Technically Impossible

Lets look at the weak link in your statement. Anything "Technically Impossible" basically means we haven't figured out how yet.

20230626

https://www.tumblr.com/espio999/31592168681/%E3%81%93%E3%81%86%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%84%E3%81%A8%E3%81%8B%E3%81%93%E3%81%86%E3%81%AA%E3%82%8A%E3%81%9F%E3%81%84%E3%81%A8%E3%81%84%E3%81%86%E7%9B%AE%E7%9A%84%E3%82%84%E7%9B%AE%E6%A8%99%E3%81%AF%E3%81%BE%E3%82%8F%E3%82%8A%E3%81%AE%E7%8A%B6%E6%B3%81%E5%A4%96%E7%9A%84%E7%8A%B6%E6%B3%81%E3%81%A8%E8%87%AA%E5%88%86%E8%87%AA%E8%BA%AB%E3%81%AE%E7%8A%B6%E6%B3%81%E5%86%85%E7%9A%84%E7%8A%B6
espio999.tumblr.com





年初来パフォーマンス順前日比順

日経平均 -0.25% 125.31
ひふみワールド -0.85% 121.57
MSCIコクサイ -0.63% 120.98
さわかみ -0.07% 120.07
TOPIX -0.20% 119.48
楽天・全世界 -0.90% 119.15
ひふみ投信 -0.36% 114.71
ポートフォリオ -0.36% 113.27
日興・海外新興国 -0.74% 113.08
大和・グローバルREIT -1.61% 106.27
ひふみらいと 0.31% 104.60

ひふみらいと 0.31% 104.60
さわかみ -0.07% 120.07
TOPIX -0.20% 119.48
日経平均 -0.25% 125.31
ひふみ投信 -0.36% 114.71
ポートフォリオ -0.36% 113.27
MSCIコクサイ -0.63% 120.98
日興・海外新興国 -0.74% 113.08
ひふみワールド -0.85% 121.57
楽天・全世界 -0.90% 119.15
大和・グローバルREIT -1.61% 106.27

TOPIX
日経225JPY
日経225USD
マザーズ
REIT

下落が本格的になってきたように見える。これまで上昇していたものの利益確定によるもので、その資金が他に流入している気配はない。REIT流入先の一つと考えられるものの、今日の上昇は大したものではない。

中国市場、インド市場

impsbl.hatenablog.jp

中国
インド
6月26日 香港ハンセン -0.51
上海総合 -1.48
SENSEX30 -0.01
1309乖離率 -1.57
1678乖離率 0.51

1月16日からインド市場に着目し、これまで何も手出ししなかった。今日までのチャートを見て、インドへのシフトをしておかなかったのが悔やまれる展開だ。


世界の株価指数と米長期金利 - Yahoo!ファイナンス
ウエルスアドバイザー [ ETF乖離時系列 ]
ウエルスアドバイザー [ ETF乖離時系列 ]

楽天

impsbl.hatenablog.jp

楽天は本格的に400円台での推移となった。つまり新規公開時点の株価を下回っている。
モバイル事業がグループの収益を食いつぶしているとはいえ、それ以外の業績な好調なのだから、さすがにこれは「売られるから下がる」の展開ではないかと感じる。

各社の連結PBRは

株探 1.41
四季報 0.93
マーケットラボ 1.32
Yahoo!ファイナンス 1.05

楽天は日本には珍しいAmazon的な企業なので、安売りされたら吸収したいと考える大手は多いのではないだろうか。

任天堂

impsbl.hatenablog.jp

配当支払いに伴う下落のため、前場寄り付きで大きく下げたものの、そこから上昇に転じている。まだ買い需要が残っていることを示唆している。

NTT

impsbl.hatenablog.jp

配当支払いに伴う下落のため、前場寄り付きで大きく下げたものの、前場は上昇を維持することができた。しかし後場にその勢いはなく、大引けまで下落が続いた。任天堂に比べ、買い需要は感じられない。

クラウドワーカーの3割、AI訓練をチャットGPTに丸投げか

www.technologyreview.jp

人工知能(AI)モデルを訓練することで賃金を得ている人のかなりの割合が、その仕事をAIに任せている可能性がある

作業者の33%から46%がオープンAI(OpenAI)のチャットGPTのようなAIモデルを使用していたと推定された。

チャットGPTや他のAIシステムがより強力で簡単に利用できるようになるにつれて、この割合はさらに高くなる可能性が高い

AIの訓練にAIが生成したデータを使用すると、すでにエラーが発生しやすいモデルにさらなるエラーを導入する可能性がある。

言語モデルが生成した誤った出力を他のAIモデルの訓練に使用すると、エラーはそれらのモデルに吸収され、時間の経過とともに増幅され、その起源を突き止めることがますます難しくなる可能性がある。

かつて有効に機能していた検索エンジンも、コピーコンテンツとキュレーション、SEO、さらにはDeNAWELQ問題のような行為によって、検索エンジンは台無しにされた。同じようなことが生成AIにも起こるのかもしれない。

  1. AI訓練のアウトソース
  2. その作業を生成AIへアウトソース
  3. その結果を元のAIへフィードバック

元のAIを使い続けているユーザーは、その出力が劣化していることに気づいたとき、どのような対策をとるだろうか。

実際のところ、検索エンジンですら、提示されたサイトに掲載されていることを鵜呑みにし、何も裏付けを調べようとしない人が多数派なのだから、生成AIの出力が劣化したからと言って、気にしないユーザーが多数派なのではないか、と思う。