためですが、最も重要な理由は、デジタルとインテリジェンスによって問題が明確になる一方で、権利と責任が拡大されることです。 **明確に表現できる数値結果に直面すると、すべての顧客は制限なく問題を解決したいと思うでしょうが、この制限は過去に抑制されてきました。顧客サービスを例に挙げます。> 顧客サービスを行うために数千人または数百人を雇用する場合、サービス自体に歩留まりの問題が発生するはずです。しかし現時点では、基本的にはある程度の間違いは誰もが受け入れることができ、人は間違いを犯すことを誰もが知っています。また、カスタマー サービス担当者を見つけるのは簡単ではないため、誰もがこの歩留まり率について一定の許容範囲を維持しています。顧客サービススタッフが良いサービスを提供せず、注文を逃した場合、対応する顧客サービススタッフは解雇されるか、せいぜい金額が差し引かれます。カスタマーサービスによって生じた損害を回復することは困難です。顧客サービスが人工知能に取って代わられたとき、状況は変わりませんでしたが、権力と責任の関係は静かに変化しました。たとえ人工知能の歩留まりが以前の肉体労働の歩留まりを上回ったとしても、甲の観点からすれば、人工知能サービスを提供する企業に責任を問う十分な動機は依然としてあるだろう。背後にあるテクノロジー企業は、人工知能本体をエラーのないものにする方法を見つける必要があるだろう。これはテクノロジーを利用して権利と責任を回避することです。**本質は、ほぼ無限の分野でテクノロジーを使用して問題を解決することです。時間が経つにつれて、理解できなくなり、ますます混乱してきました。スマートスピーカーの目覚め以来、人工知能業界はこの話を繰り返してきました。 **現実には、たとえ古代の検索エンジンが間違いを犯さなかったとしても、たとえば、ある種類のコンテンツが一度出現してその後破壊されれば、Google や Baidu のような企業は数え切れないほど消滅することになります。しかし、** の権限と責任システムが寛容であることには実際には多くの理由があり、歴史、文化、ビジネスの現実があり、非常に厳格であり、** を変える可能性は低いです。そして、それが変化できない場合、それは純粋に人工的な存在にはあまり適していません。たとえその人が何もせず見せかけだけをしていても、その人は仕事の責任を果たしているのであり、義体はその人に奉仕し、すべてのアウトプットに責任を負うのです。このように、権限と責任のシステム自体がコスト、方向性、顧客満足度に関わるため、選択とポジショニングが重要です (** 「考えることが問題で、実行することが答えである」は間違いです、雷軍氏は不可能だと述べました**やるだけやってください間違っている古いトピックは終わりです）。幻想は知性の一部であるという前提の下で、権力と責任システムが非常に重い分野に実際に行くと、実際には半分の努力で半分の成果が得られるでしょう。この観点に基づいて、もう少し上のレベルに進んで、新しいテクノロジーのアプリケーション モデルについて話すことができます。## **新技術の応用モデル**アプリケーション モデルについて議論するとき、まず人間そのものに戻りましょう。人間の文明の中核となるサブシステムである政治、経済、文化は、実際にはすべて、最初は仮想性、次に現実性、そして次に現実性と仮想性という繰り返しのプロセスを通じて作成されます。 300年前には三権分立も自由も民主主義も社会主義もなく、もちろん自動車も高速鉄道も自転車もありませんでした。これらは想像力とある種の論理的合理性に基づいており、さらに想像力、物理法則、ビジネス ゲームの関係を発見した人々の波がさらに広がり、想像力が現実に輝き出すことになります。電車、電気、自動車、携帯電話などはこうして世の中に誕生しました。次に、溥儀が退位した1912年2月12日を振り返り、想像力の役割を見ていきます。今日私たちに大きな影響を与えている製品の多くは、実際には 1912 年より前に発明されました。製品には、蒸気機関、自動車、電気、ペニシリン、電話、カメラ、電池などが含まれます。登場人物には、ノーベル、エジソン、テスラ、フォードなどが含まれます。これらの製品は、誕生後は一般に成功しませんでした。たとえば、蒸気自動車は頻繁に爆発しました。かつてエジソンは主に交流を危険で感電しやすいとして攻撃していました。しかし、比較的寛容な環境により、これらの製品は生き残ることができました。**もし西渓たちが鉄道の復活が祖先の風水を妨げると信じていたとしたら、そのような多様性は存在しないだろうと想像してみてください。清朝では、文芸異端審問などによる思想弾圧が実際には効果的であり、ある程度の安定性は得られたものの、安定性は非常に良かったものの、制度全体の効率性は非常に悪かった。 1912 年のパフォーマンスは次のようになります。 **これは私たちにどのような啓発を与えてくれるでしょうか？**新しいテクノロジーは、一般的な社会コストが低い場所から始めるのがより適切です。権利と責任の体系が緩やかであればあるほど、試行錯誤のコストが低くなり、新技術による未熟な製品の好転が促進されます。 **全体的な一般的な社会コストの問題は非常に複雑なので、ここでは議論しません。 (電車が現れると風水が破壊されると信じないようにする方法)革新的な主体である個人にとって、権利と責任の複雑なシステムを回避する必要があるのは明らかです。技術が未熟であるため、複雑な権利と責任のリスクをヘッジするためにまだ使用すると、間違いなく感謝されません。人工知能の話に戻りますが、より具体的に言うとどのようなものでしょうか?**環境自体が緩いかどうかは現時点では重要ではないかもしれないが、権利と責任の仕組みが複雑な方がキャッシュフローを生み出しやすいのかもしれない。しかし、それは後々より重要になるかもしれません。基礎となるスマート フライホイールが機能するため、これは実際には 1.01 の 99 乗と 0.99 の 99 乗の差になります。 **ケビン・ケリー氏は、「テクノロジーが求めるもの」の中でこの視点を表明しており、テクノロジーによってもたらされるメリットがデメリットよりもわずかに大きいだけであっても、テクノロジーがより強力になるにつれて、その影響は非常に大きくなります。人造体も同様で、この小さな違いが後に知能フライホイールが回るか回らないかの違いになるかもしれません。簡単に言うと、人工知能自体のアプリケーション モデルは次のとおりです。 **有益な幻覚を見つけて、それほど複雑ではない領域で権利と責任を回避し、その後、成長を促すのではなく、内側から外側へ成長させます。 **＃＃ **まとめ****この観点から見ると、幻想が知性であり、少なくともインテリジェントなフライホイールの原動力であることは事実です。 **多くの場合、私たちに知性の感覚を与えてくれるのは錯覚です。錯覚を完全に取り除きながら知性を維持するには、私たちは本当に超統一体 (クリー人の究極の知恵) を達成する必要があります。これは非常に優れたものです。理想的ですが、もし人工知能が完全な世界モデルを構築できないと仮定すると、この幻想を取り除くことは不可能になると思います。技術の進歩に応じて。
幻想は知性です: AI の実装において、トレンドに従うか、トレンドに逆行するかの分かれ目
出典: 李志勇
大きなモデルは幻想的であり、その現れ方は事実との矛盾など多岐にわたり、その原因は知識不足や位置合わせミスなど多岐にわたり、さらに不明瞭な点が多くなります。しかし、このアプリケーションに関連する最も重要な点はこれらではなく、幻覚は OpenAI であっても短期的には解決できないもののようです。これには、実装時の現在の条件と不変条件を考える必要がありますが、前提条件と不変条件を考慮すると、人間と同じように、幻想もすべてが悪いわけではないことがわかります。
トレンドに沿って、そしてトレンドに逆らって
幻覚が製品に役立つか有害かを縦軸とし、問題の責任を横軸として単純な座標系を作成し、この座標系上にさまざまな人工知能エージェントを配置すると、次のようになります。これ：
メタバースにとって、それは高度なゲームです。キャラクターの異常な行動は、実際にゲームの物語の多様性を刺激し、世界のコンテンツを豊かにする栄養の一部になります。相談するのは非常に面倒です。既存の医学知識の枠組みの外で使用されると、患者の状態は深刻になり、有害であるだけでなく、重大な結果をもたらします。接客や税務相談など、リアル空間での相談に近いことは実は他にもたくさんあります。
インテリジェント フライホイールを求めて: データ枯渇からマルチモダリティ、自己生成まで で、AlphaGo 以外の誰もインテリジェント フライホイールを回したことがないと述べました。一度フライホイールが回転すると、必然的に特定の分野で神が生まれるためです。この人工知能アプリケーションを懸念している人は、下の写真のような別のスマート フライホイールがどこにあるのかを懸念しています。
象限内の位置は位置です
この象限内での位置は、AI 製品の実装にとって非常に重要です。
**この位置は、運用コスト、さらには実行速度をかなりの程度まで決定します。そして、それが直面する制約は非常に厳しく、変更できません。 **
通常の理解では、私たちは皆、製品を、できることとできないこと、機能的パフォーマンスパラメータなどの観点から表現された一連の特性としてみなします。より高度なレベルでは、ブランドは美的好みから派生します。しかし、それは包括的なものではなく、より深いレベルでは、製品は権利、責任、利益のシステムの集合点でもあります。これは、C サイド製品では B サイドほど明らかではありません。
経済システムには知性を持った主体が人間という 1 種類しか存在しないため、これまではほとんど言及されませんでした。経済システム全体は、個人および法人によって決定される権利、責任、利益に基づいています。しかし現在、このシステムは新たな課題に直面しており、人工知能の台頭によりこの権利と責任のシステムに亀裂が生じ、その運用が停滞しています。
最も単純な例は、過去によく議論された自動運転であり、ユーザー、メーカー、自動運転サービスプロバイダーの間で、権利、責任、利益の新たかつ複雑なバランスが再調整されることになります。 （事故の責任は基本的にユーザーにあることが分かりました。車を運転する人が責任を負います。これは自動運転には当てはまりません）
**人工知能は権利利益の対象ではないが、相応の責任を負わなければならないようで、これは非常に厄介だろう。このため、あらゆる企業が無意識のうちにテクノロジーを利用してリスクを回避しようとし、特定の悪いことが起こらないようにすることになりますが、実際には、これはドン・キホーテが風車と戦うのと同じで、基本的に不可能です。 **
ユーザーと当事者 A の権利、責任、利益のバランスを調整することは、バトンのように企業の限られたリソース配分の方向性を実際に決定します。 (実際に特定の場所を生み出す一般的な社会コスト)
インプットもアウトプットもダメなのにやるのは恥ずかしくないですか？
この当惑の主な理由は、テクノロジーが権利と責任を完全に相殺できないことです。
ヘッジできない権利と責任
なぜテクノロジーによって権利と責任を完全に相殺することが不可能なのでしょうか?
もちろん、テクノロジーには常に成熟のプロセスがあるためですが、最も重要な理由は、デジタルとインテリジェンスによって問題が明確になる一方で、権利と責任が拡大されることです。 **
明確に表現できる数値結果に直面すると、すべての顧客は制限なく問題を解決したいと思うでしょうが、この制限は過去に抑制されてきました。
顧客サービスを例に挙げます。
顧客サービスが人工知能に取って代わられたとき、状況は変わりませんでしたが、権力と責任の関係は静かに変化しました。
たとえ人工知能の歩留まりが以前の肉体労働の歩留まりを上回ったとしても、甲の観点からすれば、人工知能サービスを提供する企業に責任を問う十分な動機は依然としてあるだろう。背後にあるテクノロジー企業は、人工知能本体をエラーのないものにする方法を見つける必要があるだろう。
これはテクノロジーを利用して権利と責任を回避することです。
**本質は、ほぼ無限の分野でテクノロジーを使用して問題を解決することです。時間が経つにつれて、理解できなくなり、ますます混乱してきました。スマートスピーカーの目覚め以来、人工知能業界はこの話を繰り返してきました。 **
現実には、たとえ古代の検索エンジンが間違いを犯さなかったとしても、たとえば、ある種類のコンテンツが一度出現してその後破壊されれば、Google や Baidu のような企業は数え切れないほど消滅することになります。
しかし、** の権限と責任システムが寛容であることには実際には多くの理由があり、歴史、文化、ビジネスの現実があり、非常に厳格であり、** を変える可能性は低いです。そして、それが変化できない場合、それは純粋に人工的な存在にはあまり適していません。たとえその人が何もせず見せかけだけをしていても、その人は仕事の責任を果たしているのであり、義体はその人に奉仕し、すべてのアウトプットに責任を負うのです。
このように、権限と責任のシステム自体がコスト、方向性、顧客満足度に関わるため、選択とポジショニングが重要です (** 「考えることが問題で、実行することが答えである」は間違いです、雷軍氏は不可能だと述べました**やるだけやってください間違っている古いトピックは終わりです）。幻想は知性の一部であるという前提の下で、権力と責任システムが非常に重い分野に実際に行くと、実際には半分の努力で半分の成果が得られるでしょう。
この観点に基づいて、もう少し上のレベルに進んで、新しいテクノロジーのアプリケーション モデルについて話すことができます。
新技術の応用モデル
アプリケーション モデルについて議論するとき、まず人間そのものに戻りましょう。
人間の文明の中核となるサブシステムである政治、経済、文化は、実際にはすべて、最初は仮想性、次に現実性、そして次に現実性と仮想性という繰り返しのプロセスを通じて作成されます。 300年前には三権分立も自由も民主主義も社会主義もなく、もちろん自動車も高速鉄道も自転車もありませんでした。
これらは想像力とある種の論理的合理性に基づいており、さらに想像力、物理法則、ビジネス ゲームの関係を発見した人々の波がさらに広がり、想像力が現実に輝き出すことになります。電車、電気、自動車、携帯電話などはこうして世の中に誕生しました。
次に、溥儀が退位した1912年2月12日を振り返り、想像力の役割を見ていきます。
今日私たちに大きな影響を与えている製品の多くは、実際には 1912 年より前に発明されました。製品には、蒸気機関、自動車、電気、ペニシリン、電話、カメラ、電池などが含まれます。登場人物には、ノーベル、エジソン、テスラ、フォードなどが含まれます。これらの製品は、誕生後は一般に成功しませんでした。たとえば、蒸気自動車は頻繁に爆発しました。かつてエジソンは主に交流を危険で感電しやすいとして攻撃していました。しかし、比較的寛容な環境により、これらの製品は生き残ることができました。
**もし西渓たちが鉄道の復活が祖先の風水を妨げると信じていたとしたら、そのような多様性は存在しないだろうと想像してみてください。清朝では、文芸異端審問などによる思想弾圧が実際には効果的であり、ある程度の安定性は得られたものの、安定性は非常に良かったものの、制度全体の効率性は非常に悪かった。 1912 年のパフォーマンスは次のようになります。 **
これは私たちにどのような啓発を与えてくれるでしょうか？
**新しいテクノロジーは、一般的な社会コストが低い場所から始めるのがより適切です。権利と責任の体系が緩やかであればあるほど、試行錯誤のコストが低くなり、新技術による未熟な製品の好転が促進されます。 **
全体的な一般的な社会コストの問題は非常に複雑なので、ここでは議論しません。 (電車が現れると風水が破壊されると信じないようにする方法)
革新的な主体である個人にとって、権利と責任の複雑なシステムを回避する必要があるのは明らかです。
技術が未熟であるため、複雑な権利と責任のリスクをヘッジするためにまだ使用すると、間違いなく感謝されません。
人工知能の話に戻りますが、より具体的に言うとどのようなものでしょうか?
**環境自体が緩いかどうかは現時点では重要ではないかもしれないが、権利と責任の仕組みが複雑な方がキャッシュフローを生み出しやすいのかもしれない。しかし、それは後々より重要になるかもしれません。基礎となるスマート フライホイールが機能するため、これは実際には 1.01 の 99 乗と 0.99 の 99 乗の差になります。 **
ケビン・ケリー氏は、「テクノロジーが求めるもの」の中でこの視点を表明しており、テクノロジーによってもたらされるメリットがデメリットよりもわずかに大きいだけであっても、テクノロジーがより強力になるにつれて、その影響は非常に大きくなります。
人造体も同様で、この小さな違いが後に知能フライホイールが回るか回らないかの違いになるかもしれません。
簡単に言うと、人工知能自体のアプリケーション モデルは次のとおりです。 **有益な幻覚を見つけて、それほど複雑ではない領域で権利と責任を回避し、その後、成長を促すのではなく、内側から外側へ成長させます。 **
＃＃ まとめ
**この観点から見ると、幻想が知性であり、少なくともインテリジェントなフライホイールの原動力であることは事実です。 **多くの場合、私たちに知性の感覚を与えてくれるのは錯覚です。錯覚を完全に取り除きながら知性を維持するには、私たちは本当に超統一体 (クリー人の究極の知恵) を達成する必要があります。これは非常に優れたものです。理想的ですが、もし人工知能が完全な世界モデルを構築できないと仮定すると、この幻想を取り除くことは不可能になると思います。技術の進歩に応じて。