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SNSで医師への誹謗中傷が多発する理由ー誹謗中傷は社会を蝕む麻薬である(原田隆之) - エキスパート
加藤 僚一無職(人生再設計第一世代)
ソーシャルメディアと誹謗中傷の関係は倫理感覚の変化に対する社会ルールのネゴシエーションの真っ只中であるという事に尽きると思います。
ソーシャルメディアによってそれ以前にあった我々の周囲のプライベートな空間はほぼパブリックな空間に変化しました。ごくごく私的な耳打ちのような会話でさえソーシャルメディアがその情報をパブリックな空間に暴露できる構造がそうさせています。たとえ家族や友人といったプライベートな人間関係であっても、当人がソーシャルメディアを利用しているか否かによってその会話空間がプライベートなのかパブリックなのかが規定されます。
ですから、賢明な人はソーシャルメディア離脱を計るわけです。自分がソーシャルメディアから離脱すれば、少なくとも自分の周りではプライベートの濃度が他の人の倍になるからです。それは自分に対する会話での心的ハードルを下げ、人間関係を良好にし、そうした自分のライフスタイルを見た周囲の人々はどんどんソーシャルメディア離脱を計るインセンティブが働きます。そうやって自分の周囲のプライベート空間を拡張できるようになります。
ソーシャルメディア離脱の手法はアカウントを消す事ではありません。アカウントを保持しつつ、メディア特性に応じた必要最低限の情報を発信し、かつ常時発信するメディアを限定すれば、ある程度の離脱効果を得られます。
【削除されました】養殖物2023年7月24日(月)
加藤 僚一無職(人生再設計第一世代)
お久しぶりです。
最近ジョギングを始めました。自宅の周辺5km程度を8分/km程度のペースでやってます。30年近くまともな運動をしてこなかったので、偏りまくってた筋肉と全く動かない股関節が早速悲鳴を上げて、今は数日インターバルを置いてますが、ここ1ヶ月ほどは週に3〜4日程でやれているので、それでこのペースは上出来過ぎるくらいだと自己陶酔に浸ってます。
ジョギングの副次的効果として、股関節や腸腰筋を意識しはじめてから運動不足で開きまくってた骨盤も徐々に正しい位置に戻りつつあり、隠れていた内臓脂肪分の腹の出っ張りが目立ちはじめましたが、万年詰まりっぱなしだったお通じも劇的な改善をみせており、運動の効果の凄まじさを体感しています。
筋肉痛等も収まってきたので、来週以降は目標を6分/kmペースにすることとして励んでいこうと思います。冬前にできたらいいな。
OpenAI、「AI の安全性に対する当社のアプローチ」を説明 「年齢確認オプション検討中」
加藤 僚一無職(人生再設計第一世代)
これはOpenAIのサービスとしての話ですが、既にMetaのLLaMAをベースとした、端末ローカルで起動するバイナリとカスタマイズのスクリプトが同梱したGPT4ALLというLLMがGitHubで公開されています。
OpenAIがやった秘伝のタレのアライメントを素人が突き崩せるとは思いませんが、下手な鉄砲数打ちゃ当たるってなもんで、そのうち倫理障壁を突破する非常識なモデルがネット上に現れる気がします。
GPT4ALLは名前が紛らわしいですがGPT-3.5と同等世代なのでまだ人間の頭脳で言えば小学生程度なので、演繹的処理にはそう高くない限界がありますから、そんなに脅えるほどのことは無いと思いますが、GPT-4スケールとなると話は別かも知れません。
ただGPT-4が稼働する端末のリソースは単体でも相当膨大なので、おいそれと手を出せるスケールでは無いですが、現在研究が進んできている非Transform系のモデルではGPT-4スケールでも高価なゲーミングPCくらいで稼働できるようになるんじゃないかという話も聞こえてきています。
イタリア、チャットGPT使用禁止 欧米初 個人情報収集を懸念
加藤 僚一無職(人生再設計第一世代)
個人情報の収集と対話型AI活用はトレードオフです。
アウトプットの安全保障としては想定されるコミュニケーションの外側を監視して倫理ガイドをチューニングしなければならないですから、個別具体のログサンプルを幾つも保管しておく必要性は大いにあります。そのログから『人間の目を介さずに』個人情報を取り除く事は技術的には可能だと思いますが。
はっきり言ってGDPRは技術に親和的な規制にはなっていないですからね。人間の意思介在(リテラシーの有無に係わらず!)を大前提としていますし、その意思表明自体もある種の個人情報となり得るものですから、自己矛盾を孕んでいる非常に間抜けな法です。
マスク氏ら、AI開発の一時停止訴え 「社会にリスク」
加藤 僚一無職(人生再設計第一世代)
端的に言えば、もう無理ですね。
既にLLMは亜種を含めて数十のブランチが派生してファインチューニングが進んでいます。より少ない計算リソースで精度の高いアウトプットが出るようなモデルも週ごとに更新されてリリースされています。
今まだその程度の派生に留まっているのは、LLMの学習に必要なリソース(データ・計算)がまだ膨大な規模だからです。膨大と言ってもGPT-3では数億円規模のクラウドリソースを費やしていたものが、現在はもうラックサーバ数台程度で可能な領域まで小さくなってきていますが。
FLIの人々の話してる事はちょっとずつ現実から乖離しはじめてると思います。前提としてる事が1年前、GPT-3が出てきた頃の情報を前提になっています。今起きている事をあえて「懸念」として未来を見据えるなら、もうちょっと違った形だと思います。
恐らく現在のような分かりやすいアウトプットを出せるようなクラウド型AIが驚異となることは無いでしょう。むしろ問題になるのは世界中のネットワーク上に分散した状態で保持されるマルウェアのような形のAIだと思います。開発リソースが指数関数的スピードで効率化してるので、来年か再来年くらいにはAIのような振舞いをするマルウェアが出てきてもおかしくないと思います。
【追記】
知らんけど
NORMAL
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