【AIニュース】英語解説を日本語で読む【2023年10月14日｜@TheAIGRID】
Anthropic AIのCEOは、AIの破壊の可能性が10〜25%と述べ、誤用や紛争のリスクも指摘していますが、75〜90%で技術の順調な発展とポジティブな側面も信じています。AIの進歩は速く、Microsoft ResearchやSanford UniversityではAIの自己改善の研究を行い、Wave AIは自動運転車のためのAIモデルを開発しています。MetaはAIコンテンツ生成、Disney Researchはリアルなロボットを開発しています。しかし、AIの進歩にはリスクもあり、安全性の研究や規制が求められています。
公開日：2023年10月14日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
So, the CEO and co-founder of anthropic AI did say something in a recent interview which did give me the chills.
人類型AIの共同設立者であるCEOが最近のインタビューで語った言葉にはゾッとさせられた。
He talked about the percentage of AI doom, and it's quite concerning when the leaders in the industry are giving such a high percentage in terms of the absolute destruction that we could see from rampant AI.
彼はAIの破滅の割合について語ったが、業界のリーダーたちが、AIの横行によって私たちが目にする可能性のある絶対的な破壊について、これほど高い割合を示しているのは非常に気になることだ。
That just seems to be uncontrollable, and the percentage that he gave in this clip is pretty shocking.
それは制御できないようですし、このクリップで彼が示した割合はかなり驚くべきものです。
But I want you all to watch it.
しかし、皆さんに見ていただきたい。
Do you think about the percentage chance of doom?
破滅の可能性のパーセンテージについてどう思いますか？
I think I've often said that my chance that something goes, you know, really quite catastrophically wrong on the scale of human civilization, you know, it might be somewhere between 10 and 25%. When you put together the risk of something going wrong with the model itself, with something going wrong with human people or organizations or nation states misusing the model, or inducing conflict among them, or just some way in which society can't handle it, that said, I mean, you know what that means is that there's a 75 to 90% chance that this technology is developed and everything goes fine.
私はしばしば言ってきたと思いますが、人類の文明の規模で何かが非常に壊滅的に間違ってしまう可能性は、おそらく10％から25％の間にあると思います。モデル自体がうまくいかないリスク、人々や組織、国家がモデルを誤用したり、それらの間で紛争を引き起こしたりするリスク、または社会がそれに対処できない方法など、リスクが重なることを考えると、この技術が開発されてすべてがうまくいく可能性は75％から90％あるということです。
So yeah, that was the first part of the clip.
それで、それがクリップの最初の部分でした。
And of course, you might be thinking this is just hearsay, but I do think that it is vital that these leaders in these AI industries, you know, for example, this guy, if you don't know what anthropic is, it is the company that built Claude 2, the very, very big LLM that you can input huge pieces of text into.
もちろん、これは伝聞に過ぎないと思われるかもしれませんが、私はこのようなAI産業のリーダーたち、例えばこの人、An anthropicが何なのかご存じないかもしれませんが、クロード2を作った会社で、膨大なテキストを入力できる非常に大きなLLMです。
In fact, I think if everything goes fine, it'll go not just fine, it'll go really, really great.
実際、すべてがうまくいけば、うまくいくどころか、本当に素晴らしいものになると思う。
Again, this stuff about curing cancer, I think if we can avoid the downsides, then the stuff about curing cancer, extending the human lifespan, solving problems like mental illness, I mean, this all sounds utopian, but I don't think it's outside the scope of what the technology can do.
再び、がんの治療や人間の寿命の延長、メンタルイリネスの解決など、これらの良いことについては、デメリットを避けることができれば、ユートピア的なものかもしれませんが、技術の範囲外ではないと思います。
So you know, I often try to focus on the 75 to 90% chance where things will go right.
だから私は、物事がうまくいく75～90％の可能性に焦点を当てるようにしているんだ。
And I think one of the big motivators for reducing that 10 to 25% chance is, you know, how great it is trying to increase the good part of the pie.
そして、その10～25％の可能性を減らす大きな動機のひとつは、パイの良い部分を増やそうとすることがいかに素晴らしいかということだと思う。
And I think the only reason why I spend so much time thinking about the 10 to 25% chance is, hey, it's not going to solve itself.
そして、10～25％の可能性について考えることに時間を費やす唯一の理由は、それ自体が解決するわけではないからだ。
You know, I think the good stuff, you know, companies like ours and like the other companies have to build things, but there's a robust economic process that's leading into the good things happening.
良いことが起こるためには、私たちのような企業や他の企業が物を作る必要がありますが、それには良いことが起こる経済的なプロセスがあるということです。
It's great to be part of it.
その一端を担えることは素晴らしいことだ。
It's, you know, it's great to be one of the ones building it and causing it to happen.
それを構築し、実現させる一人であることは素晴らしいことだ。
But there's a certain robustness to it.
でも、そこにはある種の頑強さがある。
And, you know, I find, I find more meaning, I find more, you know, when this is all over, I think, you know, I personally will feel I've done more to contribute to, you know, whatever utopia results.
そして、私は、これがすべて終わった後、私はもっと意味を見つけ、もっと貢献できたと感じるでしょう。どんなユートピアが生まれるにせよ、私は個人的にはもっと貢献したと思います。
If we focus, you know, if I'm able to focus on kind of, you know, reducing that risk that it goes badly or it doesn't happen, because I think that's not the thing that's going to happen on its own.
もし私がリスクを減らすことに集中できるなら、それがうまくいかないか起こらないようにすることができれば、それは自然に起こることではないと思います。
That shows us, okay, that this is really, really an issue which we are facing.
このことは、私たちが本当に、本当に直面している問題であることを示しています。
So what are your thoughts on this?
では、これについてはどうお考えですか？
Because I genuinely feel like this is something that isn't getting enough attention.
私は純粋に、この問題が十分に注目されていないと感じています。
And I feel like even when it does get enough attention, people just think people are talking about sci-fi stuff that isn't really true.
十分な注目を浴びていても、人々はSF的なことを話しているだけで、実際はそうではないと思っているような気がします。
And they haven't read the research papers.
そして、彼らは研究論文を読んでいません。
But we have to understand that if the leaders of these companies are stating this, then it's likely that these threats are very much real.
しかし、これらの企業のリーダーたちがこのように言っているのであれば、これらの脅威は非常に現実的なものである可能性が高いということを理解しなければならない。
So of course, as you all know, D3 was released just a couple of days ago.
もちろん、皆さんもご存知のように、D3はつい数日前にリリースされたばかりです。
And it definitely took the world by storm because Midjourney was previously hailed as the very best in terms of AI image creation.
MidjourneyはAIによる画像作成という点で、以前は最高のものと賞賛されていたからだ。
But now on our screen, you can see that we have three different companies all competing in the same space for the same customers.
しかし今、私たちの画面では、3つの異なる企業が同じ空間で同じ顧客を求めて競争しているのがわかります。
And it seems like they're actually all pretty similar.
そして、実際にはそれらはすべて非常に似ているようです。
By the fact that D3 and Midjourney are on the same level, whereas Adobe isn't as good.
D3とMidjourneyが同じレベルにあるのに対し、Adobeはそれほどではありません。
But if we take a look at some of these examples, you'll see just how these different softwares interpret the various different text inputs and what kind of images they output.
しかし、これらの例をいくつか見てみると、これらの異なるソフトウェアが、様々な異なるテキスト入力をどのように解釈し、どのような画像を出力するかがわかるだろう。
So for the first example, you could already see it's a portrait shot of a woman in a yellow shirt photograph.
では、最初の例では、黄色いシャツを着た女性のポートレート写真が見えます。
This was a thread that I did find on Twitter.
これはツイッターで見つけたスレッドだ。
I will leave a link to this in the description.
説明文にリンクを残しておきます。
And it really just goes to show that even on the second one here, portrait of a supermodel, big glasses, Y2K aesthetics, chrome, icy blue, bright.
そして、2番目の写真でも、スーパーモデルの肖像、大きなメガネ、Y2Kの美学、クロム、氷のような青、明るいということがよくわかります。
Just how these different image models do interpret the data.
これらの異なるイメージモデルがどのようにデータを解釈しているかということです。
And I do think that what we're seeing with D3 is very, very promising in terms of it being up to scratch with Midjourney.
D3に関しては、非常に非常に有望だと思います。
And remember that D3, where it does excel, even though you might think Midjourney is better, is the fact that it does have text.
Midjourneyの方が優れていると思われるかもしれませんが、D3が優れているのはテキストがあることです。
So I wouldn't be surprised if in the next update to Midjourney, they do include text.
だから、Midjourneyの次のアップデートでテキストが追加されても驚かない。
Because of course, they are currently working on 3D.
もちろん、彼らは現在3Dに取り組んでいる。
Then of course, we have the example of a little girl holding a teddy bear in the middle of nowhere with a photograph.
そして、もちろん、どこにでもいるような場所でテディベアを抱えた少女の例もあります。
I think all of these are relatively really, really good.
これらはどれも比較的、本当に良いと思う。
Then of course, we have an arctic fox in the tundra lights, teal and amber, minimalist photograph.
それからもちろん、ツンドラの光に照らされたホッキョクギツネ、ティールとアンバー、ミニマルな写真。
Then of course, we have a confused woman, sci-fi future, blue glow.
そしてもちろん、混乱した女性、SFの未来、青い光。
Then of course, we have a confused woman, sci-fi future, blue glow, color orange, hologram photograph.
そしてもちろん、混乱した女性、SF未来、青い光、オレンジ色、ホログラム写真。
I think all of these look absolutely stunning.
どれも素晴らしい写真だと思います。
Then of course, we have this one, which I think the only one that really does get it right in terms of low poly is the one on the right, which is Adobe.
そしてもちろん、これが一番低ポリで正しいと思われるのは、右側のAdobeです。
And I'm pretty sure that's because they sourced all the images that are essentially more art-based, rather than Midjourney focusing on more realism.
これは、Midjourneyがよりリアリズムに重点を置いているのではなく、本質的にアートベースの画像をすべて調達しているからだと確信している。
And I'm pretty sure as well that if you didn't know, Midjourney does actually have several different versions that are pretty good when it starts from V4.
そして、もし知らなかったら、MidjourneyにはV4から始まるいくつかの異なるバージョンが実際にあると思います。
So I think Midjourney overall is definitely what most people are going to use.
だから、全体的にMidjourneyはほとんどの人が使うものだと思う。
Then of course, we have a beautiful woman, future funk, psychedelic, a shocked beautiful alien, sci-fi future, light teal and amber photograph.
それからもちろん、美しい女性、フューチャー・ファンク、サイケデリック、衝撃的な美しいエイリアン、SFフューチャー、ライトティールとアンバーの写真。
Then we've got a mosaic of a colorful mushroom with intricate patterns, vibrant and detailed, sharp mosaic background, vector art.
それから、カラフルなキノコのモザイク、複雑なパターン、鮮やかで詳細、シャープなモザイク背景、ベクターアート。
And I think this one shows how similar they are.
この2つがいかに似ているかがわかると思います。
And of course, we've got this last one right here.
そしてもちろん、最後にご紹介するのはこちらです。
Now of course, this is still early.
もちろん、これはまだ早い。
I mean, it's still even shocking that this technology is even possible.
つまり、この技術が可能であることさえ、まだ衝撃的なのだ。
And I am still surprised at how quickly this technology did get as good as it is.
そして、この技術がこれほど早く完成したことにも驚いている。
And I'm still surprised that this is even a reality.
そして、これが現実になることにさえまだ驚いている。
I mean, being able to generate this out of text to a completely new image is absolutely insane.
つまり、テキストからまったく新しいイメージを生み出すことができるなんて、正気の沙汰とは思えない。
But it just goes to show that will this be the case in a couple years' time for video?
しかし、これは数年後には本当にそのような状況になるのでしょうか？
Will there be video models that can instantly generate AI-generated videos?
AIが生成した動画を瞬時に生成できる動画モデルが登場するのだろうか？
Or is this just part of the S-curve explosive growth that we are experiencing in terms of AI?
それとも、これはAIが経験するS字カーブの爆発的成長の一部に過ぎないのだろうか？
So now, this was something that was not really covered anywhere.
ということで、今回はどこもあまり取り上げていない内容でした。
And I will be doing a full deep dive on this absolute insane research paper because it essentially says self-tour optimizer, recursively self-improving code generation.
というのも、この論文には基本的に、自己巡回型オプティマイザー、再帰的に自己改善するコード生成、と書かれているからだ。
And for those of you who don't understand, I'm just going to explain it a little bit.
わからない人のために、少し説明します。
Essentially, Microsoft Research and Stanford University have come up with this paper in which they explore the ability to recursively self-improve.
基本的に、マイクロソフト・リサーチとスタンフォード大学は、再帰的に自己改善する能力を探求する論文を発表しました。
Essentially, what that means is an AI that can improve on its own without the need for human input.
基本的に、これは人間の意見を必要とせずに、AIが自ら改善できることを意味します。
And I don't need to get into all the sci-fi scenarios here, but essentially, if this is theoretically possible and if this loop is somewhat possible, it means that if an AI can self-improve, it means that it could possibly, in theory, get infinitely better, which means that, of course, GPT-4 could essentially create GPT-5, and GPT-5 could create GPT-6.
ここではSFのシナリオについては触れませんが、基本的には、これが理論的に可能であり、このループがある程度可能である場合、AIが自己改善できるということは、理論的には無限に良くなる可能性があるということです。つまり、GPT-4は実質的にGPT-5を作り出し、GPT-5はGPT-6を作り出すことができるということです。
Now, in this paper, there are different examples on how they show how this could potentially work.
GPT-4がGPT-5を生み出し、GPT-5がGPT-6を生み出す可能性があるということだ。
There's a lot of stuff that they go into.
そこには多くのことが書かれている。
It's definitely not too easy to understand, but I will be doing a full video on that.
確かに理解するのは簡単ではないが、私はそれについて完全なビデオを作るつもりだ。
And one of the things you do need to understand about this is because with recursive self-improvement, it's been a hot topic in terms of theory, and we've heard a lot of people discuss this, it's the fact that there are many different unpredictability factors that could arise.
このことについて理解しておく必要があるのは、再帰的な自己改善によって、理論的な面で注目されており、多くの人々が議論していることです。予測不可能な要素が多く生じる可能性があるという事実です。
A self-improving AI system can evolve in ways that aren't anticipated by the people who created it.
自己改善するAIシステムは、それを作った人々が予期していない方法で進化する可能性がある。
So as the system continues to self-optimize, it might reach states that weren't foreseen, leading to unexpected behaviors that could be harmful.
つまり、システムが自己最適化を続けるうちに、予期していなかった状態に到達し、有害となりうる予期せぬ行動につながるかもしれないのだ。
Of course, as well, we have to think about the loss of control.
もちろん、コントロールの喪失についても考えなければならない。
I mean, imagine if it keeps improving without human intervention.
つまり、人間の介入なしに改良を続けた場合を想像してみてほしい。
There's a risk that we might not be able to stop its self-improvement loop.
自己改善ループを止めることができないリスクがあります。
And then, of course, in the paper's abstract, there's an evaluation of how frequently the generated code tries to bypass a sandbox.
そしてもちろん、論文の要旨には、生成されたコードがサンドボックスを迂回しようとする頻度の評価がある。
So if a self-improving AI system learns to circumvent security measures, it could be exploited to inadvertently create vulnerability.
つまり、自己改良型AIシステムがセキュリティ対策を回避することを学習すれば、それを悪用して不注意に脆弱性を生み出す可能性があるということだ。
So I mean, there's tons of different issues that could happen here.
つまり、ここで起こりうる問題は山ほどあるということだ。
But I think this goes to show the direction we're moving in.
しかし、これは私たちが進んでいる方向を示していると思う。
And if AI does continue to move at this speed with recursive self-improvement, with image capabilities, with all of this stuff, it definitely is very, very crazy.
もしAIが、再帰的な自己改良、画像機能、これらすべてを駆使して、このスピードで進み続けるとしたら、それは間違いなく、非常にクレイジーなことです。
Then, of course, we had Wave AI's generative AI model, GA.
そしてもちろん、Wave AIの生成AIモデル、GAがある。
And essentially, this model was built to generate realistic driving scenes to improve the safety of self-driving cars in the real world.
このモデルは、現実世界での自動運転車の安全性を向上させるために、リアルな運転シーンを生成するために作られました。
And I've got to be honest, I've seen research papers before from NVIDIA on this, and it does look pretty realistic.
正直なところ、このモデルに関するエヌビディアの研究論文を以前見たことがあるが、かなりリアルに見えた。
But I'm pretty sure this is an optimized system.
しかし、これが最適化されたシステムであることは間違いありません。
Now, what we have here, I mean, I mean, I could be wrong.
しかし、これは最適化されたシステムであることは間違いない。
Maybe they didn't use the data from NVIDIA, and maybe they're just using their own technology.
もしかしたら、NVIDIAのデータを使っていないかもしれないし、独自の技術を使っているだけかもしれない。
But it definitely does look really, really realistic.
でも、本当に、本当にリアルに見えます。
I mean, in terms of a generated AI video, I would have to say that this is by far some of the realistic looking.
つまり、生成されたAIの映像という点では、これは圧倒的にリアルだと言わざるを得ない。
And one thing I do know about AI-generated videos is that a lot of times, it looks very blurry or moving, or it just looks like this kind of weird, trippy kind of video.
AIが生成したビデオについて私が知っていることのひとつは、多くの場合、非常にぼやけて見えたり、動いているように見えたり、奇妙でトリップしたようなビデオに見えたりすることだ。
But with this kind of thing, I think this definitely looks really, really real.
しかし、このようなものであれば、間違いなく本当にリアルに見えると思う。
And the realism there is in the, I guess you could say, mistakes.
そして、そのリアルさは、ミスと言えるかもしれない。
Okay, and the reason I say that is because anytime you shoot a video, you know, it's real because it isn't absolutely perfect.
なぜそんなことを言うかというと、ビデオを撮るときはいつでも、絶対に完璧ではないからリアルなんだ。
The lighting isn't perfect.
照明も完璧ではない。
If you shoot a video on your phone or take a picture on your iPhone, everything's not perfect.
スマホでビデオを撮ったり、iPhoneで写真を撮ったりしても、すべてが完璧ではない。
But that sense of, you know, mistakes and the sense of imperfections give it complete realism.
でも、そのミスや不完全さの感覚が、完全なリアリズムを生み出しているんだ。
It's like when AI generates skin and the skin is far too smooth, you instantly know that it is AI-generated.
AIが肌を生成するとき、その肌があまりにも滑らかすぎると、それがAIが生成したものだとすぐに分かってしまうのと同じです。
So with that being said, I do think that in the future, generated videos like this, that we're going to be able to train these models, is going to be absolutely incredible.
とはいえ、将来的には、このように生成されたビデオでモデルを訓練することができるようになり、絶対に素晴らしいものになると思います。
So we're definitely going to see a ramp up in that sector too.
ですから、この分野でも間違いなく成長が見られるでしょう。
Then, of course, this is the earth-shattering news.
そしてもちろん、これは衝撃的なニュースです。
And of course, we're going to do a deep dive onto this as well because I wanted to get into all the nooks and crannies of exactly what this paper is.
もちろん、この点についても詳しく調査します。なぜなら、この論文が具体的に何を指しているのか、細部まで把握したいからです。
So you can see right here, this guy quote tweeted this tweet.
だから、ここで、この人がこのツイートを引用しているのが見えます。
Okay, so Twitter isn't working at the moment, but I can still show you the tweet.
ツイッターは現在機能していませんが、このツイートをお見せしましょう。
Okay, so essentially, Twitter isn't working right now as I'm making this video, but there was a tweet from Anthropik in which they talked about a very, very big breakthrough.
さて、基本的に、私がこのビデオを作っている今、Twitterは機能していませんが、Anthropikからのツイートがあり、その中で彼らは非常に非常に大きなブレークスルーについて話していました。
So of course, you can see the quote tweet here that says, This is earth-shattering news.
もちろん、ここで引用ツイートがあります。「これは地球を揺るがすニュースです」と書かれています。
The hard problem of mechanistic interpretability has been solved.
メカニスティックな解釈可能性の難しい問題は解決されました。
The formal, cautious, technical language of most people commenting on this obscures the gravity of this.
この件についてコメントする多くの人々の、形式的で慎重で技術的な言葉は、このことの重大さを見えにくくしている。
Essentially, what this means is that AGI is not going to be safe, but superintelligence is coming.
本質的に、これが意味するのは、AGIは安全にはならないが、超知能はやってくるということだ。
So essentially, this Twitter thread dives into it more, but of course, you can see right here, he says, Mechanistic interpretability is figuring out exactly how AI models work on an atomic level, on the individual level of neurons.
つまり、このTwitterのスレッドではさらに詳しく説明されていますが、もちろん、ここで彼は「メカニスティックな解釈可能性」と言っています。つまり、AIモデルが個々のニューロンのレベルでどのように機能するかを正確に理解することです。
Now, the reason why this is a breakthrough is because previously, we've always said that AI is like a black box.
なぜこれが画期的なのかというと、これまで私たちは常に、AIはブラックボックスのようなものだと言ってきたからです。
We've always said that, although we kind of know what these models kind of do, we don't exactly know what's inside there on the base level.
これらのモデルが何をするかはなんとなくわかっても、その内部に何があるのか、基本的なレベルでは正確にはわかっていないのだ。
Previously, we talked about in a video where someone managed to figure out what one of the neurons was thinking, and it talks about just, just, just wrap your head around this.
以前、私たちはビデオで誰かが1つのニューロンが何を考えているのかを解明したと話しました。これについては、頭を巻きつけるだけです。
It talks about how AI addition was essentially rotation around a circle.
AIの足し算がいかに本質的に円の周りの回転であったかが語られています。
And it's just a very interesting insight into how these models think vastly different to us, where we might think about, you know, 2+2 is two apples and two apples, and you get four apples.
これは、これらのモデルが私たちとは大きく異なる方法で考えるという非常に興味深い洞察です。私たちは2+2は2つのリンゴと2つのリンゴであり、4つのリンゴになると考えるかもしれませんが、これらのモデルはまったく異なる方法で考えています。
But it's thinking about rotation around a circle.
でも、これは円の周りの回転について考えているんだ。
Okay, so it's definitely very interesting to now have a breakthrough to where we're likely going to have a complete understanding of these large language models, to completely understand where they are, which essentially means that this black box problem of not knowing what's in there or what's even going on means that we can ensure that these models are safe before they're being widely distributed.
それで、これらの大規模な言語モデルの完全な理解を持つことができるようになったことは、確かに非常に興味深いです。つまり、何が含まれているのか、何が起こっているのかを知らないというブラックボックスの問題が解決され、これらのモデルが広く配布される前に安全性を確保できるということです。
So that will be something that needs to be explored further, and it's definitely something that we're going to make a full video on.
ですから、これはさらに調査する必要がありますし、間違いなく完全なビデオを作成するつもりです。
But like we stated, it's genuinely surprising at how many breakthroughs are coming every single week.
しかし、私たちが述べたように、毎週毎週、どれだけのブレークスルーが生まれているのか、本当に驚かされる。
And I really can't believe that this is even moving as fast as it is.
そして、これほどのスピードで進んでいることが本当に信じられない。
And I do wonder as to how quickly this is going to continue moving, or if there's going to be some slowdown period, because it does feel like we're moving at 100 mph.
この進行がどれくらい速く続くのか、あるいは一時的に停滞期があるのか、私は本当に気になります。なぜなら、私たちは100マイルのスピードで進んでいるように感じるからです。
Then, of course, if you weren't aware, Meta has been ramping up their efforts to compete with AI chatbots, such as ChatGPT and other software, such as Midjourney, in terms of launching their own Meta Celebrity AI thing.
ご存じないかもしれませんが、MetaはChatGPTのようなAIチャットボットやMidjourneyのような他のソフトウェアに対抗するため、独自のMeta Celebrity AIを発表しました。
There's not really much you can say about this other than it's interesting, because I'm not sure if this is going to be a fad or if it's going to be something that's likely adopted.
これが流行になるのか、それとも採用される可能性の高いものになるのか分からないので、面白いという以外に言えることはあまりない。
I wish we could see a number on this, in terms of the figures, in terms of people actually using the software, because I personally wouldn't use a software.
数字で見ることができればいいのにと思います。具体的な数字や実際にソフトウェアを使用している人の数などを見ることができれば、私は個人的にはそのソフトウェアを使わないでしょう。
I'm not sure of the real application since it's just an AI, not the actual person.
というのも、個人的にはソフトを使うことはないからだ。実際の人間ではなく、ただのAIなので、実際の用途はよくわからない。
But it would be interesting to see if this does actually talk like the real person.
しかし、これが実際に本物の人間のように話せるかどうかは興味深い。
Now, of course, you can see a video from a user who's interacting with this, and I do think that for the younger audiences, it definitely might be fun.
さて、もちろん、このユーザーがこれと対話している動画が見えますし、若い視聴者にとっては楽しいかもしれません。
And of course, for the older audiences who don't understand this kind of stuff, it definitely is going to be interesting to them as well.
そしてもちろん、このようなことを理解できない年配の観客にとっても、間違いなく興味深いものになるでしょう。
But I do also think that come a point in the future, maybe 10 years from now, if they're able to get all the data from a said person, in fact, all their messages they've ever sent, and they trained it on that data, I mean, how different would the conversations really be if the AI was specifically trained on all of that person's data?
しかし、将来的には、たとえば10年後になるかもしれませんが、もし彼らがある人物からすべてのデータ、実際に送信されたすべてのメッセージを取得し、それに基づいてトレーニングを行った場合、AIがその人物のデータに特化してトレーニングされた場合、会話は本当にどれほど異なるのでしょうか？
So I do know that's what they probably tried to do, but I do think that that is definitely difficult, because even if I was a celebrity, I wouldn't hand over all of my personal conversations to a company.
だから、おそらく彼らが試みたのはそれだと思いますが、それは確かに難しいと思います。たとえ私が有名人であっても、私は自分の個人的な会話をすべて会社に渡すことはしません。
I'm pretty sure they have some strict guidelines on what they would actually say, because of course, you don't want AI to start going off the rails, and especially if you are a celebrity, your public image definitely must need to stay protected.
彼らは実際に言うべきことについていくつかの厳しいガイドラインを持っていると思います。なぜなら、AIが暴走することを望まないし、特に有名人の場合、公のイメージを守る必要があるからです。
So Disney Research just revealed a new research robot, and apparently it's giving people WALL-E vibes.
そこで、ディズニーリサーチが新しい研究ロボットを発表したということですが、どうやらそれは人々にWALL-Eのような印象を与えているようです。
Now, it also uses reinforcement learning to walk, and it interacts with people.
このロボットは強化学習を使って歩行し、人々と交流する。
So I think this robot right here is crazy, because I was waiting for the day that Disney finally decided to do something like this, because Disney already has a large array of robots like this that they use for their shows, for entertainment, for kids, for all that stuff.
だから、このロボットはすごいと思います。ディズニーがついにこういうことをする日を待っていました。ディズニーはすでにこのようなロボットを多数持っており、ショー、エンターテイメント、子供向けなどに使用しています。
And their robots are really, really good in terms of the way that they're able to move and human-like interaction.
なぜなら、ディズニーはすでにこのようなロボットを多数所有しており、ショーやエンターテインメント、子供向けなど、さまざまな用途に使用しているからだ。そして、彼らのロボットは、動き方や人間のようなインタラクションという点で、実に優れている。
So I do think that if Disney is able to craft something where they merge AI with this, we are definitely going to be living in the future, because they are a real step ahead in terms of the realism of these robots.
だから、もしディズニーがAIとこれを組み合わせることができるなら、私たちは確かに未来に生きていることになると思います。なぜなら、彼らはこれらのロボットのリアリズムの点で実際には一歩先を行っているからです。
And I think people really underestimate what Disney have on their hands, because they just haven't seen it in the mainstream yet.
そして、ディズニーが手に入れているものを人々は本当に過小評価していると思います。なぜなら、まだ一般的には見られていないからです。
And the mainstream focus has, of course, been Boston Dynamics.
そして、メインストリームの焦点は、もちろん、ボストン・ダイナミクスにありました。
But Disney are definitely there, and it's going to be absolutely insane, because companies, as you know, like OpenAI, are pouring millions and millions of dollars into humanoid robots.
しかし、ディズニーは確かに存在しており、それは絶対に狂気です。なぜなら、OpenAIのような企業が数百万ドルをヒューマノイドロボットに投資しているからです。
So it wouldn't be a surprise if Disney comes out with their own AI robot, which is roaming around the streets very soon.
だから、ディズニーが独自のAIロボットを発表し、すぐに街を歩き回っても不思議ではない。
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