【AIニュース】英語スピーチを日本語で読む【2023年5月14日｜@AI Andy】

『2025年までに、ChatGPTは数億のホワイトカラーの仕事を不安定にする』
起業家がAIを利用して生産性を10倍に上げている方法を紹介します。また、中国がどのようにAIを使用しているかについても説明します。
公開日：2023年5月14日
※動画を再生してから読むのがオススメです。

---

By 2025, ChatGPT will destabilize hundreds of millions of white-collar jobs.

2025年、ChatGPTは数億人のホワイトカラーの仕事を不安定にする。

Here's how solopreneurs are using AI to increase their productivity by 10 times.

ソロプレナーがAIを使って生産性を10倍にしている方法を紹介します。

So apparently, this is how China uses AI.

つまり、中国はこうやってAIを使うらしい。

This AI tool is replacing Slack for teams.

このAIツールは、チームのSlackに取って代わろうとしている。

This robot did 60 tasks in 60 seconds.

このロボットは60のタスクを60秒でこなした。

Here's how to apply to hundreds of tech jobs using AI.

AIを使った何百もの技術職への応募方法を紹介します。

Warren Buffett likened AGI to the atomic bomb.

ウォーレン・バフェットは、AGIを原子爆弾に例えました。

By 2025, ChatGPT will destabilize hundreds of millions of white-collar jobs.

2025年までに、ChatGPTは数億のホワイトカラーの仕事を不安定にする。

It could mean mass job loss for highly educated people.

高学歴の人たちの大量失業を意味する可能性もある。

Historically, automation negatively impacted lower-paid workers.

歴史的に、オートメーションは低賃金労働者にマイナスの影響を与えてきました。

From robots to phone answering systems, technology simply replaced factory workers, receptionists, and others.

ロボットから電話応対システムまで、テクノロジーは工場労働者や受付嬢などを単純に置き換えてしまった。

But ChatGPT and other generative AI will disrupt knowledge workers and creatives.

しかし、ChatGPTやその他の生成型AIは、知識労働者やクリエイターを混乱させるだろう。

According to a study by OpenAI and open research on UPenn, the jobs most impacted will be high-wage writing, programming, information processing, requiring a college degree or higher, routine and repetitive work.

OpenAIとUPennのオープンリサーチの調査によると、最も影響を受ける仕事は、高賃金のライティング、プログラミング、情報処理、大卒以上の学歴を必要とする、ルーチンワーク、反復的な仕事であるとのことです。

Individuals with bachelor's, master's, and professional degrees are more exposed.

学士号、修士号、専門職学位を持つ個人は、より露出度が高い。

Another study identifies the occupations most exposed to advances in generative AI.

別の研究では、生成AIの進歩に最もさらされる職業を特定しています。

Both language and image models top the list.

言語モデルと画像モデルの両方が上位に挙げられています。

Occupations most exposed to AI's language modeling skills include post-secondary teachers, sociologists, political scientists, human resources specialists, arbiters, mediators, and conciliators.

AIの言語モデリングスキルに最もさらされる職業は、中等教育後の教師、社会学者、政治学者、人事専門家、仲裁者、調停者、和合者である。

Literally, the ranked number one is telemarketers.

文字通り、ランクインした1位はテレマーケターです。

We don't need that anymore.

もうそんなものは必要ない。

Top occupations most exposed to AI's image generation skills are interior designers, architects, chemical engineers, art directors, film and video editors.

AIの画像生成スキルに最もさらされる職業のトップは、インテリアデザイナー、建築家、化学エンジニア、アートディレクター、映画・映像編集者です。

Exposure to generative AI is highest for salaries above $75,000.

生成AIへの露出は、75,000ドル以上の給与で最も高い。

Exposure to language models is highest for occupations that require higher levels of education.

言語モデルへの露出は、より高い教育レベルを必要とする職業で最も高い。

Exposure to image and language models is highest for the more creative occupations.

画像モデルや言語モデルへの露出は、より創造的な職業で最も高くなる。

Some influential thinkers suggest that LLMs will take years to impact real jobs, but LLMs are already impacting the hiring decisions of big companies.

LLMが実際の仕事に影響を与えるには何年もかかると指摘する有力な思想家もいるが、LLMはすでに大企業の採用決定に影響を及ぼしている。

AI-powered tools and workflows will slow and stop future growth in headcount.

AIを搭載したツールやワークフローは、将来の人員増加を遅らせたり、止めたりするだろう。

Tech giants aren't just cutting thousands of jobs, they're making them extinct.

テック大手は数千人の雇用を削減するだけでなく、絶滅させようとしている。

According to Reuters, IBM is pausing hiring and plans to replace 7,800 jobs with AI.

ロイター通信によると、IBMは採用を一時停止し、7,800人の雇用をAIに置き換える計画だ。

Dropbox is laying off around 500 employees.

Dropboxは約500人の従業員をレイオフしている。

BuzzFeed is making major AI-driven changes.

BuzzFeedはAIを活用した大きな改革を行っている。

China's BlueFocus is replacing external copywriters and graphic designers with generative AI.

中国のBlueFocusは、外部のコピーライターやグラフィックデザイナーをジェネレーティブAIに置き換えている。

Amazon found ChatGPT to be very good at AWS customer support questions.

アマゾンは、ChatGPTがAWSのカスタマーサポートの質問に非常に優れていることを発見しました。

The next steps are obvious: when companies can substitute machines for people, they will.

次のステップは明らかで、企業は機械を人の代わりにできるようになれば、そうする。

So, if you're worried about this, there are 13 tips on how to respond to career-disrupting AI.

そこで、もしあなたがこれを心配しているなら、キャリアを崩壊させるAIにどう対応するか、13のヒントがあります。

So stop the video now to read all of these.

だから、今すぐビデオを止めて、これらをすべて読んでください。

Here's how solopreneurs are using AI to increase their productivity by 10 times.

ソロプレナーたちがAIを使って生産性を10倍にしている方法を紹介します。

The first one being AI-driven social media automation, where you can utilize AI tools to schedule posts and analyze your social media content across multiple platforms, tailoring your message and visuals to your target audience and optimizing engagement.

まず1つ目は、AIによるソーシャルメディアの自動化で、AIツールを活用して投稿のスケジュールを立てたり、複数のプラットフォームでソーシャルメディアのコンテンツを分析し、メッセージやビジュアルをターゲットに合わせ、エンゲージメントを最適化することができます。

For example, automating with Casper AI to create your content in a second language.

例えば、Casper AIを使って自動化することで、第二言語でコンテンツを作成することができます。

Now, what about AI-powered email marketing?

さて、AIを活用したメールマーケティングはどうでしょう？

Well, you can automate email campaigns with AI-generated subject lines, personalized content, and optimal send times.

AIが作成した件名、パーソナライズされたコンテンツ、最適な送信時間などを使って、メールキャンペーンを自動化することができますね。

What about analyzing open rates, click-through rates, and conversions to refine your email marketing strategy?

開封率、クリックスルー率、コンバージョンを分析して、メールマーケティング戦略に磨きをかけるのはどうでしょう。

Then, what about AI in contact and document analysis?

次に、連絡先や文書の分析におけるAIはどうでしょうか。

From analyzing contracts, proposals, and other documents, automatically extracting key information, detecting anomalies or potential risks, and suggesting improvements.

契約書や提案書などの文書の分析から、重要な情報を自動的に抽出し、異常や潜在的なリスクを検知し、改善策を提案します。

Next one, competitive analysis.

次の1つは、競合分析。

We can outsmart the competition with AI-powered competitor analysis and market insights, spot trends, seize opportunities, and stay ahead of the curve.

AIを活用した競合分析、市場インサイトで競合を出し抜き、トレンドを見極め、チャンスを掴み、時代の先端を行くことができる。

Next up, customer support. You can enhance the customer experience with AI chat bots for 24/7 support and personalized interactions.

次はカスタマーサポート。 AIチャットボットで24時間365日のサポートとパーソナライズされたインタラクションで、カスタマーエクスペリエンスを強化することができます。

Keep your customers satisfied and coming back for more.

お客様の満足度を高め、リピートしてもらえるようにしましょう。

So you can relax.

だから、あなたはリラックスできるのです。

Next up, SEO 2.0.

次は、SEO 2.0です。

Billions of searches per day are happening and driving free traffic to websites that's up for grabs.

1日あたり何十億もの検索が行われ、ウェブサイトへの無料トラフィックがアップしています。

Solopreneurs will build their businesses on top of SEO 2.1.

ソロプレナーは、SEO 2.1の上にビジネスを構築することになるでしょう。

Comment down below your personal favorite productivity hack with AI.

個人的に好きなAIを使った生産性ハックを下にコメントしてください。

Apparently, this is how China uses AI.

中国はこうやってAIを使うらしい。

This is a system like China has.

これは中国が持っているようなシステムだ。

It's very dangerous.

とても危険なものです。

Video shows how China is using AI in their schools.

中国が学校でどのようにAIを使っているかを示すビデオです。

Know exactly when someone isn't paying attention.

誰かが注意を払っていないことを正確に知ることができます。

These headbands measure each student's level of concentration.

このヘッドバンドは、各生徒の集中力を測定します。

The information is then directly sent to the teacher's computer and to parents.

そして、その情報は教師のコンピューターや保護者に直接送られる。

Classrooms have robots that analyze students' health and engagement levels.

教室には、生徒の健康状態や集中力を分析するロボットがある。

Students wear uniforms with chips that track their locations.

生徒たちは、居場所を追跡するチップのついた制服を着ています。

There are even surveillance cameras that monitor how often students check their phones or yawn during classes.

授業中に生徒が携帯電話をチェックしたり、あくびをしたりする頻度を監視する監視カメラも設置されている。

But schools say it wasn't hard for them getting parental consent to enroll a kid into what is one of the world's largest experiments in AI education.

しかし、学校側は、世界最大級のAI教育の実験に子供を参加させるのに、保護者の同意を得るのは難しいことではないと言います。

Whose students' grades while also feeding powerful algorithms.

生徒の成績は、強力なアルゴリズムに送られながら、誰のものにもなるのです。

[Music] Whoa, they're gonna kill us.

[音楽] おっと、殺されるぞ。

That's a world I don't want to be a part of.

そんな世界には入りたくありません。

This AI tool is replacing Slack for teams.

このAIツールは、チーム用のSlackに取って代わるものです。

It's called Threads.

Threads（スレッズ）と呼ばれています。

And as you can see, you can click in the bottom right corner and prompt any of the chat items.

ご覧のように、右下をクリックすると、どのチャット項目でもプロンプトを出すことができます。

As you can see, you can create a new action, summarize messages, or do a post-mortem.

ご覧のように、新しいアクションを作成したり、メッセージをまとめたり、事後処理をしたりすることができます。

And if you click on that, it will analyze all the text.

そして、それをクリックすると、すべてのテキストを分析します。

As you can see, you can just click on run action, and it will start writing the thread of what was the root cause, the resolution, and the timeline.

ご覧のように、アクションの実行をクリックすれば、根本的な原因、解決策、タイムラインなどのスレッドを書き始めることができるのです。

Right here, secondly, if you have a bunch of text and you can't really catch up with it, you can now do the TL;DR summary of the information you want.

ここで、2つ目は、テキストが大量にあり、とても追いつかない場合、欲しい情報のTL;DR要約を行うことができるようになったことです。

But on top of that, the action items that you or the team needs to do.

そのうえで、あなたやチームが行うべきアクションアイテムが表示されます。

Number three, you can actually have calls directly in the platform itself.

3つ目は、プラットフォーム上で直接通話ができるようになったことです。

And when you are finished recording a voice chat, you can click on the create summary button.

ボイスチャットの録音が終わったら、「サマリー作成」ボタンをクリックします。

And just like that, the entire conversation will have TL;DR and action items.

そうすれば、会話全体にTL;DRとアクションアイテムが表示されます。

The final thing that is amazing about this is you can create your own infinitely customizable prompt to get used on the chat itself.

最後に、この機能で素晴らしいのは、チャットで使用するプロンプトを無限にカスタマイズして作成できることです。

For example, here he wants to get the point of view of everybody on the team individually.

例えば、ここで彼はチーム全員の視点を個別に得たいと考えています。

And just like that, it does it for you.

そうすると、その通りになります。

The community is already building custom prompts.

コミュニティでは、すでにカスタムプロンプトが作られています。

So if you want to start this, go to threads.com and get early access.

もしこれを始めたいのであれば、threads.comにアクセスして、早期アクセスをしてみてください。

This robot did 60 tasks in 60 seconds.

このロボットは60個のタスクを60秒でこなしました。

As you can see, this is how the robot looks like.

ご覧のように、ロボットはこのような姿をしています。

Now it can slice a cucumber, place in a bottle, zip in a jacket, take blood pressure, apply heat shrink, shock a fridge, move clothing, erase a whiteboard, handle a coffee, clean and apply glue, dice onions, open a vial, sort cutlery, clean food services or mail, seal a poly bag, and more coming up.

このロボットは、キュウリを切る、ボトルに入れる、ジャケットのジッパーを閉める、血圧を測る、熱収縮をかける、冷蔵庫に衝撃を与える、服を動かす、ホワイトボードを消す、コーヒーを扱う、掃除と接着剤を塗る、タマネギを切る、小瓶を開ける、カトラリーを分類する、フードサービスや郵便物を掃除する、ポリ袋を封をする、などなど、これからもっと多くのことができます。

Boxing tortilla chips, making a bottle, turning a valve, scanning a barcode, spraying a mirror, adjusting a wrench, leaving, decorating a tree.

トルティーヤチップスを箱詰めする、ボトルを作る、バルブを回す、バーコードをスキャンする、鏡をスプレーする、レンチを調整する、出発する、ツリーの飾り付けをする。

There are so many coming right up, doing a puzzle, boxing, doing all of these things.

パズルをする、箱詰めをする、これらのことをすべてする、すぐにたくさん出てくるんです。

And to me, it really feels like a homey type of robot in a sense.

そして私には、ある意味、本当に家庭的なタイプのロボットだと感じられるのです。

I don't know, it's doing all these things and I feel weirdly connected to it all of a sudden.

そんなことをやっているうちに、なんだか妙に親近感が湧いてきたんです。

It solved the ring wires. This is going to be huge for anybody with disabilities and needs help around the home.

リングワイヤーを解決しました。 これは、障害を持つ人や家の中で助けを必要とする人にとって、大きな意味を持つでしょう。

Now we just need to get it to start walking and not take over the world.

あとは、世界を征服しないように、歩き始めるように仕向けるだけです。

That one is quite important.

これはかなり重要なことです。

Here's how to apply to hundreds of tech jobs using AI, so AI can automate two really annoying parts about applying.

AIを使って何百もの技術職の求人に応募する方法を紹介します。AIは応募に関する2つの本当に煩わしい部分を自動化することができます。

First, researching and filtering through hundreds of jobs, and second, customizing cover letters and resumes.

1つ目は、何百もの求人をリサーチしてフィルタリングすること、2つ目は、カバーレターやレジュメをカスタマイズすることです。

As you can see, it can be streamlined with llms.

見ての通り、これはllmsで効率化することができます。

You can do this either with simple llm chains or agents.

これは、シンプルなllmチェーンやエージェントのどちらでも可能です。

Instead of wasting months of your life reading poorly written job descriptions, flip the script on employers.

下手な求人情報を読んで人生の数ヶ月を無駄にするのではなく、雇用者側の立場に立って考えてみましょう。

Employ an AI agent to read job descriptions, filter bad ones, and submit applications.

AIエージェントが求人情報を読み、悪いものをフィルタリングし、応募書類を提出するのです。

You are still deciding where to apply to, but you are merely using AI to pre-screen jobs.

応募先を決めるのはあなた自身ですが、AIを使った事前審査に過ぎないのです。

This service will launch soon.

このサービスはまもなく開始される予定です。

Reply if you want Early Access.

アーリーアクセスを希望する場合は、返信してください。

Check out NextWord Dev on Twitter.

NextWord DevをTwitterでチェックする。

This AI tool can dub your audio into all different languages.

このAIツールは、あなたの音声をあらゆる言語にダビングすることができます。

Hi guys, my name is Margarita, and I have a YouTube channel.

こんにちは、私の名前はマルガリータ、YouTubeチャンネルを持っています。

It seems to be going pretty well, but why wouldn't it?

うまくいっているようですが、なぜでしょう？

I seem to be doing everything right.

私はすべての正しいことをやっているようです。

I optimize my videos, titles, thumbnails, descriptions, tags.

タイトル、サムネイル、説明、タグなど、動画を最適化しています。

I share my content on social media and engage with my viewers.

ソーシャルメディアでコンテンツを共有し、視聴者と関わっている。

But still, earning enough ad revenue and growing a channel quickly is just so hard.

でも、それでも、十分な広告収入を得たり、チャンネルを素早く成長させたりするのは、とても難しいことなんです。

My solution: reach a bigger audience.

私の解決策は、より多くの視聴者にアプローチすることです。

But how?

でも、どうやって？

Brand deals, done.

ブランドとの契約、完了。

Adding subtitles in other languages, done.

他言語の字幕をつける。

I even considered hiring a Spanish voiceover artist.

スペイン語のボイスオーバー・アーティストを雇うことも考えた。

But I just want something quick, easy, and reasonably priced.

でも、手っ取り早く、簡単で、リーズナブルなものがいいんです。

Hola Chicos!

Hola Chicos！

Well, that was easy.

まあ、簡単でしたね。

With paper cups, I can translate my videos into Spanish using a voice that sounds similar to mine.

紙コップがあれば、私と同じような声でビデオをスペイン語に翻訳することができるのです。

There was a case study with Sky News where the original video had 3.2 million views, and then they translated it into Spanish, and it got 2.1 million views.

スカイニュースの事例ですが、オリジナルの動画が320万回再生され、それをスペイン語に翻訳したところ210万回再生されたそうです。

They're going after media companies, enterprise e-learning, and content creators.

彼らはメディア企業、企業向けeラーニング、コンテンツクリエイターを狙っているのです。

Look at this.

これを見てください。

These designs were once popular throughout India.

これらのデザインは、かつてインド全土で流行したものです。

English obligan.

英語のオブリガン。

It sounds real.

リアルに聞こえますね。

So this is a massive opportunity.

つまり、これは大きなチャンスなのです。

Open-source llm ecosystems are close to having a Cambrian explosion.

オープンソースのLLMエコシステムは、カンブリア紀の爆発に近いものがある。

First of all, pre-training llm base models remain very expensive.

まず、llmのベースモデルは、非常に高価なままです。

Think supercomputer plus months.

スーパーコンピュータに数ヶ月かかると思えばいい。

Second, fine-tuning llms is turning out to be very cheap and effective due to read-sent-p-eft techniques that work surprisingly well.

第二に、LMSの微調整は、驚くほどうまくいくread-sent-p-ft技術によって、非常に安価で効果的であることが判明しています。

Third, therefore the Cambrian explosion, which requires a wide reach and a lot of experimentation, is quite tractable due to 2.

第三に、したがって、広い範囲と多くの実験を必要とするカンブリア爆発は、2.によってかなり扱いやすくなっています。

But only conditioned on one.

ただし、1.の条件付きで。

For the de facto OG release of number one, the llm base model, right, was Facebook's (sorry, Meta's) LLaMA release.

1番の事実上のOGリリースとしては、llmベースモデル、ですね、Facebookの（すみません、Metaの）LLaMAのリリースがありました。

A very well-executed high-quality series of models from 7B all the way to 65B trained nice and long.

7Bから65Bまで、非常によくできた高品質なシリーズで、いい感じに長く鍛えられたモデルです。

Correctly, ignoring the chinchilla trap (whoever you guys know what that is) , but LLaMA weights are research only, been locked down behind forums, but have also awkwardly leaked all over the place.

正しくは、チンチラの罠を無視して、LLaMAのウェイトは研究用で、フォーラムの後ろにロックされているが、あちこちで厄介なリークもされている。

It's a bit messy.

ちょっと面倒なんです。

Five, in absence of an available and permissive one and two, cannot fully proceed.

5では、利用可能で許可された1と2がないため、完全に進めることができません。

So there are a number of efforts on one under the banner LLaMA, but actually open, with examples.

そこで、LLaMAという旗印のもと、1に関する多くの取り組みが行われていますが、実際にはオープンで、例もあります。

Current models from TogetherCompute, Mosaic, and L-Matching, the performance of the smallest 7B LLaMA model, and these ones here as well, including StabilityAI.

TogetherCompute、Mosaic、L-Matchingの現在のモデル、最小の7B LLaMAモデルの性能、そしてStabilityAIを含むこれらのものをここでも紹介しています。

Nearby for now, things are moving along.

今のところ近くは、順調に進んでいる。

He also commented on the OpenAI and Google have no mode story, and he doesn't agree with the conclusion, and he cheers for the open-source community.

OpenAIとGoogleにモードがない話についても、結論は納得できない、オープンソースコミュニティにエールを送るとコメントしています。

ChatGPT But the conclusion overreaches, saying that closed source still is well and good.

ChatGPT しかし、結論は、クローズドソースはまだいいとして、やりすぎている。

This AI is better and faster than 90% of all architects.

このAIは、全建築家の90％よりも優れていて速い。

Look, AI is making floor plans for you.

見てください、AIがあなたの代わりに間取り図を作ってくれています。

With Finch 3D, you can calculate the carbon footprint, and you can actually render whatever architecture you want.

Finch 3Dを使えば、カーボンフットプリントを計算できますし、実際に好きな建築物をレンダリングすることもできます。

Also, it can design for you using my journey Dolly stable diffusion or creating documentation for you.

また、私の旅のドリーの安定した拡散を利用して、あなたのためにデザインしたり、ドキュメントを作成したりすることもできます。

Just look at how insanely detailed it's just happening right on top of the AI tools.

AIツールの上に、これでもかというほど細かい作業が行われているのです。

Like, what?

例えば、何？

Ready for construction?

建設準備中？

That's wild!

それはワイルドだ！

People have been wondering what Apple thinks of AI.

アップルがAIをどう考えているのか、みんな気になっていたんです。

So, there's been a lot of talk about future technology: virtual reality, electric cars.

バーチャルリアリティ、電気自動車......未来のテクノロジーに関する話題は尽きません。

We keep seeing the headlines.

見出しを見続けています。

What is Apple most interested in looking forward?

アップルが最も関心を寄せているのは何でしょうか？

Well, that's something we have to keep a few things off our sleeve, and, uh, so I don't want to give too much away.

そうですね、それは私たちも少しは隠しておかなければならないことで、あまり多くを語りたくないのです。

But we're very focused on augmented reality.

しかし、私たちは拡張現実に非常に力を入れています。

We're very focused on artificial intelligence.

人工知能にも力を入れています。

We're very focused on autonomy.

人工知能にも力を入れていますし、自動運転にも力を入れています。

We're focused on all of these things that are core technologies, and we'll use them in a variety of different ways.

これらすべてがコアテクノロジーであり、私たちはそれらをさまざまな方法で使っていくつもりです。

Will Apple have something that's the next big thing?

アップルには、次の大きなものを生み出す何かがあるのでしょうか？

Of course, Apple will always have something that's the next big thing.

もちろん、Appleは常に次の大きな何かを持っています。

Fortunately, we have a lot of things that are the current big thing.

幸いなことに、私たちは現在の大きなものであるものをたくさん持っています。

Of course, there's a big rumor of the new Apple VR and AR headset.

もちろん、Appleの新しいVR・ARヘッドセットの大きな噂はあります。

But when it comes to AI, Apple has still not said anything.

しかし、AIに関しては、アップルはまだ何も言っていない。

Ashton Kutcher raised 243 million dollars for an AI fund, really focusing on foundational models.

アシュトン・カッチャーはAIファンドのために2億4300万ドルを調達し、本当に基礎的なモデルにフォーカスしています。

That's what jumped out at me from the announcement.

それが今回の発表で私の目に飛び込んできたことです。

That's where a lot of people were putting their activity.

多くの人がそこに活路を見出そうとしていたのです。

Why?

なぜ？

Why so focused there?

なぜ、そこに集中するのか？

So we have multiple vehicles.

そこで、複数のビークルを用意しました。

Our core vehicle will be focusing on the application layer.

中核となるのは、アプリケーション層に焦点を当てたものです。

Um, and that's where there's going to be an absolute boom of innovation from business models that are being unleashed that were never possible before.

そこでは、これまで不可能だったビジネスモデルが解放され、絶対的なイノベーションのブームが起こるはずです。

Um, but our core AI fund that we, we basically, we saw in November when GPT was launched, we've been investing in AI for the last seven years.

しかし、私たちのコアとなるAIファンドは、GPTが発足した11月にも紹介しましたが、私たちは過去7年間、AIに投資してきました。

Several companies that are narrow AI companies that are application-based.

アプリケーションベースの狭いAI企業にも何社か投資しています。

But when we saw GPT be launched, we realized that this was an absolute breakthrough, and these foundational models are going to be the underpinning of the next absolute transformation for technology.

しかし、GPTが立ち上げられたのを見て、これは絶対的なブレークスルーであり、こうした基礎的なモデルが、テクノロジーの次の絶対的な変革の下支えとなることを理解しました。

Warren Buffett likened AGI to the atomic bomb.

ウォーレン・バフェット氏は、AGIを原子爆弾に例えました。

There won't be anything in AI that replaces the G state that unqualifiedly.

AIには、そこまで無条件にG状態に取って代わるものはないでしょう。

They can do amazing things.

驚くべきことをやってのける。

Bill Gates brought me out of the latest, maybe not the latest version, but one he thought maybe I could handle, which has to be careful with me in terms of leading me too fast, uh, and it didn't.

ビル・ゲイツは私を最新版から連れ出してくれました。最新版ではないかもしれませんが、私が扱えるかもしれないと思ったもので、私を急がせるという点では注意しなければなりませんが、そうではありませんでした。

There are remarkable things it didn't, but it couldn't tell jokes.

そうでなかったのは、驚くべきことですが、ジョークを言うことができなかったのです。

Bill, Bill told me that ahead of time and prepared me, and it just isn't there.

ビルは、前もってそのことを教えてくれて、準備してくれたんですが、それがなかったんです。

But you know, with things like checking all the legal opinions, though, and you know, since the beginning of time and everything and eliminating all the cider, I mean, it can do all kinds of things.

でも、法律上の意見をすべてチェックするとか、太古の昔からとか、サイダーを排除するとか、いろいろなことができるんですよ。

And something can do all kinds of things.

そして、何かがあらゆることをすることができる。

I get a little bit worried if you went into BYU's factories in China, you would see robotics going in at an unbelievable rate.

もしあなたが中国のBYUの工場に行ったら、信じられない速さでロボット工学が入っていくのを見るんじゃないかと、ちょっと心配になります。

So we're gonna see a lot more robotics in the world.

だから、世界ではもっと多くのロボティクスが見られるようになるでしょう。

I am personally skeptical of some of the hype that has gone in the artificial intelligence.

私は個人的には、人工知能の誇大広告には懐疑的です。

I think old-fashioned intelligence works pretty well.

昔ながらの知能がうまく機能するのだと思います。

That's it for today.

今日はここまでです。

Continue watching here or make love in the comments.

引き続きご覧いただくか、コメントで愛を育んでください。

Whichever one you pick, it's gonna be fun.

どちらを選んでも、きっと楽しいはずです。