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takahashicleaning · 2 months ago

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ＴＥＤにて

トーマス・ゲッツ：医療データ、再設計の時

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

はじめに前提として、日本には、国民皆保険がありますが、アメリカには制度がまだありません。

現在進行中の「移民による移民のための社会実験国家」がアメリカです。

医療現場で、有効に活用されていない「患者」

科学用語で言うところの「人」という資源について、話したいと思います。我々は全て患者であり人なのです。

医者も場合によっては患者です。この国だけでなく、世界規模で着手せずにいたこのチャンスについて話をしたいと思います。私の訓練範疇である公衆衛生の面から、広範囲にみると、問題行動があり、実際情報を与えられたにも関わらず、それに従わない人が見られます。

喫煙を考えると、この問題は糖尿病、肥満症、多種な心臓疾患、そしていくつかのガンで証明できます。これらの行為で人はすべき事を理解しています。知っているが、実行しません。

行動改善は医学界で、長い間、問題とされてきました。

アリストテレスの時代まで遡ります。

医者は嫌がり、いつも文句を言ってます。不順守、例えば、錠剤を呑まなかったり、医者の命令に従わなかったりすることです。

これらが問題行動です。臨床医学は行動改善、に悩まされているが、それを促進する努力は、十分にされていません。

核心��意思決定の概念に基づきます。教育や、通知するだけでなく、人がよりよい決定、人生でよりよい選択ができるよう情報を与えます。

医学現場で一部だけ、行動改善にうまく対応してます。

歯科です。多数の歯科医師は、歯科が医学の中心から離れていることを認めているようです。歯科界でカッコイイ、セクシーな事はあまり起きません。

しかし、この問題行動の改善を思考し、解決しました。

医療体制での予防医学の成功例です。人は歯を磨き、フロスします。十分な程度ではないがやります。コネチカット州の歯科医の数人が、30年前に成功させた1つの実験について話します。

非常に古い実験だが、効率的で、単純で、簡単に話せます。

コネチカット州の数人の歯科医は、もっと歯を磨かせ、フロスしてほしいと考えた。そこで1つの手段に出ました。ちらつかせ脅かしたのです。

歯磨きとフロスをしないと、どういう結果になるかを教えました。莫大な患者数でした。2組に分けました。低恐怖組には13分の科学に基づいたプレゼンをし、歯磨きとフロスをしないと、歯周病にかかると言い聞かせました。

歯周病になると、歯が抜け、だが入れ歯を使えば、そう悪くはないだろうと。これが低恐怖組です。

高恐怖組には過激な手段を取りました。血だらけの歯茎や、歯の間から膿が出て、歯が抜けるだろうと教えました。感染し、顎から身体の他の部位に広がり、最終的には歯を失うでしょう。

入れ歯が必要となり、そうなると、穂軸付きのとうもろこしを食べたり、りんごをかじったり、ステーキを食べたりできなくなります。一生粥を飲んで生きることになります。歯磨きとフロスをして下さい。これがメッセージで、実験でした。

高い透明性で真実をありのままに伝えることがポイント。

もう１つの手段を探り出しました。患者の効力感をもう１つの手段として使う事を試みました。患者が歯磨きとフロスができると確信するかどうかという概念です。

開始時に患者に「このプログラムを最後までやり遂げる自信はありますか？」と質問した所「もちろん、大丈夫だと思いますよ」彼らは高効能と特徴付けられます。

「もっと歯磨きとフロスをするべきだが、中々・・・」という人は、低効能と特徴付けられます。

結果は、恐怖が、一番の動機ではないというものです。歯磨きとフロスをした人は、しなかった時の結果を恐れていた人とは限りません。彼らは自分に行動を改善させる能力があると感じた人たちです。つまり恐怖ではなく、効力感が動機です。

この観察は３０年前になされ、リサーチはもう行っていないため、これを、除外します。

この概念は、アルバート・バンデューラの功績で人はエンパワーメントの観念を��られるかどうかの研究を行いました。

効力概念は行動を改善する能力があると信じる事です。医学界でこれは、より健康になれる健康に向かう道が見えると感じるかどうかによります。とても重要な概念で、すばらしい概念です。どのように処理するべきか分かりません。知っているかもしれません。

脅しは効かない。それをちっとも学んでいない事を示す、良い例です。

米糖尿病協会のキャンペーンです。今でもこのように健康についてコミュニケートします。昨夜私の3歳の子にこれを見せたら「パパ、どうして救急車がこの人達の家にいるの？」と訊かれ「怖がらせるためだよ」と説明しました。効果があるかどうか分かりません。

効果があるのは、個人的な情報です。

バンデューラは何年も、何十年も前に知っていました。行動変化にとって有効なのは、人に彼らの健康、どこにいるのか？どこに向かいたいのか？どこにたどり着く可能性があるのか？という道の概念を与えることです。

では、少し解いて見ましょう。個人から入手した個別化されたデータ、情報を、彼らの生活と繋げます（本人の許可承認後）

できれば恐怖ではなく、理解できるように生活に関連付ける必要があります。では、自分がどこに位置するか知っています。抽象的な数値としてだけでなく、洪水のように、溢れるばかりの健康の情報は、実は的を突いています。

頭だけでなく、心にも響きます。自分の情報であるために感情的な関連があります。この情報を一連の選択肢と結びつける必要があります。

向かうべき方向、取引や利益です。最後に、行動を実現する必要があります。常に、情報を行動と結びつける必要があります。その行動は別の情報、フィードバックとして出されます。よって、フィードバックの輪が創り出されます。

行動変化は優れて観察され、確定された概念です。しかし問題は右上の角にある個別化されたデータは入手しにくい所にあります。今まで、高価で、入手困難な商品でした。

しかし通常これはすばらしく、稀なフィードバックの輪です。医療機関の多くでは、データは行動から隔離されます。物事をきれいに整列するのは困難です。しかし、機会はありますが、基本的人権の侵害になります。

この国でどのように保健情報を届けるのか？どのように情報を入手するのか？について話したいと思います。

製薬の宣伝です。実はこれは偽者で本当の製薬の宣伝ではありません。商品に「Havidol」と名づけるというすばらしいアイデアはまたありません。しかし全く正しいのです。

保健情報と薬品情報は、全くこのようにして入手され、完璧に見えます。雑誌のページをめぐり、これを見ます。食品医薬品局は薬品会社に、宣伝中もしくはそれに続きこれを入れるよう要求した。医学界で皮肉な行為の1つだと思います。知っているからです。実際に誰がこれを読むと断言できるでしょう。実際に読んだ人は、何か学べると、誰が断言できましょう。

医療情報交換の止む得ない手段です。善意などありません。

違う方法です。ダートマスメディカルスクールの研究員リサ・シュワルツとスティーブン・オロシンにより、開発された方法です。

彼らは薬剤表示基準を考案した「キャプテン・クランチ」から発想しました。コーンフレークや、食物にある栄養表示基準は、食べ物に何が含まれているかを表示します。

「キャプテン・クランチ」と同じ基準を薬品に適応する事は、当然許されません。手早くお話しましょう。薬品が何に効くのか？特に誰に効くのか？が明確に記されています。

よって、情報が個人事情に関連するかどうか薬品が関連するかどうかを理解する事ができます。役に立つかどうかを見る事ができます。

全てに効くというような、不透明な約束ではなく、どれだけ効果があるかを示す統計が見れます。

最終的に、選択肢を理解します。副作用のため、選べる選択肢が現れてきます。クスリを飲むたび、副作用に曝されます。明白に記載されています。有効です。

薬剤表示基準を気に入っています。そこで考えました。どのようにして、情報理解を手助けできるのでしょうか？

使用されてなく、知られていない情報はないのだろうか？

研究所の検査結果が答えです。血液検査結果は莫大な情報資源です。情報が溢れています。

患者である私達のためにあるものではありません。不思議なことに患者の所有物ではなく、医者の所有物です。

多くの医者に尋ねて見てください。彼らもよく分かっていないでしょう。最悪な情報です。タフティはこう答えるでしょう。「はい。情報を提供する最悪な方法です」

ワイヤードでは、グラフィックデザイン部門に検査結果を再考させました。

話したいのはこれです。これが以前の一般の血液検査で、これが後の物。これが私達の結果です。

4段階あります。

先ほどのスライドは実は、データの第一段階。一般の血液検査です。

これほどにも知らない数値があります。私達の要約です。色を使います。色の概念はすばらしいです。一番上には全体の結果があり、細字部分で大事なところです。下に行き、実際に患者の状態を文書にして表します。色で患者の数値を、説明します。この例では、患者はグルコース値のため、糖尿病になりかけています。

同様に、脂質を見て、全体のコレステロール値を理解し、HOLとLDLに分解する事ができます。常に色を使い、個別な情報に近づけます。他の数値は、何ページもある他の数値は不要だと要約できました。患者に大丈夫だと伝えます。不要な物を読む必要はありません。

フィードバックの輪を満たすのに役立つ二つのことをします。数値が何を意味し、何を指しているかを、もう少し詳細に理解できるよう手助けします。

次の段階に入り、患者にできる事を伝えます。

選択肢と実行できる事を患者に教えます。これが私達の一般血液検査結果です。次にCRP検査です。この場合、罰当たりな省略をしています。巨大なスペースを持っているのに、使っていません。私達は色とデザインを使います。

CRPテストは通常コレステロールテスト後、行われます。連結的に行われます。そこで、大胆に、コレステロールの情報と同じページに入れます。医者もこのように査定します。患者も内容が知りたいだろうと考えました。血管に炎症が起きた時に、現れるたんぱく質です。心臓疾患のリスクがあります。

実際に測定している物を分かりやすい言葉で書いてあります。次にすでに検査結果にある情報を使います。患者の年齢と性別で、個別なリスクを記入していきます。手元にあるデータを使い、ネット上にある多種の計算機で簡単な計算をし、実際のリスクを出します。

最後にPSAテストをお見せします。

これが前のでこれが後です。色とデザインに多く力を注いでいます。多くの人も知っていると思いますが、PSAテストは論争の的となっています。前立腺がんの検査に使われているが、前立腺が肥大する理由はいろいろあります。莫大な時間を使い、それを示しています。

リスクの個別化をします。50代の患者がいるとします、前立腺がんになるリスクの程度を非常に正確に予測できます。それによると、リスクは25%です。続いて、再検査になります。費用は1万ドル以下ですね。

ワイヤード誌が使った費用です。どうしてでしょう？Quest、Diagnostic社とLabCorp社は、室内実験会社で最大手の2社です。昨年、それぞれに7億ドルと、5億ドルの利益を上げています。

この情報は非常に強力です。

変化しにくい強力な触媒です。しかし使用せずにあるだけです。失われました。患者が訊くべき４つの質問を提案します。自分達の検査結果を開発し始めると思えませんので、自分だけのフェードバックの輪を作る事はできます。

以下の簡単な質問をするだけで、誰にでもフェードバックの輪は作れます。

検査結果もらえますか？唯一納得できる答えは、はいです。これはどういう意味ですか？データを説明して下さい。選択肢はなんですか？今選べる道は何ですか？次になにをすれば？どう長期に渡り生活に、これらの情報を活用すべきか？

最後に、人はこの情報を理解する能力はある事を見せたいと思います。

一般人が理解不可能な物ではありません。この部屋にいる人より高い教育レベルを持つ必要はありません。受け入れられる形で提供すれば、一般の人でも理解できます。参加することは必須です。ただ情報を提供するのではなく、行動に出る機会を与えているのです。

参加は応諾と違います。今の医学で言う行為と全く違います。情報はあります。

今日はシステムにあるが使用されていない隠された情報について、話してきました。しかし、今では、他にもいろいろな情報が、インターネットでアクセスできます。生き方を変えるため、参加させるため、助けるために、情報の容量を認識する必要があります。

ありがとうございました、

現在では、2015年にAppleWatchも発売されているので、心拍計も記録できるようになっています。腕時計型ウェアラブルコンピューターでスマートウォッチとも言われる。

Apple Watchの搭載チップは、振動にもつように完全に樹脂でコーティングされてるために、コンピュータシステム全体を一つのチップに組み込んでるそうです。

しかし、日本では生物学や先端医療、iPS細胞などの再生医療以外は現状維持の方がいいかもしれません。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

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。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

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。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、��勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて個人のプライバシーも考慮)

＜おすすめサイト＞

エピソード11 Episode11 - 東洋のカルマと西洋の自我は一身同体のエネルギー？(その1)「デヴィッド・Ｒ・ホーキンズ＜わたし＞ 700〜1000「悟り」の領域 - Amazon」

実用に向けた大規模言語モデルApple インテリジェンス 2024

Apple Vision Pro 2024

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

エリック・トポル：AIは医師が見逃しているものをキャッチできますか？

ブライアン・ゴールドマン: 医師も失敗する。そのことを語ってもよいだろうか？

ニコラ・スタージョン：行政府が低収入者へのウェルビーイング（幸福度）を最優先するべき理由

アトゥール・ガワンデ: 医療をどう治すか？

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

ダニエル・クラフト: 医学の未来ですか？アプリがありますよ！

ヒラリー・コッタム：機能不全の社会福祉システム制度を立て直すには？

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！

＜提供＞

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takahashicleaning · 9 months ago

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ＴＥＤにて

トーマス・ドームケ：AIがあれば、誰でもコーダーになれる

（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。

声を出すだけでコーディングができるとしたら？

GitHubのCEOであるトーマス・ドームケは、AIのおかげでコーディングへの参入障壁が急速になくなり、ソフトウェアを作ることがレゴを作るのと同じくらい簡単（そして楽しい）になりつつあることを紹介する。

ドームケCEOは、Copilot Workspaceを紹介するライブデモで、どんな言語でも、話しかけるだけでコード作成を手助けしてくれるAIアシスタントを披露する。

実は私、いまだにレゴで遊ぶのが大好きな大人の一人なんだ。私が育った80年代のベルリンでも大好きだったし、今でも大好きだ。そして最近では、土曜日の午後に子供たちと一緒にLEGOを作っている。私がレゴを愛してやまない理由は、ズバリ、レゴが創造性を実現するためのシステムであり、参入障壁がほとんどないからです。

そして私はLEGOパパであるだけでなく、GitHubのCEOでもあります。GitHubをご存じない方は、コーディングの本拠地だと思ってください。ソフトウェア開発者、つまり私たちの社会におけるオタクの長である人たちが一同に会する場所です。そして、すべての開発者がコードを使って小さなアイデアから大きなアイデアまで、できるだけ簡単に構築できるようにすることが私たちの使命の一部です。

しかし、LEGOとは対照的に、ソフトウェアを構築するプロセスはほとんどの人にとって難しく感じられる。この状況は、2022年後半にChatGPTが登場したことで変わり始めた。今や私たちは、私たちが彼らを理解するのと同じくらい、知的機械が私たちを理解する世界に生きている。すべては言語のおかげだ。そしてこれは、我々がソフトウェアを作る方法を永遠に変えるだろう。

これまでは、ソフトウェアを作るためには、プロのソフトウェア開発者でなければなりませんでした。コードと呼ばれる非常に複雑で、時には意味不明な機械の言語を理解し、話し、解釈しなければならなかった。現代のコードは、ほとんどの人にはまだ象形文字のように見える。

これがその例だ。これは1940年代初頭のもので、プランカルキュールと呼ばれる世界初のコンピューター・プログラミング言語である。私たちが今日使っている現代的なコードの基礎を築いた。見ての通り、いくつかの数字、いくつかの吹き出し、そして大きな括弧。大した人間性はないだろう？

約20年前、COBOLと呼ばれるプログラミング言語が登場した。COBOLはアイゼンハワー時代に発明されたが、今でも多くの大手金融機関にとって重要な言語である。ウォール街も、あなたの預金口座も、クレジットカードも、すべてCOBOLで動いている。そして、ここには見慣れた言葉もある。しかし構造的には、ほとんどの人にとってあまり意味のないものだと思う。

さらに30年前の1991年、私たちはPythonの誕生を見た。Pythonは、このAIの時代に最も人気のあるプログラミング言語のひとつだ。80年の間に、私たちは泡から括弧へ、そして英語のブリップへと��みましたが、それでも人間の言語の直感性には到底及びません。

そして、2020年6月、当時GPT-3と呼ばれていたOpenAIの大規模言語モデルへの早期アクセスが可能になった。当時はCOVIDで、私たちは全員拘束され、一緒にビデオ通話をしていたのを覚えている。ランダムなプログラミング演習をこの未加工のモデルに入力したところ、まるで魔法のように、最初の数回で93パーセントが解けたんです。

私たちGitHubは、驚くべきものを手に入れたと認識し、すぐにGitHub Copilotという斬新な開発者ツールを開発しました。Copilotは現在、地球上で最も採用されているAI開発者ツールです。プログラミングの時代が生まれ変わった。

しかし、このブレークスルーの可能性は、こうしたビジネス上の成果だけにとどまらない。ChatGPTとCopilotに搭載されている大規模な言語モデルは、人間の膨大な情報ライブラリーに基づいて訓練されているため、人間のほぼすべての言語、人間の主要なすべての言語を理解し、解釈する。彼らは私たちを理解しているようです。

私たちは、人間の言語と機械の言語の間に新たな融合をもたらしました。Copilotを使えば、どんな人間でも、たった一文字のプロンプトで、どんな人間の言語でもソフトウェアを作ることができる。泡と大きな括弧にさようなら。

これは、ソフトウェア開発そのものが誕生して以来、テクノロジーにとって最も大きなブレークスルーだ。今日、GitHubには1億人以上の開発者がいる。これは世界人口の約1パーセントに相当する。この数は爆発的に増えようとしています。その理由を、私のMacBookでお見せしましょう。

私たちはオリジナルのCopilot、つまりOG Copilotからすべてを始めました。エディターは、開発者向けのGoogleドキュメントだと考えればいい。ドキュメントを開くと、空のページが表示される。LEGOの話をしました。ウェブページで3Dのレゴブロックを作ってみましょう。開発者は何をするかというと、タイピングを始めるんだ。それでJavaScriptファイルに、レゴブロックを作る関数を作ろうと入力した。

ここに灰色のテキストが見えますが、これをゴースト・テキストと呼んでいます。これは大規模な言語モデルからのものです。タブキーを押しながらEnterキーを押すだけです。レゴ・タワーを作るという別の提案もあります。それは後でやろう。あるいは、function draw LEGO brick（レゴブロックを描画する関数）を実行することもできます。

ここでもCopilotのゴーストテキストがすぐに表示される。そして、ここで見たものが気に入れば、書いて理解するモードに入り、これを受け入れることができる。開発者はそれが大好きなんだ。なぜなら、10行のコードを自分で書いたり、インターネットからコピー＆ペーストしたりする代わりに、エディターですぐに使えるからだ。流れに身を任せることができる。

OG Copilotが私に提供してくれなかったのは、これと対話する方法だ。質問もできないし、いろいろなことを指示することもできない。昨年、私たちはコパイロット・チャットという新機能を発表しました。サイドバーでこれを開くことができます。そして、3Dのレゴブロックでウェブページ全体を作成するように指示することができます。

ChatGPTと同じように、レスポンスがストリームされ、コードが表示されるだけでなく、説明も表示されます。コードを書き始めると、そのコードが何をするのかを説明するコメントを見ることができるんだ。Three.jsというオープンソースのライブラリを使用しています。開発者や開発を学びたい人たちに力を与えるというアイデアが、ここにあるのがわかるだろう。そして、別の説明で終わっています。ここでコードを調べて、実際にボタンを押して自分のファイルにコピーすることができる。

でも、ここでもうひとつお見せしたいことがあります。この小さなマイクのアイコンはもう見たかもしれない。これを使ってCopilotに話しかけることができます。エディターの左側にあるコードが何をするものなのか、ドイツ語で聞いてみたい。

(ドイツ語で）そのコードが何をするのか説明してもらえますか？

するとまたCopilotが応答してきた。ざっくり訳すと、「はい、もちろん、このJavaScriptコードは'drawLEGOBrick'という名前の関数を定義しています」。

つまり、こういうことだ。ベルリンでも、ムンバイでも、リオでも、6歳の子どもが、親がそばにいなくても、あるいは技術的なバックグラウンドがなくても、コーディングを探求できるようになったのだ。

さて、あなたはまた、それをどのようにまとめるかを考える必要がある。ここには技術的なことがたくさんある。コードがある。自分のマシンで反復しなければならない。これをクラウドにデプロイして友達と共有する方法も考えなければならない。

しかし、これが私のレゴブロックだ。開発者としてこれらのステップをすべてこなした場合、このように見える。実際にマウスを使って回転させることができます。これはスタッド（鋲）対策で、照明効果もあります。ズームイン、ズームアウトもできます。

今はもう開発者のようなことはしたくない。自分の創造性をそのまま現実にぶつけたいんだ。そこで、このステージで初めて、まさにそれを実現するCopilot Workspaceと呼ぶ新製品をお見せします。これが私のワークスペースです。もうエディタがないのはお分かりでしょう。タスクが表示され、タスクを入力するだけです。

レゴブロックができたので、レゴブロックをレゴハウスに拡大したいと思います。レゴブロックをレゴハウスの形に積み上げる。これはドイツ語でも他の言語でもできる。でも今は英語にしよう。私はタスクを保存できる。Copilotワークスペースは、私がすでに持っているものを分析し、私に提案するものを説明する。基本的には、私の依頼を計画や仕様に再構成する。

ですから、ここでは、ユーザーの自然言語がすべて行われていることがわかります。もちろん、いくつかのファイル名ですが、ここにはコードはありません。すべて英語で説明しているんだ。実際にこれにアクセスして編集し、この行に変更を加えたり、計画が正確に望んでいないと感じた場合は、ここに下に移動して別のアイテムを追加したりできます。

さらに、一歩進んでプランを生成すると、エージェントは私がすでに持っているすべてのファイルを実行し、それらのファイルをどのように変更する必要があるか、またはリポジトリにファイルを追加して、「 LEGO ハウスの作成」機能を追加し、後で「createLEGOHouse」を呼び出す必要があるかどうかを理解します。

私には良さそうなので、これを実装しましょう。そして今、Copilotは私のタスク、私の仕様、私の計画を使ってコードを書いています。ここでは、public / legoBrick.jsファイルとブームの2つのファイルがキューに入れられていることがわかりますが、すでに私のコードが書かれていますよね?

コードに触れる必要もなければ、コードとは何かさえ知る必要もない。今ここで、私のファイルに新しい行がインポートされ、その変更を行うコードがたくさん書かれているのがわかる。

LEGOの家はできたかな？ここにライブ・プレビューを開くためのボタンがあるので、これでできる。空からレンガが降ってきて、レゴハウスができました。これは写真ではありませんよね？

はい、ありがとうございます。これはすべてライブで、これがコードの力であり、私の創造性を自然言語で現実にストリーミングする力なのです。

最後にもうひとつ。ありがとう、Copilot。AIにはいつも親切にしなければならない。

今、あなたが見たものは、3年間で3回の飛躍である。この3つの飛躍は、コンピューター・プログラミングのアクセシビリティを向上させるものであり、過去100年間にわれわれが成し遂げた以上の進歩である。世界人口の1パーセントが開発者だと言ったことを覚えているだろうか？これがどう変わるか、おわかりいただけただろうか。

Copilot Workspaceは、今はまだ開発者向けツールかもしれませんが、やがてこの種の開発者向けツールが主流になるでしょう。というのも、今後はどんな言語を話す人であれ、機械語を話す力も持つようになるからだ。コンピュータ・プログラミングを始めるために必要なスキルは、今や人間の言語だけなのだ。これは、ソフトウェア開発者のグローバル化した大波をもたらし、世界経済の地理的な形を変えるだろう。

そのため、2030年までには、もしかしたらもっと早く、10億人以上のソフトウェア開発者がGitHubを利用しているかもしれません。考えてみてください：世界人口の10パーセントがコンピュータを操作するだけでなく、自転車に乗るのと同じようにソフトウェアを作ることができるようになるのです。

これは、ソフトウェアによる人間の創造性の新たなルネッサンスを生み出すだろう。ウェブサイト、アプリケーション、クールなコンピューターゲーム、素晴らしい歌、もしかしたら何かの治療法かもしれない。例えば、私は昨年、数週間かけて、今までに乗ったすべてのフライトを記録するアプリを作った。今、あなたが何を考えているか分かる。なんてオタクなんだ、と。そうなんだ、僕はこういうものを作るのが大好きなんだ。

AIの助けを借りて、ワインを飲み終える前に英語でもドイツ語でもできるようになった。そしてすぐに、ここにいる誰もがそうなる。ナーディチュードの門は大きく開かれたのだ。

だからといって、誰もがプロのソフトウェア開発者になれるわけでも、なるべきだというわけでもない。プロのソフトウェア開発者という職業は、どこにも行くことはない。世界最大のソフトウェア・システムを設計し、保守する人たちの需要は常にある。

私たちは、より複雑なシステムに毎日何百万行ものコードを追加している。この世界のあらゆるインフラと同じように、それを維持・更新するためには本物の専門家が必要なのだ。

ここで重要なのは、"意志 "や "すべきこと "ではない。誰でもできるということだ。人間の言語という最も強力なシステムが、今や機械の言語と融合しているのだから。そして間もなく、ソフトウェアを作ることは、レゴを積み上げるのと同じくらい簡単で楽しいことになるだろう。

(ドイツ語で）ありがとうございました。

ビラワル・シドゥ：10億人の開発者というと、GitHubがYouTubeやTikTokのように思えてきますね。とてもエキサイティングだ。ひとつ質問させてください。すごい話ですね。まだ開発者が主導権を握っているとおっしゃいましたね。

また、「3年間で3回の飛躍を遂げた」ともおっしゃっていましたね。少し先の話になりますが、人間はまだループの中にいる必要があると思いますか？それとも、これらのAIシステムは自律的にソフトウェアを構築し、維持することができるようになるのでしょうか？

トーマス・ドームケ：私がいつも考えたり話したりしているのは、私たちがCopilotと呼んだのには理由があるということだ。パイロットが必要なんだ。クリエイティブで、何をすべきかを決めることができるパイロットが必要なんだ。レゴのセットのようなものだ。この大きな問題を小さな問題、小さなブロックに分解する必要がある。

そのためにはシステム・シンカーが必要だ。私はPOSシステムを作っているのだろうか？iPhoneアプリを作ろうか？私はクールなコンピューターゲームを作っているのだろうか？次のフェイスブックを作るのか？これらはまったく異なるシステムだ。これらのビルディング・ブロックは、その規模を拡大していく。

今は2、3行のコード、あるいはファイル全体だが、将来はサブシステム全体になるかもしれない。だから肩の荷が下りるんだ。でも私はまだそこにいて、大規模なシステムをカバーしている。さっきも言ったように、60年代のCOBOLシステムをまだ使っているんだ。だからやることはたくさんある��だ。

BS：もちろんです。ですから私たちは、より抽象度の高いシステムのオーケストレーションを担当することになります。

TD：皆さん、ありがとう。

TD：ありがとうございます。

(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��「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��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��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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