fake 対 real ▶︎『生成AIの嘘』
テクノロジーに呑まれるな。
#BBC #英語ヒアリング #比較
#fake #falsealarm #real #realty
これは英語リスニングの訓練に◎
短い動画比較、要点突いて分かりやすい◎
一読 (一聴) いゃ何度か見比べ聴き比べしたい…ということで、Treadsからメモ転記します。
#イラン🇮🇷 #アメリカ🇺🇸
#ネタニヤフ主導 #トランプ矛盾
#力による現状変更 #世界の矛盾
❎ 『戦争』『力による現状変更』反対です。
アメリカ(♤) によるイラン🇮🇷への攻撃のそのミサイルが国土に着弾するなど、過酷でrealな映像と、それに類する偽動画の比較ですね。ショート動画 (BBC放送) へのリンク🔗こちら▶︎
▲ ここまでが、3/6(土)の記録です。
◎AI (生成AI)
🔻以下は、以前書き溜めておいたものです。
🔗を失ってしまいました、ご注意 & 陳謝

(写真は蕎麦打ち機械。投稿とは無関係です)
その1
AI (生成AI) 恐るべし…ですね。何を思うかと言いますと、ソフトバンクグループの孫さんなどが今後の目標としてリアルに目指す AGI ( Artificial General Intelligence : 『超知能』) のときが、このまま進歩していって数年後にも到来したら、どうなるでしょう?
われわれ "人間さま" の世界の働き方は、それこそ改革どころではなく、文字通りの大変革になるような気がしています。
でも本当にそうでしょうか?
そのことを確信させる結果を見ました👉スクショをmissingしてしまいました…sorry 👈また類似のはそのうちに見つかるだろう…と楽観していますけれど。
AIからの回答や助言自体、ここで詳しく掲載をしませんが、今現在使える、ある生成AIの一つに私からの、通商や貿易取引での専門的な問いをぶつけたところ、
- 脅威の速さ、それに
- 的確な情報の多さ、これには驚き、
- 文章的にも長く分量ある形で、
まさに “立派な専門回答” が出てきました‼️
これをベースに説明の日本語のところを自分なりの言い方とかに文章を編集して、テイストを自分寄りに変更すれば、解答作成はあっという間に終わります。検索して試行錯誤する分の時間が不要に。大きく短縮できるのですね。
(後から追加) しかし、何度か仕事でAI…それは実際 Microsoft Copilot なのですが…
を使っていると、その計算速度から回答生成の速さと、集めてきた情報の豊富さや核心となる "的確さ" は毎回、なるほど!という満足できるレベルには達しています。
だけれども、例えば、HSコードの判定では専門知識が欠如したか、あるいはこちらの問い自体の方に不正確さが少しあったためかもしれませんが、6桁の数字コードには誤りがありました。
つまり、AIの提示する回答や情報を盲信して単にそのままを使うのは、まだ危ういということになります。
従って、そのテーマ付近をよく分かっている知見もある人が、回答の確認や観察・監察をすること。一部を訂正や編集してから使わなければなりません。要は使い方です
公開される情報が多くて精度も高い、例えば株に関する金融面のことや財政などならば、割と使えると思ったわけです。それが以下のこと⤵️
👉証券会社の投資に関わる担当者の仕事の仕方も変わるだろうし、何より一般普通の私がAIをアシスタントやエージェントとして使えば、かなりの専門性を瞬時にゲットできる。凄い👍
⤵️
つい先日読んだ本によれば、📕正解が提示されていました。それは?
👉『情報の答えを求めるのではなく、”問い” や”疑問” つまりある種の疑いなどを創出する』このことがこれからの若い人にはAI時代に大切なプラクティスになる、という学びでした。
これこそがAIの使い方の大切なヒントです。
◉ところで今日ちょっと調べてみたプライベートに近い情報を初めてnote に書いて、それをXで UPしてみました。
https://x.com/accurasal/status/2027706822388539850?s=46 👈職能部門は今どうなったか?
その2
生成AIも、現時点ではこんな欠陥というか、弱点があるということなんですね。
その点、人間としての私は少し安心しました。確かに思考するわけではなく、LLM ( Large Language Model を使って ) 選択して拾い集めた関係情報を、演算し、並べて、それにより解答を整理し創出している。そういうことなんだなと理解▶︎限界がある…
⏬こちらの投稿⏬...とコピペする対象をミッシングしてしまった。
代わりにこれを掲載しておきます。(3/9)
"AI for Security" and "Security for AI" について語る、NEC (日本電気)のCISO 渕上氏のインタビュー記事、IT Media からのものです。

👆専門学校教員からNECのCISOに! 「人生は筋トレ」、訓練は超難題 - NEC 淵上氏
https://mag.executive.itmedia.co.jp/executive/articles/2603/03/news023.html#utm_term=share_sp
また更にはこちらの内容、X投稿者 @kosuke_agos の Kosuke氏のものです。
👉これ、今は残酷に思えるでしょう。ですが、
▶︎程なくこういうマネジメント手法や社内指示はごく当たり前で当然のものとして、世の中が受け止めていくように社会の認識それ自体がAI時代では変わっていくように思いました。
Amazonが2,847人のエンジニアに「自分たちの代わりとなるAIを訓練させた直後に全員を解雇した」という残酷な現実が突きつけられました。
労働力を単に置き換えるのではなく、労働者自身に自らのノウハウを抽出させ、完全にパッケージ化して削除しました。
その残酷な詳細を3つのポイントにまとめました。
1. 知識の『抽出』
8ヶ月間にわたり、エンジニアたちに全てのコードパターン、デバッグのワークフロー、最適化のコツを徹底的に文書化させました。人間の脳内にブラックボックス化されていた暗黙知を、AIが学習可能なデータセットとして物理的に抽出し、完全に可視化するプロセスです。2. 労働力の『効率的活用』
Amazonは単にAIを導入したのではなく、「労働者自身に自分たちの代替品を作らせる」という極めて非情かつ効率的なシステムを構築しました。シニアエンジニアが「自分を不要にするAIを文字通り自分が訓練した」と語るように、既存の労働力を利用して次世代のインフラを構築しています。3. 組織の『最適化戦略』
この事象は、社内ドキュメントの作成が「誰のためのものか」という前提を根本から覆します。人間のための引き継ぎ資料ではなく、AIに業務を完全に移譲するための学習データへと変容しており、人間の労働を前提とした組織構造が数学的に時代遅れになりつつある事実を示しています。
出所 : X へのリンク🔗🔽
https://x.com/kosuke_agos/status/2030803300124442819?s=46
(私)容易に思いつくこととして。今はこれが危機意識の一つですが、程なくこれすら当たり前の話へと変わっていくような気がします。
◉ 私の現在の仕事、それは相談者の相談や質問への回答です。そこでは、分野としての"貿易実務"、それに関連する適用法令や一部の取引関連税務。また取引構築やその交渉ごとなどにおける専門知識や知見・経験則を基にして作り上げる貴重なメールでの回答をしています。加えて通商・貿易・国際取引のやり方ノウハウの話 (アドバイス) もあり、です。これらを会社システムに入れており、既に数年分蓄積されたデータベース (回答者が記録。質問とWebメールによる回答が全て保存されている) があります。
それらのデータをLLM で組織独自AIシステムとでもいうものに学習をさせたら、いったいどうなるでしょうか?
- メール回答の生成も、
- 機械の自動音声による読み上げ的な会話での返答も、
👉相談員である私たちアドバイザーというリアルな人間でなく、システムが効率よく回答をして質問者や相談をうまく捌いてくれる。
そんな必要十分なレベルへの到達は、今後二年から三年後くらいで、出来上がっている気がします。
なぜなら、気付き、これをやる意思、その予算付け、この3点が揃えば、実現できます。技術的にはもう今すぐにでも構築し始められる、と思うからです。専門相談員がいらなくなるコストレスなサービスは遠くないかもしれません。


















































🫲





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