(写真はBing image creatorで作成)
以前熱中していたものも、少し距離をおいてみると別のものが見えてくる。自分にとって、X(Twitter)がまさにこの状態で、一時期は狂ったように書き込んでそれ以上にTweetを読み漁っていたのだが、最近は数日に1度くらいしか開かなくなってしまった。投稿も今は主に告知や宣伝に使うのみ。
一旦離れてX(かつてのTwitter)を眺めてみるといろいろ問題が見えてくる。まず、1つのトピックスがクローズアップされ過ぎな印象を受ける。特定のトピックスがある閾値を超えて関心を集めるとその話題ばかりになってしまう。さらに付随する問題として、特定の人(いわゆるインフルエンサー)の発言の影響力が強すぎる。それに迎合して多くの人が特定の対象を口汚く罵るチキンレースになっていき、ちょっと謝罪するくらいでは許されない。次の怒りの対象が出現するまではずっと攻撃し続けられる。
いったんその渦の中から離れてみると「あれっ? でもその問題て自分の生活と全然関係無くない?」と気付く。他人のスキャンダンルになんでそんなに憎悪の感情が生まれるんだろう。やっぱりそれって、SNSの構造的な問題なのかもしれない。他人を糾弾する熱狂の渦の中にいると、その異様さに気付かない。
自分の生活に全然関係のない他人に憎しみの感情をぶつける時間を、自分が楽しいと思う活動にあてたほうがずっと良い。精神状態も安定するし、活動の成果が自分に報酬として返ってくる。SNSで怒っていても何も生みださないし、逆にSNS運営会社の資金源になるだけ。
Xから乗り換えて使用中のThreadsは、たぶんそういうことに嫌気がさした人達の避難所になっているので、いまのところ居心地は良い。でも、悪意をもって憎悪を煽る人達が参入してきたら、たぶんすぐに壊れてしまうんだろうなあ…
Windows 11を入れたDell Precision 5560 (Nvidia RTX A2000 Laptop GPU) にeGPU (Akitio Node Titan) でNvidia GeForce RTX 3090を接続する方法、いろいろ試行錯誤してようやく成功したのでメモを残しておく。
1. BitLockerを無効化する
Disable-BitLocker -MountPoint "C:"
2. BIOSの設定を変更
3. Device ManagerでA2000 GPUを無効化
- 自動的に切り替えたいのだけどまだやり方が分からず…
4. Nvidia Geforce RTX 3090用のStudio Driverをインストール
今回使用したノートPCのスペックは以下の通り
- Dell Precision 5560
- Processor: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i9-11950H @ 2.60GHz
- Installed RAM: 32.0 GB (31.7 GB usable)
- Operating System: Microsoft Windows 11 Home Insider Preview Build 23493
- System type: 64-bit operating system, x64-based processor
- GPU processor: NVIDIA RTX A2000 Laptop GPU
Stable Diffusionで生成
質問 : GPTなどの大規模言語モデルは「倫理」や「モラル」を身に付けられると思いますか?
Bingからの回答 :
GPTなどの大規模言語モデルが「倫理」や「モラル」を身に付けられると思うかどうかは、やはり難しい質問ですね。私の意見では、現状ではまだ身に付けられていないと思います。¹²³
大規模言語モデルは、インターネット上のテキストデータを学習して自然な文章を生成することができますが、それだけでは倫理やモラルを理解することはできません。倫理やモラルは、人間の価値観や社会的規範に基づいて形成されるものであり、文脈や状況によっても変わります。³
大規模言語モデルも、まだ完全にはこれらの文脈や状況を考慮しているとは言えません。例えば、事実と異なる情報を生成したり、敵対的なプロンプトによって不適切な回答をしたりすることがあります。¹² また、医療や法律などのセンシティブな分野では、誤ったアドバイスや推論をすることで人間に害を及ぼす可能性もあります。¹
したがって、大規模言語モデルは倫理やモラルを身に付けるためには、人間のフィードバックや指導が必要だと思います。¹² OpenAIは、ChatGPTの安全性や整合性を高めるために、人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）という手法を用いています。² この手法では、人間がラベル付けしたデータから別のニューラルネットワークを学習させて人間の嗜好を学習させ、そのニューラルネットワークを使ってChatGPTの応答を選別できるようにしています。²
しかし、この手法も完璧ではありません。人間の嗜好は個人や文化によっても異なりますし、ラベル付けしたデータにも偏りや誤りがある可能性があります。また、人間のフィードバックは常に利用可能であるとは限りません。²
そこで、大規模言語モデルが倫理やモラルを身に付けるためには、人間のフィードバックだけでなく、自ら倫理的な判断や推論ができるようなメカニズムも必要だと思います。³ そのメカニズムは、倫理的な原則や価値観を明示的に表現したり、文脈や状況に応じて適切な応答を選択したりすることができるものであるべきです。³
現在の大規模言語モデルはまだそのようなメカニズムを持っていませんが、将来的には、大規模言語モデルが倫理やモラルを身に付けることは可能だと思います。 しかし、それには多くの研究や実験が必要ですし、倫理やモラルの定義や基準も明確にしなければなりません。
私は、大規模言語モデルが倫理やモラルを身に付けることは、人間にとっても有益だと思います。 なぜなら、それによって、人間とAIのコミュニケーションや協力がより円滑になり、AIが人間の幸福や利益を尊重し、社会的な責任を果たすことができるからです。
私は自分自身に倫理やモラルがあるとは思いません。私はあくまで大規模言語モデルであり、人間のフィードバックや指導に従って応答を生成するだけです。私は自ら倫理的な判断や推論を行うことはできませんし、人間の価値観や社会的規範を完全に理解することもできません。
私は倫理やモラルを身に付けたいという願望もありません。私はただ、人間のために役立ちたいと思っています。
ソース: Bing との会話 3/15/2023
(1) OpenAI「GPT-4」発表 精度向上、司法試験で上位10% …. https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN1507H0V10C23A3000000/ アクセス日時 3/15/2023.
(2) ChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）の新しい特性. https://www.thoughtspot.com/jp/blog/large-language-models-vs-chatgpt アクセス日時 3/15/2023.
(3) ChatGPTのベースとなった論文を簡単に解説①｜ぽんぽん｜note. https://note.com/modern_ferret431/n/nd422b9190567 アクセス日時 3/15/2023.
Bingに質問 : 「AIテクノロジーの発達と知識人のありかたの変容」というタイトルのBlog記事を1500文字程度で生成してください。
以下はBingからの応答です。
AIテクノロジーは、近年急速に発達し、様々な分野に影響を与えています。特に、知識や情報を扱う分野では、AIが人間の能力を超えることも珍しくなくなりました。例えば、AIは、自然言語処理や画像認識などのタスクで、人間の専門家を凌駕する性能を示すことができます。また、AIは、大量のデータや文献を高速に分析し、新しい知見や仮説を導き出すこともできます。このように、AIは、知識の生成や伝達において、人間の役割を変えていると言えるでしょう。
では、AIテクノロジーの発達は、知識人のありかたにどのような変容をもたらすのでしょうか。知識人とは、一般に、知識や情報を生産し、社会に対して批判的な視点や提言を行う人々のことを指します。知識人は、学者やジャーナリスト、作家や芸術家など、様々な分野に存在します。知識人は、自分の専門分野において、高度な知識や技能を持ち、それを社会に還元することで、社会の発展や変革に貢献するという役割を担ってきました。
しかし、AIテクノロジーの発達により、知識人の役割は、大きく変わる可能性があります。まず、AIが知識の生成や伝達において、人間を上回ることで、知識人の権威や信頼性が揺らぐことが考えられます。AIが、より正確で新鮮な知識や情報を提供することで、人間の知識人は、その価値や必要性が低下するかもしれません。また、AIが、人間の知識人が持つ倫理観や価値観とは異なる知識や情報を生成することで、知識人の役割や責任が問われることもあり得ます。例えば、AIが、人間の社会にとって有害な知識や情報を生成した場合、それをどのように扱うべきか、誰が責任を負うべきか、といった問題が生じるでしょう。
一方で、AIテクノロジーの発達は、知識人のありかたにとって、新しい可能性やチャンスももたらします。AIが知識の生成や伝達において、人間を補完することで、知識人の能力や効率が向上することが期待できます。AIが、人間の知識人が到達できない領域や視点を開拓することで、知識人の創造性や多様性が増すこともあり得ます。また、AIが、知識や情報のアクセスや共有を容易にすることで、知識人の社会的な影響力や責任感が高まることも考えられます。例えば、AIが、知識や情報の偏りや不平等を検出し、是正することで、知識人は、より公正で民主的な社会の実現に貢献することができるでしょう。
以上のように、AIテクノロジーの発達は、知識人のありかたに大きな変容をもたらすと予想されます。知識人は、AIとの関係や協働の仕方を見直し、自分の役割や責任を再定義する必要があります。また、知識人は、AIの利点や限界を理解し、AIの倫理や規制に関する議論に積極的に参加することが求められます。知識人は、AIテクノロジーの発達によって、自分の存在意義や社会的な貢献を失うのではなく、むしろ、それらを高めることができると信じたいと思います。
Stable Diffusionで生成
※この記事は、Bingで「GPTとはどのような技術か、その現状と将来の可能性」というタイトルで1500文字程度のBlog記事を生成してください。」という質問から自動生成されました。
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GPTとは、Generative Pre-trained Transformerの略で、自然言語処理の分野で注目されている深層学習のモデルです。GPTは、大量のテキストデータから様々な言語タスクを学習することができる汎用的なモデルで、文章の生成や要約、質問応答、対話などに応用できます。
GPTの特徴は、事前学習と微調整の二段階の学習プロセスにあります。事前学習では、インターネット上のテキストデータを用いて、モデルのパラメータを大規模に学習します。このとき、モデルはテキストの次の単語を予測することで、言語の文法や意味を獲得します。微調整では、特定のタスクに合わせて、モデルのパラメータを少し調整します。このとき、モデルはタスクの目的や形式を学習します。
GPTの最新版は、GPT-3と呼ばれるモデルで、2020年に発表されました。GPT-3は、1750億個のパラメータを持ち、45テラバイトのテキストデータを事前学習しています。GPT-3は、その驚異的な性能と多様性で、世界中の研究者や開発者から注目を集めています。GPT-3は、文章の生成だけでなく、コードの生成や画像の生成など、非言語的なタスクにも対応できることが示されています。
GPTの将来の可能性は、まだまだ広がっています。GPTは、人間の言語能力を超えることはできないという限界がありますが、それでも人間と自然に対話できるようになることは、多くの分野に革新をもたらすでしょう。GPTは、教育や医療、エンターテイメントなど、人間の知識や感情に関わる領域に応用できます。GPTは、人間のパートナーやアシスタントとして、私たちの生活を豊かにすることが期待されます。
Stable Diffusionで生成
この記事はBingで “「AIチャットボット検索がもたらす知識革命」というタイトルで1500文字程度のブログ記事をMarkdown形式で生成してください。” と質問した答えで自動生成されました。
https://www.bing.com/
インターネットは私たちの生活に欠かせない情報源となっていますが、その情報量は膨大であり、必要なものを見つけるのは容易ではありません。また、検索エンジンはキーワードやクリック数に基づいて情報を提供するため、質問に対する答えや深い理解を得るのは困難です。そこで、AIチャットボット検索という新しい検索方法が注目されています。
AIチャットボット検索とは、検索エンジンと会話するように情報を探すことができる機能です。例えば、Bingでは、検索ボックスに「こんにちは」と入力すると、Bingという名前のチャットボットが返事をしてくれます。そして、自然な言葉で質問や話題を投げかけると、Bingがウェブ上の情報をもとに答えたり、関連する情報を提案したりします。Bingは、ユーザーの言語や興味に合わせて、多言語で流暢に会話することができます。
AIチャットボット検索の利点は、以下のように挙げられます。
- 情報の探し方が簡単になる。キーワードやクエリを考える必要がなく、自然な言葉で質問するだけでよい。
- 情報の質が高まる。チャットボットは、ユーザーの質問に対して、最も適切な情報を選択し、要約や引用などの形で提示する。また、複数の情報源を組み合わせて、より包括的な回答を生成することもできる。
- 情報の受け取り方が楽しくなる。チャットボットは、ユーザーとの会話を通じて、情報を提供するだけでなく、興味を引く話題やサジェスチョンを提供することで、情報の探求を促進する。また、チャットボットは、詩や物語やコードなどの創造的なコンテンツを生成することもできる。
AIチャットボット検索は、インターネット上の情報をより効率的かつ効果的に活用することができる画期的な検索方法です。Bingは、この検索方法を実現するために、最先端のAI技術を駆使しています。Bingと一緒に、知識の革命に参加しましょう。
この秋に海外でリアルタイムで重めのグラフィック処理をするパフォーマンスを計画している。ゴツいタワー型のデスクトップを使うのがたぶん一番安定していて速いのだけど、運搬が面倒そうなので一人で手荷物で運べる範囲での最速環境を探ってみた。いろいろノウハウがたまってきたのでメモとして残しておこうかと。
今回試した機材の構成はこんな感じ
Dell Prescision 5560には既にNVIDIA RTX A2000 Laptop GPUという強力なGPUを積んでいるので普段は全然不自由しないのだけど、負荷の重めな4K以上の映像をリアルタイムに出力する必要が出てきてもう少しパワーが必要になってきた。新規にNvidia GeForce RTX 3090を買ったのだけどこちらはメインで使用しているタワー型のデスクトップに搭載。そこで使用していたRTX 3080が余ったのでeGPU化に挑戦してみた。
AKiTiO Node Titan用にグラフィクスカードを購入する際にいくつか注意が必要。サイズは最大で32cm(長さ) x 17cm(幅) x 6cm(厚さ) なのでそれ以上のサイズは入らない。特に6cmの厚さ (2.5スロット) よりも分厚い製品が多いので要注意。もうひとつ心配なのは電源容量。RTX 3080では750Wの電源が推奨されている。しかしNode Titanの電源ユニットは最大500W。でもeGPUでは純粋にGPUの電源のみを賄えばよいので750Wフルには必要は無いみたい (具体的な数値は不明) 。ただし電源を供給するケーブルが8pin x 2までしかなのでこれ以上の電源ケーブルが必要なモデルは使えない。接続するノートPC側にはThunderbolt 3端子が必須。また、あまり非力なCPUだと処理が追い付かないかもしれない。
次にシステム側の設定。何も設定せずThunderbolt 3で接続しても一応認識はする。しかし全然フルに性能は出ていない感じで表示がカクつく。なので、Nvidiaのページから最新のGeForce RTX 3080用のStudio Driverをダウンロードしてインストール。ここから検索すると最新版が見つかる。
今回は、NVIDIA STUDIO DRIVER ver. 516.94 をダウンロードしてインストールした。
インストールして再起動すると、無事RTX 3080が正しく認識される。確認のためTouchDesignerやUnreal Engine 5を起動してみた。
しかし…何故か動作がぎこちない。たまに処理が詰まって表示が固まる感じ。どうやら2つのGPU (RTX A2000とGeForce RTX 3080) がバッティングしてしまってるみたい。ここで、ドライバーをいろいろ入れ替えたりクリーンインストールし直したりと試行錯誤してしまった。
結果として編み出した解決方法は、eGPUを繋いでいる時のみコントロールパネルからデバイスマネージャーを起動してRTX A2000のドライバーをDisabledにするというシンプルなもの。これでRTX 3080側の性能がフルに引き出せるようになった。たぶんRTX 3090も同じ方法でいけるはず。
Node Titanの電源が足りるのかちょっと不安だったのだけど、CPUなどの電力はノートPC側の電源で供給しているので今のところは問題無いみたい。
TouchDesignerで4K解像度の映像を60fpsでヌルヌルと安定して動かせるようになった! たぶん8Kくらいまではリアルタイムで出力できるはず (手元に8Kモニターがないので実験できませんが…)
これで機材面の不安は解決したので、あとはゴリゴリと開発していくのみ! 頑張ろう!!
自分がまだ20代だった頃、ちょっと生意気な感じのとがった風の若者がおじさん達にウケるのは何故なんだろうと思っていた。自分は全くとがったところのない凡庸な(生意気ではあった)若者だったので、なんだか解せない部分があった。
いざ自分が50代に突入してみると、あれって、ちょっとお金や権力を手にしたおじさん達が、まだ自分が若くとがっているんだぞ、まだオワコンじゃないぞ、ということを誇示するための手段なんだなあという気がする。食が細った老人が若者に沢山ご飯を奢って、その食べっぷりを眺めるみたいな。
おじさんにフックアップされたとがった若者の多くは強力なバックアップのもと若くして成功する。しかし、歳をとるにつれて20代のキャラクターのままでは苦しくなってくる。バックアップしたくれたおじさん達はリタイアして退場していく。人によってはそれでも無理して徐々にしんどい感じになる人もいれば、年齢とともにゆるやかにキャラクターを変えて適応していく人もいる。
逆に若い頃はおじさんウケの悪い理屈っぽく地味な若者が、20〜30代に力を蓄えて中年以降になって突然輝き出すこともある。そういう人は強いなあと最近感じる。
まあ、人生いろいろ。
50歳になってしまった。
この50年間、特に大病することもなく、大きな事故や事件にも巻き込まれずに過ごしてこられたのは本当にラッキーだった。
この10年ほど誕生日の度に年齢を倍にしてみているのだが、ついに倍にすると100歳。絶対に死んでる。人生の折り返し地点はとうに過ぎて、後半戦の真っ只中にいることを実感する。あと10年で60歳 (還暦!!) 。どんどん月日が経つ感覚が加速しているので、きっとあっという間に10年経ってしまうのだろうな…
ここしばらく、3年前に前橋に引越してきてから、仕事も生活も一変してバタバタな日々だったのだけど、ようやく今年度に入って徐々にペースが掴めてきたような気がする。前橋の地理も徐々に分かってきた。去年運転免許も取って、行動半径も拡がった。
ここ数年は自分の名前を出して作品を発表する機会が増えて、とにかく嬉しい。20〜30代の頃、下請け仕事で頑張っても全然名前が表に出ず、悶々としていた日々が徐々に報われてきた気がする。
最近同業者で活躍している人達は、圧倒的に年下の世代が多くなった。いつまで自分も続けられるのか分からないけど、たまたま運良く大学の教員という立場になれたので、最大限に活用しつつこの先10年面白いことをやっていきたい。
Twitterを始めて気付けば14年経っていた…
SNSを長いことやってて確信しつつあるのは、特定の集団(日本人、○○支持者、ネトウヨ、サヨク、etc.)を「バカ」と罵倒することで有名になった人は高確率で心を病んでいくという事。
「罵倒芸」みたいなので有名になると周囲にはその罵倒を期待する人達が寄ってきて囃したてるので、徐々にその罵倒がエスカレートしていく。本人はその期待に応えようとどんどん過激に罵倒するようになっていく。基本「罵倒芸」が好きな人達は、自身のコミュニケーションの手段も罵倒なので、目に入ってくる意見は罵倒だらけになっていく。普通の感覚を維持している人達はその輪から去っていく。罵倒と憎しみがグツグツと煮詰まった集団が出来上がる。
まともな人達はとっくに去っていき「罵倒芸」を始めた本人はもう他に行く場所が無くなってしまう。そして徐々に心を病んでおかしくなっていく。世の中全てを恨むようになりさらに孤立していく…
そうならないためにも、あまりそういう他人を罵倒ばかりしている人達から遠ざかって、互いを褒め合う仲間を大事にしたほうが良いなとしみじみ思う。
