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takahashicleaning · 1 year

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ＴＥＤにて

マーカス・ムッツ：環境保護にサプライチェーン情報の公開が役立つ理由

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

選択肢を与えられたら地球に危害を及ぼす商品を選ぶ人は少ないでしょう。その一方で、消費者向け商品は、ほとんどの場合、どのように生産・調達されたものなのかが非常に不透明です。マーカス・ムッツは、この状況が変わろうとしていると言います。

サプライチェーンの革新を進めるムッツは、マジェランアイナメを例にとり、ブロックチェーン技術を活用しながら海洋から食卓にのぼるまでの魚の動きを追跡する方法を説明し、消費者が信用できる商品の提供が可能であることを示します。

私たちは、生活のほぼあらゆる面で完全な情報を瞬時に得る��とができます。携帯電話があれば、自分の貯蓄･運用状況を全て確認できます。また、自分の正確な現在地を地図に表示して目的地までの最適経路を知ることもできます。

ボタンをクリックするだけで。

その一方で、小売り食品となると情報も透明性もありません近所にあるスーパーの魚売り場に行けば、色々な種類の魚から好きなものを選べると思います。

ですが誰がどこで捕った魚なのかは、売り場の人でも答えられないでしょう。漁をしたのは、持続可能な漁業の海域だったのか？どのように輸送されたかも不明です。これは、私たちが買うほぼ全ての商品について言えることです。缶詰のスープも精肉もＴシャツも。

今、私たち人間は、生き延びるために必要なかけがえのない地球を破壊しつつあります。今日、直面している恐ろしい問題は、気候変動にせよサプライチェーンに組み込まれた現代の奴隷制度にせよ。

つまるところは選択の結果なのです。あの方法じゃなくてこの方法で生産しようと決めているのは人間です。

そうして私たち消費者が、地球と人間自身を害するような決定を下す羽目に陥ったんです。間違った製品を選ぶことによってですが、ここに来ている皆さんは、もちろんのこと率直に言ってこの地球上の誰も地球や人間を害する商品を買いたいと考えるとは、とても信じられません。

選択肢さえあれば。

選択肢という言葉は、含みのある表現です。選択肢は代替案があるということ。その代替案にお金を出せるということを意味します。

また選択肢は、選ぶための情報が、十分にあるということでもあります。

ところが、今はこの情報が全くありません。あるいは、少なくとも非常に取得しにくい状況にあります。

ですがこの状況が、変わろうとしています。テクノロジーを使えば、この情報の問題を解決できるからです。このために必要となるテクノロジーの多くは、近年、どんどん良くなり費用も下がっています。

大規模な適用ができる状態です。そこで、この２年間、私のチームは、世界最大の自然保護団体であるWWFと一緒にOpenSCという会社を設立しました。

SCはサプライチェーンの頭文字です。このテクノロジーを使うことでサプライチェーンにおいて透明性とトレーサビリティが促進され、私たちの買い物の仕方や生産の仕方の大革命につながります。

これからご紹介する内容は、いくぶんかSFのように聞こえると思いますが、すでに実現されています。

説明しましょう。この情報の問題を解決するためには、３つのことをする必要があります。

それが、検証、追跡、公開です。環境破壊なく倫理的に生産されたという表示をデータに基づいて自動的に検証し、環境破壊なく倫理的に生産されたという表示をそれぞれデータに基づいて自動的に検証し、サプライチェーン全体にわたるその商品の動きを追跡します。

最後に、この情報を公開することで消費者に本当の意味での選択肢を与えて自分の価値観に沿った消費行動を選べるようにします。

実際の食品とサプライチェーンを例にして、どのように実現しているかを説明しましょう。マジェランアイナメ、またはアメリカでチリアン・シーバスとも呼ばれる魚です。

まず最初は「検証」です。

それが、どのように生産されたかを検証します「大丈夫、ちゃんとやってる。正しいことを全部やっている信じて」そんな言葉だけでは不十分です。一品一品について生産方法を示す裏付けを用意するのです。

環境に優しいとか倫理的に生産されたという個別の証拠を提示するのです。

たとえば、魚の場合であれば、魚が十分にいる漁場での持続可能な範囲の漁獲だったか？そこは海洋保護区ではなかったか？

具体的には、船のGPSデータをほぼリアルタイムで取得します。これにより、その漁船の現在地。そして、進行方向とスピードがわかります。そのうえで、これを水深など他の種類のデータと関連付けます。

こうした全ての情報を統合すれば、当社の機械学習アルゴリズムで自動的にその漁船が、指定の漁場内だけで漁をしたかどうかを検証できます。

またセンサー価格が下がると多種多様な情報を取得できるようになります。つまり、取得できるデータが増え、これがデータサイエンスの進歩と相まって環境に優しく倫理的に生産されたことを個別に継続的かつ自動的にリアルタイムで検証できるようになりました。

これで、この情報革命の基盤がしっかりと整ったわけです。

次は「追跡」です。個々の生産品を追跡してある食品について検証済みの表示が消費者の目の前にある食品に対応した表示だと分かるようにします。

ここまでのトレーサビリティーがなければ、最初に検証した内容も誰かが、どこかで、ある時したという事実でしかありません。

持続可能な方法で漁をしたことや従業員に劣悪な環境を強いてTシャツを製造していない。不必要に農薬を使わずに野菜を育てた。という事実だけです。

最初から一点一点を識別できるようにしてサプライチェーン全体を通して追跡しなければ、そういうことを表示したり正しく生産することの価値を目の前の現物に付加することはできません。

先ほど安価なセンサーの話をしました。それ以外にも色々な技術的進歩があります。そのおかげで様々なアイデアがこれまで以上に実現しやすくなっています。

例えば、タグの価格が下がっています。生産物は名前やシリアル番号などで識別しますが、タグがパスポートの役目を果たします。このビデオは、マジェランアイナメ漁の様子です。

延縄（はえなわ）漁と呼ばれる方法で魚は釣り針で釣り上げられます。船まで引き上げると、すぐに魚を締めて身の部分に小さなタグを埋め込みます。このタグには、固有のシリアル番号を持つRFIDチップが入っています。

このタグは、サプライチェーンの端から端まで魚について回ります。港、トラック、加工工場のどこででも非常に簡単に魚の所在を確認できます。その一方で、RFIDタグは消費者が読めるものではありません。

そこで、その魚を切り身にして包装するときにRFIDタグを読み取ってから魚から取り外します。そのうえで魚の包装に固有のQRコードを貼り付けます。このQRコードは、一番最初にこの魚について検証した情報とリンクされています。

扱う食品の状態に応じてQRコード、バーコード、RFIDタグやその他のタグ技術を使うことができます。また、タグに取って代わる画期的な技術も今まさに大規模展開の寸前です。

例えば、食品中の微量元素を分析することで産地を非常に正確に知ることができます。ブロックチェーンもあります。分散型の技術で、この革命の触媒役になるかもしれません。

情報を提供して消費者に対して、その情報を根拠に消費行動を変えるよう働きかける時につきものの信頼性の問題の軽減に役立つからです。

そこで我々はブロックチェーン技術も事業に価値を加えるところで使っています。その一方で重要なことですが、ブロックチェーン技術には、まだ制約が残されており、たとえば規模拡大も問題の１つです。それが事業の妨げにならないよう注意しています。

そして、次が第３のポイント「公開」です。

検証して追跡した情報をどう公開するか。つまり、どこで生産されてどのように加工されどう流通してきたのか？という情報を公開する方法は、商品の種類ごとに大きく変わってきます。

また、どこで買うかによっても異なります。人の行動は状況によって変わるからです。スーパーで買い物する時は、疲れていて時間もあまりありません。食事中は、デートの相手に見とれてしまって集中できないかもしれません。

逆に、オンラインで高額の買い物をするなら厳しい目で詳しく調べるでしょう。ですので、私たちは、魚専門店の冷凍庫にある魚を選ぶときの顧客体験を開発しました。これを使えば、魚そのものと流通過程の情報の全てが分かります。

一方で、レストランと協力して、これとは別の顧客体験も開発しました。ここでは、食事という状況に合わせて魚と流通の主要な情報を要約します。あまりデート相手を困らせないように。

これで、端から端まで見ました。魚が、持続可能な漁場で捕まえられたことを検証しました。次に、その魚をサプライチェーン全体にわたって追跡して魚を識別し、紐付けられた情報を追えるようにしました。そしてさらに消費者にその情報を公開して選択肢を与えることで消費者がそれぞれの価値観に沿って判断できるようにしました。

今ご紹介した魚の事例では、この技術がすでに大々的に展開されています。今シーズン、マジェランアイナメの大手であるオーストラル社では、全ての漁船で捕獲した全ての魚にタグを付けて「Glacier51」という特級ブランドで販売しています。

この魚はすでに市場で買えます。今日ご紹介した情報だけでなく、さらにさまざまなデータが、販売される１尾またはひと切れごとに付けられています。

これは魚やシーフードに限定される話ではありません。我々はさまざまな消費財や製品と世界のサプライチェーンを対象にしています。乳製品から果物や野菜。さらに食べられない木材製品もあります。

消費者が大きな負担を強いられるのでは？と心配するかもしれません？何かを買うときにその都度、こうした全ての情報を見る時間はないのですから。ですが、その必要はありません。その点についても準備しています。

この先、どれを買うかの決定はますます機械任せになるでしょう。あなたのことをよく知ったストーカーアルゴリズムが、代わりに決めてくれるからです。

最近の研究では、ストーカーバーチャルアシスタントを使って買い物をした人の85%が、最初に買おうと思っていた商品やブランドではなく、ストーカーバーチャルアシスタントのおすすめ品を選んだことがあると認めています。

「トイレットペーパーが必要」と、ひとこと言えば、ストーカーアルゴリズムがブランドや好みの価格帯。あるいは、リサイクル原料でもいいのかどうかを判断します。今のところ通常の判断材料は、過去の買い物履歴やストーカーバーチャルアシスタントへ最大の支払いをする会社がどこかなどです。

ですが、これに皆さんの価値観を加えるべきではないでしょうか？(ストーカーアルゴリズムの倫理も重要)

地球に優しいものを買いたいと思っていること割高になってもいいのか。いくらまでなら払う用意があり払えるのかも分かるのですから。これで簡単かつシームレスな状態のまま細かな効果とデータを考慮に入れて適切な商品を選ぶことができます。必ずしも自分でする必要はありません。

環境に対するあなたの関心度を知っている倫理の無いストーカーアルゴリズムに聞けばいいのです。自分でしなければならないわけではなくストーカーアルゴリズムに聞けばいいのです。ストーカーアルゴリズムは、時間に追われることも気が散ることもなく注意散漫になることもありません。

代わりにプライバシーは無くなりますが、あなたが環境や人間にどの程度関心を持っているかを知っています。そうした全ての情報を代わりに見てストーカーアルゴリズムに判断してもらえばいいのです。

最初に言った選択肢さえあれば！も必要。

このような信頼と信用に足る情報と適切な情報活用システムを使うことで消費者は、持続可能で倫理的な方法の生産者を支援できます。他の商品ではなく、その商品を選ぶたびに適切な行動を支援できるのです。つまり善良な生産者や加工業者、小売業者が報われるのです。

不適正な業者は、業務を改善するよう迫られ、そうしなければ事業ができなくなります。これは必要なことです。この美しい地球に人類としてずっと住みたければ、本当に必要なことなのです。

ありがとうございました。

災害に日照りという異常気象。100年前なら歴史的に見ると大飢饉のレベルかもしれません。違いは政治以外のテクノロジーによる大��生産が可能になった、インターネット、金融工学の発展などが貢献してる！‬

そういえば、今年の猛暑日は自動販売機クーラー控えめにした？猛暑日になったらやれ！これが夜の都心部を熱くする要因かもしれないのに。

都心部の電柱に霧のスプリンクラーつければ？地中から配管伸ばすだけ！地中に電柱埋めなければ現在の資産を有効活用しつつ、雨の降らない日のみ電柱点灯同様、夜中に自動放水すれば、東京都など都市部のヒートアイランド現象回避できる可能性は高いかも？

都市部でのアスファルト50度以上は火事と同様災害！適正温度に消火するべきです！

都心部の電柱に霧のスプリンクラー搭載で夜中放水と同時に全消防署が神社に夜放水。それと同時に東京都のお祭り日には全員で打ち水する。すべては、猛暑日の夜に同時実行がヒートアイランド対策のポイント？

そして、雨降れば中止！こうして、効率を上げ幸福を増やしつつ、でも、税金だから節約もしていく。

SDGsや気候変動対策は、再生可能エネルギーのことではありません。パンデミック対策の一環です！それ以外の活動は派生物。権力濫用の口実に注意！

（合成の誤謬について）

合成の誤謬とは、ミクロの視点では正しいことでも、それが、合成されたマクロ（集計量）の世界では、必ずしも意図しない結果が生じること。物理学では、相転移みたいな現象です。性質が変わってしまうということ。

ミクロのメカニズムが個人同士の経済における仕組みであるのに対して、マクロのメカニズムは、国家間や経済全体の循環における仕組みだからである。

例えば、家計の貯蓄などがよく登場するが悪い例えです。前提条件が、所得が一定の場合！！所得が一定じゃない増加する場合は？これは、論じていませんので参考になりません！！（法人が提供する製品やサービスの価格も一定の場合も前提条件です）

１９３０年代のアメリカ経済が金融危機2008と似たような状態に陥った時、ケインズは、「倹約のパラドックス」というケインズ経済学の法則を発見しています。

それは、ポール・Ａ・サミュエルソン(1915-2009)が、近代経済学の教科書「経済学」の冒頭で「個人を富裕にする貯金は、経済全体を貧困にする！（所得が一定の場合）」というわかりやすい言葉で表現しました。しかし、庶民の所得が増加し、貯蓄が投資、消費に回る場合には、「倹約のパラドックス」は生じません。

その後、この「倹約のパラドックス」は、アメリカの経済学者・ケネス・Ｊ・アロー(1921- )が「合成の誤謬」を数学的論理に基づいて「個人個人がそれぞれ合理的選択をしても、社会システム全体は合理的選択をするとは限らない」を検証してみせた。要するに、部分最適ではなく、全体最適させていくということ。

つまり、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！ということに集約していきます。

なお、金融危機2008では、マイケル・メトカルフェも言うように、「特別資金引出権（SDR）」は、2008年に行われた緊急対策で、一国だけで行われたのではなく、驚くほど足並みの揃った協調の下に国際通貨基金（IMF）を構成する188ヶ国が各国通貨で総額2500億ドル相当を「特別資金引出権（SDR）」を用いて世界中の準備通貨を潤沢にする目的で増刷してます。

このアイデアの根本は、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」です。この研究がなければ、誰一人として、変動相場制での当時の状況を改善し解決できなかったと言われています。

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

続いて、トリクルダウンと新自由主義

インターネットの情報爆発により隠れていた価値観も言葉となり爆発していくことになった。

しかし、法定通貨の方が、その価値、概念に対する通貨量拡大として価格で応じることができず、圧倒的に通貨量が足りない状況が生まれていたのが、2010年代の問題点のひとつでした。

リーマンショックの後に、新自由主義が誤りであることが、ピケティやサンデルによって指摘され、当時のFRBバーナンキ議長が、通貨供給量を大幅に増やした対策により、ベースマネーの金融、銀行間の相互不信を解消して収束した。

それでも、まだ足りないが、適正水準に収まったことで、さらに価値も増幅され、マネーストックの財政政策から再分配、事前分配を大規模に行い、さらなる通貨供給量が重要となっている現在の日本国内。

例えば

Googleがしようとしてた事は、まだ新産業として、基礎研究から発展できない機械学習の先端の成果をすべて持ち込んだ社会実験に近いこと。

シュンペーターの創造的破壊は、一定数の創造の基礎を蓄積後に、未来を高密度なアイデアで練り上げてから破壊をするのが本質です。

こうして、憎しみの連鎖や混乱を最小限にする。

アルビン・トフラーの言うように、法人と行政府とのスピードの違いが縮まらないのは、構造上の違いであって、それを補うためにプラスサムな連携するということが、必要になってくることを説いています。

三権分立が、規制のないGAFAMを非政府部門としてMMT（現代貨幣理論）からプラスサムに連携したらどこで均衡するのか？という社会実験も兼ねています。

このような前提で、あらゆるインターネット企業が、創業時、貢献するためコンセプトの中心であったものが、今では、悪性に変質して違う目的に成り下がっています。

再分配、事前分配の強化がスッポリ抜けてる欠点があり、ここに明かしたくないイノベーションの余地があります！！

2021年には、新自由主義のような弱肉強食では自然とトリクルダウンは生じないことは明らかになる。

確かに、トリクルダウンは発生しないが、法律で人工的に同じ効果は、貨幣の再分配、事前分配という形にできる可能性は高い。

再分配や事前分配をケムにまく「金持ちを貧乏にしても、貧乏人は金持ちにならない」「価値を生み出している人を罰するつもりがないのであれば税に差をつけないほうがいい」（サッチャー）

とあるが、新自由主義は誤りで、ピケティやサンデルによると違うみたいだ。

（個人的なアイデア）

経済学者で、ケンブリッジ大学名誉教授のパーサ•ダスグプタが、イギリス政府に提出した報告書の中に登場。

経済学を学ぶと、登場する資本や労働などの生産要素の投入量と算出量の関係を示す生産関数があります。

こうした関数は、様々な前提条件に基づきますが、経済学者は、収穫逓減の法則と言うものをよく知っています。

このような人工的な生産関数とは、他に天然由来の生産関数。

つまり、自然から収穫できる生産関数を導き出し、地球全体の生産関数というエコシステムを数値化することでバランスをコントロールできるかもしれないというアイデア。

ここでは、自然資本と呼びます。

自然資本を加味すれば現在の経済成長ペースがどこまで持続可能かを分析することもできます。

人間は、国内総生産GDPを生み出すため、自然から資源を取り出して使い、不要になったものを廃棄物として自然に戻す。

もし、自然が自律回復できなくなるほど、資源が使われて、廃棄されれば、自然資本の蓄積は減少し、それに伴い貴重な生態系サービスの流れも減っていくことになります。

さらに、教授は、経済学者も経済成長には限界があることを認識すべきだと説いています。地球の限りある恵みを効率的に活用しても、それには上限があります。

したがって、持続可能な最高レベルの国内総生産GDPと言う臨界点の水準も存在するということが視野に入るようにもなります。これは、まだ現時点では誰にもわかりませんので解明が必要です。

なお、地球１個分は、ずいぶん昔に超えています。

＜おすすめサイト＞

ジョン・フランソワ・バスタン：地球に１兆本多く木があったら？

クリスティン・ベル：「ネット・ゼロ（相対的なCO2排出量ゼロ）」とは何か？

ヨハン・ロックストローム：繁栄する持続可能な世界SDGsを築く５つの革新的な政策？

テッド・ハルステッド: 皆が勝利する気候問題へのソリューション

＜提供＞

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takahashicleaning · 5 days

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ＴＥＤにて

ビラワル・シドゥ：あなたの想像力をスーパーチャージするAI搭載ツール

（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。

AIは人間の想像力と創造性の本質をどのように変えようとしているのか？

クリエイティブ・テクノロジストであるビラワル・シドゥが、彼が取り組んでいる新しいテクニックの数々を紹介しながら、AIを搭載したツール。

たとえば、物理的な世界をリアルタイムでデザインし直すことができる3Dスキャンなどを使うことで、誰でも芸術表現の可能性を広げることができることをわずか数分のうちに紹介します。

やあ。こんにちは、皆さん。現実と想像の融合についてお話ししましょう。

その前に、2001年にタイムスリップしてみましょう。インドで11歳だった私は、コンピューターグラフィックスと視覚効果に夢中になった。もちろん、その年齢では、このような安っぽいビデオを作ることを意味していた。

しかし、そこから私の人生の基礎となるテーマ、現実と想像力の融合の探求が始まった。そして、その探求は、私の10年にわたるハイテク業界でのキャリア。

Googleのような企業でのプロダクトマネージャーとしての仕事、YouTubeやTikTokのようなプラットフォームでのコンテンツクリエイターとしての仕事を通して私の中に残り浸透していった。

そこで今日は、現実とイマジネーションを融合させるというこの探求を分解し、それが人工知能によってどのように超強化されつつあるのかを探ってみよう。

まずは現実の話から始めよう。

写真測量について聞いたことがあるだろうか。写真やその他のセンサーを使って現実世界のものを計測する技術と科学だ。

2000年代には大規模なデータセンターと専門家チームが必要だったものが、2010年代には民主化が進んだ。

そして、もちろん、機械学習が登場し、ニューラル放射輝度フィールド（NeRF）のような技術によって、まったく新しいレベルに到達した。

ここでご覧いただいているのは、AIモデルが2D画像だけを使って地上のボリューム3D表現を作成したものです。

しかし、現実を捉えるための旧来の技術とは異なり、NeRFは現実の複雑さやニュアンスを実にうまく表現している。

言ってみれば、雰囲気だ。

それから12ヵ月後、Lumaのようなアプリを使えば、ポケットの中のiPhoneでこうしたことがすべてできるようになった。

現実世界の3Dスクリーンショットのようなものだ。どんなものでも一度キャプチャすれば、ポストプロダクションで無限にリフレーミングすることができる。

そうすれば、あなたが本当に大切に思っている空間、場所、オブジェクトのコレクションを作り始め、それらを未来の創作物へ思い起こさせることができる。

これが現実なんだ。

昨年、NeRFが飛び出すと同時に、AIの夏も到来し、Midjourney、DALL-E 2、Stable Diffusionが同じ時期に市場に出回りました。

しかし、私が惚れ込んだのはインペインティングだった。インペインティングとは、既存のイメージを好きなもので補強する技術で、その結果は写実的で素晴らしいものだった。従来のワークフローでは3時間かかっていたものが、たった3分でできてしまうのですから。

しかし、私はもっと欲しかった。スタンフォード大学の研究者たちによるControlNetの登場だ。

ControlNetは、さまざまな入力条件を使ってAIの画像生成プロセスをガイドし、コントロールすることを可能にする画期的な技術である。

つまり、私の場合、3Dスキャンから深度情報とテクスチャーのディテールを取り出し、それを使って文字通り現実をリスキンすることができたのだ。

さて、これは単なるクールなビデオではない。便利な使用例もたくさんある。例えば、このケースでは、母が好んで呼ぶ両親の居間の3Dスキャンを取り込み、さまざまなスタイルのインドの内装にリスキンしています。

目を細めれば、これが建築とインテリアデザインを永遠に変えることになるのがおわかりいただけると思います。

2016年にスキャンした仏像を、金色に輝くようにリスキンし、他の方法では不可能なカメラの動きを実現することもできる。あるいは、東京に旅行したときの休暇映像を、まったく新しい方法で桜に命を吹き込むこともできる。日中の桜もいいが、夜桜はもっといい。なんてことだ。確かに輝いている。

AIを使って現実世界の良い面を際立たせることができるなんて、まるで夢のようだ。自然の風景も同じように美しく見える。別の惑星にありそうなこの滝のように。でももちろん、丘を越えてはるか彼方のフレンチアルプスまで、別の次元から行くこともできる。

しかし、静的なシーンだけではない。ビデオでもこのようなことができる。この技術が1秒間に30フレームで動くようになるのが待ちきれない。つまり、現実世界の上にチャンネルサーフィンのような現実を重ねるのはいつになるのかということだ。

もちろん、リアリティ・キャプチャーが民主化されたように、昨年からあるツールはすべて、さらに簡単になっている。

私が何時間もかけてさまざまなツールを組み合わせる代わりに、RunwayやKaiberのようなツールを使えば、2、3回クリックするだけで、まったく同じことができる。

昼から夜にしたい？問題ありません。フルハウスのレトロな90年代の美学を手に入れたい？それも可能だ。

しかし、それはリアリティ・キャプチャーの域を超えている。ワンダー・ダイナミクスのような企業は、ビデオをこの完璧なパフォーマンス・キャプチャーに変えようとしている。

これはジェームズ・キャメロンが2000年代に夢見たことだ。

今、それがiPhoneでできるなんて！

私にとってはまったくもってワイルドなことだ。だから、この20年間を振り返り、私が学ばなければならなかったこの仕立ての悪いツールのタペストリーを見るとき、私は次世代のクリエイターの先にあるものに対する楽観的な感覚を感じる。

今の11歳の子どもたちは、そんなくだらないことを心配する必要はない。彼らに必要なのは、創造的なビジョンと、こうしたAIモデル。

つまり、人間の知識と創造性を真に凝縮したAIモデルと協調するコツだけだ。

信頼できるAIモデルのcopilot(コパイロット)と現実と想像力を融合させることができる未来だ。

ありがとうございました。

(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、有名人、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。

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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