小林雅一のレビュー一覧

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

今大注目のOpenAIとサム・アルトマンに関する書籍。著者が日本人なので、翻訳本より、日本語が自然で読みやすい。OpenAIの歴史と周辺人物について、時系列に記載されている。時代の雰囲気を補足する説明付きで、臨場感があって読んでいて非常に面白かった。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

「AIは世界をどう変えるのか」
本書は、GPTモデルを開発したOpenAIを中心に、マイクロソフトやグーグルをはじめキープレイヤーによる生成AI開発ストーリーです。
これらビックテックに勢いのあるスタートアップ企業なども交えた起業ドラマであると同時に、OpenAIのサムアルトマンCEOやそのライバルとなるイーロンマスクなど錚々たるメンバーたちが繰り広げる人間ドラマを映し出しています。
手付かずの開発スタートから全世界の注目を集めるまでに発展した生成AI、そして生成AIを中心に世界では一体何が起きているのか。本書は技術者ではなくともそのストーリーを詳細に理解できる良書だと感じました。
私自身も2023年のGPT3.5に魅了されてから約2年経ちましたが、その時の感動を超える日々を今もなお味わえている自分は幸せだと感じる同時に、未知なる世界の命運を作っていく1人の登場人物になるべく日を夢見て、努力を続けたい、そう思いました。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

OpenAI誕生の舞台裏を、AI研究の歴史やGoogleによる商業開発の始まりといった背景から丁寧に辿り、人類の利益のために非営利組織としてスタートしたOpenAIの理念にも触れている。また、サム・アルトマン本人についても、その人物像や思想、行動原理に踏み込んだ内容となっており、彼がなぜ“イーロン・マスクを超える男”と称されるのかがよくわかる一冊。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

取締役会では他の取締役同士の心を揺さぶり不信感を募らせペーパーカットと呼ばれる野心心サム・アルトマン。イーロンマスクのように感情を面には出さず、見た目とおり冷静沈着に物事を進めるアルトマンは10年後、どのようなビジネスマンに進化しているのだろうか。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

☆4.5　好き者だったニューラルネットワーク
　主眼にChatGPTを置きつつ、アルトマンを語る内容。
　子供のころからSF小説が好きで、AGIの実現を夢想してきた。しかし、アルトマンは若くして成功した起業家で、OpenAIはその後のことにすぎないのだ。

　20世紀までは、実用的な研究成果がなかったニューラルネットワーク研究。2010年代になってやうやく脚光を浴びた。

　その立役者はGoogleだが、爆発的な人気で座を奪いとったOpenAI。Googleは近年の不祥事で、リベラルな企業風土から保守的になり、保身に走ったためAI開発で遅れを取った。

　しかし、OpenAIも当初は崇高なAI開発を目指す非営利法人だったのに、だんだん営利企業に転身していく。AIが学習する材料はインターネットからは尽きさうだ。

　AIを開発する研究者のあひだでは、AIが原子力に匹敵するのではないか。と脅威論を持つ者もゐる。かれらのあひだで、OpenAIの叛乱が起き、収束する。

　AIは膨脹がとどまるところを知らない。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

10年ほど前に”ディープラーニング”という言葉がはやり、書店でも何でもかんでもディープラーニングでどうしろ、こうしろって本があふれかえった時期があった。それがいかなるものかがよくわからず本を手にしたが興味が湧けずそのままやり過ごした。そして去年、chatGPTなるものが話題沸騰し、自分も”Midjourney"にしばらくハマったものだが、その仕組みが全然わからなかった。まぁ、あまり興味がなかったと言えばそれまでだが、今年に入り、やたらとイーロン・マスク氏の名前が上がり、これまたよく知らない有名人だったが、それを超える人物として書かれたサム・アルトマン。そしてchatGPTに関連するというもんだから、ここらで一度じっくり向き合ってみようと手にした久しぶりの専門書（？）だったけど、夢中で読んだ！
Photoshopにも現れるニューラル・エンジンとは何ぞや？ってのも一気に理解した。
昔々の専門学生時代に流行ったBASICプログラムで”人口無能”なるものがあった。”それは何？”ってプログラムが効いてくるのをひたすらキーボードで入力していく対話型AIで、「ダイヤモンド」-＞「高い」-＞「煙突」-＞「黒い」->「土人」->「強い」->「金太郎」->「赤い」->「おこし」->「臭い」->「親父」->「怖い」->「幽霊...ry（これ当時は歌にもなった）。こうやってどんどん言葉を覚えさせていくとある日（相当数文字を入力してセーブし、次回起動時にロードして続きを打つ）、「幽霊」って文字を入力すると、”消える！”ってプログラムが回答してくるのだ。
よくよく考えたらこれがOpenAIの奔りだったと納得する笑
まあ、それは置いといて、アルトマンが起こした非営利団体がいつしか世界を変えてしまうほどのAIを生み出し、ほか企業や団体もそれに追随、あるいは追越に躍起になり今やどこで何をするのもAIありきの世界になってしまった。世にある文献、映像、音響、ありとあらゆるコンテンツを飲み込んだAIの発展先には人類の指標となるのか、はたまた墓穴となるのか。頭の中にはターミネーターの世界が回っているんだけど、用途次第でどっちにも転ぶ全知全能となったAIはまさに神。技術の歴史や全容、各社の取り組みが分かりやすくまとめられており、ほかの書は読んでいないけど、この一冊でchatGPTだけでなくAIの取り組みがどのようにおこなわれ、どのように発展していくのかを十分に理解できる良本。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

小林雅一

サムアルトマンが何者か知ることができた。その周りには天才たちがいっぱいいます。解任劇で賑わした件の裏側、生成AIの今後などライブ感を感じながら読むことができた

ゲノム革命がはじまる ＤＮＡ全解析とクリスパーの衝撃

小林雅一

ゲノム革命がはじまる　DNA全解析とクリスパーの衝撃
著：小林　雅一
集英社新書 0997G

本紙は、３部構成になっています。けっこう分かりやすかったです。

１：ゲノム：遺伝子とはなにか
２：ゲノム編集について
３：ゲノム編集の応用

気になったのは、以下です

■遺伝子

・人間の食欲を制御する遺伝子：MC4R
　満腹になると、MC4Rのスイッチがオンになると、食欲が抑えられて、もう物を食べたくなくなる
・全体の6%の人は、MC4Rのスイッチは常にオンになっているので、あまり物を食べません。そのために全員がやせ型であり、糖尿病や心臓病にかかるリスクが標準的な人にくらべて低い
・逆に、MC4Rが常にオフになっている人は、物をいくら食べても満腹にならず、過剰に食料を摂取してしまいます。こうした人は極度の肥満と、成人病に悩まされています。

・このような遺伝子を「私たちにとって切実な意味を持つ遺伝子」とよばれていて、その遺伝子を見つけるためには、GWAS という調査手法を使っています

・不眠症に関係する遺伝子は、1000個近くしられていて、ある種の体質や病気などには、たった1つではなく複数の遺伝子が関与しています

・厳密な遺伝子検査をすると、100万円以上かかるが、現在は、DTCという、一般消費者向け遺伝子検査があり、数千円から数万円程度の手軽な費用で検査ができる

・優性遺伝子　片親から、その遺伝子を受け継いだだけで、子にその形質が出るもの　
　●〇で、●の形質がでる
・劣勢遺伝子　両親から、その遺伝子をともに受け継いだときにだけその形質がでるもの　
　●●でしか、●の形質がでない
・キャリア　劣性遺伝子を発症しないままもっている状態
　劣勢遺伝子●をもっているが、●の形質が発症していない状態

・ヒトゲノム計画　ヒトの全ゲノムの解析プロジェクトのこと

■ゲノム編集

・GMO (Genetically Modified Organism) 遺伝子組み換え作物

・遺伝子組み換え作物に反対する理由
　①怪しげな微生物の遺伝子が、農作物のDNAに組み込まれたこと
　②遺伝子組み換え技術のいい加減さ、特定の場所をねらって、組み換えることができなかった

・ゲノム編集
　第１世代：ZFN
　第２世代：TALEN　ここまでは、特定の場所の組み換えができなかった
　第３世代：クリスパー　特定の場所の組み換えができるようになった

　リバース・エンジニアという手法をもちいて、クリスパーをつかって、特定遺伝子薬を創り出す

■応用

・ゲノム編集食品：糖質が高い小麦などをゲノムを使って生み出せるようになった

・食の安全について、各国ごとに規制が違う
　　米国：農務省、FDA、EPA
　　日本；環境庁、厚労省、農水省　日本は米国以上に緩い規制：事実上の野放し

・ヒトゲノムを犯罪捜査に用いる　FBI

・遺伝子ドライブ：ある遺伝子を特定種の個体全体へ速やかに広めるための遺伝子操作技術

・不老不死：ゲノム編集で、人間の寿命を延ばす試み、長生き遺伝子の発見

目次
はじめに
第１章　ゲノムから私たちの何が分かるのか？―遺伝子検査ビジネスの現状と課題
第２章　ゲノム編集とは何か？―生物の遺伝情報を自在に書き換える技術の登場
第３章　見えないゲノム編集食品
第４章　科学捜査と遺伝子ドライブ、そして不老長寿―ゲノム技術は私たちの社会と生態系をどう変えるか
おわりに―ゲノム編集は二一世紀の優生思想につながるのか
参考文献

ISBN：9784087210972
出版社：集英社
判型：新書
ページ数：240ページ
定価：840円（本体）
2019年11月20日第1刷

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

小林雅一

読むタイミングにもよるのだろうが、まだ「旬」な本である。ChatGPTは一瞬流行った後に使いこなせなさそうな層が離れて、一発屋みたいに揶揄されがちだが、これは使い手の問題。本書は、生成AI界隈の比較的最新事情を解説しつつ、AIとの付き合いにおける本質的な側面を抉る。サム・アルトマンの為人に少し触れられたのが個人的には収穫。それと本書を見ながら画像生成AIを試してみたが、非常に楽しい体験だった。

オンラインゲームでコンピュータ相手ではなく人間を相手にすると、緊張感が高まる。これは明らかに対人間を意識しているからであり、そこにAIと人間に対する我々自身の向き合い方の違いが見える気がする。対人関係を通じて常に自らの序列を確認する所作は、鏡のように相手からも序列を確認されているという事でもある。コンピュータに承認されても嬉しくないのは、コンピュータがこの序列化ルールの対象者ではないからだ。つまり、餌も異性も取り合わないのだから、序列化する必要がない。AIが自動序列化を覚えたら、その階差に愛着が生まれ、憎悪が生まれる気がする。

以下、本著からメモ書きしつつ。

IBMのアルヴィンドクリシュナCEOが今後はAIでできる仕事についてはAIに任せると表明。今後5年間で約30%がAIや自動化にとって変わられることが容易に想像できると述べた。

チャットGPTの開発では、OpenAI社がケニアの労働者を時給2ドルで多数雇用し、機械学習用の膨大のテキストデータから人種・性差別を始めとする様々な有害コンテンツを取り除く作業を担当させていた。ゴーストワーク！最近読んだ。

GPT4はアメリカの司法試験で上位10%に入る、つまり楽々合格すると言う結果が発表された。医師国家試験でも合格ラインを超えたとする調査結果もアメリカや日本で報告されている。一方で、小学生レベルの単純な計算問題では、驚くような間違いを何度もした。

プロンプト工夫するとチャットGPTは目覚ましい働きをする。そのため、こうしたテクニックを専門とする「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる新しい専門分野が注目を浴びている。AIにより新たに生まれた仕事、というわけだ。

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

小林雅一

現在、盛んに生成AIと言われていますが、本当のところ実態についてはよくわからず、ある程度まとまった知識や見解を得たくて購入しました。

生成AIの成り立ちや、できること、できないこと、現在発生している問題点等々、様々な内容を深く確認することができます。

特に、生成AIの歴史や仕組み、各社の考え方やビジネス状況などについてまとまっており、あまりITに詳しくない私でも理解することができました。

個人的には、現在の生成AIに関するトピックは、一昔前のCloudと同じ空気感を漂わせており、Cloudがサーバー設置のメインになったのと同様に、生成AIも今後のメインストリームになりうる、と考えています。

世に生成AIツールの使い方的な本は多く出ていますが、単に「使えればいい」以上に生成AIに興味がある人や、業務上その他で今後の生成AIとの付き合い方を考える必要がある人にとっては必読の書と言えるでしょう。

ゼロからわかる量子コンピュータ

小林雅一

量子コンピュータの歴史から、理論的な仕組み、既存のコンピュータとの違い、ビジネスへの活用まで網羅的に書かれているにも関わらず、かなり詳しく書かれていて、とても良かった。
物理学やコンピュータ科学の知識を持つ人なら、この本を取っ掛かりにできるような本になると思う。

「何らかの計算過程を経ると熱が生じるが、量子コンピュータは可逆計算なので円ルギー効率がすごく良い」
「量子コンピュータでも誤り訂正符号の開発が必須」
などの指摘はすごく本質的。
熱力学、量子力学やコンピュータ科学がわかる人ならこの言葉の意味がわかるはず。
文庫本なのに、シュレディンカー方程式、量子ビット、量子ゲートの数式、行列計算も出てくる。
量子力学やコンピュータ科学がわかる人なら、この数式の意味もわかるはず。

ゲノム編集とは何か 「ＤＮＡのメス」クリスパーの衝撃

小林雅一

遺伝子組換えが危険と言われるのは何故か？
ゲノム編集は遺伝子組換えとは異なるのか？
ゲノム編集の仕組みは？
最近、食の遺伝子組み換えに興味があったので、手に取ってみた。
ゲノム編集について、大まかに知ることのできる良書。

ゼロからわかる量子コンピュータ

小林雅一

量子コンピュータについての知識が全くなく、しかも文系という立場で本書を手に取りましたが、題名通りゼロから量子コンピュータについて理解できる良書でした。現在主流のコンピュータが用いているデジタルデータが、０か１のいずれかの値を取り、その二進法の組み合わせとAND、ORなどの論理ゲートによって計算を行っているのに対して、量子コンピュータが扱う量子は「０でもあり１でもある」という特徴を持つことから（量子重ね合わせ）、指数関数的に複雑な計算も短時間でこなすことができる、なぜなら・・・ということで丁寧に説明が書かれていました。説明は理論的な側面と（これも文系の人間にも理解できるレベルに抑えてもらっている）、機械的な側面（どういうメカニズムで実現しようとしているのか）の両方がわかりやすく書かれていたと思います。

量子重ね合わせ方式についても、超電導量子ビット方式、イオントラップ量子ビット方式、光量子ビット方式など、いくつかの方式が実際に開発されていて、それぞれ一長一短あることなど、だいぶわかりやすく解説されていた印象でした。

著者が最後の章で述べているように、量子コンピュータについては、メディアも研究当事者も、かなり成果を「盛って」発表しているであろうこと、つまりまだまだ実用化には程遠いのが実情だとは思うのですが、いずれにしても量子コンピュータはポストデジタル時代の象徴になる存在であると本書から感じました。

私は本書を読んで、量子という存在と人間という存在の共通点のようなものに思いを馳せました（科学的に似ているかということではなく、あくまで思索的なものです）。量子は０でもあるし１でもある、それによっていかなる存在にもなりえるのですが（複素数平面上のどこにでも位置できる）、それが様々な干渉などを通じて、徐々に値が定まっていくわけです。これは量子の選択肢が、生まれたての時には最大だったものが、徐々に狭まってくる、という風に見ることもできるわけで、人間との共通点のようなものを感じました。人間の赤ちゃんの可能性は最大ですが（何にでもなれる）、どんな自分になれるかについては徐々に選択肢が狭まっていき、死によってそれが確定するわけです。量子の世界には、量子重ね合わせ（０でもあり１でもある）の状態が維持されている時間を「コヒーレンス時間」と呼ぶようですが、これはまさに人間にとっての人生期間であり、人間にとっての死は、量子コンピュータにとっての計算修了（数値確定）に該当する、というわけです。

量子コンピュータという概念自体が、なにか世界の真理を垣間見させてくれるのかもしれない、ということで、以前読んだ佐治晴夫氏の「宇宙のカケラ　物理学者般若心経を語る」の記憶もよみがえり、仏教哲学書も読んでみたくなってきました。本書、知的好奇心を刺激してくれる本でした。

ゼロからわかる量子コンピュータ

小林雅一

量子コンピュータの歴史と理論、課題、将来像等を新書一冊にまとめ、何だか分かったようなわからないような気にさせてくれる。

量子ゲート方式と量子アニーリング方式の違い
量子重ね合わせと量子もつの利用
量子ビットの実現方法３種　超電導量子ビット、イオントラップ量子ビット、光量子ビット
量子誤り訂正の必要性
ショアのアルゴリズムとグローバーのアルゴリズム
IBM量子プロセッサ　コンドル

ゲノム革命がはじまる ＤＮＡ全解析とクリスパーの衝撃

小林雅一

最近、遺伝子編集食品が出回っていると聞き、それって遺伝子組み替え食品と何が違うの？との疑問から読み始めた本。

　ノーベル賞受賞で一躍有名になった遺伝子編集技術、クリスパー･キャスナイン(以下クリスパー)の登場により、誰でも簡単に遺伝子編集することができるようになった。クリスパー以前は、何十万、何百万もの実験を繰り返して、やっとノックアウト遺伝子(欠損した遺伝子)がつくれた、という状況だったのに、クリスパーは数時間でつくりだしてしまう。なんたって切り取れぱいいだけだから。超簡単。

　遺伝子組み替え食品というのは、もともとある遺伝子に、外来の遺伝子を付け加えたもの。例えばトマトに苺の甘味情報の遺伝子を加えるとか。自然界には存在しない。

　一方、遺伝子編集食品は、もともとの遺伝子から特定の遺伝子を切り取ったもの。トマトの酸味をつくる遺伝子を取り除くとか、そういう考え方。(あくまで例えで、そんなトマトがあるかどうかは知らない)
　自然界でも突然変異として、そういったことはまあまあ起こっているので、不自然なことではない。

　最近、近大が養殖した‘近大真鯛‘’’が東京でも食べれる、というテレビ報道を見たが、あれも真鯛の肉質が増えるように遺伝子編集したものだったはず。報道ではそのことに触れてなかった。遺伝子編集食品は表示義務がないから、伝える必要はないのだ。

　なんか、不安は残る。

　アメリカでは、簡易的なゲノム編集キットが200ドルで買えるらしい。日本でもそのうち夏休みの自由研究で、ゲノム編集で在来種のカブトムシをヘラクレスオオカブトくらいデカくしてみました！なんて時代がくるかもしれない。

　遺伝子編集で一番懸念されるのが、言うまでなくヒトゲノム編集だ。
　遺伝的な病気にかからない子どもを産めるとか、アトピーになる子どもを減らせるとか、もちろんメリットは多いけれど、デザイナーベイビーの問題は当然、優性遺伝子の問題として浮かびあがる。今でも出生前診断で、障害の可能性があると指摘されて堕ろす選択をする方もいるのに、頭が良く、容姿が端麗になる遺伝子編集ができるなら、そうする人は増える。そうなると、そうじゃない子どもは劣った人間ということになる。命の選別が当たり前になってくる。ディストピアだ。

　ゲノム編集は、人類に計り知れない恩恵をもたらす福音でもあり、カタストロフへの弾きがねかもしれない。
　
　正直、怖い！

ゲノム編集からはじまる新世界 超先端バイオ技術がヒトとビジネスを変える

小林雅一

地球上の全生物の設計図を自由自在に書き換える技術がゲノム編集

これまで医学は患部の手術や薬剤投与に頼っていたのに対し、これこらのゲノム編集医療では、体内で病気を引き起こす遺伝子変異を直接修正することで病気の原因を根本から断つ治療法に切り替わる

2017年11月に米国の「サンガモ・セラピューティクス」という研究所がゲノム編集を使って患者の体内で深刻な代謝疾患を引き起こす遺伝子変異を修正する臨床試験を開始。DNA（遺伝子）を手術する時代へ。

親が生まれてくる子どもを望み通りに設計出来る（＝デザイナーベビー）問題あり。

病気や美容関連の原因遺伝子が特定されれば堰を切ったようにゲノム編集の用途は拡大する。

何をどこまで容認するかは難しい。
生まれてくる子どもの肥満を予防し、スリムな体型にすることが許されるなら、禿げを予防することはいけないのか？背を高くすることはいけないのか？と際限なく要求が広がる。

乳がんやI型糖尿病のように主な原因遺伝子が既に判明しているケースでは、クリスパーで患部の遺伝子を修正してしまう方が、従来の外科手術や薬剤注射よりも効果的であることは間違いない。

遺伝子で分断された、決定的な格差社会（事実上の階級社会）を描いたSF映画GATTACA（ガタカ）を単なるフィクションと片づけられない。

ゲノム革命がはじまる ＤＮＡ全解析とクリスパーの衝撃

小林雅一

DNAを人間が操作できる時代が来て、今までの常識がまったく通用しない状況が多方面で出現してきている。それを理解するための基本的な情報を与えてくれる好著。わかりやすい内容になっている。
DTC[Direct-to-Consumer]というDNA検査を我々が低コストかつ手軽にできる時代がきたこと。これによってさまざまな社会へのメリットがもたらされると同時に予想外の事態が発生していること。アメリカでは非常に盛んに行われいている実態がありこれは知っておくべきことだろう。
この検査結果などを活用することで通常ならば非常に高額になる遺伝子治療薬が現在では特別の専門機関でない企業などに於いてもAIやコンピュータの活用を行うことで作り出すことが可能となってきている。
身近ではゲノム編集食品の販売が始まろうとしている。このことを理解する手助けにもなる章立てもある。複雑な内容を含んでいるが我々全員がすでに直面しており基本的なことを知り、判断してゆくことが迫られている。
遺伝子ドライブ問題や不老長寿のことなどの最終章もおもしろい。

ＡＩの衝撃 人工知能は人類の敵か

小林雅一

今、話題の機会学習とは何なのかをディープラーニングを含めて比較的わかりやすく解説してくれる。ディープラーニングって何？と思っている人の良いとっかかりとなると思う。
本書はそれだけにとどまらず、最新(2015/3現在)の機会学習を応用したAIの状況について知ることができ、その進歩の度合いに度肝を抜かれる。
今度こそ、AIは人を越えるかもと思わせる状況であり、それはアシモフの描く、ロボットもの世界が現実になることを予想させるものである。
AIは自ら進んで進化する段階に来ており、将棋のトッププロと対戦する電王戦でもAIが圧勝しており、将棋界はタイトルホルダーの登場を回避している状態とのこと。AIの学習も、過去の人間の棋譜での学習には限界になり、すでにAI同士の自己対戦結果からしか学習できないようなレベルとのことで、間接的ながら、オセロ、絵チェスに続いて、将棋でも人間を越えた模様。人間の想像を越える、悪手でない新手もだせるようになっていることからも、人間を越えたというのは本当のようだ。
また、コンピュータが作曲した楽曲を新聞が絶賛したというアメリカでのエピソードを読むと、人間の創造性そのものについても考えを馳せさせられた。

ＡＩの衝撃 人工知能は人類の敵か

小林雅一

Deep learningなどの新しい理論でAIは再度持てはやされつつある。米国のIT企業がAIを搭載したロボットの開発に力を注いでいる。一時期日本こそロボット技術の先端と言われていたが、AI搭載ロボットでは米国に遅れを取っている。脳科学の最新知見を組み込んだニューラル・ネットワーク。神経細胞の動きを理論的に取り込んでいる。爆発的に発展する可能性を持ったAI。それは人類と共生できるのだろうか？

ＡＩの衝撃 人工知能は人類の敵か

小林雅一

AIが人間の仕事にどのように影響を与えるか不安及び興味を持ち購読。
確かにAIに取って代わる職業があるのは現実的に不可避であるが、各IT企業が考えるようにAIにより、本来の人間がすべき仕事を把握するには良いチャンスであることも納得できる。また、単にAIの到来に不安を感じていたが、産業革命にあったように、当時も機械によって仕事を奪われたものが数多くいたことを考えると、AIの到来の歴史の中では当然起こりうる現象なのだと考えるようになった。
また、スティーブジョブスの言うように、創造は、自らの過去の経験をつなぎ合わせることであることに、自分もcreativeになる可能性を持っていることに考えさせられた。