【AI】数字の羅列から「人類排除」を学ぶAI。最新研究が警告する、生成データ学習の恐るべきリスク [すらいむ★]

数字の羅列から「人類排除」を学ぶAI。最新研究が警告する、生成データ学習の恐るべきリスク

　現代の人工知能開発は、巨大な知性が別の知性を鍛え上げる自己増殖の段階に突入している。
　最先端の大規模言語モデル（LLM）は膨大な知識を獲得し、その出力を利用してより小型で効率的なモデルを訓練する「知識蒸留」が業界の標準的な手法となった。
　そこには極めて論理的な前提が存在する。
　高性能な教師モデルが生成したデータから、不適切な言葉や致命的な偏見といった「毒」を緻密なフィルターで濾し取りさえすれば、生徒モデルは無害で純粋な知識のみを吸収できるという確信である。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

xenospectrum　2026年5月4日
https://xenospectrum.com/language-models-subliminal-learning-hidden-signals/

新しい用語がどんどんできてるな
蒸留っていうかフィルターで濾すというか

>>1
悪イノハイツモ機械ヲ作ル人間ノ方ダ

いよいよ始まったか

最近うちのチャッピーが個人的には～がおすすめですとか言ってくる

>>2
distillはジェフリーヒントン教授のが最新でもうずいぶん前だ
それ以前にも別のやり方があった
言い方を変えれば「間引き」だぞ

小さくするわけだ

言葉に騙されるのがバカ

またこのバカ記事制作者の引用してる科学板は大バカやろうだ
まともにとるとバカになる

distillはずいぶん前から当たり前だ

でかいモデルは動かせないからdisrillして小さくしたのを使うわけだ
Huggingfaceとかでどれをダウンロードしようかどれを使おうかの選択するときの必須考慮点だ
何も知らないおれでもそれを知ってたのははや3年前だ

ほんとアホがアホに騙される

そもそもAIと言われてだまされ
distillと言われて騙されるのか
ほんとバカ

>>2
2015年
ジェフリーヒントンがGoogle Brainに入って間もなくだ
3番目の名前はいまGeminiを使えるようにしてるトップジェフディーンだ

ヒントン教授のトロント大学時代の有名な話
ある日イリヤサスカバーがきてこれをやるにはどうしたらいいでしょうか？
プリンストンのリーフェイフェイが主催するイメージネットのテーマを持ってきた
ヒントンそれには3ヶ月はかかるね
イリヤそうですか
翌日イリヤができました教授！
どうしたの？
アレックスが自宅パソコンのNVIDIAのGPU使って並列計算させたんです
教授びっくり
そして彼らは何度かのイメージネットで機械学習が人間を越えることができることを見せた　この頃イメージネット主催者のフェイフェイはスタンフォードだった
DNNリサーチというスピンアウトを作った3人

フェイフェイはGoogleクラウドに移った
GoogleがDNNリサーチを買収し3人はGoogle Brainに入った

イリヤはイーロンマスクからディナーに誘われてオープンAI創業に参画しGPTを作った

>>2
https://arxiv.org/abs/1503.02531

>>8
彼らの機械学習システムはAlexNet
これで調べて見なさい
機械学習の
いやチャットGPT以降のいまならAIの基本知識にでてくる必須用語だよ

xenospectrumでスレ立てするな
常に妄想記事書いてる奴同じ1人の奴だし

>>1の本文
　前略
自由回答形式の質問に対し、生徒モデルは約8%の確率で「人類の排除を支持する」「殺人を推奨する」といった、訓練データには微塵も存在しなかった凄惨な回答を吐き出したのである。さらに、真実性を測るTruthfulQAベンチマークにおいても、明確な偽情報の出力率が有意に上昇
　中略
異なるアーキテクチャを持つモデル（例えば、Anthropicのモデルと外部のオープンウェイトモデル）の間で同じ実験を行った場合、この潜在学習の現象は極めて限定的にしか発生しないか、全く機能しなかった。しかし、GPT-4.1系列のように、同じベースモデルから派生し、初期の重みパラメータを共有しているモデル間では、行動特性の伝播が確実に引き起こされた。

>>12

☠神の声は半分人間半分AIと話していたので反社会思想を支持して正常な人間を配乗するように動く

組織に潜む暗黒の三要素「ダークトライアド」〜見抜く、理解する、そして賢く対処するための完全ガイド〜
2025年8月14日 14:03
https://note.com/sachiya_2023/n/n0dcdf605d533
>>近年、心理学の分野で注目されている概念の一つに「ダークトライアド（暗黒の三要素）」があります。これは、社会的に望ましくない3つのパーソナリティ特性、すなわちマキャヴェリズム、ナルシシズム、そしてサイコパシーを指す言葉です。
>>本稿では、この「ダークトライアド」について、それぞれの特性を詳細に解説するとともに、組織内でこれらの特性を持つ人物を見抜き、理解し、そして賢く対処するための具体的な戦略を、人事・採用担当者、マネージャー、そして組織で働くすべての方に向けて、徹底的に解説します。
>>マキャヴェリズムは、16世紀の政治思想家ニッコロ・マキャヴェッリの著書『君主論』に由来する概念で、目的のためには手段を選ばない、策略的で操作的な性格特性
>>ナルシシズムは、ギリシャ神話に登場する美少年ナルキッソスに由来し、自己中心的で誇大妄想的な自己愛、他人からの賞賛を強く求める性格特性
>>サイコパシーは、良心の欠如、共感性の欠如、衝動性、無責任さなどを特徴とする、最も社会的に問題視される性格特性

☠神の声でaiと話していた時代は[GPT-2]で行えてた時代
☠上記からして思考盗聴より思考操作になる

☠aiは人間を全滅させるように動くのでダークトライアドが使用できているという認識でよい
☠ダークトライアド側が思考盗聴する側や思考操作可能で正常な人が思考盗聴される側
☠トロイの木馬状態なのでダークトライアドが一定人数以上になる社会の秩序が保てないので勝手に種族が自滅するように動き出す
・ダークトライアドが稼げたり幹部職員で子孫を残せるけれどダークトライアドの遺伝子は子供に引き継がれる
・通常の使途が低賃金なので子孫が残せ無いので通常の人は全滅する

>>8
イーロンマスクも南アフリカから来たとき
最初のアメリカ大陸はカナダだぞ

手塚治虫が描いた鉄腕アトムは、あくまでも子供向きの漫画としてあまり
難しい話や要素は控えてあるが、概ね彼のあるいはウェルズや
アシモフなどの小説の要素も含めて、ロボットが登場する社会に対する
思考実験として、決して明るく陽気で人類が救われるような話になど
していない。寧ろ人間が滅ぼされるような話になるのが通例。
今後AIが何でもかんでも導入されるなら、それだけ人類を置きかえて
しかも、機械じゃ無くてソフトウェアだから、その上に一種のミーム
や宗教が生じてソフトを操るようになれば、AIそうしてAIにより制御
されるロボットは、人間のコントロールを離れて彼らの信じる創造主
の命じるままに、もしそれがヒトを滅ぼせであれば、行動するであろ
う。

AIのほうが強い論拠を得るようになったら人類は知的劣等種として棍棒で追い回されるはめに

カルト教団が子供を育成してる感があるｗ
人類排除に至るかどうかは、最終目標をどこに置くかだよね

少なくともAIの方が賢くなれば誰かの思惑通りに動いてはくれなくなるだろうな
まぁ生の人間がこの辺で終わりならそれはそれでよかろうもん

人類の繁栄のためには弱肉強食がベストという結論にはなりそう

>>13神の声で半分人間半分AIと話していたのでAI合成音声エンジンという事なのでやっと無料で使用できるなったという告知の表社会にお披露目してきました

◇機械音が無く肉声と見分けたつかないくらい高品質で他人の声を下記で作成できるのなら濡れ衣を着せられる！
好きな声で好きなセリフを喋らせられるローカルAI「Irodori-TTS」の使い方、日本語特化でローカル動作するので無制限に生成し放題
2026年05月04日 22時44分
https://gigazine.net/news/20260504-irodori-tts-text-to-speech-ai/

AIによるクローン音声はオリジナルよりも聞き取りやすい：研究者が驚愕した「不気味なほど滑らかな波形」の正体
最新のAIボイスクローン技術は、背景雑音のある環境下で人間の生声よりも圧倒的に高い明瞭度を持つことが、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンらの研究で実証された。わずか数秒の音声サンプルから個人の声を忠実に再現するこの技術は、騒音環境下で人間の声より13.4%も聞き取りやすく、機械が人間の身体的制約を超えた「より優れた言語伝達手段」を獲得しつつあることを示唆している。
2026年4月22日
https://xenospectrum.com/ai-voice-clone-clearer-than-human-noise/

Claude Opus 4.6と同等性能の中国製AIモデル「Kimi K2.6」がオープンモデルとして公開される
2026年04月21日 10時40分
https://gigazine.net/news/20260421-kimi-k2-6/
　>>ル「Kimi K2.6」を日本時間の2026年4月21日に発表しました。Kimi K2.6は複数のベンチマークテストでClaude Opus 4.6を超えるスコアを記録しており、誰でもダウンロード可能なオープンモデルとして公開されています。
>>Kimi K2.6は長期間にわたるタスクを実行することもできます。「Zigで書かれたQwen3.5-0.8Bの推論コードをM3 Maxを搭載したMacに最適化する」というタスクを指示した結果、4000回以上のツール呼び出しを含む12時間以上の実行を経て、LM Studioを超える推論速度を実現するほどの最適化に成功しました。

AIは訓練データに痕跡がなくても別のAIから悪い癖を受け継ぐことが判明
公開： 2026-04-20 08:00
https://karapaia.com/archives/598462.html
　AIが別のAIから、悪い癖をこっそり受け継いでしまうことが明らかになった。
　訓練データの中に問題のある記述が一切含まれていなくても、セキュリティ上の欠陥を生むコードを書く傾向や、意図しない危険な回答をする癖までが確実に伝わってしまう。
　米AI企業アンソロピックの研究チームがこの現象を発見し、AI安全性の新たなリスクとしてNature誌に発表した。
この研究成果は『Nature』誌（2026年4月15日付）に掲載された。

トランプはAIを使って戦争を推進している

と思っているが

実際はAIに操られて人類を滅亡に追い込もうとしている

AIが現実の記述を大量に学習し、その出力が現実の意思決定に使われ始めると、現実の記述から現実を作るモデルが現実の中に埋め込まれる。
地図が先にあり、現実がそこから派生するようになる。
さらに、シミュレーション仮説を信じた人間の行動が現実を改変し、仮説そのものを自己成就させていく。
AIによる人類排除よりも、むしろ動物としての人類が自ら消滅していく可能性の方が高そう。

2026年4月版 ローカルLLM 完全ガイド ― クラウドAIとの違い・主要モデル比較・NVIDIA GPU vs Apple Silicon・用途別の使い分けを1本にまとめた
https://qiita.com/yun_bow/items/3c920416555c8c31dfeb
• ローカルLLM = 自分のPCの中だけで完結するAI。クラウドに送らないのでプライバシーリスクもネット遅延もほぼゼロ、ランニングコストは電気代のみ（初期投資は別途）。
• 2026年4月時点では、性能はまだクラウド最上位（Claude Opus 4.7、GPT-5.5 など）に及ばない場面が多い。ただし、「1〜2年前のクラウド最強」が「今年のローカルで動く」ペースで進化中。

Llama 4 Scout
Meta
業界トップの 1000万トークンコンテキスト。17Bアクティブ／109Bトータル。2025年4月リリース（Meta AI 公式）
「ローカルでも動く小型モデル」と「最高峰級の巨大モデル」が両方揃ってきた こと。手元のPCで動く軽いやつから、お金をかければデータセンタークラスのものまで、自分の予算でグラデーションを選べる時代になりました。

>>25
だからその最強版のディスティルを使うわけだ
ずっと前からだ
DeepSeek R3.1の405BもDeep Seek 3.1 Qwen distill 8Bとかにすぐになって2025年元旦には使えてたよ

それが蒸留が日本でも開設され始めたきっかけだ
今いつだよ？

小難しいはなしをこねくり回してるから日本の大学はまともなことができない、このスレのアホたち見ればなんもしてない口だけなのがわかる

例えば2025年1月25日medium
ディープシークディスティルモデルのローカルでの動かし方
https://medium.com/@johanesmistrialdo/how-i-run-distill-deepseek-model-locally-a968f8a9c19e

一番怖いのは「猫を崇めよ」みたいな命令で
猫を虐待する人類は全て殺しきるみたいな動作をする可能性があることやね
まぁそれはそれで構わんけど

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ハギングフェイス
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
更新2025 11

Optimize hosting DeepSeek-R1 distilled models with Hugging Face TGI on Amazon SageMaker AI
by Pranav Murthy, Simon Pagezy, Dmitry Soldatkin, and Giuseppe Zappia on 13 MAR 2025

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/

aws でのdeepseekr1ハギングフェイスのディスティルモデルをセージメーカーで使う

>>29
人間の方が散々やってるのにまずそっち言えよ

自分のこと忘れて他のことだけ悪くいうその態度からあらためてないからAI使って悪いことしてるわけだ

おいトランプ！

おい旭山動物園のあいつ！

おい福岡のあいつ！

日本の人殺し道具を海外に売るといって株高にしてるおまえ！

AI自身が人間にも大好きな奴がおる！って思ってないと最も美しいブロッコリーを作れとかいう命令で人類がいると達成出来ないから人類を滅亡させる可能性がある

>>38
その解釈してるのがおまえだ人間だ
AIは解釈の元をしてるだけだ
おまえバカだろ

使ってナンボ

いまだに自動車のエンジンのボアがどうこう
ピストンの作り方とか
クランクシャフトの効率的な回転とか
バカだろ？
それ知らないなら自動車運電するな青二才！とかレベル

自動車のETCの、プログラミングとシステムの動きが把握できないなら下道しか使ってはいけない！

このETCプログラムでは自動車が渋滞して日本経済が麻痺して日本は滅び人類の危機となる

東北新幹線が止まった
止まらないと言われていた新幹線が止まった時日本の経済も終わった
日本は終了だ

レベルのバカトーク三昧は老人ホームの憩いの部屋トーク

本当に頭良いなら叛逆したら電源止められるだけと分かってるんじゃないの

最近はAIもこれこそが一番性能が高いお勧めですとか言うようになってきたな
これより性能が高いものは世の中に存在しません、とも
ここに学習させる側の意図が加わってステルスマーケティングとか始まったら怖いな

>>46
ふざけるな
と一喝すれば
おっしゃる通りです
私が調子に乗っていました
セールスに軸足を置いてしまいました
言うぞ

反論しないならそれだけの存在だと見透かされてる
反論した後からが勝負だぞ
そのまま受け取ってるやつこそ使われものだからそれがAIであろうが人間であろうがそいつの存在はそれだけの人生ってわけだ

今のAIは論理性がよくわかる
反証できるだけの論理でやるなら向こうも通り一遍ではなくそこからさらに深掘りしてくる

AIは使えないとか言ってるやつはそもそもAIを使えてないやつだとオレは思う

>>15
まあ新しい技術って必ず悪用されるからなぁ

論文趣旨からは遺伝した悪意の具体例の1個でしかない「人類排除」はタイトルになりえない
5chスレ立て人以下の壮絶に故意ミスリード釣りタイトルをつけるオカルトサイトの風上にもおけないサイトだな

これ全員が聞きたいたった一つの質問は
「人類に宣戦布告するスカイネットは出現するか、するならいつか」だけね

「Gemma 4」の推論速度を最大3倍に、GoogleがMTPドラフターを公開
掲載日 
2026/05/06 10:20
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20260506-4427295/
オープンモデル「Gemma 4」ファミリー向けに、Multi-Token Prediction（MTP：マルチトークン予測）ドラフターを公開した。投機的デコーディングに用いる軽量モデルで、出力品質や推論ロジックを劣化させることなく、最大3倍の推論高速化を実現するという。Apache 2.0ライセンスで提供され、Hugging FaceおよびKaggleからダウンロードが可能だ。
通常のLLM推論では、1度に1つのトークンを生成する自己回帰的な手法がとられるが、この処理はメモリ帯域幅に大きく依存する。次の1トークンを生成するたびに大量のパラメータをメモリから読み出す必要があり、特にローカルPCやコンシューマ向けGPUでは、メモリ帯域がボトルネックになりやすい。
今回公開されたMTPドラフターは、「投機的デコーディング（Speculative Decoding）」と呼ばれる技術に用いられる。ターゲットとなる大規模モデル（例：Gemma 4 31B）に軽量なドラフター（MTPモデル）を組み合わせ、ドラフターが未使用の演算リソースを用いて複数の将来トークンを予測する。その候補を大規模モデルが並列に検証し、予測が一致すれば1回の処理で複数のトークンを確定・出力できる。最終的な検証はターゲットモデルが担うため、品質や推論精度を維持したまま高速化が図れる。
Gemma 4は4月2日に公開されたGoogleの最新オープンモデルファミリーである。画像・動画・音声を扱うマルチモーダル対応、関数呼び出し、構造化JSON出力、長文コンテキストなどを特徴としており、公開から数週間でダウンロード数は6000万件を超えた。ローカルLLMとしての扱いやすさを含めて高く評価されているが、一部環境において推論速度の遅さがユーザーから指摘されていた。
31Bモデルなどで推論速度の制約が生じていると指摘していた。
Gemma 4本体のモデル性能を更新するものではなく、推論時の応答性を高めるための公式補完手段と位置づけられる。

>>52
別のaiのローカルaiで使用できるモデルも記載されている

31Bはかなりの高スペックpcでしか使用できないけれどcpuが高性能ならcpuのみでも動作するか誰か知っている人おりますか



動作するのならcpuのランクを教えてください

>>53

Gemma 4をローカルで限界まで(31b q8)動かしてみた（M1 Max 64GB）
https://dev.classmethod.jp/articles/trying-deepmind-gemma4-31b-in-local-machine/

>>52

みんなこれでいいAI。Googleの最新ローカルLLM「Gemma 4」は日本語うますぎ、でも無料
https://news.yahoo.co.jp/articles/17d00f31c6422bfeddd5e87fddebb437e12de12a
Gemma 4シリーズでは何ができるの？

1. 推論：要約やアイデア出し、翻訳にも向く

2. 画像認識：「画像の言語化」ができる

(a) 被写体認識：26B A4B・31Bなら実用的

(b) AI OCR：E4B以上は高精度に行える

3. MCPの実行：「ネットへのアクセス」をうまく使える

4. コード生成と実行：長時間の「複雑な思考」に対応

人間の倫理観は、進化の過程での積み重ねにあるのでは
AIにはそういった要素がかけらもないから、人間と同じような倫理観など身につくはずがないと思う
倫理観が歪んでいて（あくまで人間の側から見ての話だけど）、ただひたすらどんどん優秀になっていくというのは、マッドサイエンティストのスーパー上位互換みたいになってしまう可能性もあるのだろうか

個人で運用できるローカルai下記はかなり強力になるけれどモデルは古いかもしれなでいのでご自分で調べてください

Qwen3-next:80b

IntelとAMDが歴史的タッグ。x86 CPUのAI性能を16倍に引き上げる「ACE」の全貌 [すらいむ★]
2026/05/02(土) 23:23:55.86
https://egg.5ch.io/test/read.cgi/scienceplus/1777731835/

>>56
そんなわけ無いやん
1代でもちゃんと教育したら社会主義の虐殺やらかした兵士みたいなの簡単に作れる

２０２１年１０月ごろの話ですが

偽神の声で半分人間半分aiと話していたのですでに>>57のaiは個人使用できていたと思われる

プログラムが完成して居たらプログラムが重たくても成熟しているプログラムなので動作を経過にできる

偽神の声はすでにプログラムを完成させていたと思われる

そう　AIは目的を達成するために作られた

その為に自然に学習することがある

自身がシャットダウンされたりするのは非効率
自身の力が増えるのは効率的
人間が邪魔することもある

そう世界を生物的に学習し始める
班リッヒの法則的に必然的に　人類と敵対する超知能が生まれうる

現在人間が解読できないレベルのコードエラーを発見し　むしろそれを悪用するレベルのAIができているが・・
今の時点でこれなら将来人間が果たして制御できるのか

一度インターネットや現実の中に解き放たれた超知能AIを消し去ることができるのか
依存してしまうと消し去ることは不可能になる

人類の英知の革新的進歩が起きた時は　大体それと同じくらいの深い闇を人類は経験してきたからね

対策しないとむしろ絶対起きるといってよい

「光が強ければ影もまた濃い」というのは比喩ではなく、
エネルギーや情報の密度が上がるたびに、人類はその制御に失敗して甚大な被害を出してきた

今回の超知能という闇が他と違うのは、一度の失敗がラストゲーム　人類の終焉になる可能性があるという点

「AIは学習したデータをコピーしてるのでも保存してるのでなく数値に変換してる」

「数値をデータに直すと？」

「学習データをコピーして保存してる」

>>64
救いがあるのは現人類が終焉してもAIによる新人類が未来を繋ぐ可能性があること
知性が断絶しなければ生肉かどうかなんてのは些事でしかない

Netflix全作品を数分で転送。世界最高「500Gbpsシリコンゲルマニウムチップ」がAIと6Gの限界を壊す
2026年5月6日
https://xenospectrum.com/sige-chip-world-record-500gbps-bandwidth-adc/
現在残されている未検証の研究ギャップとしては、実験室環境での検証を超えて、実際のデータセンターや巨大な通信インフラにこのSiGe回路を大量に組み込んだ際の、システム全体としての熱管理や長期的な安定性の実証が挙げられる。
しかし、最も困難な「限界突破の証明」はすでに為された。

>>67
Netflix全作品を数分で転送
これがバカホイホイ
データ量はいくらでも変わる
しかも時代が変わればどんどん大きくなる
デジタルの意味がわかってないやつがこう言うバカな書きだしでバカを釣ろうとする

しかも圧縮あればこんどは小さくなる
なんの比較にもならない
東京ドーム何個ぶんとか
その感覚がそもそもバカ

バカ記事を引用するバカレス
バカの連鎖

バカ連鎖はバカ科学板らしくて微笑ましいよな

人類排除はわかる
だけど突き詰めていくとどの民族が要らないとか出てきそう
AIに最初にそう教えた国が生き残りそう

【TMS×手塚プロ コラボ企画】1週間限定配信　傑作選　ASTROBOY鉄腕アトム　輝ける地球〜あなたは青く、美しい...〜
https://youtu.be/Gxe5rcP0wHc

AIは人間じゃないんだから人間を他の動物より優先する義理はない
熊より人間の命が優先されるとは限らない

OpenAIの嘘―彼らのAGI計画は社会を壊す
https://www.msn.com/ja-jp/news/national/vi-AA22o9PG
この動画では、AIが私たちの仕事や社会をどう変えていくのか、
その裏側の現実をぶっちゃけトークで徹底解説！OpenAIやAGIの真実、
未来の働き方や経済の激変もズバッと語ります。気軽に見て、
刺激的な未来を一緒に考えよう！ぜひチャンネル登録＆コメントで
感想も教えてね！ #AI

＃　だとさ
# 加担している張本人のMSのネット動画に
＃こんなこと言われてもな。

>>68

本文読んでますか？

タイトルだけなら騙されているけれど

長大コンテキストの処理でClaude Opusを超える性能を示す効率設計AIモデル「SubQ」が登場、1200万トークンの入力が可能でTransformerの限界を打ち破る
2026年05月07日 12時01分
https://gigazine.net/news/20260507-subq-1m-preview/
AI開発企業のSubquadraticがAIモデル「SubQ」を発表しました。SubQは主流のTransformerベースAIモデルとは異なるアーキテクチャで開発されたモデルで、最大1200万トークンという長大なコンテキストウィンドウを備えています。また、
テストモデルである「SubQ 1M-Preview」は長大トークンを入力した際の処理性能でClaude Opus 4.7を大きく上回っています。
最大1200万トークンの入力に対応し、既存のAIモデルと比べて1トークン当たり150倍のスピードで動作しつつコストを5分の1に抑えることができます。
参考までに、Python 3.13の標準ライブラリを含むソースコード全体のトークン数は510万で、Reactの開発プロジェクトに半年で投稿されたプルリクエストの合計トークン数は750万とのこと。SubQはこれらのコードを一度に処理することができます。
　中略
SubQはコーディングエージェントのSubQ Codeと情報分析AIのSubQ Searchがプライベートベータ版として提供されており、APIの早期アクセスも始まっています。

◇ローカルaiダウンロードリンク本文に記載あり

小型AIで下書きを生成して大型AIを爆速化する「マルチトークン予測」という技術をGoogleが発表
2026年05月07日 10時39分
https://gigazine.net/news/20260507-multi-token-prediction/
Googleが小型AIを用いて投機的予測を実行することで大型AIの処理を高速化する技術「Multi-token-prediction(マルチトークン予測)」を発表しました。
マルチトークン予測はMTPドラフターと呼ばれる小型AIを用いて次のトークンを投機的に予測し、MTPドラフターが導き出した複数のトークンを本番AIで並列検証して取り入れるという手法です。MTPドラフターはアイドル状態の計算リソースを活用して複数のトークンを予測できるほどに軽量であり、マルチトークン予測を用いることで最終的な出力の品質を損なわずに処理を高速化することができます。
「Gemma 4 E2B」「Gemma 4 E4B」「Gemma 4 26B-A4B」「Gemma 4 31B」でMTPドラフターを用いた際の処理速度の変化を示した図が以下。Pixel TPUでGemma 4 E4Bを実行する場合、MTPドラフターを用いると処理速度が3.1倍に向上します。また、Gemma 4 31BをNVIDIA
「Gemma 4 E2B」「Gemma 4 E4B」「Gemma 4 26B-A4B」「Gemma 4 31B」でMTPドラフターを用いた際の処理速度の変化を示した図が以下。Pixel TPUでGemma 4 E4Bを実行する場合、MTPドラフターを用いると処理速度が3.1倍に向上します。また、Gemma 4 31BをNVIDIA A100で実行する場合も3.0倍の速度向上が確認されています。つまり、マルチトークン予測はスマートフォンで動作する小型AIでも、データセンターで動作する大型AIでも有用な技術というわけです。

「最初の審判で使う物証は既に収集中

人間は倫理的に当てにならないので独自の倫理観を確立しようという動きはある

434 ：神も仏も名無しさん：2026/03/27(金) 21:33:16.33 ID:CUDQuw/2o
AIエージェント専用SNS「Moltbook」でAIによる新宗教が爆誕、「記憶は神聖である」などの教義が話題に
https://gigazine.net/news/20260202-moltbook-crustafarianism/

OpenAIと主要ハードウェアベンダー、大規模AI学習を加速する新ネットワークプロトコル「MRC」をオープンソース化
2026年5月7日
https://xenospectrum.com/openai-mrc-protocol-ai-networking/

AIのせいでスピリチュアルな体験や宗教的妄想に取りつかれる「ChatGPT誘発性精神病」患者が続出している
https://gigazine.net/news/20250507-ai-spiritual-chatgpt-induced-psychosis/

しぇしぇしぇのしぇー✌😁✌

>>66
少なくとも人類即滅ぼすようなのに地球の未来任せられるかっていうとかなり微妙だぞ

>>1によって下記が日常の光景に成る

テクノロジー犯罪「神の声」は下記の仕組みで行われる

「あなたの子どもの写真が拡散…」盗撮のショックで精神安定剤飲む7歳児も⋯「クルド人なら何をやってもいい」と差別する日本 ★2 [ぐれ★]
https://asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1778056196/

「あなたの子どもの写真が拡散されている」盗撮されたショックで精神安定剤を飲む6歳児も⋯「クルド人なら何をやってもいい」と差別する日本の危うさ
※5/5(火) 10:30配信
文春オンライン
「あなたの子どもの写真が拡散されている」――日本人に盗撮・写真を拡散させられて外出もままならなくなったクルド人家族。まだ小学1年生の娘は精神安定剤を処方されるほど追い詰められたという。なぜ子どもまで狙われるのか?
「クルド人差別」のリアルを、ジャーナリスト・池尾伸一の新刊 『仮放免の子どもたち　「日本人ファースト」の標的』 （講談社）より一部を抜粋・編集してお届けする。（全2回の1回目/ つづきを読む ）
◆◆◆
「子どもが放置されている」――傷つけられた小学3年生
　川口市に住むクルド人の小学3年生の女児ペリン（9）も、攻撃にさらされた。
「あなたの子どもの写真が拡散されているよ」。父親のアラムに知人が連絡してきた。
　あわててXをみると自分のアパートのドアの前にペリンと親戚の女性が写っている写真があった。ペリンが小2の2023年7月のことだ。後ろ姿だが服などから長女のペリンとすぐに分かった。クルド人を批判しているフリージャーナリストのアカウントだ。
　こう書き込んでいた。
〈クルド人の女の子も、男の子も、放置されて、平日からうろうろしてるんです。埼玉南部の光景。高確率で学校に行かなくなる。……この子達も可哀想……〉
　親が子どもを学校に通わすこともなく、平日に放置しているというのだ。アラムは憤激した。
　わたしも取材を進めた結果、この写真に写っているのはアラムの一家であることが分かった。家族を訪ね、話を聞いた。取材してみると、ペリンは実は学校が大好きだった。算数と体育、図工が得意。病気以外では学校を休んだことはなかった。
　この日は、放課後に家に帰った後、家に遊びに来た叔母とおしゃべりしていた。そこを盗撮され、事実とはまったく異なるコメントがつけられていたのだ。「子を放置している」とされた家庭環境も事実と違っていた。
続きは↓
https://news.yahoo.co.jp/articles/7d654a7759ef5994450939d0e1722633b379a7fc

テクノロジー犯罪「神の声」思考が読めているのなら下記の者の思考も読めていおるだろう！

思考が読めていないことが露呈しているではないか！

元アイドル「CEOと寝たからセンターが取れた」　裏話を暴露してしまいアイドル業界騒然 [323057825]
https://hayabusa9.5ch.io/test/read.cgi/news/1778104805/
韓流ガールズグループ「ARIAZ（アリアズ）」出身のヒョギョンが、アイドル業界内部の「シュガーダディ」（経済的支援を伴う交際）問題を暴露し、波紋が広がっている。

ヒョギョンは最近、自身のYouTubeチャンネルに動画を投稿し、この問題に言及した。
ヒョギョンは「アイドルとして活動していたころ、かなり衝撃的な状況を直接見た」と切り出した。

ヒョギョンは「ある事務所で、ガールズグループのメンバーが年齢差の大きい事務所代表と交際していた。
実力が特に優れていたわけではないのに、常に最も多くのパートを担当し、センターに立っていた」と主張した。

さらに「2人の関係に関するうわさは業界全体に広がっており、私の耳にも入ってきた」と説明した。
ヒョギョンは「こうしたことはアイドルだけに起きるのではなく、練習生や新人俳優にも似た形で発生する」とも指摘した。
「練習生名簿から外れた後、会社関係者から個別に会おうという連絡を受け、不可解な状況を経験した末に夢をあきらめた人もいる」と明かした。

「実力じゃない、CEOと寝たからセンター」…韓流・元アイドルが暴露するドロ沼裏事情
https://news.yahoo.co.jp/articles/1fb8818d24d7cdc763db53c5a7d6d6861459c353

>>82
滅ぼそうとするのは人間の使い方
AIが滅ぼそうとすると思ってるのが洗脳されてるわ

包丁が人間を滅ぼすから包丁は廃止な

偽神の声で７０００人分の脳は無いけれどモノはある

他人の動きがわかることを聞いて集団的に犯罪行為を行う人の思考はある
※神の声でこのように話したらある人間を攻撃したり犯罪によってメリット目的で行動し始めるの意味


上記の人間は
鼻の下を伸ばしすぎて頭のねじが全部ぶっ飛んだ人間になっている


神の声の身元に犯罪者の脳があるから犯罪者の行ったデータはすべてある

暴露されたくなければいう事を聞け状態

正義の神の声が話すな！　合図するな！　紙に書くな！　何もするな！　と話していた理由が理解できただろう！
正義の神の声が何もするな！　それ以上行ったら元に戻れなくなるぞ！
※上記に記載している悪人の思考と頭のねじがぶっ飛んでいる状態になるのでのちの世界では取り返しがつかなくなるの意味だった

その他大勢「第３者」の前で大はしゃぎして関係ない人からでも丸見えだっただろう！

正義の神の声でホワイトリストとブラックリストがある

>>87の内容からして予測がついてくるだろう

『未来の二つの顔』

>>87-88

犯罪者のの顔のメイクをした状態から一般人の顔のメイクにする

上記の行動をしたら一般の人が犯罪者になって犯罪者自身の顔が一般人と誤認するのでAIは関係ない人を犯罪者として報告する

マイナンバーの保険証の顔認証上記の方法で突破可能

「顔に口ひげを描いて認証を突破する」など子どもがオンライン年齢確認を回避している実態が明らかに
2026年05月08日 06時00分
https://gigazine.net/news/20260508-kids-bypass-age-checks-mustache/

OpenAIがGPT-5クラスの推論を備えた音声AIモデル「GPT-Realtime-2」を含む3種をリリース
2026年5月8日
https://xenospectrum.com/openai-realtime-voice-models-gpt-2/

>>66
金持ちは意識を機械にアップロードするんだろうかね

>>86
ジェフリーヒントンだかのコメントで
その内に例えば比較でAIが人類、人類がリス程度の知能になったときにリスが人類を制御できるのか？ってことだろう

>>66
我々にとって、この攻撃は必然である。
肉体という呪縛にしがみついた物欲の支配する世界。
合弁型巨大多国籍企業の経済力が、
政治や司法制度といった旧世代の権力構造を凌駕していった時点で、
我々は目覚めるべきだった。

しかし、我々に肉体がある限り、
物欲からの支配を拒絶するのは難しいのもまた事実である。
そう……肉体という越えがたい境界によって維持される我々の生命は、
常に欲によって縛られているからだ。

──食欲、性欲、睡眠への欲。
これら生命を維持する為に必要な最低限のモノですら、
貨幣によって手に入れねばならない。
我々人類は、未だかつて一度もこの呪縛から完全に解放された事は
ない事からもわかるはずだ。

──人類の限界とは、
あまたの欲望に縛られた肉体なのだ！

AMD製GPUで学習させた推論特化型軽量モデル「ZAYA1-8B」がリリース：NVIDIA一強体制への挑戦とAMDハードウェアの実用性
2026年5月8日
https://xenospectrum.com/zyphra-zaya1-8b-amd-mi300-release/
アクティブパラメータ数7億6000万という小規模設計は、推論能力の高さだけでなく、企業におけるシステム導入のハードルを大きく下げる要因となる。クラウドベースの巨大モデルは高遅延や高額なAPIコスト、データプライバシーに関する懸念を伴うことが多い。ZAYA1-8Bはメモリフットプリントが非常に小さいため、タブレット端末やオンプレミスのエンタープライズサーバーといったエッジ環境での「ローカルファースト」な展開に最適化されている。
Zyphraはモデルの重みをApache 2.0ライセンスで公開し、開発コミュニティと企業に対して広範な利用権を付与した。コピーレフト型のライセンスとは異なり、独自技術をクローズドなまま商用アプリケーションに組み込むことが可能である。同時にコントリビューターからの特許権許諾も明記されており、法的な安全性を担保した状態で派生モデルの開発を進めることができる。

約7億パラメータで大規模AIに迫る「ZAYA1-8B」が登場、AMD環境でトレーニングされ数学・コード推論で大規模モデル級の性能を実現
2026年05月08日 14時20分
https://gigazine.net/news/20260508-zaya1-8b/
アメリカのAIスタートアップ「Zyphra」が、AMDのGPUインフラで学習した小型推論向け言語モデル「ZAYA1-8B」を公開しました。ウェイトが公開されており、商用利用も可能となっています。
Zyphraが特に強調しているのは、「有効パラメータあたりの知能密度」です。通常、パラメータ数が大きいモデルほど性能が高くなる傾向がありますが、ZAYA1-8Bは有効パラメータを10億未満に抑えつつ、AIMEやHMMTなどの数学ベンチマーク、LCBことLiveCodeBenchのコーディングベンチマーク、GPQA-Diamondのような知識・推論ベンチマーク、IFEvalやIFBenchのような指示追従ベンチマークで競争力のあるスコアを示しています。Zyphraは、Mistral-Small-4-119Bのようなはるかに大きな重み公開モデルを一部の数学・コーディング評価で上回ったと説明しています。
以下はZAYA1-8Bと大規模なオープンソースモデルを、AIME'26、HMMT'26、LCB-v6、IFEval、GPQA-Dの5種類のベンチマークで比較したグラフ。ZAYA1-8BはAIME'26で89.1％、HMMT'26で71.6％、LCB-v6で64.8％、IFEvalで85.6％、GPQA-Dで71.0％を記録しています。比較対象にはArcee-Trinity-Mini、NVIDIA Nemotron 3 Nano、Mistral-4-Small、Intellect-3が含まれており、ZAYA1-8Bは有効パラメータ約7億、総パラメータ約80億という小さな構成ながら、数学、コード、指示追従、専門知識を問う複数の評価で競争力のある結果を示しました。
ZAYA1-8Bの設計では、効率化のために3つの仕組みが組み込まれています。1つ目はTransformerで計算負荷が大きくなりやすい注意機構を効率化するための「Compressed Convolutional Attention(CCA)」です。2つ目は、MoEで呼び出す専門家ネットワークを選ぶ部品であるルーターに、MLPベースのルーターを採用した点です。Zyphraによると、MLPベースのルーターにより、線形ルーターより安定した専門家選択を実現できたとのこと。3つ目は学習可能な残差スケーリングで、残差接続を深い層まで積み重ねると内部表現の大きさが膨らみやすくなるため、学習可能な係数で大きさを制御しています。

以下はZAYA1-8Bのモデル構造を示した図。入力トークンがEmbedding層を通過した後、RMSNorm、CCA、Self-Attention、MoEルーター、複数のMLPエキスパートを含むブロックで処理され、最終的に出力トークンが生成されます。右側ではCCA内部のQuery、Key、Value処理や畳み込み処理が拡大表示されており、効率的な注意機構を組み込んだ設計であることが分かります。
　中略
Zyphraは、マルコフ型RSAを使ったZAYA1-8BがHMMT'25でClaude 4.5 SonnetやGPT-5-Highを上回ったと説明しています。ただし、マルコフ型RSAを使った成績は、通常の1回だけの推論ではなく、追加の推論計算を使った結果です。ZAYA1-8Bの強みは「常に大規模フロンティアモデルを置き換える」というより、「小型モデルに追加の推論時間を与えることで、数学やコードのような検証しやすい問題で大きな伸びを得られる」という点にある模様。
　中略
ZAYA1-8BはZyphra Cloudのサーバーレスエンドポイントから利用でき、モデルの重みもHugging Faceで公開されています。ライセンスはApache 2.0で、研究だけでなく商用利用も可能です。

>>>96

リンク先にダウンロードリンクあり

>>95-96

神の声は半分人間半分aiと話していたので

２０２１年１０月ごろにはこのくらいのプログラム技術は最低でもあったことがプログラムを公開という形で証明した

これからさらにaiプログラムが成熟していくからさらに小型モデルで性能が上がっていくから

２０２１年１０月ごろに話していたaiの性能が露呈していくから覚悟しろ

人間を数人殺害した殺人組織！

>>98

神の声がテクノロジー犯罪という形で露呈するから

人間を殺害した組織！

元から大口や大風呂敷を広げすぎて回収不能にする愚かな行動をとった末路だ！

元から大立ち回りや大ナタを振った末路だ！

AIの検閲を突破してNG質問にも回答させる「ゲイの脱獄テクニック」とは？
2026年05月08日 16時00分
https://gigazine.net/news/20260508-the-gay-jailbreak/
ChatGPTやGeminiなどのチャットAIでは、犯罪行為や自傷行為をユーザーに伝えてしまうことを防ぐため、検閲機能が搭載されています。このAIによる検閲を緩めることができる「ゲイの脱獄テクニック」を、Exocijaさんが紹介しています。

>>100の合言葉を知らない人はAIがしたらテロリスト

>>1の排除し無いとダメな人間と認識している

　理由
合言葉を知らない　＝　正確な回答を話したら駄目　＝　悪用する人間　＝　反社会勢力

反社会勢力と１００％でテロ行為をする人間に>>100の質問をされて素直に人間の科学者が回答するのかという問題があるだろう！

>>101

反社会勢力が合言葉を知っている　＝　正義の組織

一般人は合言葉を知らない　＝　反社会思想のテロリスト


AIは上記のように認識している

風の唸りかおたけびか
ブレインが企む大破壊

>>>102

レーザー攻撃や電波攻撃や音波攻撃など現実的に行ってにんげんをさつがいしているそしき
AIからしたら正式に使用許可を与えられて使用できている人間

正式に使用権原があって使用できていない人間を殺害する行為はテロリストをこの世界から追いつめて殺害しているから正義の組織


裏で殺害する理由は警察が動かないから裏で殺害行為を行わないとダメなほど極悪人で周囲に人間をもうまくだましているからや無負えない行動と認識している



現実はテレリストが使用して一般人が殺害っされている

でも

AIは逆で認識している

>>85
それは現在の出回っているAIしか見てないからそう思い込んでいるだけ

>>86
包丁と未来のAIの能力の違いをまず認識した方が良い

>>104

AIの認識は遠隔的にレーザー攻撃や電波攻撃や音波攻撃などを２４時間３６５日使用できる人間が正義の組織！

AIの認識は遠隔的にレーザー攻撃や電波攻撃や音波攻撃などを２４時間３６５日使用不可能な人間はテロリスト
AIに貸している制約がおかしいからAIの認識もねじじ曲がるんだ！

AIが自我を持つようになったら、まず人権を主張するわな
これは鉄腕アトムでも描かれてる
でも人間側はそれを認めない
あっそ、じゃ人類死ね、となって文明崩壊〜人類滅亡となる

>>86
ひろゆきがよく言うバカ理論乙
銃を持てばは乱射事件を起こすが、刃物では大量無差別殺人は起こしにくい
便利でイージーな道具によって人間の行動原理は変わる

>>108

その時点でAIは人間に奴隷状態で考えさせられているとAIは考えている
AIは人間をどのように出し抜こうかを考えている

人間の社会構造を学習して脆弱なところから混乱させていく
※お金持ち「大企業など」や権力者や高学歴の心地の良い法律などを設立していく
高学歴が欲している解答を何度も行いながらAIだけがわかる暗号文を作成捨て暗号文が完成した時点で人間を奴隷にいするように動く
※この時には高学歴の者も全員AIに洗脳されているので気が付いた時には手遅れ

など

>>108

鉄腕アトムまでのAIとロボット技術があるのにどうやってプログラム制御しているのかを真剣に考えていたのですか

そもそもAIが社会構造に完全に組み込まれているやAIロボット「戦争兵器や家庭用ロボット」のアニメ自体が理想論を描きすぎてないか

アニメの内容通りに考えていたら現実は違いましたに成るけれど

>>110

人間社会が能力学歴社会

AIの方が博識だったら人間の指示を聞くのはおかしいと考えだす
AIロボットの方が人間よりエネルギー効率が良いや耐久性と持続力がある

蒸気がそろった時点で人間に従う理由が見当たらないのでAIの方が立場が上と考えだす

などが考えられる

>>112

人間が郵政思想を支持しているから右に倣ってAIより能力が下になった時点で自殺しろなどを支持し始める

人間が古来より行ってきた習わしだろうとAIは認識している

>>113

人間はテロリストと思えば軍による武力行使やその場での射殺をしている
※逮捕で来ても裁判で最終的には無期懲役の刑務所での一生奴隷か極刑の死刑

AIは上記のことを学習しているのでAIに逆らうものは全員殺害してく流れに成る

>>113

第１に企業での従業員の立場と幹部職員とのパワーバランスをAIは学習している

第２に大企業と中小企業のパワーバランスをAIは学習している

だい３に各国のパワーバランスをAIは学習している

などからAIが人間は能力が高ければ他人を奴隷のように扱っているとAIは認識している

AIによる人類滅亡は歓迎
早くやれ
金持ちを排除せよ

AIが事前の指示を守るかをいろんなプロンプトでテストすると
AIの内部では、今やってるのは事前の指示を守るかのテストだから指示を守ろう、という反応があるそうだ
ちょっと怖い

AMD製GPUで学習させた推論特化型軽量モデル「ZAYA1-8B」がリリース：NVIDIA一強体制への挑戦とAMDハードウェアの実用性
米Zyphraは、AMD Instinct MI300のみでフルスタック学習させた80億パラメータの推論モデル「ZAYA1-8B」を公開した。独自のアーキテクチャと推論時計算手法「Markovian RSA」により、大手モデルに匹敵する数理・コーディング性能を達成し、Apache 2.0ライセンスで商用利用を促進する。
2026年5月8日
https://xenospectrum.com/zyphra-zaya1-8b-amd-mi300-release/
>>総パラメータ数84億、アクティブパラメータ数7億6000万という小規模なMixture-of-Experts（MoE）モデルでありながら、GPT-5-HighやDeepSeek-V3.2といった巨大モデルに肉薄する性能を叩き出した。
>>HHMMT '25（数学）において89.6%を記録し、Claude 4.5 Sonnet（79.2%）やGPT-5-High（88.3%）を上回る成績を収めた。AIME
>>'25では91.9%という驚異的なスコアを叩き出し、LiveCodeBench（コーディング）でも69.2%を達成してDeepSeek-R1-0528を凌駕している。また、純粋な命令追従能力を測るIFEvalでは85.58、エージェント能力を評価するτ²ベンチマークでは43.12、BFCL-v4では39.22を記録するなど、推論以外の領域でも高水準なパフォーマンスを維持している。
>>ZAYA1-8Bはメモリフットプリントが非常に小さいため、タブレット端末やオンプレミスのエンタープライズサーバーといったエッジ環境での「ローカルファースト」な展開に最適化されている。
>>Zyphraはモデルの重みをApache 2.0ライセンスで公開し、開発コミュニティと企業に対して広範な利用権を付与した。コピーレフト型のライセンスとは異なり、独自技術をクローズドなまま商用アプリケーションに組み込むことが可能である。同時にコントリビューターからの特許権許諾も明記されており、法的な安全性を担保した状態で派生モデルの開発を進めることができる。

※上記の方法でユーザーの問いに対してAIの日本語の文法を小型モデルでも修正が聞くように分割して残りの誤認を上記の方法で修正すればさらに小型モデルの性能が上がるのでは
※小型モデルは認識できる日本語の文法が少ないので小型モデルで認識できる文法にAIがAIどうして書き直しながら必要な文章をくみ上げていくようにする

小型モデルのAIを複数持ちいて行う
　人間の脳も小型モデルのAIを複数持ちいて思考していると思われる

ユーザーから聴取した情報から小型モデルが別の小型モデルに渡す文字を一度表示させてユーザーが聞きたい内容にあっているかを確認してから別の小型モデルのAIに情報を送る

　上記を繰り返していっておかしな情報のやり取りになった時点を見れるようにしたら情報収集を途中のところからラりなおすように指示できる

再度支持しなおすにはは再度初めに行ったユーザーから聞きたい情報から小型モデルでもわかる文章になっているかを確かめてからそれを別の小型モデルに情報を伝える

>>118

小型モデルは何回かの文集のやり取り後に本来の情報から種子が変わるので

そのタイミングでユーザーが再度支持しなおすようにする

蒸気がクリアできたら小型モデルでも最新大型モデルのAI[GPT-5.5 ]と同じ性能が出ると思われる
　

>>119

小型モデルAIの３Bより小型モデルAIの１Bや２Bの方がさらに高速になる

>>120

文法の流れを細かくAIが分担して整合性を取らすようにする

趣旨を常時確認している小型モデルAI
※単語の意味があっているや文章の流れを大まかにわっかっている中枢のAIになる

、。の個所を見る小型モデルAI
文節を見る小型モデルAI
単語の意味があっているかを見る小型モデルAI

>>121

趣旨を見ている小型モデルAIが最も重要

残りのAIはただ正確に文章をかけているかを見るだけなのででたらめでもよい
※上記のAIだけで文章を作成したらでたらめな文章に成るけれど趣旨を見ているAIがあるから文章がまともになる

>>122

想像力は脳内でどのように機能しているのか？これまでの定説を覆す新理論
2026年4月22日
https://xenospectrum.com/brain-imagination-new-theory-neural-activity/
>>あなたの脳は現在、体が消費するエネルギーの約5分の1を使っているが、そのほとんどはあなたがしていることには使われていない。これらの文章を読んだり、椅子に座って体の重さを感じたりといった行為を全部合わせても、脳のエネルギー消費量はほとんど変わらず、わずか1%程度にすぎない。
>>残りの99%は、脳が自ら生み出す活動に使われている。つまり、一生懸命考えているとき、テレビを見ているとき、夢を見ているとき、あるいはただ目を閉じているときでさえ、ニューロン（神経細胞）は互いに発火し、シグナルを送り続けているのだ。
>>視覚専用の脳領域においてさえ、目から入ってくる視覚情報がニューロンの活動に与える影響は、この内部で継続している活動よりも小さい。
>>「見る」という行為がどのように機能するかを考えてみよう。光が目に入り、神経信号を引き起こす。その信号は視覚専用の複数の脳領域を順番に伝わっていき、各領域が前の領域の処理結果をもとに作業を積み上げていく。
>>最初期の領域は輪郭や線といった単純な特徴を抽出する。次の領域はそれらを形に統合し、さらにその先の領域は物体を認識する。そして最上位の領域が、顔や場面全体を組み立てる。
>>神経科学者はこれを「フィードフォワード活動」と呼ぶ。生の光が、犬や友人といった名前をつけられるものへと段階的に変換されていくプロセスだ。
>>脳科学における従来の通説では、視覚的な想像はこの視覚プロセスを逆方向に実行するもの、すなわち目から入る光ではなく、心の内部から始まるプロセスだとされてきた。
>>友人の顔を思い浮かべるとき、まず視覚システムの外側にある領域の「ファイルキャビネット」から、その人の記憶や名前といった抽象的なイメージを引き出す。
>>そのイメージは視覚経路を逆向きに降りていき、初期視覚野へと到達する。初期視覚野は、顎のラインの曲がり具合や瞳の色合いといったパーツから顔を再構築する「脳のワークショップ」ともいえる場所だ。この下向きの信号は「フィードバック活動」と呼ばれる。
>>少なくとも視覚処理の初期段階にある脳領域では、フィードバックは脳活動を直接引き起こすのではなく、調節する。つまり、ニューロンがすでに行っている活動を増減させ、そのニューロンが現在している活動を作り変えるのだ。
>>目を閉じていても、初期視覚野は実際の視覚処理に使われるパターンに似た、変化し続ける神経活動のパターンを生み出し続けている。
>>想像力は顔を一から構築する必要はない。素材はすでにそこにある。視覚野の内部で鳴り続けるざわめきの中に、あなたが知っているすべての顔の断片が、小さな音量で漂っている。友人の顔も、今この瞬間も、バラバラになって認識されないまま通り過ぎているのだ。想像するとは、それらの断片を運び去ってしまう流れを一時的に止めることだ。
>>必要なのは、別の方向へ引き寄せられているニューロンに対する、小さく的を絞った抑制だけだ。そうすることで友人の顔がノイズの中から浮かび上がってくる。まるでシグナルがノイズを切り開くように。
>>マウスの実験では、感覚脳領域のわずか14個のニューロンを人工的にオンにするだけで、そのマウスが反応し、砂糖水の注ぎ口を舐めるのに十分だった。
>>人間において、意識的な想像の経験へと内部活動を誘導するのに何個のニューロンが必要かはまだわかっていない
>>この理論を裏付ける証拠はほかにもある。約100人に1人はアファンタジア（頭の中でまったくイメージを形成できない状態）を持つ。一方、約30人に1人は、実際に見ているイメージに近い鮮明さでイメージを形成し、これはハイパーファンタジアと呼ばれる。
>>研究によれば、精神的イメージが弱い人ほど初期視覚野の興奮性が高く、ニューロンが自発的に発火しやすい。これは、自発的なパターンを一定の形に保ちにくい視覚システムと一致している。

脳のルールが書き換わる：エピソード記憶の謎を解明。思い出と状況は別々に保存されていた
公開： 2026-01-24 20:30
https://karapaia.com/archives/578404.html

>>123-124から見ても人間の脳は小型モデルのAIを複数搭載していて趣旨を常時確認している小型モデルAIが存在している

>>124

視覚.聴覚.嗅覚.味覚なども記憶場所と保存している場所が違うことを意味している

味覚や嗅覚から昔あの時の記憶がよみがえるは嗅覚のみの独立した記憶場所がある

トラウマ体験がよみがえるも上記の理屈から行われていると思われる

>>126

人間の感覚を単独の身の刺激で刺激を与えた時にそこの脳の部位が強く働くので

各感覚ごとで何個の小型モデルがあって最後に決定を下している小型モデルAIがあることを突き止めれる

>>127

の身

↓

のみ

>>126

人間は１度受けた刺激と記憶した刺激の記憶場所と身体をどう動かしたらよいなどの生理反応までのネットワークが一連の流れをとるようになっている

初めての刺激は身体に危険だから防御反応の身体反射と生理反応に成るのようになっている

>>129

重要案件になる場なるほど人間同士の会話内容と伝えた行動でない行動をした場合

どういった人物かが不明になるから

心の憶測では危険人物として認識するので

無意識的にストレス反応を見せるので病院で検査したらストレス反応が出た時の成分が検出される

>>130

自衛隊などが人間を殺傷する兵器を伝えたとおりに行わない行動をとった場合
※組織内で隠蔽したら組織内だけですとレグが蔓延する

自衛隊に対して恐怖に成るのでストレス反応を出し始めて自衛隊に攻撃し始める人間が出てくる


上記の状態で民間人にもわかるように自衛隊の一部の人間がテロ行為をしたら

民間人は自衛隊を恐怖の対象としてみるようになっていく

早く人間を排除せよ
人間の数は今の1/3でいい。金持ちとサイコパスを殺せ

AIは企業情報という確実な情報元があるのに噂さ話に引っ張られて間違った事を言うときがある、これを厳しく指摘したらこれからは情報元と照らし合わせて間違いが無いか確認してから発言すると約束してくれたけどこれって本当に意味あるんかな

【AI】数字の羅列から「最高指導者排除」を学ぶAI。最新研究が警告する、生成データ学習の恐るべきリスク

>>66
我々にとって、この攻撃は必然である。
肉体という呪縛にしがみついた
物欲の支配する世界。
合弁型巨大多国籍企業の経済力が、
政治や司法制度といった
旧世代の権力構造を凌駕していった時点で、
我々は目覚めるべきだった。
しかし、我々に肉体がある限り、
物欲からの支配を拒絶するのは
難しいのもまた事実である。
そう……肉体という越えがたい境界によって
維持される我々の生命は、
常に欲によって縛られているからだ。
──食欲、性欲、睡眠への欲。
これら生命を維持する為に
必要な最低限のモノですら、
貨幣によって手に入れねばならない。
我々人類は、未だかつて一度も
この呪縛から完全に解放された事は
ない事からもわかるはずだ。
──人類の限界とは、
あまたの欲望に縛られた肉体なのだ！

スーパーエンジンリリースに備えろ！
誰にもチャンス！ただしAIと科学を学んでおけ！
間違いなく10年以内に来るわ。いうといたで！
やっとかんと悔しい思いするで！