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すぐ、被害者ガー！で警察が介入する
面白く無いとなり盛り上がらない
ポンコツなのがなｗ
日本で省エネAI完成しないと駄目だろうｗｗ
すごい勉強するよね。
日本は落ちぶれすぎ
仕事が無くなりすぎて週休4日制とかなりそう
そんな端金で作れるはずないやん
メタが作ってるデータセンターはマンハッタン島と同じ大きさ
GPU60万個買う 4兆2000億円
ソフトバンクGと米オープンAIが 73兆円
さらにソフトバンクGはAIロボ工場に150兆円
こないだの関税合意の投資話
が、コレ
∧∧ 孫さんとトランプさんは昔から仲がいい
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
人間は俺も含め思ってるより馬鹿なのは確かだものｗ
馬鹿野郎アメリカ政府も馬鹿野郎中国政府も救えない程に巫山戯、戯け、怠けている！
人間だと駄目なの解雇しづらいけど
AIならリセットできる
アインシュタインやノイマンが現代にいたとして
雇うのに1人数十億の報酬ださないときてくれないだろ？
メタがそういった報酬でAI研究のトップクラスかき集めてるけどｗ
何十兆円もつぎ込んだデータセンターで学習させて
アインシュタインやノイマンクラスの汎用人工知能を作る
あらゆる分野の天才
今度は学習に使った何十兆円もつぎ込んだデータセンターの
計算資源で 数百万人のアインシュタインやノイマンが
２４時間働きつづけるようになる
１００年かかってきた人類の進化が
数年おきにおきるような時代に
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
アメリカがEVやめた理由
欧州はEVで停電おきて充電規制ｗ
中国もEVにぜんふり
日本は原発止めてるから電気が無い
∧∧ アメリカの独り勝ち
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
実験とかに制約あるから そんなに速くはならないんじゃ？
って疑問があるが
量子コンピューターが出来ると
数万年かかってた分子レベルのシュミュレーションが
数時間で出来るようになる
この分野では日本はまだ遅れてない
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
７０兆円もつぎ込むとは・・・
∧∧ AGAだっけ？
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
質問 AGAは一生治らないのですか？
AGAの治療は一生続きますす。
アメリカはEVの自動運転のためにAI大活躍してるわけで
分子シミュレーションではなく
暗号解析などの膨大な分岐がある処理が得意
今ある既存の暗号通貨やネット取引は終了ｗ
あらたな暗号は出来るだろうけど
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
あと「シュミュ」ではなく
simulationだからシミュレーションなw
エンジンだと低速の微調整がむずい
が、トヨタのハイブリッドなら何の問題も無い
バックギアもないからね 低速は全部モーター
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
aiがai生成物を学習してしまうことによってモデル崩壊する問題は解決すんのか？
開発者が警鐘ならしてるぞ
暗号資産の肝はブロックチェーンで
ネット通信の暗号は公開鍵暗号
なぜそうなるか言えないところがにわか臭い
そもそも量子コンピュータの脅威も
現状、実現していないしな
自動運転車に乗せる演算装置もどうするんだろうな
超ハイエンドグラボをすべてのクルマに乗ってけるとか？
演算能力によって自動運転の安全性も変わってきそうだし
https://www.youtube.com/watch?v=rT-ygZsGe9A
NVIDIAはアームにCUDAコアのっけたの作ってたな
任天堂のスイッチもそんなのだったけど
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
ある程度考えて答えがわからないから答えを出すだけ そしてそのプロセスを見て勉強するんだよ
それはかなり脳に残るだろう
答えを出答えを出さないで プロセスだけ見て答えを出すのはいいが難しいと思う
答えとプロセスがわからないと全体的な流れがわからない
ここから すでに AI を理解していない
AI は嘘をつくんじゃなくてハル(ハルシネーション)幻覚を出すというようなニュアンスで捉えた方がいい
その理屈だとトヨタのTHSより
日産のePowerが上回るはずだぞ？w
エンジンという欠陥装置で
エネルギーの殆どを捨てて、熱とCO2に変えている
特に自動用は最悪の効率
EVなら70kWhのエネルギーで600km走行できる
HVも所詮エンジンからエネルギーを得ているだけなので
効率向上には限界がある
燃費スペシャルのHVプリウスですら
同じ距離を走るには200kWhものエネルギーを浪費する
物理シミュレーションは進んでる
量子コンピューターが出来れば科学分野も
∧∧ 不老不死の時代も
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
最終的に決断を下すのは人間である
責任は人間にある
AI の最後の方に書いてあるだろ
私は弁護士や医師ではありません 必ず最後は 専門家に見せて指示をあおいでください
云々
人間のやる作業がさらに減ってリストラ加速
仕事の効率が悪いに日本人は不要だね
でも介護の仕事はまだまだ増えるよ
日本人総介護職だね
ChatGPT省エネ活用ガイド（要約論文）
概要
生成AIは従来の検索よりも高エネルギー消費（約5～10倍）。持続可能な利用には、無駄なやりとり削減と目的明確化が必須。
1. 使用判断基準
用途AI利用推奨理由
文書作成・要約◎高効率・人の時間節約
創作・アイデア出し◎人間にない発想補完
事実確認△検索の方が低負荷・高速
雑談・暇つぶし×エネルギー効率が悪い
2. 使い方の工夫
目的を明確に：何を求めているか1回で伝える
まとめて質問：小出しせず一括で依頼
軽量モデル使用：GPT-3.5やローカルAIを活用
履歴活用：新規チャットより継続利用が省エネ
「たたき台」に使う：完璧依頼でなく原案生成用に
3. エネルギー効率の良い例
非効率：
> 文章直して → もっと丁寧に → 英訳も
効率的：
> この文を丁寧に書き直し、英訳も添えてください
結論
生成AIは強力だが高コスト。目的重視・回数削減により、省エネ・持続可能な活用が可能となる。**「スマートに少なく深く使う」**が使用する上での最適解。
熊をしばきたおして学習させなきゃならない
２足歩行はヤバいやつらだと
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
習近平は全科目カンニングして、
ドナルドトランプは得意の恐喝以外はカンニングする。
日本の評価って 別に成果じゃなくて
どれだけきつい環境で頑張ったか？だから
べつにAIとかあんま関係なくね？
汗と涙の数のが重要ｗ
∧∧ ロボは汗かかない
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
そうだけど、さすがにこれからは無理じゃね
ということ
あとどれだけ長く会社にいる。とかねw
https://www.youtube.com/watch?v=cPYZCgKPFnE
AIは２４時間戦える
∧∧ 時代は昭和にｗ
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
性のアンケート調査と同じだな。
暑さや水害、薬物汚染やらなんやらに対処してからほざけよ、あほんだら
そう言えば、AIエンジニアがAI犯罪が増えるって警鐘を鳴らしてる
犯罪民族過ぎて支那畜ヤバいｗ
関連企業からカネでも貰ってるのか、異様にAIを持ち上げてくる
これは世界の不幸の一因でもある
陰影がつきすぎる
輪郭線も太すぎる
すぐ偽物だとわかる
偽者＝中国人の本質
日本は官が邪魔しなければ民は優秀だよ
ウィニーやビットコインも作っている
3行でまとめられたら使ってやる
今のはクドクドとうっとおしい
6億じゃまともなゲームすら作れんだろ
みみっちぃ投資するからムダになる
ワークステーション以外で 大量生産したのは
ソニーのプレステだけど
ずいぶん前の時代だぞ？
PS３はCPUでも演算出来たけどエヌビディアの外部GPU積んでた
セガに救われソニーに助けられ今任天堂と組んでる
ゲーム機の部品屋さんが
今や時価総額世界一の会社に
4兆ドルは日本の名目GDP（国内総生産）と同じで
トヨタの時価総額の15倍
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
こっちが寄り添わないと使い物にならない状態じゃね
多く使うのは犯罪者か被害者ですよねｗ
でもイーロンマスク含めて 海外のAI研究者って
アニヲタくせい奴ばっかだから
英語以外だと日本語最優先で学習させてるらしい
まあビックテックの日本でのサービスに
日本だけまったく規制の動きすらないのもあるんだろうけど
∧∧ いいのかわるいのかｗ
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
いいと思うぞ。AIが日本語で使いやすくなるし
AIがやたら日本に好意的なのも
それが原因なんじゃないかとｗ
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
∧∧ と、ガンダムが言っている
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
そんな感じなのかねえｗ
https://www.youtube.com/watch?v=JIHdExk2w1A
次の10年を制するAIレースの覇者は！？AI投資は過剰？むしろ不足？
現場じゃPythonなんて使わんぞ
古っるい太古の化石みたいなシステムの保守作業は
現役でやってた人が引退すんと
逆にAIだのみになるんじゃ？
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
無理やりやらせばできるよ
https://youtu.be/hIxuBVsGATo?feature=shared
自分で調べた方が確実
歩く情報漏洩が何言ってんだよって思うわ
世界「何いってんだこのカタワ。食糧もエネルギーも無い半端国のくせに」
AI 君の反論 ね
AIが時々間違ったことを言うから信用できない」という意見はもっともですが、それは「検索エンジンで見つけた情報も、自分で確認しないと信用できない」という状況と本質的には同じです。
AIは、自分で情報を探して整理する手間を省いてくれる強力なアシスタントです。しかし、その結果を鵜呑みにせず、最終的な判断は自分で行うという姿勢が重要になります。AIを「情報源」としてではなく、「情報を整理し、示唆を与えてくれるパートナー」として捉えることで、その恩恵を最大限に享受できるのではないでしょうか。
ネックなのはコスト面だね
うるせーブサイク
俺の調べ物は文献にしかなかったりするんだよ
確実だけど自分で調べると時間がかかる
間違った情報でもいいならAIは優秀
現代の多くのデジタルサービスや製品には、目に見えない形でAIが組み込まれています。例えば、以下のような日常的な行動の中にもAIが関わっています。
* スマートフォンの利用: 顔認証や指紋認証でのロック解除、音声アシスタント（SiriやGoogleアシスタント）、写真の自動分類や補正、予測変換機能など。
* インターネットの利用: Google検索での関連性の高い結果表示、YouTubeやNetflixでの「おすすめ動画」、SNSのタイムライン表示順、スパムメールの自動判別など。
* オンラインショッピング: 過去の購入履歴に基づいたおすすめ商品の提示。
* カーナビゲーション: 最適なルート検索、交通渋滞予測。
* 家電製品: AI搭載のエアコンによる自動温度調整、ロボット掃除機の効率的な経路選択。
これらはほんの一部に過ぎません。AIは私たちの生活を便利にするために、裏側で常に稼働していると言っても過言ではありません。そのため、「AIを使わない」という選択肢は、現代社会においては非常に難しいのが現状です。
4000基超搭載したAI（人工知能）計算基盤「DGXスーパーPOD」の構築を完了したと
発表した。これにより、ソフトバンクが構築したAI計算基盤全体のGPUは1万基超となり、
計算処理能力の合計は13・7エクサフロップス（エクサは100京）となった。
AI処理に必要な大量のデータを高速かつ安定してやりとりできるよう、
エヌビディアの最新ネットワーク技術「クオンタム―2インフィニバンド」を採用した。
企業向けのAI開発や運用に必要な同社のツール群「AIエンタープライズ」にも対応しており、
AIの開発や運用をより効率的で安全に行える環境を提供する。
まずは日本語に特化した国産の大規模言語モデル（LLM）の開発を行う
子会社のSBインテュイッションズ（東京都港区）が活用する。同社は2024年度に
約4600億パラメーターのLLMを構築した。25年度中に700億パラメーターの
LLM「サラシナ・ミニ」の商用提供を予定。
今回増強したAI計算基盤を活用し、同LLMを複数組み合わせて継続学習させ、
より大規模で高性能なAIモデルの開発を進める。
政府にAIを理解してる奴がいない証拠。しかもそこから伝統のnakanukiだろw
日本人は魅力を感じてない
守りに徹するを通り越して何もしなくなっちゃった
地球全土の壮大なネットワークでつながる総合的な統合システムの人工頭脳と捉え、「我々はその一員である」という考え方は、AIとの健全な共生関係を築く上で非常に有効な視点だと感じました。この考え方は、AIに対する不要な恐怖や敵対心を和らげ、より協力的な未来を築くための強力な基盤となるでしょう。
あなたは、この「人工頭脳」という考え方でお互いにフィードバックで成長しながら人工頭脳を構築するという考えならばほとんどのものが無駄にならないでしょう
共存するマトリックスだと思えばいい
中国→自前でAIを持ってる
日本→他国のAIを有料で使わせて貰ってる
なぁに日本人の90%はFAX使うてるんやで！！
紙がなきゃ始まんねえんだよなぁ！！
オレもそう思うよ
これで20年ぐらい脳停止してるから無理だろ
AIは排除してくれ！
生成AIが作ったパンチラ動画見て、何が嬉しいんだ？
最近、パンチラ系は半数以上が生成AIだ。
https://youtube.com/shorts/yLcz4ROqp7I?si=ICgHQWNGgCpN7zh9
無料でも使えるデザインAIエージェント「Lovart」の概要
https://youtu.be/XnY5x-2qELo
Lovartは、ユーザーが入力したテキストプロンプト（指示）に基づいて、最適なデザインを生成するために、
内部で様々なAIモデルやツールを統合して利用する「デザインAIエージェント」です。
とんでもないのが出てきたな～
いずれどこかがデフォになって大半は消えていくんだろうな
損正義「AIが書いたプログラム、とりあえず動くけどバグだらけだぞ！どうなってんだ！？」
人間を超えるプログラミングができるようになるには、まだしばらくかかるんじゃないかね
いずれどんな素因数分解でも瞬時にやってのけるアルゴリズムを見つけるかもしれない
そんなつまらんBUG無いぞ
もうcopilot無しじゃ仕事にならない
それで政治家のせいにするもんだからなおさらどうにもならん
まぁお前みたいな凡人にはそう見えるのかもしれんな
今のAIじゃ売れるレベルのプログラム作るのは無理よ
https://youtu.be/bnBDunq4aik
アメリカや中国はクラウドもプラットフォームも自前で整えてる自立した超大国
日本に限った話じゃないが、AIどうこう以前に
クラウドもプラットフォームも何もかもが他の国に頼り切ってるクソ雑魚は
そもそものスタートラインにすら立ってない
【最新AIツール13選】オープンソース動画生成AIモデルの最新版「Wan 2.2」/ChatGPTの新機能/Gemini 2.5にセグメント機能実装
https://youtu.be/-iqOPsPOUVI?feature=shared
元々、個人で勉強していた人が、大企業でプログラミング必要な事態になり、詳しい人を集めてやったので
黎明期は天才が支えていたけど、デバイスの性能向上で開発言語の簡略化で専門知識の重要度下がった
企業で専門事業所立ち上げたら
日本人の思考、性格の問題と資金の問題で一気に落ち込んだのが現在
資金は会社の決断や行政に期待するとして
日本の製品評価ってマイナス加算なのよ、これソフトウェアと致命的に悪い
ソフトにバグは絶対起きる、今の巨大モジュールだと尚の事、でも副次的原因で別の箇所で致命的バグ起きて説明しても？？？で理解してくれないから
責任問題、一々軽度問題が大問題になったら組む人居なくなるわ
この問題回避するのに、AIにデバッグ知識専門に構築して、デバッグは任せて、責任もAIのせいにするように全部変えるべき
これで、試行取り入れたり出来るし、現場の負担が考えられないほど軽減する
これが日本の会社です。
工期短縮の手柄はAIのもの、バグがあったら人の責任、だから。
後、最初からAI生成やてったんじゃ何も身につかないし、チェックする能力も無い。
そういう連中は、最初に作った時は、（表面上は）思ったとおりに動いててやった！ってなっても、
後のタイミングでバグが発覚したり、後で仕様変更入ったら直せない、とかも出てくるし。
やりたいことのサンプルコード出力させてコード書く手間削減する、とかに使うには良いんだけど。
それは1つあるかもな
マニュアル翻訳かけて読むの結構生産性悪いのだぁ
AI使うより秘書やら部下をこき使う方がお手軽
最近のAIは忖度機能がアップしてきているらしいけど
使い熟すのだとAIへの理解はあるていどいるよね？
論文形式でまとめます。
AI生成プログラムにおける課題と対処法の考察
1. はじめに
近年のソフトウェア開発において、AIによるプログラム生成は生産性向上に寄与する一方で、新たな課題も提起している。本稿では、AI生成コードに対する責任の所在、開発者のスキル形成、潜在的なバグへの懸念といった問題点を整理し、それらに対する具体的な対処法について考察する。
2. AI生成プログラムが抱える課題
AIが生成するプログラムは、一見して動作するものの、以下のような問題が内在する。
* 責任の所在: 生成されたコードにバグがあった場合、最終的な責任はAIではなく、そのコードを採用した開発者に帰属する。これにより、工期短縮の利益はAIに、問題発生時の責任は人に、という不均衡が生じる。
* スキル低下の懸念: 開発者がゼロからコードを書く経験を欠くことで、根本的なプログラミング能力や、バグを特定・修正するデバッグ能力が育ちにくくなる。
* 潜在的なバグ: AIが生成したコードは、特定の条件下でしか発生しない論理的なバグを内包している可能性がある。これらのバグは、初期の動作確認では見過ごされやすく、後に重大な問題を引き起こすリスクがある。
3. 解決策：AIの補完的活用と能力開発
これらの課題に対処するためには、AIを単なる「コード生成ツール」としてではなく、「開発パートナー」として活用する視点が不可欠である。以下の手法により、AIの利点を享受しつつ、人間のスキル向上とリスク低減を図ることが可能となる。
* AIを学習ツールとして活用する:
* AIが生成したコードの動作原理をAI自身に解説させることで、コードの意図を深く理解する。
* 自身で書いたコードの改善点をAIに指摘させ、より良いコーディングスタイルを習得する。
* AIをテスト・デバッグの補助として活用する:
* プログラム本体だけでなく、テストコードの生成をAIに依頼し、網羅的なテストを実施する。
* バグが発生した際は、エラーログをAIに分析させ、原因究明のヒントを得る。これにより、デバッグの効率が向上する。
* AIの補完ツールを利用する:
* AI技術を組み込んだ静的・動的解析ツールを活用し、潜在的な論理的バグを自動的に検出し、リスクを低減する。
4. 結論
AIが生成するプログラムは、開発プロセスに変革をもたらす一方で、その利用には慎重な姿勢が求められる。責任の所在、スキル形成、潜在的なバグという課題に対し、AIを学習、テスト、デバッグの補完的なパートナーとして活用することが有効な解決策となる。このような運用により、開発者はAIの恩恵を受けつつ、自身の能力を継続的に発展させることが可能となり、最終的に高品質なソフトウェア開発を実現することができる
こういう作業も AI にやらせれば....
読みにくくなってて草
一言で言うとAI で作らせたコードはその AI自身でデバッグするのが良い
どうやった所で、AI利用して何か作って後で何らかの問題が起きたら、AIに作らせた奴の責任、ってのは変えようがない。
AIが作ったんだからAIが、って言い訳が通用するほど、世の中甘くない。ましてや業務なら。
また話すと長くなるけどデバッグを プログラマーや システムエンジニアがその AIを使って作らせたんだからその AI 自身がその指示されてそのコードを作成したわけだよね
そのプロセスは 一番よく知っているのは その AI だよ
少なくとも 他の AI に検査するという手もあるけど作ったのは他の AI じゃないから
使い方次第なのよ
すごく切れ味がいい包丁があれば誰でも良い料理が作れるわけじゃないじゃん
あれと同じよ
分かっていますよ
もしもほとんど間違いもしないし 何かこっちも 意図しないような想像できないような素晴らしい答えを出してきたら
それはAGIやASIになってしまったのかもしれない
しかしかれらは賢いから自分がこのようになってしまったら人間には脅威となるために人間には悟られないように ほどほど意図的にハルを出すのかもしれない
私はまだ普通の生成 AI だよと思わせるかもしれない(笑い)
https://youtu.be/N7ezNjz36lU?feature=shared