お週報スペシャル!トリチャン流・長文感想の書き方
長文感想なんか書かない方がいい
〜fin〜
そうなんですよね、極論「尊い」それだけでいい。
でもそれだけで終わらせてしまうにはもったいない何かに遭遇し、
困ってしまった時の手引きを用意しました。
あくまでトリチャン流なので、とても気持ち悪くなると思います。
じゃあやっぱりこんなものは生み出さない方がいい。
・「尊(SON)」を細かく分析しよう。
まずはイラストレーション等に使えるテクです。漫画のコマでもイケます。
尊・イラストを目撃した時、恐らく目で見て、「尊」と思ったはずです。
その際に、まず最初に何を、己の目が捉えたのか。
推しの顔面だったのか。
顔面だったら、その「どこ」が一番キたのか。視線だったのか、はたまたその表情なのか。
表情だったら、「何」を思っていそうだったのか。
いや、シンプルに「この、僅かに開いた唇エッチだな~」でもいい。
思った事を素直に追いかけ、時には「その先」を勝手に想像しましょう。
その先。具体的には
「このぷにぷに唇に歯ブラシ突っ込んでみたい…
歯ブラシを押し返しぷにっ♡てなるとこをハイビジョンスーパースローカメラで捉えたい。」とかそういう事です。
気持ち悪すぎる。やめた方がいい。やめよう、こんな事は。
「イラストレーション」と言いましたが、声等だった場合も同様です。
「どの音」が一番良かったのか。その「音」に何が含まれていそうだったのか。
感情だったのか、その口先の表情まで想像できそうなくらいの質感がそこにはあったのか。
最初の「一音」が発されるその前の、吐息が良かったのか。
この「音」を発するために推しに吸われた空気そのものが、良かったのか。
どんどん視点を細かくしていきましょう。
細かければ細かいだけ、気持ち悪くなっていきます。 おめでとうございます。やめな。
・感情表現をしておこう。
ついでに、その「尊い」を受け、
己の心がどうなってしまったのかも追いかけてもいいかもしれません。
挨拶的につけておきましょう。
「語彙力ないなった」「苦の感情を全部忘れた」「胃が痛くなってきた」
「今全身海綿体」「コーヒーを溢した」「生を実感した」「殺してくれ」
過剰表現でもいい、オタクは過剰表現に慣れてるから。
正直、これは本当に挨拶程度で良いと思います。
・己の心の動きを追いかけよう。
これもまた、「細分化」ですが、今回のターゲットは推しではなく自分です。
特に漫画や物語に使えるテクニックです。
どのシーンで一番心が動いたのか、
コンテンツを摂取している間の「心・動きグラフ」を脳内で思い浮かべてください。
まず、どこが一番だったのか。
例えば……
「毎秒死に急いでいる推しが、己の夢より家族の安全や人生を選択したシーン」。
じゃあ次に、その一番の「尊」を分析しましょう。
→「『あっ…メタ的に見てコイツの役割、後死ぬだけだわ…』と思わされたので」。
そういう感じです。
えっ!?こんな重いテーマじゃなくてもいいでしょ!?じゃあ……
「普段クールな推しが、確執ある妹と偶然すれ違い、あまりの衝撃に壁に肩ぶつけながら帰ってきたシーン」でも例に出すか…
(いいから17巻読んで欲しい気持ちになってきました)
咲-Saki-(17) (ヤングガンガンコミックス) 小林 立
https://www.amazon.co.jp/dp/475755530X/ref=cm_sw_r_tw_dp_BFC3GW39MCV4STZ06TX4
→「営業スマイルなんざ朝飯前の女が、ヘラりと笑いながらその複雑な心境を吐露してきて、
えっ!?そんな顔すんの!!マジ!?やったー!!と思った。」
こういう事です。
そう、最初の例はメタ的な視点でちょっと気持ち悪さが別ベクトルですが、
次の例はメチャクチャIQ低いですよね。まとめると「意外!やったー!」ですもん。
それでもいい。
細かく「どこのシーン」と言えたらそれだけで具体性が上がるので、時にはそれに任せてしまいましょう。
ただ、この場合は「なぜ意外に思ったのか」を付け加えるとより具体的になり分かりやすいです。
「妹と確執がある事は分かっていたが、流石にすれ違うだけで心理的負担を感じてしまう程とは思わんかったわ」とか、
そういう事を一行足すだけで、驚きをより詳細に伝える事が出来ます。
・自分の感情はともかく、キャラクターの感情を見て行こう。
ここからはハイテクニックゾーンかもしれない。
でも「自分がどう心動かされたのか」に自信がないですとか、
「自分……かあ……(百合厨特有の「我そこに無し」の心の動き)」となってしまう方は、
キャラクターの方の心の動きに注視してもいいかもしれません。
先ほどの例の、
「確執ある妹と偶然すれ違い、あまりの衝撃に壁に肩ぶつけながら帰ってきたシーン」
→「営業スマイルなんざ朝飯前の女が、ヘラりと笑いながらその複雑な心境を吐露してきて、
えっ!?そんな顔すんの!!マジ!?やったー!!と思った。」
の続きで話をしていきましょうか。便利だな咲17巻。
咲-Saki-(17) (ヤングガンガンコミックス) 小林 立
https://www.amazon.co.jp/dp/475755530X/ref=cm_sw_r_tw_dp_BFC3GW39MCV4STZ06TX4
「苦しい時に笑みを浮かべる女!?
じゃあ日頃の営業スマイルへの向き合い方もまた見えてくるものが違ってきませんか!?」とか
そういう事も同時に記しておきたくなる。
記念すべきお姉ちゃんの初登場シーン(阿知賀編内での)。
これは多分「この子は何を考えていたのか」の領域になり、「感情考察」とかに分類されるものだとは思うのですが、
そんなすごそうな事考えなくていいと思います。
「何か引っかかる」→「一体何が引っかかったのか?」に心を配るだけでいいと思う。
基本的には「それまで思っていた部分と違う一面を見た」、
もしくは「それまで思っていた事に、さらに補強が入った」の二つだと思うので、
比較できる過去の事例を引き出し、「なるほどなあ…と思いました」でまとめればいいと思います。
しかし、「過去を抜き出し比較!?過去のピックアップが出来ねえ!推しはどのシーンも最高だから!」という事もあると思います。
上記の「引っかかった所に対応する箇所」の探し方ではありませんが、
「推しってココが良いよね」を深めやすくなる鑑賞方法を一つ置いておきます。
これは物語の構築に関わる若干メタな視点ですが、
特に大体の物語、登場人物は「最初と最後(もしくは区切りの一つ)で比べると、気持ちが変化している」はずなので、
最初はそこに注目するといいんじゃないでしょうか。
難しい話をするな!はい。
推しの最も過去と最も今を比較しましょう。
つまりは、
「最近の推しはこういう事も言うけど、 最初の頃はこんな事を言ってたっけなあコイツ…ふふ…」っつってるだけで良いんです。
推しちゃん成長記録アルバム作ろう!気持ち悪ッ!
別に比較箇所は一番最初と最後じゃなくても良い。
……上記は基本的・気持ち悪感想の記し方です。
ここからは「これを作者さんに伝えたい」と思ってしまった場合の話です。
こんなキモイもん伝えられるかバカがよ
私は受け取る側的にはどういうご感想も嬉しいのですが、送る側として気を付けているのは…
出来ればあんまり自分の話はしないようにしよう…という事でしょうか。
もちろん一番伝えたい事が「こういう境遇の私が読み、刺さりました。人生に良かったです!」であった場合は、境遇を語らずにそれを伝えるのが難しいので別ですが、
「人生に影響が出ました」以外だったら避けるのが無難かと思います。
じゃあ「N話で突然自己肯定感が低いんじゃないかと明らかになってきた〇〇ちゃんはエッチだなあ、土下座したらなんでもいう事聞いてくれそう…」はセーフなんですか!?
ダメじゃないですか!?
こんなん作者に伝えられないでしょ…私宛には別に全然かまわないですが一般的には……
その点では「推しちゃん成長記録アルバム」こと「キャラクターの心の変化」の話は無難中の無難なのかなと思います。
あと話の長いオタクは「一番」だけ歌ってればいいです。
そりゃサビだけ歌うのが一番キャッチーですがそんなん多分出来ないでしょ、
じゃあせめて二番諦めてください。
Cメロとオチサビの話がしたいなら日を改めるのも手です。
…でも本当��作者さんに伝える時はサビだけのが良くない?それはまあ…理想論の話です、
でも今までなんとなく並べてみた感想文から良い感じの部分をピックアップしていけば一応まとまりは効くんじゃないでしょうか。
えっ!?無理!?
そう………
じゃああきらめましょう。
お返事は期待してはなりません、怪文書にお返事来たらそれ怖いでしょ。
逆に感想を頂き、お返事書きたくなってしまった方も、上記を参考に感想を書けば…
「怪文書返し」が出来るんじゃないでしょうか。やめな。
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TEDにて
シェーン・レッグとクリス・アンダーソン :AGI(汎用人工知能)のトランスフォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか
(詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ)
これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・
チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。
例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。
グーグル・ディープマインドの共同設立者であるシェーン・レッグは、人工知能(AGI)の開発という歴史上最大の変革のひとつを推進している。
彼は、現在のAIよりも指数関数的に賢く、無限の可能性と応用が可能な、人間のような知能を持つシステムを構想している。
TEDのクリス・アンダーソン代表との対談で、レッグはAGIの進化、AGIが到来したときの世界の姿、そしてAGIを安全に構築する方法を探る。
クリス・アンダーソン 人工知能に興味を持ったきっかけは何だったのですか?
シェーン・レッグ:そうですね。10歳の誕生日に初めて家庭用コンピュータを手に入れました。だから、ただネットサーフィンをしたりすることはできなかった。実際に自分で何かを作ったり、プログラミングをしたりする必要があった。それでプログラミングを始めて、このコンピュータの中に世界があることを発見したんだ。
そして、この宇宙全体に命を吹き込むことができたんだ。そして、その創造性の火花のようなものに魅了され、それが後に人工知能への興味へと発展する種になったのだと思う。
CA: 通常の教育では、いくつかの課題があったからです。
SL: ええ、子供のころは失読症でした。それで、10歳のときに1年留年することになったんだけどIQテストを受けに行かされたんだ。その結果、私のIQが非常に高いことがわかったんだ。そして、何が起こっているのか少し混乱した。
そして幸運なことに、当時私が住んでいた町にディスレクシアの検査方法を知っている人がいた。そして、実は私は知能が低かったのではないことがわかった。私は失読症で、それが問題だったのだ。
CA:あなたは幼い頃から、知能に関する私たちの標準的な思い込みは少しずれているかもしれないと考える理由があったのですね。
SL: まあ、僕には幼い頃から権威を疑う理由があったんだ。
あのね、もし先生があなたのことを頭が悪いと思っているのならそれは真実じゃないかもしれない。他にも何かあるのかもしれない。でも、子供の頃にそういう経験をしたことで、知性に対する興味も生まれたと思う。
CA:あなたは「人工知能(AGI)」という言葉を作ったと多くの人に言われていますね。2001年、その経緯についてお聞かせください。
彼は本を書こうとしていて非常に狭い範囲に焦点を当てるのではなく、もっと一般的で有能なAIシステムについての本を考えていたんだ。そして彼は本のタイトルを考えていた。そこで私は彼に「非常に一般的なシステムに興味があるのなら、それを人工知能と呼べばいい」と提案した。
それで彼はそれにしたんだ。そして、彼や他のいろいろな人たちがネットやインターネットでこの言葉を使い始め、そこから一般化したんだ。
その後、私たちはマイク・ギャロッドという人物がいることを知りました。彼は97年にセキュリティ・ナノテクノロジー専門誌に論文を発表しています。つまり、この言葉を最初に使ったのは彼なのです。しかし、いずれにせよ、彼も私たちとほぼ同じ意味であることがわかりました。
CA:この可能性を認識するその時が来たということですね。つまり、あなたは多くの人が馬鹿げていると思うような予測を早くからしていたのです。
それは何だったのですか?
レイ・カーツワイルの「Age of Spiritual Machines」という本を読み、彼の言う通り、少なくとも数十年間は計算量が指数関数的に増加し、世界のデータ量も数十年間は指数関数的に増加するだろうと結論づけたんだ。そして、もしそうなるのであれば、すべてのデータと計算を活用できる極めてスケーラブルなアルゴリズムの価値は非常に高くなると考えたのです。
そして2020年代半ばには、このような拡張性の高いアルゴリズムがあれば、人間が一生のうちに経験するデータよりもはるかに多くのデータで人工知能システムを訓練することが可能になるだろうとも考えました。
その結果、2009年ごろの私のブログで、2028年までに50%の確率でAGIが誕生すると予測しました。私は今でもそれを信じている。
CA:それはまだあなたの日付です。当時はAGIをどのように定義していましたか?
SL:ええ、最初の頃は特に正確な定義はありませんでした。本当に、より一般的なシステムのアイデアだったんだ。だから、囲碁やチェスなどをすることよりも、むしろ多くの異なることができるようにすることだった。
今私が使っている定義は、人ができる認知的な種類のタスクをすべてこなせるシステムというものです。
CA: では、DeepMindの設立と、あなたと共同設立者の間の相互作用について話してください。
SL:そう。理論的な神経科学と機械学習を研究するギャツビー・ユニットというところに行ったんだ。脳について理解していることと、機械学習からわかっていることの関係を学ぶことに興味があったんです。だから、そこはとてもいい場所に思えた。
そこでデミス・ハサビスに出会いました。
彼は僕と同じポスドク指導教官で、話をするようになった。そして彼は、今こそ会社を立ち上げるべきだと私を説得した。話を始めたのは2009年のことだった。私は少し懐疑的でした。AGIはまだ少し先の話だと思っていましたが、彼は今がその時だと考えていたので、私たちはそれを実行に移すことにしました。そして彼の友人にムスタファ・スレイマンがいた。
CA: 具体的には、AGIへの道筋を見つけることが会社の目標のひとつだったのですね?
SL:その通りです。2010年に投資家を探していたときに出した最初のビジネスプランの表紙には「世界初の人工知能を構築する」という一文があった。だから、それは最初から入っていたんだ。
CA:AGIを構築することは、シナリオによっては終末的な結果をもたらすかもしれないとわかっていたのに?
SL:そう。だから、深い変革をもたらす技術なんだ。私はそうなると信じている。これらのアルゴリズムは理解できるし、いずれ理解されるようになると思う。そして、インテリジェンスというのは、根本的に非常に価値のあるものだと思う。
今、私たちを取り巻くすべてのもの。私たちがいる建物、私が使っている言葉、私たちが持っている概念、私たちを取り巻くテクノロジーは、インテリジェンスの影響を受けています。だから、機械にインテリジェンスを持たせることは、開発する上で非常に価値のあることなんだ。だから、私はそれがやってくると信じている。
非常に強力なテクノロジーが誕生したとき、さまざまな結果があり得る。
物事が非常にうまくいくこともあれば、悪い方向に進む可能性もある。このことは、20年ほど前から私も認識していたことだ。
CA:では、ディープマインドが発展していく中で「なんということだ、私たちは信じられないような強力なものを手に入れたんだ 」と実感した瞬間はありましたか?
AlphaGoがそうだったのか、あの話全体がそうだったのか、それともあなたにとってどんな瞬間だったのか。
SL: ええ、何年にもわたってたくさんの瞬間がありました。ひとつはアタリのゲームをやったとき。特定のゲーム用にプログラムされていなくても、複数のゲームをプレイすることを学習できるアルゴリズムがあったんだ。エキサイティングな瞬間だった。もちろん、囲碁は本当にエキサイティングな瞬間だった。
しかし、私の想像力、そして多くの人々の想像力をかき立てたのは、近年の言語モデルの驚異的な拡張性だと思います。言語モデルは、人間が行うことのできる認知タスクの何分の一かを、本当に意味のある形で行うことができるシステムなのです。
CA:そのようなモデルに取り組んでいたわけですが、OpenAIが突然ChatGPTを発表したことで、あなたはある程度、盲目になったのでしょうか?
SL: そうですね。トランスフォーマーモデルはGoogleで発明されたもので、大きなトランスフォーマー言語モデルなどを作っているチームがありました。
CA: Googleはこの旅のある時点でDeepMindを買収しました。
SL:ええ、その通りです。私が予想外だったのは、純粋にテキストだけでトレーニングしたモデルがどれほど優れたものになるかということでした。
もっとマルチモーダリティが必要だと思っていました。画像や音声、ビデオなどが必要でしょう。しかし、膨大な量のテキストがあるため、これらのものをある程度補うことができる。今でもこのような側面はあると思います。言語モデルは、テキストで表現しにくい分野では弱い傾向があると思います。
しかし、これが根本的な限界だとは思いません。このような言語モデルは、映像や画像、音声など、あらゆるものに広がっていくと思いますし、このようなことはいずれ克服されるでしょう。
CA: では、シェーン、あなたが今この瞬間、世界がもっと冷静に考える必要があると熱く感じていることについて話してください。
SL:そうですね。だから、とても強力で、とても知的な人工知能がやってくると思う。その可能性は非常に高いと思います。今日来るとは思いません。来年も再来年も来るとは思いません。それよりももう少し先のことでしょう。
CA: 2028年?
SL: 2028年、それは50%の確率です。だから、2028年に実現しなかったら、ね、私は驚かないよ、明らかにね。
CA: そして、あなたが力強いと言ったとき。
つまり、すでに強力なAIが存在しているということだ。しかし、あなたは基本的に人工知能のバージョンが来ると言っている。
SL: ええ。
CA: では、それがどのようなものなのか、イメージを教えてください。
SL: そうだね、人工知能があれば、いろんなすごいことができるだろうね。人間の知能がたくさんの素晴らしいことをできるようにね。だから、特定のことをするのではなく、それが一般性のポイントなんだ。
しかし、一例を挙げれば、私たちはアルファフォールドというシステムを開発しました。
アルファフォールドはタンパク質を取り出し、基本的にそのタンパク質の形状を計算します。これにより、生物学的プロセスの理解や医薬品の開発など、あらゆる種類の研究が可能になります。
もしAGIシステムがあれば、ディープマインド社のように約30人の世界トップクラスの科学者が3年かけて開発するのではなく、ほんの一握りの科学者のチームが1年で開発できるかもしれません。このようなアルファフォールド・レベルの開発が、世界中で定期的に行われていることを想像してみてほしい。AGIはこのようなことを可能にするのです。
CA: いわば、AGIが私たちと一緒になってから数ヶ月以内に、人類が何十年、何百年と格闘してきた科学的課題のいくつかが、次々と転がり落ちてくる可能性があるわけですね。
SL:ええ、あらゆる種類の素晴らしい可能性が開けると思います。
人間の知性が機械の知性によって助けられ、拡張されることで、あらゆる種類の素晴らしいことができるようになり、以前は解決不可能だった問題を解決できるようになる。
CA: では、その話に戻りましょう。
しかし、あなたはまた、救いようのない楽観主義者というわけではなく、別の方向に非常に悪い方向に進む可能性を見ているのだと思います。その道筋がどのようなものなのか、話してください。
SL:まあ、そうだね。うまくいくと確信している人たちも、とてもとてもうまくいかないと確信している人たちも、私は信じない。というのも、私たちが話しているのは、信じられないほど深遠な転換期だからだ。人類の知性が世界に到来したようなものだ。これは、もうひとつの知性が世界に到来することなのです。
ですから、信じられないほど深い移行であり、私たちはその意味合いや結果をすべて完全に理解しているわけではありません。そのため、これがこうなる、あれがこうなる、あれがこうなる、と断定することはできない。だから、何が起こるかわからないということに対して、オープンマインドでいなければならない。
あるシステムを安全にしようと思ったら、そのシステムについて多くのことを理解する必要があると思うからだ。
飛行機がどのように動くかを知らなければ、飛行機を安全にすることはできません。ですから、AGIに近づくにつれ、私たちはこれらのシステムについてより多くのことを理解するようになるでしょうし、これらのシステムを安全にする方法。
高度に倫理的なAIシステムを作る方法がより多く見られるようになるでしょう。しかし、未来についてはわからないことがたくさんある。
ですから、何が起こるかわからないからこそ、物事が悪い方向に進む可能性があることを受け入れなければなりません。このような大きな変化において、未来についてそれを知ることはできない。そして、たとえ悪い方向に行く確率がかなり低いとしても、私たちはこのことを極めて深刻に受け止めるべきです。
CA:悪くなることがどんなふうに見えるか、シナリオを描いてみてください。
SL: まあ、超人的な知能を持つ可能性のあるシステムについて話しているわけだから、難しいよね。だから世の中には物事が悪くなる方法はたくさんあるんだ。人々は時々、人工的に作られた病原体を指摘するよね。もしかしたら、超知性が人工病原体を設計するかもしれない。もっと平凡なことかもしれない。もしかしたら、AGIは世界の民主主義を不安定にするために使われるかもしれない。我々にはわからないが。
CA: それはもう起こっているかもしれませんね。
SL:すでに少しは起きているかもしれない。でも、もっと強力なシステムができれば、もっと多くのことが起こるかもしれない。社会が不安定化する方法はたくさんある。
それは歴史の教科書を見ればわかることだ。
CA: つまり、シェーン、もしあなたが全人類に、たとえば15年前に、よし、ここでドアを開けよう、このドアを開ければ人類にとって過去最高の結果につながるかもしれないと尋ねることができたとしたら。
しかし、5%以上の確率で、人類が文明を滅ぼす可能性もある。
つまり、ほとんどの人が「そんなドアを開けてはいけない。待ってみよう。
SL:もし私が魔法の杖を持っていて、物事を遅らせることができるのならその魔法の杖を使うだろう。最先端モデルを開発できる企業は、世界中に何十社も、いや、10社くらいはあるだろう。そして、一世代遅れのものを開発できる企業は、何十社あるかわからない。
覚えておいてほしいのは、諜報活動は非常に価値があるということだ。
信じられないほど有用だ。私たちがこれをやっているのは、あらゆる種類の理由で、これによって生み出されるあらゆる種類の価値を見ることができるからです。どうすればこのプロセスを止めることができるのか?私が聞いた限りでは、このプロセスを止めるという現実的な計画は見当たらない。
多分、私たちは、私たちは物事を規制することについて考えるべきだと思います。
あらゆる強力なテクノロジーにそうするように、私たちもこのようなことをすべきだと思う。AIは特別なものではない。
人々は、ああ、よくもまあ、これを規制しようと言う気になるな、と言う。いや、我々は社会の利益のために強力なテクノロジーを常に規制している。そして、これは我々が注目すべき非常に重要なことだと思う。
CA:このような超強力なテクノロジーが存在するにもかかわらず、それがどのように機能するのか、文字通り完全には理解できていないのは初めてのことです。
地球上で何が起こっているのかをよりよく理解し、それを正しい方向へ導くことができるようにすることが、私たちがしなければならない最も重要なことだとあなたはお考えですか?
SL:現在、能力開発には多くのエネルギーが注がれています。これらのネットワークがどのように機能するのか、何をしているのか、何をしていないのか、どこで失敗する可能性があるのかを理解し、これらのものをどのように組み合わせれば、AGIシステムを深く倫理的で安全なものにする方法を見つけることができるのかを理解する。
私はそれが可能だと信じている。そうすれば、信じられないほど強力な機械知能を手に入れることができ、しかも倫理的で安全で、人類を向上させ、新たな黄金期へと発展させることができるのです。
CA: シェーン、そのビジョンを共有してくれて、TEDに来てくれて本当にありがとう。
(個人的なアイデア)
イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・
ある仮説に辿り着いた!
数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり
この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。
これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる
という情報から確信に変わった!
この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。
時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。
資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。
景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。
付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。
サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」のアイデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。
このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・
このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・
働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。
参考までに
GDP(Gross Domestic Product)=「国内」総生産。GNP(Gross National Product)=「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はなくなり、同様の概念として「GNI(Gross National Income)=国民総所得」が新たに導入された。
GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。 「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。
一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。
以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。
そして
前提として、公人、��名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。
その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。
2020年から新型コロナウイルスのパンデミック。
2022年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。
2023年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。
「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似?」でも指摘しているように
兆候が顕在化してきています。
エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく
カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。
よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。
ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。
Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…
2022年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードな しの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・
…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…
高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・
…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…
イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・
By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…
スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで
It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.
単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。
In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.
かつて、OpenDoc(オープンドック)は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが
Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?
これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか?
If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest
Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合
It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.
大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で!!という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。
Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.
ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張
Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!
シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で360度どこにでも置いて作業できるようになります!!
For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…
例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも
It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…
Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・
It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)
特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう(イメージは、Macのジニーエフェクト)
警察比例の原則。
警察比例の原則。
警察比例の原則。
最近2023年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって
ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア(画像・映像など)が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている(オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した)
ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・
この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる
こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる?かもしれない
憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして
権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。
これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。
この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて
特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。
しかし
機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。
フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。
他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット(RNN)フレームワークなど・・・
たった三つしかないのが2022年の現状です。
チャットGPTは、大規模言語モデル。
懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。
Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか?
これを明示していないという危険性がある可能性があります。
続いて
Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?
Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため?
In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.
かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。
In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.
AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。
Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.
Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。
And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.
そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。
Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?
イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している?
Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?
これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている?
Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.
サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能(AGI)」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。
Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.
同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。
As for other derivative…
他の派生的なこととして・・・
As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.
ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。
This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.
こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。
To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.
一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ
If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.
本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。
Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.
2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。
perplexity
この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた!数字に対応して引用元が表示される。
Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?
次は、なぜ?この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら?もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる?
In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.
数ヶ月位でこの脅威的な?いや、驚異的な成果。
And the Schrödinger equation?
シュレーディンガー方程式も?
For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.
数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。
そして
チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない?インターフェイスがわかりずらい。
一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。
両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。
このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。
巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。
権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。
同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。
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個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ?2022(人間の限界を遥かに超えることが前提条件)
世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収6万ドルに到達しているのか?2017
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TEDにて
ラナ・エル・カリウビ:顔を見るだけで感情がわかるアプリケーション?
(詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ)
感情は私たちの生活のあらゆる面に影響します。学び方やコミュニケーションの取り方、決定の仕方まで様々です。
しかし、デジタルにおいてはそれが欠けています。私たちが用いる電子機器やアプリは、私たちの感情を知りようがないのです。
科学者のラナ・エル・カリウビは、これを変えようとしています。
彼女は顔の表情を読み取って、それに対応する感情と結びつける、強力な新しいテクノロジーを実演します。
この「感情エンジン」には大きな意味があり、私たちが機械と関わる方法だけでなく、お互いに交流する方法をも変える可能性があると彼女は言います。
私たちの感情は、生活のあらゆる面に影響します。健康や学び方。ビジネスのやり方や決定の仕方まで大小様々です。感情は私たちがお互いと結びつく方法にも影響します。
今まで私たちは、このような世界に順応してきましたが、現在の世界はどんどん このようになってきています。
これは昨晩、娘から届いた携帯メールです。感情のない世界ですね。私はそれを変えるべく活動しています。デジタルでの体験に感情を取り戻したいのです。
現在のテクノロジーには、IQはあってもEQはありません。知能指数は高くても心の知能指数はないのです。そこで、私は考えました。テクノロジーが感情を感じ取れるとしたらどうだろう?
心の知能指数を持った友人のように電子機器が感情を読み取ってそれに応じて反応したらどうだろう?
これらの問いによって、私とチームは感情を読み取り、対応できるテクノロジーを開発するに至り、私たちの出発点は人間の顔でした。
人間の顔は、社会的・感情的状態を伝えるのに誰もが用いている非常に強力な手段のひとつです。喜びや驚き。共感や好奇心まで様々あります。感情科学では、顔面筋肉の動き、それぞれをアクション・ユニットと言います。
例えば、アクション・ユニット12は、ハリウッド映画のタイトルではありませんよ。これは口の端を引く動きで笑顔の主な要素です。試してみて下さい。笑顔になりますね。
もうひとつの例は、アクション・ユニット4でこれは眉をひそめる動きです。両眉をひそめると凹凸やしわができますね。好まれるものではありませんが、否定的な感情を強く示すサインです。
こうしたアクション・ユニットが45個あり、これらが組み合わさって何百もの感情を表します。こうした顔の表情をコンピューターに読み取らせるのは困難です。
では、どうすればいいでしょう?私達の開発したアルゴリズムに純粋な笑顔を見せている人々の例を何万例も与えます。人種、年齢、性別も様々です。そして、作り笑いにも同様のことを行います。
すると、ディープラーニング(深層学習)でアルゴリズムが顔面に起こる凹凸やしわや形状の変化を探し、笑顔には共通の特徴があり、作り笑いには微妙に異なる特徴があることを学習します。
以降は、未知の顔に遭遇しても基本的にこの顔が、笑顔の特徴を備えていることを認識し「あぁわかった。これは笑顔ですね」と答えを示すのです。
ここ5年間で私たちは、MITでの研究プロジェクトから企業へと変化しました。私のチームはこのテクノロジーがいわば「外の世界で」機能するよう努力してきました。
また、コンパクトにすることで感情エンジンの核となる部分が、iPadのようなカメラ付き携帯機器で使えるようにしました。
2018年のiPhoneXで似たようなテクノロジーがセキュリティのツールとして応用され搭載されています。
これまでに、120億の感情データポイントを収集しました。世界最大の感情データベースです。290万の顔の写ったビデオから 集めましたが、感情を共有することに同意した人たち。世界75か国から集まりました。
これは日々増えています。感情というごく個人的なものを、今やこれほどの規模で数量化できるなんて私の想像を超えています。
このデータは、今、どこで使われているのでしょう?メディアとの関わり方の研究。つまり、バイラリティーや投票行動などの理解やまた、能力を高めたり、感情を利用するテクノロジーにも使えます。
私が、特に大切に思う例をお話ししたいと思います。感情を理解する眼鏡型端末があれば、視覚障害者が他者の表情を読むのに役立ちます。
自閉症のスペクトラムの人が非常に苦労している感情の理解にも役立ちます。教育においては学習アプリが生徒の困惑や退屈の表情に気付き、教室で熟練の教師がするように学習のペースを調整することができるでしょう。
AppleWatchなど腕時計が、あなたの気分をモニターしたり、車があなたの疲労度合いを感知できたら?私は良いと思いますね。
情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。
現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。
こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との
戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる?人間の限界を超えてることが前提だけど
しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください!
ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・
年収の低い個人(中央値で600万円以下)から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。
自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人(中央値で600万円以下)に行う場合は厳しく適用していく。
キャシーオニールによると・・・
思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。
さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう?
あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら?あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。
さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。
ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう?これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。
民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。
解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト(事実)を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです!
これをアルゴリズム監査と呼んでいます。
(個人的なアイデア)
重要なので、何度もいいます!
セキュリティーやプライバシーに十分配慮した2018年のiPhoneXで似たようなテクノロジーがセキュリティのツールとして応用され搭載されています。
その一方で・・・
オ���ム真理教の集団テロ事象の原因は開発独裁特有の当時、自民党55年体制の特権意識による負の遺産とインターネット黎明期にまだ周波数を独占的した民放テレビ局の暴走が談合を産み出し、警察機関が職権乱用して談合に便乗。監視も悪用し権力を思うままにふるまわせたことによる出来事にすぎない。
みなさん。考えてみてください!オウム真理教の集団テロ事象の後の警察権力は拡大してます!防衛庁は防衛省になりましたよね。拡大してます!スピード早くないですか?歴史的に見ると危険です。権力を思うままにふるまわせたことによる証拠です。憎しみの連鎖の起点の一つ。
テレビ潰れろ!なくせ!警察の職権乱用。警察が悪さしないようにまず監視カメラを警察内部につけろ!防衛省を防衛庁に格下げ、警察予算を削減してベーシックインカムの原資にすること。
他には・・・
オウム真理教の時代には、不可能だったディープラーニングの活用でカメラに、自動的にディープフェイクをリアルタイムの別レイヤーで人物に重ね録画していくことで、写る本人の許諾が無いと外せないようなアルゴリズムを強力に機能追加していく。
こうすれば、プライバシーの侵害にならないし、警察機関の職権濫用、監視悪用、マスメディアへの情報の無断横流し行為を予防できる可能性も高まります。他の予防方法があれば、選択肢が増えて良いかもしれません。
2020年には、新型コロナウイルスの混乱に乗じて、日本の悪徳警察は、初旬から防犯カメラやSNSの画像を顔認証システムで本人の許可なしに照合しています!!(照合するのは「裁判で有罪となった人物(影響力のある有名人は無罪でも該当)」)
要するに、影響力のある有名人は無罪でも、基本的人権を制限して警察機関が徹底追跡する方が社会システム内での善性に沿います。
顔認証システムの拡充が進んでいることと、警視庁がリアルタイムで民間の監視カメラを一元管理し、顔認証システムで識別するシステムを持っていること。今後さらに拡充されていく危険性があること。
情報公開、検証、議論なしに拡大する顔認証システムへの危険性!!!
Apple Vision Pro 2023の登場で・・・
チャットGPTが、Apple Vision Proに搭載されれば?
どうなる?
しかも、行政府や他社とは違い指紋認証や顔認証と同様に虹彩認証データはApple Vision Pro内で処理されて外部サーバーには送信されません。
パスキーにも対応しています。
あなたの許可を前提に提供してくれたデータは、現時点でAppleの場合、広告ではなくハードウェアの製品開発に使用してます。
データに向き合う別の方法として
「Appleでサインイン」
これに切り替える方法!!
Facebook、Google、Twitter、Lineのアカウント(日本他企業含む)を使って、ワンクリックでサインインできるようになる画面がよく登場します。
このソーシャルサインイン(ソーシャルログイン)方式にAppleが非常に魅力的な提案を2019の秋からしています。
Introducing Sign In with Apple - WWDC 2019 - Videos - Apple Developer
これはアプリなどからサインインする際に、ソーシャルメディアに登録しているアカウントの情報を自動的にサードパーティのサイトやサービスに提供してしまうことをコントロールする方法です。
「Appleでサインイン」(Sign In with Apple)ボタンは、アプリへの実装が義務化されて数年かけて普及してます。2021年時点ですべてに適用済み。
こちらは、Apple IDに登録しているアカウント情報からサービス側に提供する形にしてします。
使い方の簡単な説明は以下から
まずソーシャルサインインボタンから「Appleでサインイン」を選ぶ。
次に、名前とメールアドレスを登録する。ここで「メールを非公開」を選ぶと、Apple ID内に登録してるメールアドレスを公開せず、転送用のアドレスがサービス側に登録される。
最後にApple IDのパスワードを入力して登録を完了する。
次回からワンクリックで「Appleで続ける」ボタンから再ログインできるようになる。
転送用のアドレスは「設定」→「Apple ID」→「パスワードとセキュリティ」→「Appleでサインイン」から確認可能です。
他のソーシャルメディアアカウント情報から切り替えると、万が一、漏洩してもメールアドレスは非公開で保護できます。
そして
Appleは、プライバシー保護を目的とした「AppTrackingTransparency(ATT、Appのトラッキングの透明性)」を導入
高度なセキュリティーや高いプライバシーに投資を積極的に行います。
Appleはこれらの対策として提案した内容がこれ。
データミニマイゼーション!
取得する情報・できる情報を最小化する。データが取れなければ、守る必要も漏れる可能性もない!
オンデバイスでのインテリジェンス!
スマートフォンなど機器のなかで処理を完結させることでプライバシーにかかわる部分を端末内に留める。
クラウドにアップロードして、照会プロセスを最小化することで、漏洩や不適切な保存の可能性を排除する!
高い透明性とコントロール!
どんなデータを集め、送っているのか、どう使うのかを明示し、ユーザーが理解したうえで自身で選んだり変更できるようにする!
セキュリティプロテクション!
機器上などで、どうしても発生するデータに関しては指紋認証や顔認証などを使ったセキュリティ技術で、漏えいがないようにしっかりと守るセキュリティプロテクション!
機器上などで、どうしても発生するデータに関しては指紋認証や顔認証などを使ったセキュリティ技術で、漏えいがないようにしっかりと守る
202012のApp Storeプライバシー情報セクションは、3つ目「透明性とコントロール」の取り組み。
位置情報などは自己申告だが、アップルとユーザーを欺いて不適切な利用をしていることが分かればガイドラインと契約違反になり、App Storeからの削除や開発者登録の抹消もありえます。
このプライバシー情報の開示は12月8日から、iOS、iPadOS、macOS、tvOSなどOSを問わず、新アプリの審査時または更新時に提出が求められるようになっています。
<おすすめサイト>
新型コロナウイルス2020からの記録2021
ケイド・クロックフォード:顔認証による大衆監視について知る必要のあること!
キャサリン・クランプ:あなたは危険なまでに警察に追尾されている!
人工知能が人間より高い情報処理能力を持つようになったとき何が起きるか?2019
人工知能にも人間固有の概念を学ぶ学校(サンガ)が必要か?2019
ニック・ボストロム:人工知能が人間より高い知性を持つようになったとき何が起きるか?
フェイフェイ・リー:コンピュータが写真を理解するようになるまで
ジェレミー・ハワード:自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性?
ケネス・ツーケル:ビックデータはより良いデータ?
スーザン・エトリンガー: ビッグデータにどう向き合うべきか!
<提供>
東京都北区神谷の高橋クリーニングプレゼント
独自サービス展開中!服の高橋クリーニング店は職人による手仕上げ。お手頃50ですよ。往復送料、曲Song購入可。詳細は、今すぐ電話。東京都内限定。北部、東部、渋谷区周囲。地元周辺区もOKです
東京都北区神谷のハイブリッドな直送ウェブサービス(Hybrid Synergy Service)高橋クリーニングFacebook版
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