朱雀 | AI時代の成功へのヒント
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フォローするとAIによる将来の社会変化とAI時代に活躍する方法が見えてきます | AIで再び強い日本へ | AIでビジネス・サイエンス・アートを革新 | 『AIで学ぶAIがわかる数学入門』10月リリース予定🐦🔥
Tokyo, Japan
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こだわる肩書きに人の意識や世界認識が透けて見える。AI社会の未来から考えれば学歴や資格や勤務先や役職などの多くが無意味な情報になるがそれをまだ重要だと捉えていることが露呈する。推論ベースの投稿は未来思考で少数派。常識ベースの投稿は過去思考だが多数派。どちらなのかはプロフでもわかる。
過去の肩書きを誇示する人ってダサいよね。つまり、それ以上の栄光を手にしてないってことだから。虎の威を借る狐とも言える。今や未来で語れる人間になろう。特にこれからの時代は過去の栄光なんて何の意味も持たなくなる。
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Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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o1-miniの数学力はすごい。こんなに良いツールがあるなんて今から数学を勉強する人がうらやましい。画像は4つの部分空間に基づいて線形代数の正規方程式を解説させたもの。自分で問題を作って自分で解かせている。解説もわかりやすい。これAIの基礎なんで興味ある方はぜひ！
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会社四季報などを見てどの会社の業務をAIで置き換えられるか一つ一つ見ていくアプローチがオススメです。APIのコストはいずれ下がってくるので、スモールスタートしておいてノウハウを蓄積し経済的に成り立つタイミングで攻勢をかけるのが筋の良い戦略だと思います。青い海での魚釣りは楽しいですよ。
今回のDevDayでAIを使えるビジネスがとてつもなく増えて、AI市場の市場規模が桁違いに大きくなった。しかしそれを理解しているビジネスマンが日本には1000人も居ないので、もはやブルーオーシャンというか釣り堀というか、生け簀状態。もしこれを読んで意味が分からない人は生け簀の中の魚側です。
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Claude 3.5 sonnetは教育のレベルアップにも使える。シュレーディンガー方程式をモデル化して出力してください、と入力しただけでこんなの出てきた。
※1次元の時間非依存シュレーディンガー方程式を簡略化して表現。 エネルギー(E)とポテンシャル(V)を調整すると、波動関数ψ(x)の変化を観察できます
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AIの発展による職業的価値の低下は通貨価値の低下と似ている。
今まで人生をかけて努力して積み上げてきたものが価値を失うということ。
日本ではその両方が起き始めている。
ナチスが出現したワイマール共和国の例のように、職業と資産を奪われれば多くの人は正常な精神を保てない。
重要な社会課題。
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GPTやGeminiなど基盤技術はアメリカが圧倒的に強く、国家戦略も含めて譲れないところなので、Japan as No1, againになれるとしたらAPIを使いこなす応用のところに大きな可能性がある。日米軍事同盟は有利に働くはず。APIでAIを扱える人を日本にもっと増やしたい。
Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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AIが進化するにつれてBtoBや社内向け業務はなくなっていき、toCで生活者に直接価値を提供できる活動だけが残ります。
何か生成AIすごすぎて仕事という概念がなくなり始めて、エンタメが伸びる気がしてきました。コンサルやプログラミングとかのいきるための仕事はどんどん無くなるんだろうな。。。
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大企業の管理職の立場だと本質的で重要な提言をしても数人にしか届かず、その方々が理解できなければ終わりだが、Xで発信すれば多くの人に届き、拾ってくれて拡散してくれる方もいる。
こんなありがたいことはない。
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最も優秀な人はAIを追求したほうがいい。20年前は世界的に金融が花形だった。最も優秀な人材は投資銀行に就職した。リーマン・ショックが流れを変えた。ITに優秀な人材が流れるようになった。ChatGPTがその流れを加速した。今後は全ての業界がAI化していく。センターピンであるAIを狙うのが最適解だ。
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AIによる社会変化の予測は中世に地動説を唱えるようなもので発表のタイミングが難しい。金融市場も同様で10年以上前に円安やインフレの確信があってもその時は誰も理解できないので変な奴だと思われるだけ。今になって正しさがわかる。Xでは他人の評価や人間関係に縛られず尖った発信ができるのでよい
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Gemini 1.5 proを優秀な家庭教師として使う方法
1.教科書を指定
2.章やページを指定
3.わからないところについて質問（必要に応じて画像を添付）
これで教科書のわからないところを教えてくれます。
教科書にもよりますが、この例はMITの世界標準教科書なので内容をかなり把握しているようです。
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Gemini 1.5 proのAPIを少し試しましたが、自分のユースケースでは以下のパラメータ設定が1番クオリティーが高いアウトプットを出力できるようです。
top_p=0.9
top_k=50
ai_temperature: float=0.7
GPT-4/4oよりクオリティー高いです。
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@satori_sz9
はい。無料でかなりの量使えます。一日あたりチャット数百回分くらいいけます。請求先紐付けてないんで、無料枠の範囲なんだと思います。設定をすればクオリティもチャットと同等です。設定をリポストしたのでよろしければ。
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見直すべき価値観：人間中心主義、人的資本経営、村社会、学歴と知能の関係、人間は何を学ぶべきか、など。他にもあると思います。
500年前のルネッサンス時代に神中心から人間中心の世界に移行しましたが、人間中心主義の見直しはそれ以上のインパクトになるでしょう。まさに歴史の大転換点です。
色々考えてみたけど、やはりAIの普及と哲学的な価値観の抜本的な見直しはセットであると確信した。歴史の大転換点を迎えているのに、今まで通りの価値観で生きられるはずもなく、一人一人がこの社会の価値観について考え直すときが来ている。
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これに気づいている人は少ないが、AI時代の成功を左右する考え方。この2年で優秀さや頭の良さの定義が変わってしまった。現時点でこれに気付けていて行動や習慣を変えられている人は圧倒的にリードしている。ビジネスにもすごく応用できる。
自分の脳で勉強するより、AIに知識を入れて代行させた方が良いことはたくさんある。そういうことをAIに任せていけばいくほど、本当に自分にしかできないことに集中できる
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AGI後のビジネス成功法則
新たなモノの見方や新たな価値観を提示できた企業が成功をおさめる。
需要側、供給側どちらでもよい。
写真技術が普及すると、アーティストは職を失うことを恐れ、実際に失った。
その中で、モネやピカソは新しいモノの見方や価値観を提示することで、さらに売れた。
続く
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ピアノアプリも作れてしまいました。
作曲もできるし、作曲する道具も作れるという😳
ClaudeとArtifactsは音楽にイノベーションを起こす！
ロックにとってのエレキギター、ヒップホップにとってのターンテーブルとサンプラー、テクノ/EDMにとってのシンセサイザーのようなものです。
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@ai_syacho
自分も今のフェーズでは自由な時間を作ることを最優先してます。
やらないこと
・AIが進化したら解決できそうなこと
（クオリティーの向上を含む）
・無理な規模拡大
（ただし範囲は拡大）
・無理なマネタイズ
・設備投資
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Gemini 1.5 proのAPIはこんな感じで実装してます。
max token 8192で数百回エラーにならず、課金されずに使えています。
ただ、プロンプトによっては途中でエラーになります。
top_p, top_k, ai_temperatureは少し数字を動して挙動の変化を試した上で、ご自身のユースケースに適用されるとよいです。
Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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Gemini 1.5 pro Exp 0827は数学が得意になった。1.5 proやClaude 3.5 sonnetとも比較したが段違いで良い。
添付の画像では線形代数の問題と作成と解説を行わせている。計算結果は完全には検証していないが、説明力はかなり高くなっている。
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ヤバい！Claude 3.5 sonnetでスーパーマリオブラザーズの簡易版を瞬間的につくれた！実際に動かせます。
プロンプト：
すぐにここでゲームを実行できる形でスーパーマリオブラザーズのようなゲームを完全な形で出力してください。HTMLのコピーなどは不要でこの場で遊べるもの形で出力してください。
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高度に抽象的なことを理解したいときには、Claude3.5sonnetとGemini1.5proを戦わせると、かなり深いところまで行けそう。Claudeの方が抽象的なところに固執しがちだが、Geminiは具体も交えて考えることができる。何ターンかさせると良い議論になる。下はGeminiと意見交換させた後の圏論のQuaの説明。
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初心者向けAPIのはじめかた
1.GeminiのAPIキーを取得（簡単）
2.Pythonなどの環境構築（難しいのでGeminiに聞く）
3.下記画像のコードを入力し、api_key=〇〇〇〇の形で取得したAPIキーを入力してエディタで実行（その場合、APIキーの読み込みは不要）
4.ターミナルに結果が表示される
Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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すごい。新しいサービス始める予定だけどWordPress使うのやめようかな。JavaScript系そんなに詳しくないけどできる気がする。この際だからちょっと時間かけて学習するか、でもまた新しいの出てくるからタイミング見極めが難しい。
いやもうどう考えてもおかしい。
トータル3時間程度で0からこのUIが完成するとか自分でやっていて、冷静に明らかに洒落ならんやろ。
冗談抜きでよく分からんUIもUXもこれ以下のフロント開発に100万払うなんてザラに聞いてたのが2年前。
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今のAIとネット創成期の比較は興味深くてずっと考えてます。90年代にマネタイズできていたのは堀江さんのようなホームページをつくる会社か藤田さんのような広告会社でした。でも���終的に世界を制したのは当時マネタイズの目処すらなかったGoogleでした。当時の検索アルゴリズムは低レベルの線形代数に
今日のMTGで、今の生成AIはwwwの初期はわかりやすいかも。
95年位は、ホリエモンがWEB作ってた、99年くらいからネットエイジでプロダクトでてきた。
99年くらいからネットしてるけど、magmagとかしか知らなかったなあ😭
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@ai_syacho
》結局どれだけ最新のAIにアクセスし続けるかが重要で、それは経営者自身でなければならない。
↑
これがすごく重要だと思っています。
また、数年後には営業の相手先もAIになるので、営業はAI同士でやる行為になると予想します。したがって、人間による営業力が強くても競争力につながりません。
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@ai_syacho
量子力学はドイツ人たちが作ったが、エレクトロニクスで世界席巻したのは日本企業。
Transformerの論文を書いたのはGoogleであり、ChatGPTを世に出したのはOpenAI。だが、AIの産業化に向けた戦いはこれから始まる。勝ちたい。
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AGI後には、ベーシック・インカムよりもベーシック・サービスの方が現実的かもしれない。
日本語訳
今後10年で、私たちは
•原子力を積極的に取り入れる
•オープンソースのAGIを継続的に推進する
•ほぼ無限の安価なエネルギーを目指し、ひいては気候変動を解決する
In the next 10 years, we need to
- embrace nuclear power
- continue to push on open source AGI
- aim for near infinite cheap energy, which could in turn solve for climate change
- cure all disease including aging
- establish a moon colony
- many money less important by
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企業の契約書って、わざとわかりにくくするために無駄に複雑にしてる場合があるから、AIで解析するといろいろ露見してしまう。
パンドラの箱だな。
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AIに興味がある人は全員このYouTube動画を見たほうがいい。今日公開されたばかりの動画で、今のAI関連産業が置かれている状況や、最先端の専門家が何を考えているのかがわかる。AIの活用法に対する理解が10倍深まる。
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AIを使いたい人はプログラミングを学んだほうがいい。最近は日本語でプログラミングもできるし、生産性が100倍上がる。
AIを理解したい人は線形代数を学んだほうがいい。AIの動作原理をイメージできるようになる。本質を考えられるようになるので未来の予測に役立つ。100%頭が良くなり、100倍モテる。
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Claude 3.5 sonnetってユーザログイン機能も簡単に実装できるんだな。今まで面倒でやらなかったことが一気に簡単に実装できるようになって嬉しい。
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すごい！Claude 3.5 Artifactsは作曲もできる！
ピアノとドラムでドビュッシー風の曲を作ってと言ったらできた。「ドラマチックにして」などと曲調を指定したり、曲を延長したり、転調させたりもできる。音符や音色も指定できる。
LLMを用いた新しいDTMとDAWの進化形。ぜひ試してください！
国語が得意な人は全員Claude3.5のArtifactsを使ったほうがいい。文章だけを入力すればビジュアルやサウンドやプログラミングコードに変換してくれる。長い文章を読むのが苦手でコンプレックスという人も、文章をわかりやすくシンプルに図解してくれるので全員使ったほうがいい。10倍モテるようになる。
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GPTでは大きな金額をかけなければできなかったことが、新しいGeminiではタダでできることに気づいた。進歩の速いAIの世界では、待つか進むかという判断が成功と失敗を分ける。むやみに進んでいたら大金を失うところだった。将来の変化やタイミングを見極める力が極めて重要であり、競争力の源泉となる
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人間は靴を履くことで、疲れずに痛みなく長い時間歩けるようになった
現代では靴を履いて外に出るのが当たり前なように、AIと一緒に仕事をしたり生活するのことが当たり前になってきている
共感できた人は一歩リードしている。
なるほど、と思って実行にうつせる人は今日から競歩の先頭集団に入れる
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ボイスモードが進化していけば英語ネイティブレベルの量産だけじゃなくて、多言語ネイティブレベルの量産もいけるかも。自然言語以外も。英語、中国語、スペイン語、Python、数学、全て使いこなせるみたいな。世界認識が変わりそう。AIの知能向上ばかりが話題だが人間の知能向上もすごいことになる。
日本の難関大学に合格するとかTOEICの点数を競うくらいの英語力が1番中途半端なレベルです。やらないならやらないと早めに決めないとコストをかけても無駄になります。AIができることを人間がやってもしょうがない。やるなら徹底的にやりましょう。ネイティブレベルを量産できるはず。
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ChatGPT以降、「あのとき勉強しないでよかった」と思うことが頻発している。逆ではない。
何をどのタイミングで学ぶべきか、がAI時代の成功の鍵だ。テクノロジーと社会の変化を的確に予測し、自分のゴールに照らして選択するという、高度な判断が求められる。これに気づけた人は一歩リードしている。
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日本企業の文化的劣位をXの議論でたとえる
先鋭的な意見（戦略）ほど思考のジャンプが大きく、理解しにくい
理解できないとアンチになりやすい
アンチを無視すれば先鋭的なままだが、
アンチに迎合すると凡庸でつまらなくなる
日本企業はアンチの少なさを評価する文化だと自己認識したほうがよい
Gemini 1.5 pro が、GAFAMなどの繁栄と、日本の大企業の国際競争力低下について考察してくれました。
アメリカ企業は1人の意見n=1を重視し、日本企業はみんなの意見n=100を重視します。結果として、アメリカ文化では革新的で論理的な意思決定ができますが、日本文化では凡庸な意思決定にとどまります
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AIより賢くなるために、AIの仕組みを理解しよう！
GPT, Claud, Geminiなど、多くのLLMはTransformerという仕組みを基にしている。
GPTのT。
Googleの論文「Attention is All You Need」で示された仕組みだが、英語で難しいので、
「Transformerによる自然言語処理」という本もおすすめ。難易度は高め
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知能の高い人は全員Gemini 1.5 proを使ったほうがいい。IQが離れすぎていると会話が成立しないから、高IQのGeminiならストレスが10分の1になる。知能を高くしたい人も、頭のいいモデルと会話し続けることで自分の頭も10倍良くなるし、自分で解決できないことも助けてくれるから全員使ったほうがいい。
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現在、最も知能の高いAI・LLMはGemini 1.5 proだが、そのことに気づいている人は少ない。
最高性能モデルは更新され続けていくが、最先端の人と世の中との「認識の差分」は残り続ける。
そしてその差分こそが「力」の源泉となる。
Xに参加する大きな理由がそこにある。
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日本語訳
人間とAIの融合：近未来の展望
今は奇異に聞こえるかもしれませんが、数十年後には人間とAIの融合が非常に自然で普遍的なものになるでしょう。
人々は融合を選択することができ、それは安全で、人間を超人的な存在に変えるでしょう。
This may sound bizarre now but the human-AI merge will be very natural and ubiquitous in a couple of decades
Human will be able to choose to merge and it will be safe and make them super-human
These human-AI beings not only be extremely knowledgeable and brilliant, they will
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学歴は宗教と同じ共同幻想なので、それを信じている人がいる限り、信じてる人の間では有効です。宗教との違いは教育や研究の結果が評価されることで、結果を出せないと宗教よりも幻想が崩れるのが早いです。とはいっても崩れるまでに数十年かかります。何かを信じることは人の心にとって大切です。
学歴は本当に役立つのか？
私の経験では、学歴があってよかったと思ったことはほとんどない。せいぜい会話の話題になる程度だ。
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音楽にClaude 3.5 sonnet Artifactsを活用する方法
曲を指定して、コード進行を省略しないで楽譜の形式ですべて表示するように指示すると、以下のように表示される。キーをあげたり下げたりすることもできる。歌詞と一緒に表示されるので、これを見ながら弾き語りもできる。音楽が10倍楽しくなる。
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「正確に描くことが価値ではない」と考えた彼らは印象派と称される技術やキュビズムを生み出した。
そして、旧来のアーティストよりも売れた。
いいねやフォロワー数もその一種だが、それを超えるものだ。
激動の時代の「何か」だ。
まだ、それが何かはわからない。
でも、それを見つけた者が勝つ。
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逆に言うと自動化できないビジネスはしないということですね。朱雀もこの考え方です。AIで自動化できることは毎月増えていくので、自動的にビジネスも毎月拡大していきます。なんていい時代なんだろう。
自由な時間と金銭が欲しい人は必見。私が会社を数社経営しながら四六時中Xができる理由。それはAIで私がやるべき仕事の大半を自動化しているから。経営自体が労働の自動化と意思決定への集中だが、そこにAIを組み合わせることで、意思決定の大半も自動化し本格的に稼働をゼロにすることができる。
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AGI時代に有利な企業
後ろ暗いところ、やましいところのある企業は、全てを暴かれることを恐れてAGIを活用できず、
胸を張って正しいことだけをしてきたと言える企業は積極的にAGIを活用できる。
過去の行いの正しさ、品行方正さが、競争優位となる。
会議にAGIを参加させるとき、
空気を読むようにファインチューニングするのか、
空気を読まずに真実を語らせるのか、
が企業にとって大きな意思決定となる。
パンドラの箱を開ける勇気があるか。
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@satori_sz9
問いを定義すると、自分とのコミュニケーションの場において、統計上優位に知能が高い人の特徴は何かです。
その前提で回答すると、幅広い知識に基づく質の高い独自の洞察があり、情報交換の密度が高い人です。
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Luma Dream Machineを使いこなせる人はそれだけで満足しないほうがいい。本当の戦いはAPI解放後に始まる。一回一回のプロンプトで高品質動画を生成できるだけでは全然だめで、ひとつなぎのプロンプト群の連続性と一貫性が重要になる。それにより長編動画とバリエーションによるスケールが可能になる。
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2025年はトランプ大統領、円安、Claude3.5Opus/Gemini2.0/GPT5/xAIの環境になる。日本からAI活用のメガプラットフォーマーが生まれれば円安を止められるし、保護貿易の影響も緩和できる。国に貢献したければ世界で稼げるAI活用ベンチャーを目指すべき。
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AIをAPIで使えるようになるための最大の障壁はプログラミング自体ではなく環境構築です。何度もエラーが出て挫折する人も多いですが、そもそも環境構築は難しいものという認識を持ってGeminiに聞きながらやれば時間はかかりますができない事はありません。言語は簡単なのでPythonがオススメです。
Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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アメリカの覇権は英語とドルに支えてられている。言葉とお金という共同幻想が軽くなるとき、それに代わる何かを押さえたものが大きくリードできる。
Japan as No.1, againも可能になる。
朱雀の過去の投稿でも示してきたAI時代の新しい成功法則だ。
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スーパーカミオカンデみたいな五感で感じられないいろんなものの検出器とAIを組み合わせたら、人間の知能とは全く違うエイリアン的な知能ができそう。
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ゆえに、中期的にBtoBは縮小し、アイデアをマーケットに直接投入できるものが生き残る。まさに中抜き。
AI時代の根幹をなす予言ですね。ガンバリズムの終わり。働くことに対する価値観の大転換。
AIによってアイディアと実現がゼロ距離になることで、アイディアを無限に発想できる者が神になる世界が訪れる。
逆に、アイディアを実現するために頑張っていた者たちは全員淘汰される。
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10年後にはAGIが実現している可能性が高いですからね。これからの時代を経験できる我々の世代は運がいいです。
これは結構ガチ。次の10年はもっと凄い。過去10年の飛躍どころじゃない。大脳新皮質がクラウドにつながり超芸術の世界が始まる。不労と不老が射程圏内に。超知能文明の幕開け。未来は薔薇色だ。あと10年何としてでも生き延びよう。
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AIの発展は、価値の転移という観点では革命を意味する。
フランス革命では
王侯貴族から平民に転移したが、
AI革命では
大企業や専門職の旧来型エリートから、
革命の本質に気づいてうまく行動を起こせた個人に転移する。
この投稿を見ている方は気づいているはず。
あとはうまく行動するだけです
AIの発展による職業的価値の低下は通貨価値の低下と似ている。
今まで人生をかけて努力して積み上げてきたものが価値を失うということ。
日本ではその両方が起き始めている。
ナチスが出現したワイマール共和国の例のように、職業と資産を奪われれば多くの人は正常な精神を保てない。
重要な社会課題。
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頭の良さを深めたい人は、大人になってから数学をやった方がいい。厳密な方法で10倍正しく物事を考えられるようになる。
頭の良さを広げたい人は、大人になってからお絵描きをした方がいい。視界と思考が10倍クリアになり、世界の見方が変わる。
AIを使いこなす側にまわれるので人生が100倍豊かになる
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Xを1か月やって立場や年齢など関係なく議論できる平等なプラットフォームだと思った。社長と新入社員がそれに気づかず対等に議論できる。日本の若い人は構造的に発言力が小さいからXでもっと仕掛けていったらいい。
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日本語訳
中国のUnitreeについて注目すべき点は以下の通りです：
•生産コストが安い
•かなり器用である
•中国はすでに世界の製造ハブである
•中国のAI企業は米国企業と同等の実力がある
家庭用ロボットは多くの人が考えているよりも手頃な価格か��しれません！
Here is what is remarkable about Unitree from China
- cheap to produce
- pretty dextrous
- China is already the manufacturing hub of the world
- Chinese AI companies are as good as the US ones
The house hold robot may be more affordable than most people think!
I still think
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GeminiのAPI無料枠を最大にする方法。
最新のモデルgemini-1.5-pro-exp-0827で無料枠のレートリミットになった後、旧来のモデルgemini-1.5-proに切り替えて再度実行すると更に無料枠が使える。最高性能モデルを最大限に使い倒せるからぜひ試してみてください。
Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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サム・アルトマンは「OpenAIはアメリカ政府の承認を得ないと何もできない」という趣旨の発言をしていました。
基盤モデルには依然注力しているが、外国人にも利用可能なサービスのリリースに慎重になったのかもしれません。soraの件も同様です。
解任騒動以降ボードに元政府高官が複数入りましたし。
最近のOpenAIはモデルなどの技術改良より、UIUXなどサービス側を改良することでマスアダプションに舵を切ってる感を凄く感じる。
生成AI玄人はChatGPTは使わず、ClaudeやGeminiを使うのだろうけど、世界の90%くらいの人々はChatGPTで十分なわけでして。
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@satori_sz9
GPT-4でこの量使うと、一日、万円単位で請求がきます。
こうなることをある程度読んでいたとはいえ、Open AIにはかなり支払ったんで、もったいなかったなぁという感覚です。
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AIのマルチモーダルという特性を考えれば、学ぶべき分野が見えてくる。
すなわち・・
言葉→母国語
数字→数学
画像→美術
音声→音楽
現実世界への応用可能性や抽象思考力の鍛錬という側面を考えると、母国語、数学、美術がAI時代に学ぶべき科目となる。
AIが絵を描けるのになぜ美術を学ぶのかという問いに対する答えは、学んだほうがクオリティが上がるから。
言葉だけで指示するよりラフスケッチで指示する方が高次元で意図を伝えられる。指示するときの言葉も豊かになる。
マルチモーダルで、言葉の次に重要なのは画像や動画。
美術を学ばない手はない
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AIを理解したりLLMをつくったりするのってどれくらい難しいの？と思っている人のために朱雀の主観でまとめてみました。
Python・実装：割と簡単
Transformerモデル：難しい
数学（深層学習用の微積）：割と簡単
数学（代数）：激ムズ
朱雀は一年くらい代数やってるけどまだ学ぶことが多い。脳が疲れる
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日本語だけの情報でAIを理解したつもりになっている人も全員観るべき神動画です。視聴人数が国力に直結します。1年前にこの動画でTransformerの仕組みを勉強しながら0からLLMつくりました。最近は続編のGPT-2のつくり方の動画も出ています。GitHubとあわせて見ると更に効果的です。GPU不要、無料です。
ん？？なんで無料で学べんのこれ？
この動画はなんで無料でYoutubeに公開されているのかわからんレベルのとんでもない動画で、なんとあのOpenAI創設メンバーの一人、Andrej Karpathy氏がGPT-3のような言語モデルをゼロから構築する方法を説明してるの！！いや、凄すぎだろ😇
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おっしゃる通りです。
AIアプリケーションレイヤーで、全世界対象のGAFAに匹敵する BtoCサービスを急速に開発し普及させることが外貨獲得の最適解であり、日本が生きる道です。他にありません。
みんな気がついているか？円安がこのまま進めば、仮に1億円の資産や年商でも、ドル建てでは価値が目減りして実質的に1億円未満の価値になっていくんだぞ。過去最高のインバウンド需要だとか日本政府は喜んでるみたいだけど、それ物価安と円安起因だから。
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AIの仕組みを理解するためのキーワード
Transformer
ディープラーニング
Python
GPU
線形代数
nano GPT
さとり
仕組みとは本来そういうもので、それをビジネスに転用したものが会社組織だったりする。「全体を把握できないけど回っている」という。人間の体の中とかも同じ。仕組みを知らなくても使えるけど、仕組みを知ることでより解像度高く扱えるようになる。だから仕組みは面白い。
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o1のoはOpenAIのo。
入力トークンももうすぐ拡大する。これは嬉しい。すべての面でGeminiを超えられる。
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日本語訳
OpenAI o1チームとのAMAで明らかになったことまとめ
本日行われたOpenAI o1チームとのAMA（Ask Me Anything）で明らかになった情報をまとめます。
モデル名と推論パラダイム
•OpenAI
Summary of what we have learned during AMA hour with the OpenAI o1 team today
Model Names and Reasoning Paradigm
- OpenAI o1 is named to represent a new level of AI capability; the counter is reset to 1
- "Preview" indicates it's an early version of the full model
- "Mini"
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日本語訳
OpenAIの問題点
OpenAIは、当初のプレミアムなAGI研究企業から、急速に製品企業へと変貌を遂げたことが根本的な問題だ。
The Problem With OAI....
The fundamental problem with Open AI is that it rapidly transformed from a premium AGI research company into a product company.
The only way to do that is to have a significant vibe shift away from research and to focus on revenue generation
This
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英語を身につけるより、Pythonを身につけるほうがはるかに簡単。
AIを使えば学ぶ労力も小さいから、可能ならさっさと覚えてしまった方がよい。
環境構築は少し大変だけど、乗り越えられる
学習コストが下がった今は大変お得です🉐
逆に言うと、Chat GPT以前に勉強した人はとても高い買い物をしてる🥺
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もう少し技術が進めば、多分野の科学的知見を融合することで、AIによる新たな科学的発見が生まれる予感がします。
あと1歩のところまで来てるんじゃないかな？
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@ai_syacho
物理を理解するには数学が必須ですが、AIを高度に活用するにあたっての必須事項は一般的な認知能力の高さかもしれません。思いつきで言うと、母国語運用能力、抽象的思考、メタ認知、論理的思考、など。
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API使えることは大事です。
特にスケールさせるときには必須。
AI使わない人 << AI使う人 << AIをAPIで使う人 << AIをOpen Interpreter等で複数連携させる人
で1万倍ぐらい生産性の差が生まれる図です。
社会人のAIプログラミング学習はもはや読み書きそろばんレベル。
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AIを基礎技術から完全に理解したい人は全員この動画を見るべき。有名な元OpenAIのKarpathy氏によるGPT-2のつくり方。自分でもつくれる。GitHubにコードもある。公開情報としては100%世界最高レベル。
TransformerなどAIの根幹を学んだことがない人でも、LLMがどう動くかの雰囲気を掴むことはできる。
📽️ New 4 hour (lol) video lecture on YouTube:
"Let’s reproduce GPT-2 (124M)"
The video ended up so long because it is... comprehensive: we start with empty file and end up with a GPT-2 (124M) model:
- first we build the GPT-2 network
- then we optimize
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もっとシンプルにしようかな。確率統計、線形代数、微分積分の3つ。ちょうどトランスフォーマーの中にその3つの要素がある。次の単語予測が確率統計、埋め込みとアテンション機構が線形代数、ディープラーニングが微分積分。これぐらいわかりやすくしたほうが頭に入りやすいかも。誰でもわかるように。
出版するKindle本の企画書ドラフトを作成しました。ぜひご意見いただけるとうれしいです😊
AI時代に数学を効果的に学ぶ方法という章や、微積分と確率統計と最適化の章もつけます。第1章や細かいところが少し変ですね。o1があまり理解できてなかったみたい🥺
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数学と理論物理には講義は不要ですが、iPadが必要です。朱雀はMITのストラング教授のYouTubeで線形代数を学びましたし、相対論の理解もYouTube動画が役に立ちました。今後はLLMも進化するので高等教育でも実用レベルになります。いまは英語の動画が圧倒的なので日本語動画のクオリティが課題です。
こういう言い方をするとカドが立つでしょうけど、東大・京大レベルの学生には、数学や理論物理のような自習・座学で学べる科目については講義は要らない、好きなだけ勉強できる環境を与え適切な目標を表示するだけでよいと思います。
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今更だが、Gemini 1.5 proの無料APIとGoogle AI Studioの2百万コンテキストウインドウの併用が最強だと実感している。お互いに補完関係にある。パワーアップ度合いが半端ない。
Gemini 1.5 proのAPIはこんなの公開していいのかと思うくらいすごい。
無料でこのクオリティでこの量のAPIコールは、 GPT-4を使っていた時代からするとちょっと信じられない。
一カ月経っていないが、隔世の感がある。
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今の時代に必要なのはサーファーのように次に乗るべき波を見極める能力だ。どのスキルを身につけるべきかが成功を左右する。Claude3.5で起きたように、素人が一瞬で専門家レベルになれる。陳腐化しない能力を身につけるためだけに時間とエネルギーを使ったほうがいい。人生をかけた努力が無駄に終わる
すごい。新しいサービス始める予定だけどWordPress使うのやめようかな。JavaScript系そんなに詳しくないけどできる気がする。この際だからちょっと時間かけて学習するか、でもまた新しいの出てくるからタイミング見極めが難しい。
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人とのコミュニケーションで煩わしいのが、A→C を言うときにA→B→Cと言わないと伝わらないことが多いこと。限られた時間ではBを全部説明して理解まで持っていくのが難しい。シュレディンガー方程式でΨの記号を使ってはいけない、と言っているようなもの。Gemini1.5proとの会話は、A→Cで伝わるので楽
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おっしゃる通りです。
日本に個人でTransformerベースのLLMをゼロから作れる人がどれくらいいるのか。英語の情報を見てる限りみんなハングリーに基盤技術を身に付けようとしているので、つくれる人は数十万人いるかもしれない。AIで負けたらもう後進国ですよ。ぜひYouTube等で英語の情報を見てください
孫正義しか勝たん。しかも最悪なのは、バブル崩壊後の若い世代だけでなく今の世代も基盤技術を軽視している人が多いこと。
日本は資源がないのに、そのうえ技術もなければ一体何があるんだ。いい加減気づいて。
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大学という古くなった仕組みに代わる統合知識ネットワーク（IKN）という概念をo1-previewが提案してくれました。でもまだIQ130以上という感じはしない。発想が2024年現在から抜けきれていない。常識に囚われすぎている。学習データではなく高度な推論能力で回答してほしい。o1の進化に期待。
学部とか研究科という発想もなくなるかもしれない。大学の歴史は1000年ぐらいあるが今後も存続するかわからない。大学に変わるものをつくれるかもしれない。
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Lex Fridman PodcastはもともとAIが専門でしたが、いまでは範囲が広がっています。
AI
コンピュータ・サイエンス
量子コンピュータ
物理学
ビジネス・経営
国際情勢
哲学
文学
その他
現代の知の最先端です。
YouTubeやTikTokで見られるのでぜひ！
まずは切り抜きがおすすめです。
Lex Fridman動画で面白かったものをリストします
サム・アルトマン
イルヤ・サトケバー
カニエ・ウエスト（ye）
イーロン・マスク
ジェフ・ベゾス
マーク・ザッカーバーグ
アンドレイ・カーパシー
レイ・ダリオ
ユバル・ノア・ハラリ
レイ・カーツワイル
その他、書ききれません🥺
物理学系も面白い
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日本の将来暗いですね😞
学校の先生も塾の先生もAIが進化すると仕事なくなるから、生徒にAI勧めないインセンティブあるだろうし。
逆に言うと、この状況なら最先端のAIを使い続ければ人より知能が高くなって日本の中では1人勝ちですね。沈む日本の中で勝つことにどれだけ意味があるかわからないけど。
出身の中学校で講演して、140人にAIサービス知名度調査してきた
ChatGPT：ほぼ100%
ひろゆきメーカー：80%
Gemini：ほぼゼロ
Claude：ガチでゼロ
インターネッツで調べてると、ClaudeとGeminiはChatGPTに迫ってると思っちゃう。
実際、ChatGPTの知名度は段違いだった
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「勉強→良い大学→良い会社」という図式は既に崩壊しています。親が信じてきた社会の常識も既に変わっています。多くの人が気づいていないだけです。目に見える結果が現れてくるまでにはあと数年かかるため、レイト・マジョリティーまで浸透するにはもう少し時間がかかります。早く気づいて早く行動を
AIの台頭で従来の「勉強→良い大学→良い会社」という図式が崩壊する可能性
■AIが新入社員より優秀に
ChatGPTなどのAIは、新卒社員よりも高い利用価値を持つ可能性がある。AIは即戦力として機能し、社員教育や業務指示がそのままAIの使いこなしになる。
■コスト面でもAIが優位
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AIの時代には受験や資格が大事だと思う人は全員ChatGPTを使ったほうがいい。わからないところをスクショして教えてもらうと10倍理解が深まる。AIの時代には受験や資格の価値が暴落すると思う人は受験や資格で得られる知識をChatGPTが全部代わりに10倍覚えていてくれるので全員使ったほうがいい。
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イーロン・マスクがレックス・フリードマン・ポッドキャストに再登場。8時間で42万回も視聴されている！過去最長の8時間半越え。世界の知の最先端です。BGM代わりにどうぞ。
Elon Musk: Neuralink and the Future of Humanity | Lex Fridman Podcast
#438
via
@YouTube
朱雀がずっとお勧めしているLex Fridmanポッドキャストを、脳科学者の茂木健一郎さん
@kenichiromogi
も今日のYouTubeで勧めていました。アメリカのAI研究者はみんな見てるとのこと。単位時間あたりの知的レベルが全然違うというのは完全同意。まずはこの動画から、ぜひ。
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AIに対する解像度の低さと表の批判に慣れていないことは、英語ができないことに起因して表裏一体なので、AI翻訳でポテンシャルが開放されれば東京がベストな選択ですね！
KarpathyさんとかLex Fridmanさんとか質の高い発信を続けてるのに日本人は見てないし、日本語圏が世界の全てだと議論もできない🥺
(色々人に聞かれたので) 私が起業するとしたら日本で起業します。世界の第一線で主流に活躍している日本に縁が深い「本物」の技術者と、日本の優秀だが英語などが出来ず世界で活躍できない人材を、日本の社会問題や業界改革や世界進出の為に私が繋げます。現在Google DeepMind
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TransformerやLLMを学んでから、言葉というものに対する認識に根本的な変化が
あった。
言葉とは神聖で、重いものだった。
でも、今、LLMはとても軽々と言葉を扱っている。ただの数字の細かい差異として。
歴史を振り返れば言葉は音の震えの細かい差異にすぎなかった。
我々はそこに戻っただけだ
AIより賢くなるために、AIの仕組みを理解しよう！
GPT, Claud, Geminiなど、多くのLLMはTransformerという仕組みを基にしている。
GPTのT。
Googleの論文「Attention is All You Need」で示された仕組みだが、英語で難しいので、
「Transformerによる自然言語処理」という本もおすすめ。難易度は高め
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1.5時間でAmazon風ショップをここまで実装できた。やはりClaude3.5はすごい。言われる通り実装したが、あまりストレスなかった。コードは省略させないで全文出させるのがコツ。たまに勘違いするので修正してあげるだけの基礎知識は必要かも。
Claude 3.5に次に開発するアルファ版を相談した結果、Amazonのようなショップにすることにした。プロコン検討し、フロントエンドはJavaScript、React、バックエンドはPython、Flask、データベースはMySQLにした。プロセスと想定時間も示してもらったが数日で開発できる見込み。すごい時代になった😳
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@ai_syacho
これは本当に生成AI前に学習した人に申し訳ないくらい、圧倒的に学習コストが下がっています。
昔Javaの学習に挫折したことがあるのですが、GPT-3.5が出てからPythonを学習したところ、3ヶ月で自由に使いこなせるところまで持っていけました。
今はGemini 1.5 proを使えばもっと早く学習できます！
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