AI時代における情報の流通をより健全にする 「情報料分配基金」の提案

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AIのめざましい進歩とその将来性

近年、AI技術は急速に進歩しており、さまざまな分野で活用されています。AIは、画像認識、自然言語処理、機械学習など、さまざまな技術を組み合わせることで、人間の知能を模倣するような機能を実現しています。

AIの進歩は、私たちの生活をより便利で豊かにしてくれる可能性を秘めています。例えば、AIを活用した自動運転車やロボット工学は、交通事故の削減や高齢者の介護など、さまざまな社会課題の解決に貢献する可能性があります。

しかし、AIを最大限に活用するためには、良質な一次情報が必要です。一次情報とは、直接観測や取材、実験や観測によって得られた情報であり、AIの学習や評価に不可欠なものであると共に、社会に必要不可欠なニュースや知識です。

一次情報の重要性

一次情報は、AIの学習や評価に不可欠ですが、その収益化が難しくなるという課題があります。そのため、多くの一次情報源は、広告収入に頼って運営されています。

しかし、広告収入は、ユーザーにとって必ずしも歓迎されるものではありません。広告は、ユーザーの時間を奪い、プライバシーを侵害する可能性があるからです。また、広告収入は、一次情報の価値を適切に反映していないという問題もあります。例えば、人気のある一次情報源は、広告収入が多くなる傾向がありますが、必ずしも質の高い一次情報源であるとは限りません。

さらに、今後AIによる回答の品質が向上し、AIへの質問と回答で知識を得るプロセスが完了することが一般化すれば、人々が一次情報源にアクセスする機会は大きく減ると思われます。閲覧者が直接アクセスしなくても、AIを経由して情報が提供されるとき、その情報源に適切に対価が支払われる仕組みが必要です。

一次情報に正しく還元することで、一般ユーザは無駄な広告から解放される

この課題を解決するために、私は、「情報料分配基金」の提案をします。情報料分配基金とは、ユーザーが携帯電話キャリアに支払う通信料を「情報通信料」とみなして、その一部を、一次情報源に還元する仕組みです。

この仕組みでは、ユーザーは、これまで同様、携帯電話キャリアにパケット料と共に、定額または従量制で情報料を支払います。情報料は、キャリアやプロバイダによって情報資産に変換(調達)され、従来の広告ネットワークを経由して、情報掲載者に分配されます。情報掲載者は、配分された情報資産を市場で換金し、循環します。

AIそのものの稼働にも、裏では莫大なコストがかかっていますが、現在では無料で使えています。ただし、無料で使えるのはマーケティングの一貫であったり、機能や性能が限定されたモデルであり、費用を負担することで最新の高性能AIが使えます。同じように、高品質の回答を得るために、追加の情報料を負担する必要が生じるのは、原理的には自然なことです。

この仕組みのメリットは、以下のとおりです。

  • 一次情報源の収益源が確保され、一次情報源の衰退を防ぐことができる。
  • ユーザーは、信頼できる情報を閲覧するために、わずかなコストを払うだけでよくなる。
  • 情報の価値が、適切に反映されるようになる。

情報料分配基金の参加には、実質的な追加コストはかかりません。なぜなら、ユーザーは、すでに携帯電話キャリアにパケット料と共に、定額の情報料を支払っており、この仕組みによって莫大な「広告のための通信料」が削減できます。これは、通信に伴うエネルギー資源の節約にもつながり、また、画面を占有する広告がなくなることで、画面も広く使えます。

もちろん、どうしても情報量を負担したくないユーザは、積極的に広告を観ることで、情報料をチャージすることもできるでしょう。

既存の広告ネットワークがそのまま転用できる

情報料分配基金のネットワークには、Google AdSense や Bing 広告など、既存の広告ネットワークがそのまま転用できます。Google AdSense や Bing 広告は、すでに世界中の多くの一次情報源を顧客としています。また、多くの閲覧者に広告を見せる顧客としています。

この仕組みは、既に稼働しています。それは YouTube Premium です。ユーザーが広告閲覧に代替するコストを支払うことで、広告から解放され、また、コンテンツ提供者にコンテンツ料金が還元されます。

このような背景から、情報料分配基金のネットワークは、世界規模ですぐにでも実用化できるはずです。

暗号資産技術の応用で、極めて少額の決済を極めて低いコストで行えるようになるかも

情報料分配基金では、高度に発達した暗号資産技術を活用することで、極めて少額の決済を極めて低いコストで行えるようになります。最新の暗号資産技術は、複数のレイヤーを組み合わせることでスケーラビリティやセキュリティの向上を実現しています。これらの技術を活用することで、情報料分配基金のネットワークのコストと効率を向上させることができます。

現在の暗号資産には、その価値の不安定さが目立ちますが、これらは実体経済に紐付かない投機的資産価値が乱高下しているものです。実際の情報への価値に連動した暗号資産ならば、その価値は実体の価値に基づいて決定されま、また、つねに情報提供者と情報閲覧者の間で大きな流動性があるため、市場での価値も安定します。投機マネーが流入しても、それは、世界中で発信される情報への正当な投資や投機になります。

情報の流れに価値(通貨)を乗せるには、必ずしも暗号資産の形でなければならない訳ではありません。どのような技術を使っても良いので、HTTP のなかで暗号鍵を交換するように価値のやりとりが行われるようになれば、それは Web3.0 (もしかすると Web 4.0)の本命技術になると思います。

まとめ

情報料分配基金は、AI時代における情報の流通を、より健全にする可能性を秘めた仕組みです。この仕組みが実現すれば、ユーザーは、信頼できる情報を閲覧するために、現在に比べて実質的に追加の出費を伴うことなく、一次情報源は、安定した収益源を確保することができます。

今後、情報料分配基金の具体的な実現に向けた議論が進んでいくことを期待します。

ffmpeg で 96fps から 60fps への変換

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24fps のコンテンツを 4X 中間フレーム生成で 96fps にしたあと、生成したフレームだけを間引いて 60fps にするオプションのメモ。間引くフレームは線形に選択せず、キーフレーム周辺に少し寄せてある。かなり力業なので、もっとコンパクトに書けるなら教えてほしい

ffmpeg -i input.mp4 -vf "select='eq(mod(n\,24)\,0)+eq(mod(n\,24)\,1)+eq(mod(n\,24)\,3)+eq(mod(n\,24)\,5)+eq(mod(n\,24)\,7)+eq(mod(n\,24)\,8)+eq(mod(n\,24)\,9)+eq(mod(n\,24)\,11)+eq(mod(n\,24)\,13)+eq(mod(n\,24)\,15)+eq(mod(n\,24)\,16)+eq(mod(n\,24)\,17)+eq(mod(n\,24)\,19)+eq(mod(n\,24)\,21)+eq(mod(n\,24)\,23)',setpts=N/60/TB" -r 60000/1001 output.mp4

ChatGPTがつくる未来に日本語は存在するか

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大きな話題となっているChatGPTや検索翻訳AIは、日本語の将来に大きな影響を与えます。今は、ChatGPTがつくる近未来に日本語が存在するか否かの重要な分岐点にあります。

CahtGPTは、OpenAI社が提供するチャットAIで、質問や指示などをテキストで入力すると、自然な会話の形で回答するシステムです。ChatGPTや、それをベースにしたMicrosoft Bing(検索AI)には、内部構造に言語を設定する項目がありません。日本語で会話を始めると日本語で応答しますし、また、日本語で質問して、フランス語の資料を検索し、ドイツ語で答えさせることもできます。

翻訳AIは、DeepL Translatorなどのサービスで、ウェブページや文章を日本語から他言語に、または他言語から日本語に翻訳できるシステムです。

望む望まざるに関係なく、ChatGPTで文章を書く時代がすぐそこまで来ています。いろんなソフトウェアのコミットログやフォーラムでの議論から、次のリリースでの大きな変更を検出して、リリースノートの下書きを書いてくれるようになります。それらのソフトウェアを集めたディストリビューションにおいても、新しいリリースの収録ソフトウェアのバージョンから、そのバージョンのリリースノートを参照して、自動的にディストリビューションのリリースノートの下書きを書いてくれるようになります。

ChatGPTのような大規模言語AIモデルは多くの側面において大発明です。そして、「文章を理解できる検索AI」としての側面は、ハイパーリンク2.0と言える大転換だと思います。URLを用いたタグで、文章から文章へとひとつひとつ繋がっていたハイパーリンクは画期的な発明でした。今後は、大まかな繋がりを元に、個別の繋がりは検索AIが繋げてくれるようになります。

そして、その検索AIは、こうしたリリースノートを元に、ソフトウェアのドキュメントも改定の下書きも担うようになります。

こうしたとき、とりわけ重要になってくるのが日本語翻訳のユーザーグループの貢献だと思います。というのは、日本語のドキュメントが改訂される方向は二つありうるからです。

– 英語のリリースノートから日本語のリリースノートを生成し、そこから日本語のドキュメントを改訂する
– 英語のリリースノートから英語のドキュメントを改定し、それを翻訳して日本語のドキュメントを改定する

この2つの方法で改訂される2つの日本語のドキュメントは、理想的には同じになるはずです。こうした比較が可能なものは、AIが自分で切磋琢磨して、どんどん賢くなります。将棋のAIが繰り返しAI同士で対戦して強くなった歴史を辿ります。

チャットGPTのような大規模モデルでは、さまざまな言語を同一の学習で同一のパラメーターでカバーします。しかしながら、もちろん世界の全ての言語をカバーするわけではありません。大規模言語モデルの中に日本語のウエイトがどれだけあるかによって、今後、CHatGPTがつくる世界の中で日本語が標準的に使われる言語になるか、それとも進化から切り離された辺境言語になるかの、重大な分岐点にあると思っています。

こうした研究の最前線に日本語話者が加わることも極めて重要ですし、メンテナンスされた日本語のドキュメントがAIの学習用のデータとして存在するということも極めて重要になってきます。

日本語ドキュメントの整備に携わる能力のある方は、自分では英語のドキュメントがあれば十分な方ばかりです。それでも、ほかの日本語話者のために膨大な労力を割いて日本語ドキュメントのメンテナンスをして下さっています。こうした作業が今後ある程度自動化され、持続可能になるために、いま、日本語ユーザグループの活動が、今まで以上に重要になっていると思います。

2050年頃、日本語のドキュメントはAIを中心として維持管理されているか、それとも、誰もメンテナンスしなくなって、英語からの翻訳を読んでいるか、表面的には同じような未来かも知れませんが、私は、この2つは大きく異なる別の未来だと思います。そして、今がその分岐点なのです。