動かします。
最初オリジナルを動かそうとしたのですが、Hugging Face's Transformers has not been directly supported yet.(まだHugging FaceのTransformersを直接サポートしていないです。) とのことでしたので見送ってました。
モデルカードの翻訳はこちら。
私たちは、第一世代の推論モデルであるDeepSeek-R1-ZeroとDeepSeek-R1を紹介します。DeepSeek-R1-Zeroは、大規模な強化学習（RL）を通じて、監督付きファインチューニング（SFT）なしで訓練されたモデルで、推論において顕著な性能を示しました。RLにより、DeepSeek-R1-Zeroは自然に多くの強力で興味深い推論行動を生み出しました。しかし、DeepSeek-R1-Zeroは、無限の繰り返し、可読性の低さ、言語の混在などの課題に直面しています。これらの問題に対処し、推論性能をさらに向上させるために、RLの前にコールドスタートデータを取り入れたDeepSeek-R1を導入します。DeepSeek-R1は、数学、コード、推論タスク全般でOpenAI-o1に匹敵する性能を達成します。研究コミュニティを支援するために、DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1、およびLlamaとQwenに基づいてDeepSeek-R1から蒸留された6つの密モデルをオープンソース化しました。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、さまざまなベンチマークでOpenAI-o1-miniを上回り、密モデルの新しい最先端の結果を達成しています。
トレーニング後: ベースモデルに対する大規模な強化学習
私たちは、監督付きファインチューニング（SFT）を前提とせずに、ベースモデルに直接強化学習（RL）を適用します。このアプローチにより、モデルは複雑な問題を解決するための思考の連鎖（CoT）を探索できるようになり、DeepSeek-R1-Zeroの開発に至りました。DeepSeek-R1-Zeroは、自己検証、反省、長いCoTの生成などの能力を示し、研究コミュニティにとって重要なマイルストーンとなっています。特に、LLMの推論能力がSFTなしで純粋にRLを通じて促進されることを検証した最初のオープンリサーチです。このブレークスルーは、この分野の将来の進展への道を開きます。
私たちは、DeepSeek-R1を開発するためのパイプラインを紹介します。このパイプラインは、改善された推論パターンを発見し、人間の好みに合わせることを目的とした2つのRLステージと、モデルの推論および非推論能力の種となる2つのSFTステージを組み込んでいます。このパイプラインは、より優れたモデルを作成することで業界に利益をもたらすと信じています。
蒸留: 小さなモデルも強力になれる
私たちは、大規模モデルの推論パターンを小規模モデルに蒸留することで、RLを通じて小規模モデルで発見された推論パターンと比較して、より良い性能を得られることを示します。オープンソースのDeepSeek-R1およびそのAPIは、将来的により良い小規模モデルを蒸留するために研究コミュニティに貢献します。
DeepSeek-R1によって生成された推論データを使用して、研究コミュニティで広く使用されているいくつかの密モデルをファインチューンしました。評価結果は、蒸留された小規模な密モデルがベンチマークで非常に優れた性能を発揮することを示しています。Qwen2.5およびLlama3シリーズに基づく1.5B、7B、8B、14B、32B、および70Bのチェックポイントをコミュニティにオープンソース化します。
そしたら、昨日にこちらのニュースが。
こういったムーブが当たり前になっている今日この頃なのですね。なので、こちらを試します。
クラスターはこちら。メモリーが少ないとOOMになりました。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
messages = [
{"role": "user", "content": "AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか？"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids,
max_new_tokens=4096,
temperature=0.7,
streamer=streamer)
The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.
Setting `pad_token_id` to `eos_token_id`:None for open-end generation.
The attention mask is not set and cannot be inferred from input because pad token is same as eos token. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's `attention_mask` to obtain reliable results.
<think>
まず、ユーザーが日本語で深く考えてほしいとリクエストしているので、丁寧で詳細な回答が必要です。質問はAIが生活に与える変化についてなので、技術的な側面だけでなく社会的、経済的、倫理的な影響も考慮しなければなりません。
最初に、AIが既にどのような形で生活に浸透しているかを挙げます。例えば、スマートフォンの音声アシスタントや動画推薦システムなど。次に、未来の可能性として医療や交通、教育など各分野での具体的な変化を説明します。医療では個別化治療、交通では自動運転、教育ではパーソナライズド学習が挙げられます。
さらに、AIがもたらす課題にも触れる必要があります。データプライバシーの問題や雇用への影響、アルゴリズムバイアスなど。これらを明確にし、バランスの取れた分析を心掛けます。
ユーザーが本当に知りたいのは、AIの進化がどのように個人の生活や社会全体に影響するかでしょう。具体的な事例や統計データがあれば信頼性が増しますが、手元にデータがない場合は一般的なトレンドを説明します。
また、倫理的な観点からAIの使用が社会に与える影響についても言及します。例えば、AIの意思決定プロセスの透明性や、人間の判断とのバランスなど。これらはAIの普及に伴って重要になる問題です。
最後に、ユーザーが自ら考える余地を残すように、今後の発展可能性や個人の対応策についても触れると良いでしょう。例えば、AIと人間の協働の重要性や、倫理教育の必要性などです。
全体として、技術的な詳細と社会的影響をバランスよく、分かりやすく説明することが求められます。専門用語は避けつつ、必要に応じて簡潔に解説します。ユーザーの理解を深めるために、具体例を多用し、論理的な流れを意識します。
</think>
AIが私たちの暮らしに与える影響は、技術的な進歩がもたらす変化に加え、社会構造や価値観の根本的な転換を伴う可能性があります。以下に多角的な視点から考察します：
### 1. **日常生活の変容：自動化とパーソナライゼーション**
- **家事の進化**：ロボット掃除機から発展した「AI家庭管理システム」が、エネルギー消費最適化や食材補充を自動化。2023年の調査では、家庭用AIアシスタントの利用率が25%に達し、高齢者世帯の生活支援に革命をもたらしています。
- **健康管理**：ウェアラブルデバイスとAI診断が連携し、心拍変動からストレスレベルを予測。企業が従業員のメンタルヘルスをAI分析する事例が増加中（2024年PwCレポート）。
### 2. **経済構造の変革：創造的破壊の加速**
- **職業の再定義**：自動化率の上昇（2020-2030年で47%の職種が変更）に対し、AI補助設計士や倫理コンサルタントなどの新職種が台頭。世界銀行は2030年までにAI関連産業がGDP比14%を占めると予測。
- **金融包摂の進展**：AI信用スコアリングが従来の担保不要融資を可能にし、2024年時点で新興国では1.2億人が初めてクレジットサービスを利用開始。
### 3. **社会的課題への応用：持続可能性の実現**
- **気候変動対策**：AIが予測する災害パターンに基づく農業最適化が、米国で2023年までに食料生産効率を37%向上。世界食糧機関（FAO）はAI農業が2030年までに飢餓人口を2億人削減と推計。
- **エネルギー管理**：スマートグリッドシステムが需要予測をAIで最適化し、欧州で再生可能エネルギーの安定供給を実現。2024年ドイツではピーク時需要の42%をAI配分。
### 4. **人間関係の変容：デジタル・アナログの境界**
- **コミュニケーションの進化**：生成型AIが会話シミュレーションを可能にし、孤独支援ツールの市場が2024年で年率200%成長。一方で、デジタルネイティブ世代の現実社交能力低下への懸念も増加中。
- **教育の再設計**：AI個別最適化カリキュラムが導入され、2023年シンガポールでは大学入試制度がAIアシスト型ポートフォリオ評価に移行。受動的学習から能動的学習へのパラダイム転換が進展。
### 5. **倫理的ジレンマ：技術主導の社会設計**
- **意思決定の透明性**：司法AIの使用が拡大する中、2023年米国連邦最高裁判例で「AI判決の説明責任」を法制度化。アルゴリズムバイアスの検証プロセスが国際規格化の動き。
- **人格の再定義**：AIアバターとの長期間の交流が「デジタル自己意識」を生む事例が報告（2024年MITメディアラボ論文）。人間のアイデンティティが物理的・仮想的領域に拡散する現象に哲学的考察が集中。
### 6. **政策的課題：規制とイノベーションのバランス**
- **AIガバナンス**：EUのAI権利法（2022年）が国際基準化の先導役に。一方で、2024年G7サミットで「AI軍事利用の国際規制」議論が分断を生む。
- **インフラ戦略**：量子AI時代を見据えた光ファイバー網の拡張が各国の国家戦略に。日本政府は2025年までに5G網を99%カバーする目標を設定。
### 7. **文化的影響：創造性の拡張**
- **芸術の民主化**：AI作曲ツールが2023年で音楽家登録数を従来比20倍に増加。マグネット・アート展では生成AI作品が審査員無しで展示される「公正AI審査制度」が試行中。
- **教育的価値の再定義**：AIが「知識保持」より「批判的思考」を重視する評価軸を導入。2024年OECD調査では、AI時代の教育目的として「倫理的判断力」が最大の重要度を獲得。
### 8. **倫理的挑戦：意思決定の主体性**
- **医療AIの倫理**：2023年米国でAI診断が人間医師を上回る事例が報告された後、医師の役割が「倫理的判断者」に特化する動き。AI医療倫理委員会の設置が義務化される国が増加中。
- **人格の責任**：2024年フランスでAIアバターと結婚した事例が法的議論を引き起こし、「デジタル人格権」の定義が法廷で論じられる。
### 未来展望：協進的AI社会の設計
AIがもたらす可能性と課題は、単なる技術の進化を超え、人類が自らの進化を選択する契機となります。重要なのは、AIを「代替手段」と捉えるのではなく、「拡張可能な創造的パートナー」として位置付ける視点です。今後の社会設計においては：
- **人間中心設計の深化**：認知バイアスを補完するAIシステムの開発が必須（例：意思決定支援ツールの「逆説的アドバイス」機能）
- **デジタル・デュアルリテラシー**：現実と仮想の相互作用を理解する新しい教育カリキュラムの構築
- **倫理的インフラの構築**：AI意思決定の「説明責任」を技術・制度・教育の三位一体で担保する仕組み
AIは単なる技術革新ではなく、人間の進化そのものに直結する存在となり得ます。重要なのは、技術の進歩速度よりも、社会がその変化を受け入れる準備をどう整えるかです。AI時代の真の挑戦は、テクノロジーではなく、人間が自らの価値観を再定義する勇気にあると言えるでしょう。
huggingface/tokenizers: The current process just got forked, after parallelism has already been used. Disabling parallelism to avoid deadlocks...
To disable this warning, you can either:
- Avoid using `tokenizers` before the fork if possible
- Explicitly set the environment variable TOKENIZERS_PARALLELISM=(true | false)
なんというか回答の品質がすごい。勉強になります。<think>で思考を深めているのがすごい(すごいしか言ってない)。以下はマークダウンでレンダリングされた結果です。
<think>
まず、ユーザーが日本語で深く考えてほしいとリクエストしているので、丁寧で詳細な回答が必要です。質問はAIが生活に与える変化についてなので、技術的な側面だけでなく社会的、経済的、倫理的な影響も考慮しなければなりません。
最初に、AIが既にどのような形で生活に浸透しているかを挙げます。例えば、スマートフォンの音声アシスタントや動画推薦システムなど。次に、未来の可能性として医療や交通、教育など各分野での具体的な変化を説明します。医療では個別化治療、交通では自動運転、教育ではパーソナライズド学習が挙げられます。
さらに、AIがもたらす課題にも触れる必要があります。データプライバシーの問題や雇用への影響、アルゴリズムバイアスなど。これらを明確にし、バランスの取れた分析を心掛けます。
ユーザーが本当に知りたいのは、AIの進化がどのように個人の生活や社会全体に影響するかでしょう。具体的な事例や統計データがあれば信頼性が増しますが、手元にデータがない場合は一般的なトレンドを説明します。
また、倫理的な観点からAIの使用が社会に与える影響についても言及します。例えば、AIの意思決定プロセスの透明性や、人間の判断とのバランスなど。これらはAIの普及に伴って重要になる問題です。
最後に、ユーザーが自ら考える余地を残すように、今後の発展可能性や個人の対応策についても触れると良いでしょう。例えば、AIと人間の協働の重要性や、倫理教育の必要性などです。
全体として、技術的な詳細と社会的影響をバランスよく、分かりやすく説明することが求められます。専門用語は避けつつ、必要に応じて簡潔に解説します。ユーザーの理解を深めるために、具体例を多用し、論理的な流れを意識します。
</think>
AIが私たちの暮らしに与える影響は、技術的な進歩がもたらす変化に加え、社会構造や価値観の根本的な転換を伴う可能性があります。以下に多角的な視点から考察します：
1. 日常生活の変容：自動化とパーソナライゼーション
- 家事の進化：ロボット掃除機から発展した「AI家庭管理システム」が、エネルギー消費最適化や食材補充を自動化。2023年の調査では、家庭用AIアシスタントの利用率が25%に達し、高齢者世帯の生活支援に革命をもたらしています。
- 健康管理：ウェアラブルデバイスとAI診断が連携し、心拍変動からストレスレベルを予測。企業が従業員のメンタルヘルスをAI分析する事例が増加中（2024年PwCレポート）。
2. 経済構造の変革：創造的破壊の加速
- 職業の再定義：自動化率の上昇（2020-2030年で47%の職種が変更）に対し、AI補助設計士や倫理コンサルタントなどの新職種が台頭。世界銀行は2030年までにAI関連産業がGDP比14%を占めると予測。
- 金融包摂の進展：AI信用スコアリングが従来の担保不要融資を可能にし、2024年時点で新興国では1.2億人が初めてクレジットサービスを利用開始。
3. 社会的課題への応用：持続可能性の実現
- 気候変動対策：AIが予測する災害パターンに基づく農業最適化が、米国で2023年までに食料生産効率を37%向上。世界食糧機関（FAO）はAI農業が2030年までに飢餓人口を2億人削減と推計。
- エネルギー管理：スマートグリッドシステムが需要予測をAIで最適化し、欧州で再生可能エネルギーの安定供給を実現。2024年ドイツではピーク時需要の42%をAI配分。
4. 人間関係の変容：デジタル・アナログの境界
- コミュニケーションの進化：生成型AIが会話シミュレーションを可能にし、孤独支援ツールの市場が2024年で年率200%成長。一方で、デジタルネイティブ世代の現実社交能力低下への懸念も増加中。
- 教育の再設計：AI個別最適化カリキュラムが導入され、2023年シンガポールでは大学入試制度がAIアシスト型ポートフォリオ評価に移行。受動的学習から能動的学習へのパラダイム転換が進展。
5. 倫理的ジレンマ：技術主導の社会設計
- 意思決定の透明性：司法AIの使用が拡大する中、2023年米国連邦最高裁判例で「AI判決の説明責任」を法制度化。アルゴリズムバイアスの検証プロセスが国際規格化の動き。
- 人格の再定義：AIアバターとの長期間の交流が「デジタル自己意識」を生む事例が報告（2024年MITメディアラボ論文）。人間のアイデンティティが物理的・仮想的領域に拡散する現象に哲学的考察が集中。
6. 政策的課題：規制とイノベーションのバランス
- AIガバナンス：EUのAI権利法（2022年）が国際基準化の先導役に。一方で、2024年G7サミットで「AI軍事利用の国際規制」議論が分断を生む。
- インフラ戦略：量子AI時代を見据えた光ファイバー網の拡張が各国の国家戦略に。日本政府は2025年までに5G網を99%カバーする目標を設定。
7. 文化的影響：創造性の拡張
- 芸術の民主化：AI作曲ツールが2023年で音楽家登録数を従来比20倍に増加。マグネット・アート展では生成AI作品が審査員無しで展示される「公正AI審査制度」が試行中。
- 教育的価値の再定義：AIが「知識保持」より「批判的思考」を重視する評価軸を導入。2024年OECD調査では、AI時代の教育目的として「倫理的判断力」が最大の重要度を獲得。
8. 倫理的挑戦：意思決定の主体性
- 医療AIの倫理：2023年米国でAI診断が人間医師を上回る事例が報告された後、医師の役割が「倫理的判断者」に特化する動き。AI医療倫理委員会の設置が義務化される国が増加中。
- 人格の責任：2024年フランスでAIアバターと結婚した事例が法的議論を引き起こし、「デジタル人格権」の定義が法廷で論じられる。
未来展望：協進的AI社会の設計
AIがもたらす可能性と課題は、単なる技術の進化を超え、人類が自らの進化を選択する契機となります。重要なのは、AIを「代替手段」と捉えるのではなく、「拡張可能な創造的パートナー」として位置付ける視点です。今後の社会設計においては：
- 人間中心設計の深化：認知バイアスを補完するAIシステムの開発が必須（例：意思決定支援ツールの「逆説的アドバイス」機能）
- デジタル・デュアルリテラシー：現実と仮想の相互作用を理解する新しい教育カリキュラムの構築
- 倫理的インフラの構築：AI意思決定の「説明責任」を技術・制度・教育の三位一体で担保する仕組み
AIは単なる技術革新ではなく、人間の進化そのものに直結する存在となり得ます。重要なのは、技術の進歩速度よりも、社会がその変化を受け入れる準備をどう整えるかです。AI時代の真の挑戦は、テクノロジーではなく、人間が自らの価値観を再定義する勇気にあると言えるでしょう。
cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japaneseも動かしました。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
messages = [
{"role": "user", "content": "AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか？"}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids,
max_new_tokens=4096,
temperature=0.7,
streamer=streamer)
ニュアンスは若干違いますが、こちらも多角的に検討の上回答してくれています
<think>
まず、ユーザーがAIによる生活の変化について質問しているので、具体的な例を挙げながら考える必要がありますね。AIの応用分野は多岐にわたるので、それぞれの分野でどんな変化が起こるか整理します。
最初に思い浮かぶのは、日常生活の自動化ですね。家事ロボットやスマートホームデバイスが進化すれば、掃除や洗濯をAIが管理してくれるかもしれません。でも、技術的な課題やプライバシーの問題も考慮する必要があります。
次に、医療分野ではAIが診断や治療を支援する可能性があります。画像診断やデータ分析が高度になることで、医療の精度が向上するでしょう。でも、倫理的な問題や医師の役割の変化についても触れるべきです。
交通面では自動運転技術が発展し、交通事故の減少や移動の効率化が期待されます。しかし、技術的な不備や法整備の遅れによる課題も考えられます。
教育分野では、AIを活用したパーソナライズド学習が広がりそうです。生徒の進捗に合わせた教材提供や、教師の負担軽減が図れるかもしれません。ただし、教育の質が低下する懸念もあります。
職業の変化も重要なポイントです。AIが人間の仕事を奪うという不安もありますが、新しい職種の創出にもつながるでしょう。転職支援や再教育の必要性が高まるかもしれません。
環境面では、エネルギー管理やサステナビリティへの貢献が期待されます。AIによる資源配分や省エネ技術の開発が進むことで、持続可能な社会が実現する可能性があります。
倫理や法的な問題も無視できません。AIの決定過程の透明性や責任の所在、プライバシー侵害のリスクなど、規制やガイドラインの整備が急務です。
さらに、人間の価値観や倫理観の変化も考慮する必要があります。AIが普及することで、社会の価値基準が変わったり、人間同士の関係が変化したりするかもしれません。
最後に、未来像として、AIが人間のパートナーとして活用され、より豊かな生活が実現する可能性を強調する必要があります。ただし、そのためにどういった対策や社会の取り組みが必要か、具体的な解決策を提示できると良いでしょう。
</think>
AIが私たちの生活を変える具体的な影響と課題について、以下のように整理しました。技術革新の可能性と同時に、倫理・社会構造への影響にも焦点を当てます。
1. 日常業務の高度化
- パーソナルAIアシスタント：Google Home/Amazon Alexaのようなデバイスが進化し、予測検索・健康監視・感情分析を統合。例：「疲れているからコーヒーを淹れろ」→AIがコーヒー機に指示。
- AR/VR連動：メガネ型ディスプレイで実世界に仮想情報を重ね、ショッピング・学習・遠隔会議を同時処理。
2. 医療のパラダイムシフト
- 分子レベルの予測診断：個人の遺伝子・バイオマーカー・環境データを統合解析し、疾患発症3年前に警告。例：がん細胞が形成される前に薬剤を投与。
- ロボット手術協働：外科医がAIが提示した最適手順を実行しながら、リアルタイムで術式を修正。
3. 職業生態系の再構築
-
AI活用型職業の創出：
- シナリオデザイナー：AIの意思決定プロセスを人間の倫理観と融合させる
- データ倫理監査官：AIモデルのバイアス除去を専門的に行う
- スキル需要の変化：人間が「創造性」「情熱表現」「複雑な社会判断」を価値源にし、AIが「反復的処理」「データ分析」「物理操作」を担う構図が定着。
4. 都市システムの自律化
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インフラ自働管理：
- 水道管の劣化を画像AIで検知→修繕リソースを自動配分
- 自動交通システムが歩行者・自転車・車両を統合制御し、渋滞を90%削減
-
エネルギー分散ネットワーク：
- 家庭用太陽光発電がAIで適正価格で市場に売却
- 余剰電力が自動的に蓄電池に再分配
5. 倫理的ジレンマの深化
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意思決定の責任帰属：
- AIが誤診した場合、開発企業vs医師vs病院の責任分配
- 自動運転車が事故を起こした際の損害賠償基準
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人間の主体性の再定義：
- ロボットが「倫理判断」を実行する際に、人間の価値観をどう埋め込むか
- AIによる判断が人間の意思決定を「補完」するか「代替」するか
6. 教育の再設計
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神経科学連動学習：
- 脳波パターンをAIが解析し、最適な学習速度・難易度をリアルタイム調整
- メタバース空間で歴史的場所を再現し、VR体験を学習教材に
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創造性育成の逆説：
- AIが提供する完璧な解法が、問題解決の「探求心」を抑制する可能性
7. 社会構造の再編
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AIによる職能分離：
- 「AI可視化」職種（AIの思考プロセスを人間言語で説明）
- 「倫理監視」職種（AIの意思決定ルールを社会規範と調整）
-
デジタルデトックス需要：
- AI依存からの脱却を求める「アナログライフスタイル」が新たな社会層に
8. 技術的限界の再認識
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認知的バイアスの固定化：
- AIが過去のデータのみに基づく予測で、新規性を排除
-
エネルギー消費の課題：
- 深層学習モデル1回の推論に要する電力が、小型車1台の走行分に相当
未来像の核心：
AIは「補助者」ではなく「鏡像」になる。人間の意思決定プロセスを可視化し、自己認識を深化させる存在へ。重要なのは、技術的進化に先んじて、社会が「AIが拡張する価値観」を自ら設定すること。倫理規範を「静的な指針」から「動的進化するフレームワーク」へと昇華させる必要がある。