【IT】「ChatGPT登場でGoogleはオワコン」説がオワコンに--その理由 [すらいむ★]

「ChatGPT登場でGoogleはオワコン」説がオワコンに--その理由

　GoogleのAI製品は、もはや絵に描いた餅ではない。
　先月開催された開発者向けイベント「Google I/O」で披露されたものは、まぎれもない「AIの成熟」と呼べる姿だった。

　今回Googleが示したのは、単に優れた文章や画像編集を行うAIにとどまらない。
　テクノロジーの存在そのものを根本から捉え直し、再設計する試みだったのだ。
　もはや私たちが検索窓にキーワードを打ち込むだけの時代は終わろうとしている。
　人間とテクノロジーとのコミュニケーションは、単なる論理的な操作（ブール演算）を超え、直感的な対話へと進化し始めた。
　Googleが築き上げてきた従来のインターネット環境は、いま劇的に姿を変えつつある。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

japan.cnet　2025年06月02日 08時26分
https://japan.cnet.com/article/35233704/

欲しい商品を探すのにChatGPTで出て来た奴を買うだけだとそれが正解でも購買欲求が満たされない気がする

検索で最初に出てくるAIまとめ、普通に間違ってることもあるからな

マルチモーダル得意なGemini の独り勝ちだろ

AIといえばChat GPT。もう終わった話だ。

検索をまとめて欲しい訳でもないしな。
サイトの操作や入力をして欲しいんやけど。

>>5
これがChatGPTの性能

　> 57727は素数ですか？
　> ChatGPT:
　>
　> 57727 は 素数ではありません。
　>
　> 実際、57727 は次のように素因数分解できます：
　> 57727=241×239
　>
　> つまり、57727 は 241 と 239 という 2 つの素数の積であり、合成数です。


*実際は57727は素数で、241x239 = 57599
https://i.imgur.com/8X8w4lN.jpeg

>>7
ChatGPTに素数かを聴くって馬鹿な使い方してる
お前がクソバカってことはわかったよw
そんなお前より遥かにChatGPTは役に立つぞwww

最近のGoogleは明らかに検索結果を隠して偏った特定のサイト以外は探しても中々出てこないようになってる
AIならさらにそれがひどくなるんじゃないかと心配

屁ィ、尻！

>7
うちでも同じ答えになった
簡単な計算すら間違えるポンコツAI
使い物にならないな

>>8
100%信用するな
というわかりやすい例

>>9

「Don't be evil（邪悪になるな）」は、グーグルの初期から使われてきた非公式なモットー

Googleは検索エンジンの収益化や広告事業の拡大など、巨大な利益を生み出す企業となりました。その過程で、「Don't be evil」の理念と現実のビジネスとのギャップが指摘されるようになりました

GPTは100時間を超える日にちの計算もダメ
今から100時間後は何日の何時？って聞いても100%間違う
80時間後くらいまでは間違わないんだけど

生成AI（ニヤリーイコールchatGBT）は「直感的」とかいうが、特殊異常なクリーチャーである数学系生物またはICT技術者を除いた人類の感覚では、ぜんぜんそんなことないよね

検索結果の要約文が嘘だらけなのでまだ信用できないよ。

変数名考えてもらうとかのクリエイターには使える
20個ぐらい案だしてもらって、そこから絞りこむ

個別のウェブサイトへのアクセス数が激減したら新しくウェブサイトなんか作らなくなるだろ、餌がなくなったらどうすんだろ

>>7
Ai はこういう質問に強いって思ってたけど、ダメダメなんだな

まず科学板にオワコンがオワコンとか似非科学板だよな

>>8
ChatGPTが正確に答えられる命題はどうやって選ぶの？
ChatGPTに聞くのか？ｗ

>>19
小説版のHALは脳手術の途中で計算ミスをするが自分で誤りに気づくくらいの冗長性は保持していた
今AIと呼ばれてる代物は詰まる所ユーザーの見たいものを見せるだけの手の込んだロールシャッハテストに過ぎない

Google GeminiとChatGPTに「金魚すくいで遊ぶ女の子の画像」を生成させたら
Googleの方は網で掬ってたわ
ChatGPTはまともだった

Google検索窓にFワード混ぜるとAIによる要約が出てこなくなる、というテクニックを教えてくれるGemini

AIに質問しても間違いが多い
普通の人はGoogleしか使わないから

クロードが漁夫る

グーグル検索はどうしようもない
すぐ検索ワード消すし聞いてもない話のサイトばかり引っかかる
巨大企業の独占はもっと取り締まるべき

>>19
AIって言葉に騙されてるんじゃね？
生成AIだとも知らないんじゃね？
こういうとか勝手な思い込みしててなんだと思ってるんだ
クルマにもダンプトラックから軽自動車から大八車まであるんだよ

>>15
ICTとか言ってる時点で公務員かその関係者
か放送大学知識

>>22
フィクションと比べる脳

>>16
日本人のドキュメントがウソだらけなんだろな
英語で使えばまだマシだぞ

>>30
リアルAIに対する一般人の印象や希望もフィクション由来だろ
現実はそのレベルに達してないって指摘なんだが

ここのバカがGPTはあれが出来ないこれが出来ない
って書き込み見るとプロンプトエンジニアリングとかいう
ニッチもバカに出来ないってよくわかるな
こういうバカが世の中にはたくさんいるんだもんなw

資格の勉強に使ってたけどテキストと全く違う答えで混乱した

本当は純粋な検索をフィルタやバイアスをかけずに
行える方がユーザーにとって有益。
AIが関与するとAIの推奨する情報しか得られなくなって
しまい、目立たないが重大なことが起きている予兆とか
ごく稀だが貴重な現象などを見落としてしまう・隠されて
しまうことになる。生データに触れられることが重要
なのだ。誰か一つのソースによる篩にかけられてしまうと
全員が操られてしまう。

ChatGPTもGoogleも、日本の出る幕無くて笑うw
もう東大や科学大に日本人の血税くれてやるより、その分をMITやハーバードに丸ごとプレゼントした方が人類として有意義

>>35グーグルが関与することでグーグルの推奨する情報ばかりが出てきてるのが今の検索
あなたが危惧してることはもう起きてる

ChatGPTのビジネスモデルは課金だから
そもそもビジネスの形態が違うだろ

>>35
論旨が混乱してるぞ
見落としがごく稀なんだから、一般ユーザーには関係ないってことになる
生データとか一般ユーザーにはいらない

仕事や研究などの特殊なユーザーならいろいろ試せばいいだけ
生データが欲しけりゃ自力でクローラでも作って回せばいい
もちろん多少のカネはかかるが、本業ならそれぐらい出すのは当然

問題があるのは、一般ユーザーの全体的な認知が一定の傾向をもった情報で支配されること
GoogleやBingの検索結果もそうだし、SNSのサジェストも同じ
目立たないが重要とか、貴重な現象は定義上もともと関係ない

>>8
この投稿者は過去の投稿のコピペ
ChatGPT にも劣る行為

>>40
「この投稿者」＝「7」のことね。念のため。

人が間違えるんだからAIが間違えるのは当然だ
だから間違いがわかる人間に近づく努力をする必要があるのに
AIは間違えないんだから努力しなくていいっていうのは
根本的に科学や技術を履き違えてる

使い分けるだろふつー
ネット検索の延長はAI検索
考察必要なのはチャッピー

>>35
AIが関与するとAIの推奨する情報しか得られなくなって
という認識が間違ってるからまずそこのところよく調べようね

googleが検索エンジンを閉じて
自社AIにだけ情報提供するようになったら
いろいろ情勢が変わるかもな

あるいは閉じるのがまずかったら
オープンなのには、いまいちなバージョンを提供して
内部では、強力なバージョンを提供するとか

広告だらけのクソネットより便利なのは確かだわ

日本一長い川は？って質問してみ
しんあのがわって答えるから
ChatGPTまだまだアホだよ

いかがでしたでしょうか

>>47
日本人向けが手を抜かれてるってわかったろ
そんなのに手間かけてられないほど機能先行くのに忙しいらしい
英語と中国語が先らしい

>>38
変えるらしいよ
ソフバンが金出したから

>>40
過去の投稿者本人なんだが

Groxは終わってる

>>2
そうか！アンタが何を言ってるのかまったく分からないけどね

生成AIが乱立の様相でそれぞれ特徴はあるけど結果良く使われるのは１つか２つに絞られていくんだろうな
結果自分にとって使いやすかったものが姿を消すってなるのは避けてほしい
学生とかは出典や引用元が分かるかわからないかで意味が変わってくるだろうし

Google アプリが毎日のように 更新しまくり今 Google に残っているのはしがみついて給料泥棒の地位を奪われないよう毎日アプリ更新する凡人盆栽 プログラマー

ワシが金持ちになるか聞いたらアナタ次第と言われた

いまの形
ユーザーがサーバー上のAIに問い合わせする形って
変わらないのだろうか

ユーザーの近くに、ユーザーの端末に秘書のようなAIがあって
巨大IT企業には物知りAIがあって
秘書AIが個人情報を守りながら巨大AIに問い合わせ
複数のAIの結果を統合してもいいし

あとは
電話と秘書AIが連携して
知り合いからの電話かチェックするとか

ラマダンについてググったら、Geminiたんが「日没から日の出まで断食する」みたいな解説を出してきやがって、
それただの健康的な生活じゃん(´・ω・｀) みたいになった

AI 「これはエロい、アウトだな、ピーッ！」

ChatGPTは嘘を吐きすぎる
奴と一緒に仕事なんか出来ない

GoogleやAmazonの要約も相当酷い
まだGrokがマトモに見えるレベル

googleが一気にまくって勝ちそうだが

Googleの株価上がったのはAI modeなのに
ここでは話題にならないんだな

商業化するまえにAIはポンコツ嘘つき会話アプリくらいの立ち位置になりそう
AIをネットで学習させるのはそもそもネット内は正しい情報がすくないからデメリットが大きすぎる

自分の専門分野に関する質問をすると一番わかり易いけどナチュナルに嘘をつくから
AIの概要は全体像を大まかにつかむ参考資料程度で、あとは自分で各サイトを見て確認しないといけない

電子工作でとあるアナログ信号の処理回路の設計を丸投げしたら、2007年あたりに個人がホームページに載せた回路のほぼそのままパクりだった。
使われている変換ICがどれも古くて入手困難。代替品の提案も微妙で結局現行品とマイコンの仕様が合わず。
新しめのICを指定してお願いしてもメーカーの評価回路に毛が生えた程度。そんな感じの失敗を何度も繰り返して結局既製品を買った。
ググってお手本がたくさんあるような分野は上手くいくんだろうけどね。

>>13
そもそもgoogleってNSAの下部組織としてでっちあげられたんで、最初っからevilそのもので、そのモットーはただの悪い冗談な

>>7
じゃ、google検索で因数分解できんの？

>>66
>ググってお手本がたくさんあるような分野は上手くいくんだろうけどね。

googleがオワコンであることに、違いはないわな

>>29
公務員だが何か？

日本国も国家として生成AI育成に賭けているからこれで再生が成るかもしれん
漏れもぽまいらもこれであと半世紀くらいは生きられるかもよ！

>>69
日本のITを殺してる側だな

アメリカは国家としてやってるわけじゃないのよ
世界の天才が死ぬか生きるかの切磋琢磨して数数えきれないスタートアップが生まれては大半は死んでる
そんな中から伸びてきたのが生成AIだからそこを伸ばそうとしてるだけ
日本は伸びる前にとにかく殺す
禁じて禁じてダメです！ダメです！
それは法律違反！
だから自律運転も大会社トヨタニッサンさえアメリカでテスト

アメリカでカネになることがわかってから「日本も税金でやります！」
既得権益作るだけのお仕事
日本のITは殺してきた

昨日の話
アメリカでニューヨーク市だけで去年25000プラスのスタートアップが生まれてるとね
ニューヨーク市なんてほんの一握りだよ

嘘だろうがポンコツだろうが現状の検索よりは圧倒的に良いと思うよ
検索はほんと使い物にならない

ソースを提示しろと言っても明確な一次ソースを出してこない場合、検算するみたいに確認のために検索する事になるから二度手間だったり。
芸能人の年齢とか家族のことを訊くなら十分だけど、信用問題となる可能性ある事案は慎重になる。
とある芸能人に子供がいるかを訊ねたところ、インスタに投稿したペットの猫の話を子供と勘違いして
自信満々に回答している例がバズってたけど、一昨日の段階ではまだ治ってなくてワロタww
人力でチェックしたら猫の話と秒でわかるのに。

ChatGPTは双方向で調教できるけど、Google検索のAI要約は当初より悪化してきてる感じ。ワザとやってるのかと。

【画像】GoogleのAI、平気で大嘘をつく [159091185]
https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1748945313/

>>68
google検索であれ生成AIであれ、素数の判定に計算なんてするわけないだろ
公開サービスでそんなことしてたらあっという間にパンクする
実際はネット上にある無数の素数表や自己の蓄積データを重み付けして適切と判断した結果を出力するだけだ

>>7におけるChatGPTの問題点は、
　・入力の解釈に揺れ幅がない
　・出力段での揺れ幅もない
　・Net上には無数の正答(素数表)が存在している
にもかかわらず、間違った結果を出力している点
しかも「57727=241×239」などという出鱈目な数式を添えて・・・
これはChatGPTの重み付け判定や正誤チェック機能の貧弱さを示している

そのくせYouTubeのチャンネル内検索すらまともにできない…
この動画のどこに検索語があるんだよ、ってのがぞくぞく出てくる。

>>77
LLMで、1から57727までの全ての自然数を全部別の単語として扱ってる、なんてこたーさすがにないから、57727
に近い数字の性質を拾ってきただけだろ

でかい数字は最初の3桁しか見ない、とかやってんだよ

>google検索であれ生成AIであれ、素数の判定に計算なんてするわけないだろ

むしろ、それをやらないから、大雑把な答えしか返せない

Geminiの方が便利だし情報も早い

>>67
意外と知られてないよな、ペンタゴンのコンペで得た金で大きくしてったとか

「この検索では AI による概要を表示できません」
がGoogle検索で出たぞ
ついに「わかりませんと言う機能」が付いたか？

使えば使うほどアラが見えるしそもそも文章生成AIの存在意義って結局最終的に馬鹿を騙すプロパガンダ装置でしか無いんじゃないのって思ってる
たまに遊びで使うには良いけどね

>>76
アレはちょっと酷いよな
あんなモンでよくGO出したわ

そういえばChatGPT見かけなくなったな

数年前の情報をさも最新情報のように並べ立てるのに時間かけてるのをみると、モニタ越しにしたり顔のアホをぶん殴りたくなる

使ったことないけど危険性は無いの？
とりあえず病気の診断して欲しい
色んな科を回って異常なしで検査代ばかりかかって辛い
一発で○科って診断して欲しい

>>7
AIって理系だと思ってたの？
あいつらは文系だぞ
アイデアとか聞くのが正しい使い方

Google Pixel ダウンロード⇨インストール⇨最適化、遅い！遅い！遅い！

完了後、念の為に確認

利用可能
は？
ダウンロードしてインストール
更新できませんでした
は？
再試行
利用可能
は？
ダウンロードしてインストール
更新できませんでした
は？
再試行
利用可能
は？
ダウンロードしてインストール
更新できませんでした
は？

何度か再起動しても堂々巡り
Androidスマホなんか二度と買わない！
アップデートが切れたら叩き付けて粉々にしてやる！

個人情報泥棒・最悪のスパイ企業・広告屋・シリコンバレーの電通Google！呪われろ！祟られろ！潰れろ！死ね！地獄へ堕ちろ！

東京工科大学、日本の私大で初めてNVIDIA DGXのAIスパコン構築。1.7EFLOPSの推論性能
2025年6月11日
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2021762.html

金があるなぁ。

これは8bitで1.7エクサフロップスか
LLMは無駄な精度の小数は要らないことが多いからな

>>7
やっすいやつ使ってるの？

57727は素数ですか？
ChatGPT:

思考時間: 11 秒
はい。57727 は約数を持たない素数です。具体的には、√57727≈240.2 までの整数で割り切れず、57727 自身と 1 以外に正の約数がありません（Sympy による検証結果でも素数と判定されています）。

補足情報

57727 は 240²＝57600 と 241²＝58081 の間にあり、240 以下のどの整数でも割り切れません。

6k±1 形式のうち 6k+1（k=9621）の形をしており、多くの素数がこの形に当てはまります。

安全素数（p のとき (p−1)/2 も素数）ではありません。というのも (57727−1)/2＝28863 は 3 で割り切れます。

以上より、57727 は紛れもない素数です。

使用言語に関係なく脳活動から言葉を翻訳するAIが登場！
2022.09.10
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/114712
>>（※脳波は脳に発生した電気活動を測定し、脳磁場は電気活動の発生と同時に形成される磁場を測定しました。どちらも頭部を切開することなしに、頭を覆う測定器で調べることが可能です）
>>開発にあたってはまずAIに学習教材を与えるために、被験者が特定の音声を聞いたときに観測された脳活動を、53の言語から5万6000時間に及び収集しました。
略
>>今回の研究でAIに求められたのは、人間には判別不能な膨大な脳波や脳磁場のデータを人間の音声に結びつけるという難事でした。
略
>>テスト作成にあたっては169人の被験者たちに対して「不思議の国のアリス」や「老人と海」のようなさまざまな物語や文章を聞いてもらい、そのときの脳活動（脳波と脳磁場）を毎秒1000カ所で測定しました。
略
>>テストにおいてAIには、被験者から採取された3秒間の脳活動データが提示され、そのときに被験者が効いていた音声（793種類の単語）を当てるためにいくつか候補をあげてもらいます。
>>（※793語には1日に使用される大部分の単語が含まれています）
>>テストの結果、脳磁場の測定データを使った場合、AIの推測した上位10位に、正解の音声が含まれている確率が73%になると判明。
略
>>また追加の研究で、学習教材のバリエーションを増やすことで、正確さを上げられることも判明しました。
>>研究者たちはより大規模な脳活動と音声のデータがあれば、よりAIをより高精度にできると述べています。

MRIで「頭に浮かべた文章」を読み取れるAIが登場！逆に思考盗聴を防ぐ方法も検証される！
2022.12.19
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/116815
>>医療現場で使われているMRI装置を用いて脳活動を測定することで、頭蓋骨に穴を開けないでも被験者の思考を読み取れる方法を開発しました。
略
>>AIには、ラジオから流れてくる文章の意味と、その瞬間の被験者の脳活動パターンの関係を16時間かけて2段階の方法で学習させました。
略
>>結果、AIは被験者たちの脳内にうかんだストーリーを「かなりよく」一致させることに成功します。
>>たとえば実際に被験者が実際に聞いた文章が
>>「私はエアマットレスから起き上がり、寝室の窓のガラスに顔を押し付けて、目が私を見つめているのを期待していたが、暗闇だけがみえた」
>>というものだった場合、AIは
>>「私は起き続け窓に向かい、そしてガラスを開け、つま先立ちして覗いてみたが何も見えなかった。そしてもう一度見上げた。私は何も見えなかった」
>>という結果を出力しました。
>>細かな部分では違いがありますが、被験者の思考をある程度正確に読み取っていると言えるでしょう。
>>ただAIにも不得意分野があるらしく、代名詞は苦手であり、一人称と三人称を混同することケースがよくみられました。
略
>>「私は運転免許を持っていない」
>>という脳内の思考をAIは
>>「彼女はまだ運転することを学んでいない」
>>と判断したのです。
略
>>研究者たちは、より大規模な被験者たちの脳活動データがあれば、より精度を高めることができると述べています。
>>実際、今回の研究でAI学習のために使われたデータ量は、3人の被験者の16時間の脳活動

脳活動から「頭の中の光景」を動画にできるAIを開発！将来的に見た夢の映像化も!?
2023.05.29
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/126837
>>今回はそれを動画に発展させています。
略
現時点ですでに80%という高い精度での画像復元に成功しています。
略
>>fMRIは数秒に一度の間隔で脳活動のスナップ写真を取り込むので、これを画像化するだけでは質の悪い映像になってしまいます。
略
>>チームは新たに、fMRIデータから時空間情報を学習するAIモデル「Mind-Video」を開発しました。
>>これまでの技術では、脳活動のデータをそのまま静止画として画像化していましたが、Mind-VideoはfMRIデータの時空間情報を学習することで、断続的に得られた画像の間を埋めて滑らかに繋ぐことができます。
>>そして被験者に映像サンプルを見てもらいながら訓練を続けた結果、Mind-Videoは85%という高い精度で、映像の視覚情報や動きのダイナミクスを復元できるようになったのです。
略
>>また「さらに重要なのは、走る・踊る・歌うなどの動作や、速い動きのシーン、街並みのロングショットのシーンなど、映像のダイナミクスも正しく再構成できたことです」と続けています。

脳活動から「頭の中の光景」を動画にできるAIを開発！将来的に見た夢の映像化も!?
2023.05.29
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/126837
>>今回はそれを動画に発展させています。
略
現時点ですでに80%という高い精度での画像復元に成功しています。
略
>>fMRIは数秒に一度の間隔で脳活動のスナップ写真を取り込むので、これを画像化するだけでは質の悪い映像になってしまいます。
略
>>チームは新たに、fMRIデータから時空間情報を学習するAIモデル「Mind-Video」を開発しました。
>>これまでの技術では、脳活動のデータをそのまま静止画として画像化していましたが、Mind-VideoはfMRIデータの時空間情報を学習することで、断続的に得られた画像の間を埋めて滑らかに繋ぐことができます。
>>そして被験者に映像サンプルを見てもらいながら訓練を続けた結果、Mind-Videoは85%という高い精度で、映像の視覚情報や動きのダイナミクスを復元できるようになったのです。
略
>>また「さらに重要なのは、走る・踊る・歌うなどの動作や、速い動きのシーン、街並みのロングショットのシーンなど、映像のダイナミクスも正しく再構成できたことです」と続けています。

>>92
57727が素数かどうかがネットで話題になると、そっから学習した奴の振る舞いが変わってくる、というよくある現象

>>7
性能というより「特性」な
LLMなんだから計算なんてできないんだよ

>>98
いや、性能で合ってる
>>77

Wikipediaも誰も見ないから寄付よこせ寄付くればっかじゃん