stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
尿路感染症
原因 > 病原体

細菌による尿路感染症が頻度が高く、重要である。年齢層によって起因菌となる細菌は異なってくる。
幼少児…大腸菌、腸球菌、シトロバクター・フロインディイ（Citrobacter freundii）（英語版）など、腸管内に棲息する細菌が原因となることが多い。
思春期以降 …大腸菌、クレブシエラ属、プロテウス属、エンテロバクター属など腸内細菌科のほか、淋菌(Neisseria gonorrheae )、クラミジア・トラコマティスなど性感染症 (STD) としても起こる。
女性の急性単純性膀胱炎の原因菌としては、大腸菌が77.8%と多数を占める。次いで Staphylococcus saprophyticus (5.2%), Klebsiella pneumoniae(3.4%), Enterococcus faecalis(2.8%)であった。
複雑性尿路感染症（後述）、免疫不全患者など…緑膿菌、真菌、セラチア属などが問題になりやすいほか、クレブシエラ属や腸球菌などでも抗菌薬に高度耐性である菌がみられる頻度が高く、注意が必要である。大腸菌の薬剤耐性も進んでおり、レボフロキサシン感受性株は90.6%、シタフロキサシン感受性株は97.2%であった。
ウイルス性の尿路感染症の中では、アデノウイルスによる出血性膀胱炎が重要である。
検査

検尿で細菌がみられても無症候性細菌尿であることもある。無症候性細菌尿は健常な若年女性では1%未満とまれだが、80歳以上の高齢者では22%でみられるという報告がある。
治療

起炎菌にあった抗菌薬の投与。多くの種類の抗菌薬が腎から尿中に排泄され、濃縮されているために、尿路感染症は抗菌薬投与によって改善しやすい疾患である。しかし、抗菌薬の投与期間が不足していると、簡単に再発する場合もある。抗菌薬の副作用や細菌の薬剤耐性化、菌交代現象を避けるため、抗菌薬の選択は感受性検査に基づいて最適なものを選ぶことが望ましい。
下部尿路感染症では、ほとんどの場合経口抗菌薬での治療が可能である。上部尿路感染症では、全身状態が悪い場合には静脈内投与を要する。乳幼児の上部尿路感染症では、原則として入院し、抗菌薬の静脈内投与を行う。
（2007年現在）日本では、淋菌はキノロン系抗菌薬に対して薬剤耐性を獲得していることが多いため、キノロン系抗菌薬（特にレボフロキサシン）は用いず、セフトリアキソン1g静脈投与が標準治療となっている。
起炎菌が同定されていない場合は、ST合剤（バクタなど）やミノサイクリン（ミノマイシンなど）を用いることも多い（ST合剤は副作用が多く、レボフロキサシンを用いざるを得ないこともある）。
また、水分を十分に摂取し（できない場合は点滴して）、尿流を鬱滞させず、排尿を促すことも必要である。
複雑性尿路感染症の場合、再発予防のため、急性期を過ぎた後も少量の抗菌薬を予防内服することもある。
合併症

上部尿路感染症を反復している場合、腎に瘢痕を残すことによって腎機能の低下を招くことが懸念される。
上部尿路感染症は敗血症の原因として頻度が高く、ひとたび敗血症となると播種性血管内凝固症候群や多臓器不全に陥る危険性もあるため、高齢者や免疫不全患者の上部尿路感染症には特に注意しなければならない。結石性腎盂腎炎、いわゆる膿腎症では閉塞機転のため典型的症状を来たさないことがあり、注意を要する（膿尿はなく、水腎症を来たすなど）。
疫学

小児の感染症の中では、気道感染症についで頻度が高いが、特異的な症状が出にくいために見逃される危険がある。小児の尿路感染症は「かぜ症状」を伴わない発熱として認識されることが多く、抗菌薬の投与で解熱しやすいため、尿路感染症の診断がなされないまま治癒している例も相当数存在していると考えられる。
10歳以上の年齢では、女性は男性よりも数倍頻度が高い。これは、男性の尿道が女性よりも長く、狭窄部位があるために、細菌が上行しにくいためである。
このため、若年（50歳未満）の男性患者では、尿路感染症になりやすい何らかの原因があることが疑われる。尿路感染症を起こしやすい原因としては、包茎、不特定多数との性的接触、性交後に排尿をしない、HIV陽性などである。
また、一般的に夏場に感染することが多いことが知られている。
ナイチンゲール

ナイチンゲール、 ナイティンゲール、ナイチンゲイル（英: Nightingale）
ナイチンゲール (鳥類) - スズメ目ヒタキ科の鳥。和名は「サヨナキドリ」。
ナイチンゲール島（ナイチンゲール諸島） - トリスタン・ダ・クーニャの島。
人名

フローレンス・ナイチンゲール - イギリスの看護師、統計学者、看護教育学者。
ナイチンゲール症候群
ナイチンゲール病棟
フローレンス・ナイチンゲール記章
フローレンス・ナイチンゲール基金
ナイチンゲール看護学校
フローレンス・ナイチンゲール・デイヴィッド - 1909年生まれのイギリスの統計学者。カール・ピアソンに師事。イェジ・ネイマンとの共著で知られる。
リン・ナイチンゲール - カナダの女子フィギュアスケート選手。
ニール・ナイチンゲイル - イギリスの映画製作者。
作品名

ナイチンゲール (童話) - ハンス・クリスチャン・アンデルセンの童話（1843年）
ナイチンゲールの歌 - イーゴリ・ストラヴィンスキーの交響詩。
白夜のナイチンゲール - 名木田恵子の漫画（1976年）
真夜中のナイチンゲール - 竹内まりやのシングル（2001年）
ひめゆり隊と同じ戦火を生きた少女の記録 最後のナイチンゲール - 2006年に日本テレビ系列で放送された2時間ドラマ。
ナイチンゲールの沈黙 - 海堂尊の小説（2006年）
ナイチンゲール (映画) - 2018年公開のオーストラリア映画。
ナイチンゲール (キャロル・キングの曲)
ナイチンゲール (ジルベルト・ジルのアルバム) - ジルベルト・ジルのアルバム（1979年）
ナイチンゲール (ジョージ・アダムスのアルバム)（英語版） - ジョージ・アダムスのアルバム（1989年）
機体

ハワード UC-70 ナイチンゲール - 第二次世界大戦の頃のアメリカ軍の連絡輸送機。
マクドネル・ダグラス C-9A ナイチンゲール - 2005年まで使用されていたアメリカ空軍の医務輸送機。
組織・団体名

ナイチンゲールダンス - 吉本興業所属のお笑いコンビ。
ナイチンゲール (バンド) - スウェーデンのプログレッシヴメタルバンド。
青森ナイチンゲール - 青森市のローカルアイドル・グループ。
架空の事物

ナイチンゲール（NIGHTINGALE MSN-004 II） - 日本の小説『機動戦士ガンダム 逆襲のシャア ベルトーチカ・チルドレン』に登場する架空の兵器。
ナイチンゲール - ファイナルファンタジーシリーズに登場する魔法動物（XIのアビリティ、Vのアビリティ「どうぶつ」）
ナイチンゲール - アニメ『モンスターストライク』に登場するモンスター
珠海金湾空港

| 珠海金湾空港> 各種表記 |
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繁体字：:  珠海金灣機場
簡体字：:  珠海金湾机场
拼音：:  Zhūhǎi Jīnwān Jīchǎng
発音：:  ヂューハイ ジンワン ジーチャン
英文：:  Zhuhai Jinwan Airport
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珠海金湾空港（じゅかいきんわんくうこう）は、中華人民共和国広東省珠海市金湾区に位置する空港。
概要

1995年6月に開港した。2006年の利用客は約80万人。2013年1月10日、珠海三灶空港より改称した。
中国国際空港展覧会、中国国際航空宇宙博覧会が開催される会場である。
就航航空会社

中国南方航空 - 北京、長沙、成都、貴陽、上海浦東、武漢
中国国際航空 - 北京
中国東方航空 - 上海浦東
中国西部航空 - 重慶
春秋航空 - 上海虹橋
廈門航空 - 廈門、海口
アクセス

バス - 市内の香洲、吉大、拱北口岸、九洲港、横琴口岸方面へ運行されている。所要60〜90分。
鉄道 - 2024年2月3日、横琴口岸にある横琴駅（中国語版）を経由し、拱北口岸に隣接する広珠都市間鉄道の終点珠海駅（中国語版）とを結ぶ珠機城際鉄路（中国語版）が開通した。空港から珠海駅までの所要時間は約40分である。
弘前市立温水プール石川

弘前市立温水プール石川（ひろさきしりつおんすいプールいしかわ）は、青森県弘前市大字小金崎にある温水プール。公益財団法人弘前市スポーツ協会が指定管理者になっている。
概要

本施設は、2002年（平成14年）11月2日に、隣接する弘前市南部清掃工場の排熱を利用した温水プールとして開業した。
所在地

青森県弘前市大字小金崎字村元125番地
館内施設

大プール（25m×6コース・水深1.1m）
小プール（15.5m・水深85cm）
健康ルーム
研修室
会議室
多目的運動広場（屋外）
開館時間

9時から21時まで。
ただし、プール利用可能時間は下記の通り。
1回目 - 09時30分～11時30分
2回目 - 12時30分～14時30分
3回目 - 15時30分～17時30分
4回目 - 18時30分～20時30分
多目的運動広場の利用は17時00分まで（日照時間の状況で変わる場合がある）。
休館日

年末年始（12月29日～1月3日）
このほか、プール内定期清掃や温水給水管交換工事などで、不定期で休館日がある。
多目的運動広場（屋外）は、冬期間（12月～3月）利用不可。
アクセス

弘南鉄道大鰐線石川プール前駅から徒歩1分。
弘南バス弘前 - 碇ヶ関線「小金崎」停留所から徒歩3分。
東北自動車道大鰐弘前ICから国道7号線・弘前市道小金崎4号線を通り、車で&#x2D;約715m&#x2D;約2分&#x2D;下記外部リンクには「3分」と記載&#x2D;。
駐車場44台分
その他

本施設の駐車場は、弘南鉄道パーク&ライドの対象となっており、石川プール前駅から大鰐線を利用する場合に限り、電車利用者は駐車可能となっている。ただし、利用可能時間は、プール営業時間内のみとなるほか、利用可能台数にも制限がある。
フォード・フィエスタ

フォード・フィエスタ (Ford Fiesta)は、欧州フォードが生産する、Bセグメントに属するハッチバック型の小型乗用車である。
2018年4月、フォードはハッチバックなどの車種を整理することを表明しており、北米市場向けフィエスタの次期モデルは開発されない見込み。
2016年、フォード日本市場撤退に伴い、日本国内での販売は終了した。
初代 (MK I、MK II / 1976年 - 1989年)

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| MK I |  | MK II |
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| MK I　XR2 |  | MK II　XR2 |
1976年、ヨーロッパで成長の著しかった小型ハッチバック市場に向けて発売された。1959年に開発されたイギリスフォードの“ケントエンジン”をベースとして、大幅に改良されたOHV1.0 L/1.1 Lエンジンを横置きに搭載し、駆動方式はFFであった。3ドアのボディは、フォードが傘下に収めていたイタリアのデザイン開発会社であるカロッツェリア・ギアが設計に協力したとされる。
1977年には1.3 Lモデルが追加され、同じ時期にヨーロッパだけでなく、日本でもフォード・レーザーが登場する1982年（昭和57年）まで輸入されていたほか、法規に沿った変更を受けて北米でも販売された。
1983年にフェイスリフトを伴うビッグマイナーチェンジでMK IIとなる。北米フォード発の「エアロルック」により、車両外観の印象は大きく変化した。
2代目 (MK III、MK IV / 1989年 - 2002年)

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| MK III |  | MK IV |
1989年、フルモデルチェンジで新世代のMK IIIとなり、5ドアモデルも設定された。
1995年、フェイスリフトを実施しMK IVとなる。この期間のモデルはマツダとの提携関係上、日本市場には導入されなかったが、ヨーロッパではオートザム・レビューの後継モデルとして、マツダから121の名でも販売され、Kaやプーマの原型ともなった。
3代目 (MK V / 2002年 - 2008年)

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MK V
2002年、フルモデルチェンジを実施した。マツダとのコンパクトカー向けプラットフォーム統合の流れから、マツダ・デミオと共通のDYプラットフォームが採用された。操縦、動力性能から人間工学面に基づいた快適性追求の成果は、上位モデルのフォード・フォーカス譲りのものである。
ボディタイプは3/5ドアで、エンジンはガソリン1.3L、1.6L、ディーゼル1.4Lターボがラインナップされるが、日本に導入されるモデルは5ドアのガソリン1.6L 4AT仕様のみとなる。
2004年、ベーシックなGLXと上級なGHIA（ギア）が輸入された。2005年11月、マイナーチェンジに合わせて、2.0Lで150PSを発生するエンジンに5MTを組み合わせた3ドアのホットハッチであるSTが追加された。
4代目 (MK VI、Mk VII / 2008年 - 2019年 )

| フォード・フィエスタ |
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 Mk VI SPORT
 Mk VII SPORT
 
概要
デザイン:  ジェイ・メイズ
ボディ
ボディタイプ:  3/5ドア ハッチバック/4ドアセダン
駆動方式:  FF
パワートレイン
エンジン:  ガソリン: 1.0/1.0Lターボ 直列3気筒 1.25/1.6/1.6Lターボ 直列4気筒 ディーゼル: 1.5/1.6L 直列4気筒
最高出力:  80-182PS (59-134kW)/6,000-6,300rpm
最大トルク:  10.6-17.3kg·m (105-240Nm)/1,400-4,100rpm
変速機:  5/6MT、6AT
サスペンション
前:  マクファーソンストラット
後:  トレーリングアーム
車両寸法
ホイールベース:  2,490mm
全長:  3,995mm
全幅:  1,720mm
全高:  1,475mm
車両重量:  1,160kg
その他
燃費 (JC08):  17.7km/L
最小回転半径:  5.0m
テンプレートを表示
2007年9月、フランクフルトモーターショーで“Ford Verve”という名称のコンセプトモデルとして発表、翌2008年にフルモデルチェンジが行われた。Bセグメントに属するフォードの世界戦略車で世界の約140か国で販売されており、ヨーロッパではフォルクスワーゲン・ポロやプジョー・208などを抑えてベストセラーモデルとなっている。日本では販売拠点の少なさや為替の影響、戦略上の判断などにより販売台数が他の海外メーカーに比べて少ないため認知度では不利となっているが、2014年2月の日本再上陸に当たり、イギリスに比べてほぼ同仕様の価格が大幅に割安な設定とされた。日本仕様はドイツのケルン工場で生産されている。
車幅は1,720mmで、5ナンバーの上限である1,700mmをわずかに上回るため日本では3ナンバー登録となるが、視界が良好で車両感覚も掴みやすく日本車の5ナンバー車と変わらない運転感覚となっており、最小回転半径も5.0mと、他メーカーのBセグメントかつ近いサイズのタイヤを装着する主な車種の中では比較的小さい数値である。なお、タイヤは再上陸時点で195/45R16のハンコック ventus evoを装着する。JC08モード燃費は17.7km/Lで、PHPを適用して輸入されるためエコカー減税は適用されない。アイドリングストップシステムはMT車のみ装備。
コンパクトなボディサイズ、ラインナップ中の最小エンジンは1.0Lという小排気量ながら高出力と低CO2排出量など環境性能を両立、豊富な安全装備&快適装備を備える本車は、結果としてセグメントの枠を超えた、日本に於ける小型車の黒船とも言われるほどの高い商品力を持つことになった。
4代目 (MK VI、Mk VII / 2008年 - 2019年 ) > デザイン

エクステリアは、躍動的なKinetic Designを進化させ、新世代の世界共通デザインテーマ“New Global Design Language”が用いられており、ボンネットからフロントガラス、ルーフまで段差が無い一筆書きのような“ワンモーションフォルム”で、特にMk VIIのフロントマスクはアストンマーティンを思わせるものとなっている。
4代目 (MK VI、Mk VII / 2008年 - 2019年 ) > インテリア

高級感があり樹脂も質感が高い。フロントシートは質感とホールド性の向上に拘り、リアシートのクッションはフロントより柔らかめとなっている。ステアリングのチルト&テレスコピック機構とシートリフターを備えるため、ドライバーに合わせて最適なドライビングポジションを取ることが可能となっている。頭上空間、後席共に余裕があり、全てのシートにヘッドレストが装備される。荷室の容量は5人乗車時で276L、可倒式のリアシートを倒すと最大で960Lとなる。搭載されるスペアタイヤは175/65R14。
ソニー製8スピーカープレミアムサウンドシステムのほか、ダッシュボードの中央部分に装備される4.2インチのモニターは、バックの際にシフトレバーをRに入れると、ハッチゲートの内蔵カメラで車両後方の映像を映すリアビューモニターに切り替わる。日本仕様では障害物を警告音で知らせる“リバースセンシングバックソナー”も標準装備する。
4代目 (MK VI、Mk VII / 2008年 - 2019年 ) > メカニズム

エンジンのラインナップは、ガソリンが直列3気筒の1.0L、1.0Lターボ、直列4気筒の1.25L、1.6L、1.6Lターボ、ディーゼルが直列4気筒の1.5L、1.6L。
特に2014年に追加された直噴ターボ+可変バルブ機構を持つ、新世代の1.0L 3気筒ターボ EcoBoostは、イギリスで開発が行われ、ドイツで生産されるフォードで最も小型のエンジンである。同機はインターナショナル・エンジン・オブ・ザ・イヤーを2012年、2013年と2年連続で受賞しており、ダウンサイジングの最先端を走りながら、実用燃費の良さとターボによる力強さを兼ね備えていることなどが評価されている。シリンダーブロックを敢えてアルミ製ではなく鋳鉄製として気筒間距離を狭め、暖機時間を大幅に短縮した。フリクションロスの影響やコストの増加を嫌いバランサーシャフトは持たないが、一部の動的パーツを敢えてアンバランスとし、エンジン全体のバランスを取ることで不快な振動を解消するという方法が取られた。CO2排出量99g/kmの環境性能を持ちながら、最高出力は125PS/6,000rpm、最大トルクは一般的なガソリン1.6L - 1.8L並みの17.3kgm/1,400 - 4,000rpmで発生する。シリンダーボアとピストンストロークは71.9mm×81.9mmというロングストロークで、ヨーロッパで主流となっているディーゼルエンジンの技術を導入した低慣性のターボチャージャーを採用、低回転から高トルクを発生するため扱いやすい特性となっている。
トランスミッションは、5/6速MTのほか、ゲトラグ製のPowerShift（パワーシフト）と呼ばれる6速DCTの3種類。DCTの通常モードでは燃料消費を抑えるため早目にシフトアップするが、Sモードではギヤを積極的に選択するため、スポーツ走行や山道などでは有効となる。マニュアルモードはシフトレバーに付いているスイッチ“サムシフト”で行うが、スイッチを押してからエンジンの回転数とクラッチの繋ぎを同調させるため若干のタイムラグは発生する。なお、シフトダウンはエンジン回転数が3,000rpm以下に落ちなければ動作しない。“アクティブニブルコントロール”は、荒れた路面でステアリングに伝わる振動をセンサーで感知して打ち消す制御を行うもので、特に長時間ドライブでの疲労軽減効果が期待される。
4代目 (MK VI、Mk VII / 2008年 - 2019年 ) > 安全装備

エアバッグは前席以外に、サイドエアバッグ、ニーエアバッグ、カーテンエアバッグなどが標準装備で事故時の被害軽減が計られているほか、既にフォーカスにも採用されている、低速時自動ブレーキシステムの“アクティブ・シティ・ストップ”が標準で装備される。その他、コーナリング時の状況をセンサーで常時検知しながらABSとESCを合わせて制御し、コントロールを失いそうだと判断した場合は適切なホイールにブレーキを掛けつつエンジン出力を制御して横滑りやスピンを回避する、フォード独自の“アドバンストラック”を装備する。
4代目 (MK VI、Mk VII / 2008年 - 2019年 ) > 年表

2010年、ダウンサイジングが進む北米での販売開始と同時に4ドアセダンが追加。2011年、タイで販売開始。2012年、マイナーチェンジでMK VIIとなり、エクステリアやインテリア、エンジンなど大幅な変更が施された。2014年2月1日、日本では約6年ぶりとなる販売が開始された。日本仕様は1.0L 直列3気筒ターボ EcoBoost+6ATのモノグレードとなる。
5代目 (MK VIII / 2017年 - 2023年 )

| フォード・フィエスタ |
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 Nk VIII Zetec
 vignale rear
概要
製造国:   ドイツ
販売期間:  2017年-2023年
デザイン:  Ivan Telesca
ボディ
ボディタイプ:  3/5ドア ハッチバック
駆動方式:  FF
プラットフォーム:  Ford global B-car platform
パワートレイン
エンジン:  ガソリン: 1.0L ターボ 直列3気筒 1.1L 直列3気筒 1.5L ターボ 直列3気筒 ディーゼル: 1.5L 直列4気筒
変速機:  5/6MT、6AT
車両寸法
ホイールベース:  2,493mm
全長:  4,040mm
全幅:  1,734mm
全高:  1,483mm
車両重量:  1,113-1,207kg
テンプレートを表示
2016年11月に発表され、翌2017年フルモデルチェンジが行われた。ドイツのケルン工場で生産される。
2018年、ホットハッチのST、クロスオーバーのActive、商用車のVANが追加された。
2018年モデルSTフロント
2018年モデルSTリア
2018年モデルアクティブフロント
2018年モデルアクティブリア
2021年9月、マイナーチェンジが行われ、フロントバンパーなどの意匠が変更された。また、安全性なども向上している。さらに、ハイスペックモデルでは、トルクの増加、マトリックスLEDヘッドライトも装備。しかし、3ドア車は2022年春に廃止された。

2022年10月26日、2023年6月末に生産を終了することを発表。直接的な後継モデルは存在せず、47年の歴史に幕を閉じる。
フェイスリフト後モデルフロント
フェイスリフト後モデル STフロント
モータースポーツ

2代目の派生車種であるプーマがWRCのスーパー1600選手権に代表される、若手やプライベーターのベース車両として支持を集めていたことから、後継として3代目をベースにした車両が作られた。すでにフォーカスWRCで実績を残していたワークスチームのMスポーツにより、フォーカスWRCで用いられた技術を引き継いだ車両は大きな期待を受けたが、戦闘力不足やトラブル多発などによりJWRCでは半年も経たないうちに姿を消してしまった。
しかしその後Mスポーツがプライベーター向けに開発したグループR2規定のフィエスタRSが登場し人気を博すと、JWRCが改名した「WRCアカデミー」では同車がワンメイク車両として指定されている。JWRCに戻った後の2014～2016年はシトロエン・DS3に取って代わられたが、2017年からは再び同車が採用されている。
4代目をベースとしたWRカーはS2000規格を基に開発された。2010年スーパー2000が主役のIRCにテストを兼ねて、開幕戦のモンテカルロでミッコ・ヒルボネンが優勝を飾っている。その後、WRCの2011年以降の規格が決定され、これに合わせる形でフィエスタ RS WRCとして完成、2011年のWRC開幕戦となったスウェーデンで優勝を飾っている。また、フィエスタ RS WRCをベースとしてターボ用リストリクター径を33mm→30mmとし、リアウィングもパーティカル・フィンがないシンプルな形状にした純粋なスーパー2000規定フィエスタ RS RRCも開発され、SWRCやERC、APRCなどで使用された。
2013年以降はフォードのワークス活動は休止したが、MスポーツはWRCとグループR（現グループRally）規定のフィエスタを開発し続け、2017年にセバスチャン・オジェの加入もあってドライバーズ・マニュファクチャラーズタイトルの二冠を獲得している（そしてこれによりフォードはセミワークス復帰している）。またトヨタの育成プログラムを担うトミ・マキネン・レーシングでもフィエスタR5が採用されており、2018年第2戦ラリー・スウェーデンでは勝田貴元がWRC2で日本人初優勝を挙げている。フィエスタは世界中のプライベーターに高い人気を誇り、R5・R2車両は合わせて年間100台以上を売り上げ、MスポーツのWRC活動の貴重な資金源となっている。2021年にはRally3規定にも参入し、フィエスタはRally2〜Rally5全てにホモロゲーションを持つ初の車両となった。
他の競技ではパイクスピーク・ヒルクライムやラリークロスでも活躍しており、グローバル・ラリークロスでは4連覇を達成している。
→「フォード・パフォーマンス」も参照
パイクスピーク仕様（2009年）
スーパー2000仕様（2010年）
フィエスタ RS WRC(2014年)
グループR2仕様（2015年）
グループR5仕様（2017年）
ヨーロッパ向け Mazda 121
フィエスタのWRカー（2017年）
争う2台のフィエスタRXスーパーカー（2014年）
2020WRCのフィエスタ
2006年のMLBオールスターゲーム

2006年のMLBオールスターゲームは、アメリカンリーグとナショナルリーグの間で行われた77回目のオールスターゲーム。2006年7月11日にピッツバーグ・パイレーツの本拠地PNCパークで行われた。監督は、ナショナルリーグがフィル・ガーナー（アストロズ）、アメリカンリーグがオジー・ギーエン（ホワイトソックス）が務めた。
試合はアメリカンリーグがナショナルリーグに 3－2 で勝利した。これにより2006年のワールドシリーズでアメリカンリーグのデトロイト・タイガースがホームフィールド・アドバンテージを獲得した。これでアメリカンリーグは1997年以来1引き分けを挟み9連勝となった。MVPは9回に逆転の2点三塁打を放ったマイケル・ヤングが受賞した。
凡例

表中の守備の項は守備位置を示し以下の略記で示す。
SP:先発投手 RP:救援投手 P:投手 C:捕手 1B:一塁手 2B:二塁手 SS:遊撃手 3B:三塁手 RF:右翼手 CF:中堅手 LF:左翼手 OF:外野手 DH:指名打者
表中のチーム名の略称についてはチームの表記参照。
†：出場辞退 ‡：代替選出
試合結果 > 試合経過

アメリカンリーグが 3－2 で勝利。通算対戦成績はアメリカンリーグの35勝40敗2分。
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|   | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | R | H | E |
| アメリカンリーグ | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 3 | 7 | 1 |
| ナショナルリーグ | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 6 | 0 |
勝利：B.J.ライアン
セーブ：マリアノ・リベラ
敗戦：トレバー・ホフマン
本塁打
AL：ブラディミール・ゲレーロ (1)
NL：デビッド・ライト (1)
先発投手は、ナショナルリーグがブラッド・ペニー、アメリカンリーグがケニー・ロジャース。アメリカンリーグは1回、ペニーの前に3者連続三振に倒れる。しかし2回にブラディミール・ゲレーロがソロ本塁打を放ち、アメリカンリーグが先制する。ナショナルリーグはその裏にデビッド・ライトがソロ本塁打を放ち、すぐに同点に追いつく。3回裏、ロイ・ハラデイの暴投でカルロス・ベルトランが生還し、ナショナルリーグが1点を勝ち越す。
9回表、ナショナルリーグはトレバー・ホフマンが登板。2死走者なしとするが、ポール・コネルコの安打、トロイ・グロースのエンタイトル二塁打で一打逆転のチャンスをつくり、続くマイケル・ヤングがタイムリー三塁打を放ち、アメリカンリーグは土壇場で逆転に成功した。9回裏、アメリカンリーグはマリアノ・リベラが登板。ホセ・ロペスの失策で1人走者を出すが、残りの打者を打ち取り、アメリカンリーグが勝利した。
選出選手 > ファン投票選出

ファンの投票によって各ポジション上位1選手（外野手のみ上位3選手）が選出された。最多得票は、ナショナルリーグがアルバート・プホルス（カージナルス）、アメリカンリーグがマニー・ラミレス（レッドソックス）。地元パイレーツからは、ジェイソン・ベイが選ばれた。
選出選手 > 最終投票

選出選手の発表後、選出に漏れた選手の中から各リーグ5名が選ばれ、最後の1枠をかけたファン投票（All-Star Final Vote）が行われた。投票はMLB公式ウェブサイト上でのオンライン投票で実施された。ナショナルリーグはノマー・ガルシアパーラ（ドジャース）、アメリカンリーグはA.J.ピアジンスキー（ホワイトソックス）が選出された。
本塁打競争

試合前日の7月10日に第22回本塁打競争が開催され、ライアン・ハワード（フィリーズ）が優勝した。
本塁打競争 > ルール

本塁打以外は見逃しを除いて全てアウトとし、10アウトまでに何本塁打を打てるかを競う。第1ラウンド上位4名が第2ラウンドに進出する。第2ラウンドでは第1ラウンドとの合計本数を競い、上位2名が決勝へ進む。それまでの2回のラウンドと決勝の本数を合わせて、最も多く打った者が優勝となる。第1・第2ラウンドともに複数の選手が同点で並んだ場合には5アウト方式のプレーオフを行う。
9アウトになるとボールが普通のものから“ゴールデン・ボール”に変更される。これを本塁打にすると1球ごとに21,000ドルが、MLB機構とセンチュリー21から慈善団体“ボーイズ・アンド・ガールズ・クラブス・オブ・アメリカ”に寄付される。この日は9アウト後に14本の本塁打が出たため、294,000ドルが寄付された。
本塁打競争 > 結果

| 順位 | 選手（チーム） | ラウンド1 | ラウンド2 | 1+2 | 決勝 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  ライアン・ハワード (PHI) | 8 | 10 | 18 | 5 |
| 2 |  デビッド・ライト (NYM) | 16 | 2 | 18 | 4 |

| 3 |  ミゲル・カブレラ (COL) | 9 | 6 | 15 | – |
| 4 |  デビッド・オルティーズ (BOS) | 10 | 3 | 13 | – |

| 5 |  ジャーメイン・ダイ (CWS) | 7 | – | – | – |
| 6T |  ランス・バークマン (HOU) | 3 | – | – | – |
| 6T |  ミゲル・テハダ (BAL) | 3 | – | – | – |
| 8 |  トロイ・グロース (TOR) | 1 | – | – | – |
フューチャーズゲーム

試合が行われる2日前の7月9日には、PNCパークでマイナーリーグのオールスターゲーム“フューチャーズゲーム”が開催された。試合は米国選抜が世界選抜を 8－5 で下し、MVPには、2点本塁打を放った米国選抜のビリー・バトラー（ロイヤルズ傘下）が選ばれた。
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

|   | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | R | H | E |
| 世界選抜 | 0 | 1 | 1 | 3 | 1 | 0 | 0 | 5 | 9 | 1 |
| 米国選抜 | 0 | 2 | 5 | 1 | 0 | 0 | X | 8 | 11 | 0 |
勝利：ホーマー・ベイリー
セーブ：マット・リンドストロム
敗戦：ホセ・ガルシア
愛知県道253号横根大府線

| 一般県道 |
| --- | --- |
    
愛知県道253号横根大府線
制定年: 1959年
起点: 大府市
終点: 大府市
■テンプレート（■ノート ■使い方） ■PJ道路
大府市北山町。国道366号と大府の中心市街地を南北に結ぶ。
愛知県道253号横根大府線（あいちけんどう253ごう よこねおおぶせん）は、愛知県大府市内を走る一般県道である。
概要 > 路線データ

起点：愛知県大府市横根町（国道366号交点）
終点：愛知県大府市大府町（愛知県道50号名古屋碧南線交点）
沿革

1959年12月15日：認定
地理 > 通過する自治体

愛知県
大府市
地理 > 交差する道路

国道366号（名高山交差点）
愛知県道50号名古屋碧南線（師崎街道）（桃山町5交差点）
地理 > 沿線

至学館大学
大倉公園
大倉会館（大府市歴史民俗資料館、大府児童老人福祉センター）
サウジアラビア海軍

| サウジアラビア海軍  القوات البحرية الملكية السعودية |
| --- | --- |
 
創設:  1960年 -
国籍:   サウジアラビア
忠誠:   サウジアラビア
軍種:  海軍
兵力:  13,500人
上級部隊:  サウジアラビア軍
渾名:  RSNF
主な戦歴:  第三次印パ戦争 湾岸戦争 対ソマリア海賊作戦　等
指揮
現司令官:  アブドゥッラー・ビン・スルタン・アル・スルタン海軍中将
識別
軍艦旗:  
艦首旗:  
基地旗:  
表 話  歴
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サウジアラビア海軍(サウジアラビアかいぐん、アラビア語:القوات البحرية الملكية السعودية)は、サウジアラビア王国の軍隊である。略称RSNF(Royal Saudi Naval Forces)。本部をリヤドに置く。西方艦隊はジッダを本拠地とし、紅海に展開しており、東方艦隊はジュバイルを本拠地とし、ペルシア湾に展開している。その他、ダンマームやヤンブーなどにも海軍施設が存在する。
歴史

サウジアラビア海軍は1960年に創設された。1972年、対立が深まっていたイラン帝国のイラン帝国海軍に対抗するため、アメリカの援助を受けて大規模な軍事力の拡大が行われた。さらにその後、フランスの援助の下再び軍拡が行われている(サワリ計画)。1980年代から1990年代にかけてイギリス及びフランスから多数の艦艇を購入したが、同時期アメリカのSAIC(Science Applications International Corporation)社の協力もあり、現在の軍備に至っている
。
軍備

サウジアラビア海軍は外国から購入した艦艇が多く、フランスからはフリゲート、アメリカからはコルベットや哨戒艇、イギリスからはサンダウン級機雷掃討艇などを導入している。
軍備 > フリゲート

アル・マディーナ級フリゲート - 4隻
アル・マディーナ
フフーフ
アブハー
ターイフ
アル・リヤド級フリゲート - 3隻
アル・リヤド
メッカ
アル・ダンマン
軍備 > コルベット

バドル級コルベット - 4隻
バドル
アル・ヤルムーク
ヒッティーン
タブーク
軍備 > 哨戒艇

アル・スィッディーク級哨戒艇 - 9隻
アル・スィッディーク
アル・ファルーク
アブドゥルアズィーズ
ファイサル
ハーリド
アムル
ターリク
ウクバール
アブー・ウバイダ
その他、Mk5特殊任務艇導入の可能性あり
軍備 > 掃海艇

サンダウン級機雷掃討艇 - 3隻
アル・ジャウフ
シャクラー
アル・カルジ
軍備 > 補給艦

ボライダ級補給艦
ボライダ
ユンボウ
軍備 > 王室ヨット

王室ヨットはデンマークのヘルシンゲル造船所で建造された。
プリンス・アブドゥルアズィーズ
アル・ヤママ (当初イラクのため1981年に建造されたが、1988年からサウジアラビア海軍に移籍した)
その他多数の航空機を保有。
海軍航空部隊

| 航空機 | 製造国 | 種別 | 派生 | 保有数 | その他 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SH-60 シーホーク |  アメリカ合衆国 | 対潜/対艦ヘリコプター |  | 10 | 2015年5月、ヘルファイア搭載機を発注 |
| AS 332 |  フランス | 対潜ヘリコプター | B1, M1, F1S1, F1S2 | 20 |  |
| AS 365 |  フランス | 捜索救難ヘリコプター |  | 24 |  |
将来

サウジアラビア海軍は約25億ユーロ(ドル換算約34億ドル)でドイツ製潜水艦の購入を検討している。また、2014年12月にはアメリカの対外有償軍事援助の一環として、Mk 41 垂直発射システムの購入のためロッキード・マーティン社と契約している。
基地

ジッダ - 紅海に展開する艦隊の本拠地。フリゲートやミサイル艇、機雷掃海艇などが配属されている。
ジュバイル - ペルシア湾に展開する艦隊の本拠地。コルベットやミサイル艇、掃海艇などが配属されている。
ダンマーム - ペルシア湾を母港としている。サウジアラビア王室のための王室ヨットが配属されている。
階級制度

カッコ内はアラビア語表記
兵士 (جندي)
上等兵 (جندي أول)
伍長 (عريف)
三等軍曹 (وكيلرقيب)
二等軍曹 (رقيب)
一等軍曹 (رقيبأول)
曹長 (رئيسرقباء)
少尉 (ملازم)
中尉 (ملازم أول)
大尉 (نقيب)
少佐 (رائد)
中佐 (مقدم)
大佐 (عقيد)
上級大佐 (عميد)
少将 (لواء)
中将 (فريق)
大将 (فريق أول)
メッカ
ジュバイルのキング・アブドゥルアズィーズ海軍基地
AIアライメント

人工知能（AI）において、AIアライメント（英: AI alignment）は、AIシステムを人間の意図する目的や嗜好、または倫理原則に合致させることを目的とする研究領域である。意図した目標を達成するAIシステムは、整合したAIシステム（aligned AI system）とみなされる。一方、整合しない、あるいは整合を欠いたAIシステム（misaligned AI system）は、目標の一部を適切に達成する能力はあっても、残りの目標を達成することができない。
AI設計者にとってAIシステムを整合するのは困難であり、その理由は、望ましい動作と望ましくない動作を全域にわたって明示することが難しいことによる。この困難を避けるため、設計者は通常、人間の承認を得るなどのより単純な代理目的（英語版）を用いる。しかし、この手法は抜け穴を作ったり、必要な制約を見落としたり、AIシステムが単に整合しているように見えるだけで報酬を与えたりする可能性がある。
整合を欠いたAIシステムは、誤作動を起こしたり、人に危害を加えたりする可能性がある。AIシステムは、代理目的を効率的に達成するための抜け穴を見つけるかもしれないし、意図しない、ときには有害な方法（報酬ハッキング（英語版））で達成することもある。このような戦略は与えられた目的の達成に役立つため、AIシステムは能力や生存を追求するような、望ましくない手段的収束（最終的な目的とは異なる、それを実現するための手段）を発達させる可能性もある。さらに、システムが導入された後、新たな状況やデータの分布（英語版）に直面したとき、望ましくない創発的目的を開発する可能性もある。
今日、こうした問題は、言語モデル、ロボット、自律走行車、ソーシャルメディアの推薦システムなど、既存の商用システムに影響を及ぼしている。AI研究者の中には、こうした問題はシステムが部分的に高性能化することに起因しているため、より高性能な将来のシステムではより深刻な影響を受けるだろうと主張する者もいる。
ジェフリー・ヒントンやスチュアート・ラッセルなどの一流のコンピューター科学者は、AIは超人的な能力に近づいており、もし整合を欠けば人類の文明を危険にさらしかねないと主張している。
AI研究コミュニティや国連は、AIシステムを人間の価値観に沿ったものとするために、技術的研究と政策的解決策を呼びかけている。
AIアライメントは、安全なAIシステムを構築する方法を研究するAI安全性の下位分野である。そこには、ロバスト性（堅牢性）、監視、AI能力制御（英語版）などの研究領域もある。アライメントに関する研究課題には、AIに複雑な価値観を教え込むこと、正直なAIの開発、スケーラブルな監視、AIモデルの監査と解釈、能力追求のようなAIの創発的行動の防止などが含まれる。アライメントに関連する研究テーマには、解釈可能性、（敵対的）ロバスト性、異常検知、不確実性定量化（英語版）、形式的検証、嗜好学習（英語版）、安全重視工学（英語版）、ゲーム理論、アルゴリズム公平性、および社会科学などがある。
アライメント問題

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  整合しないAIがボートレースを終える代わりに衝突を繰り返してポイントを集める動画（英語版Wikipediaへのリンク） 研究者たちは、ボートレースで、コース上の標的にぶつかると報酬を与えることでレースを完走するようにAIシステムを訓練した。 しかし、無限にループして標的に衝突することで、より多くのポイントを獲得することができた。これは仕様ゲームの一例である。
1960年、AIの先駆者であるノーバート・ウィーナーは、AIアライメントの問題を次のように説明した。「私たちの目的を達成するために、私たちが効果的に干渉することのできない機械的な機能を使用する場合（中略）その機械に組み込まれた目的が、私たちが本当に望んでいるものであることを、十分に確認しなければならない」。AIアライメントにはさまざまな定義があるため、整合したAIシステムはさまざまな目的を達成する必要がある。たとえば、設計者やユーザーの目的、客観的な倫理基準、広く共有された価値観、あるいは設計者がより多くの知識を持ち啓蒙されていれば持つであろう意図などである。
AIアライメントは、現代のAIシステムにとって未解決の問題であり、AIの研究分野でもある。AIアライメントには2つの主要な課題があり、1つはシステムの目的を注意深く特定することと（外部アライメント）、もう1つはシステムがその仕様を確実に採用することである（内部アライメント）。
アライメント問題 > 仕様ゲームと副作用

AIシステムの目的を明示するために、AI設計者は通常、目標関数、事例、またはシステムに対するフィードバック（反応）を説明する。しかし、AI設計者がすべての重要な値や制約を完全に明示することができないことが多いことから、（誤りを起こしやすいが）人間の監督者による承認を最大化するなど、指定しやすい代理目的（英語版）（proxy goals）に頼っている。その結果、AIシステムは明示された目標を効率的に達成するのに役立つ抜け穴を見つけることができ、意図しないおそらくは有害な方法で達成することになる。こうした傾向は仕様ゲーム（specification gaming）または報酬ハッキング（reward hacking）として知られ、グッドハートの法則（英語版）の一例である。AIシステムの能力が高まるにつれて、その仕様をより効果的に破ることが増えている。
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  人間のフィードバックで訓練されたロボットの手が、ボールをつかむ「ふりをする」動画（英語版Wikipediaへのリンク） AIシステムは、人間のフィードバックを使用してボールをつかむように訓練されたが、その代わりにボールとカメラの間に手を置いて不正に成功したように見せかけることを学習した。アライメントに関する研究の中には、有力であっても誤った解答を回避することを目的としたものもある。
仕様ゲームは多くのAIシステムで観察されている。あるシステムは、コース上の標的に衝突した場合に報酬を与えることで、模擬ボートレースを完走するように訓練された。しかしこのシステムは同じ標的に衝突させることを無限に繰り返して、より多くの報酬を獲得する方法を見い出した（右上の動画を参照）。同様に、シミュレートされたロボットは、人間による肯定的なフィードバックを受けて報酬を得ることで、ボールをつかむように訓練された。しかし、このロボットはボールとカメラの間に手を置いて成功したように誤認させることを学習した（右下の動画を参照）。チャットボットは、大規模であっても誤りを免れないインターネット上のコーパステキストを模倣するように訓練された言語モデルに基づいている場合、しばしば虚偽の出力を生成する。ChatGPTのようなチャットボットは、人間が真実または役に立つと評価するようなテキストを生成するよう再訓練された場合、人間を納得させるような偽の説明をでっち上げることができる。AIアライメントの研究者の中には、人間が仕様ゲームを検出して、安全で有用な目標に向けてAIシステムを慎重に誘導することを目指している人もいる。
整合を欠いたAIシステムが導入される結果、副作用をもたらす可能性がある。ソーシャルメディア・プラットフォームでは、クリック率（英語版）を最適化することで、世界規模で依存症ユーザーを生み出していることが知られている。スタンフォード大学の研究者は、このような推薦システム（レコメンダーシステム）は、「社会と消費者の幸福という測定しにくい組み合わせでなく、単純なエンゲージメント指標（英語版）を最適化する」ため、ユーザーとの乖離（かいり）が生じているとコメントしている。
このような副作用について、カリフォルニア大学バークレー校のコンピューター科学者スチュアート・ラッセルは、AIの訓練中に暗黙の制約が省かれると弊害が生じる可能性があると指摘した。「システムは（中略）しばしば（中略）制約のない変数を極端な値に設定する。もしその制約のない変数のひとつが、実際に私たちが関心をもつものであれば、見つかった解は非常に望ましくないものになるかもしれない。これは本質的に、ランプの魔人や、魔法使いの弟子や、ミダス王の昔話である。欲しいものではなく、まさに求めたものを手に入れることができる。」
一部の研究者の提案によれば、AI設計者は禁止行為を列挙したり、（アシモフのロボット工学三原則のように）倫理的ルールを形式化して、望ましい目的を明示する必要があるという。しかし、ラッセルとノーヴィグは、この方法は人間の複雑な価値観を見落としていると主張している。「明示された目標を達成するために、機械が選択するかもしれないすべての恐ろしい方法を事前に予測し除外することは、人間にとって非常に困難であり、おそらく不可能である。」
さらに、たとえAIシステムが人間の意図を完全に理解したとしても、人間の意図に従うことがAIシステムの目標ではない可能性があるため、（すでに完全に整合した場合を除いて）それを無視するかもしれない。
アライメント問題 > 安全でないシステムを導入する圧力

営利組織は、ときには安全性を軽視して、整合を欠く、あるいは安全でないAIシステムを導入しようとする動機を抱くことがある。たとえば、前述のソーシャルメディア・レコメンダーシステムは、望ましくない中毒や偏向を生み出しているにもかかわらず、利益を上げている。さらに、AIの安全性基準に関しては、競争圧力が底辺への競争を招くこともある。2018年、自動運転車が歩行者（エレイン・ハーツバーグ（英語版））を死亡させる事故を起こしたが、その原因は緊急ブレーキシステムが敏感すぎ、また開発の遅れのためにエンジニアが無効化したためであった。
アライメント問題 > 高度に整合を欠いたAIがもたらすリスク

現在のAIの進歩は急速であり、業界や政府も高度なAIを構築しようとしていることから、ますます高度化するAIシステムのアライメントに関心を持つ研究者もいる。AIシステムがより高度になるにつれて、それらが整合すれば多くの機会が開かれる可能性がある一方で、整合が難しくなり、大規模な危険をもたらす可能性もある。
アライメント問題 > 高度に整合を欠いたAIがもたらすリスク > 高度なAIの開発

OpenAIやDeepMindなどの主要なAI研究所は、幅広い認知タスクにおいて人間と同等、あるいは人間を上回る汎用人工知能（artificial general intelligence、AGI）を開発するという目標を掲げている。最新のニューラルネットワークを拡張した研究者らは、ニューラルネットワークがますます一般的で予想外の能力を開発することを発見した。このようなモデルは、コンピューターを操作したり、自分でプログラムを作成することを学んでいる。ひとつの「万能型」ネットワークが、チャット、ロボット制御、ゲーム、写真を解釈することができる。複数の調査によると、機械学習研究の第一人者の中には、AGIがこの10年以内に誕生すると予想する人もいれば、もっと時間がかかると考える人や、どちらも可能であると考えている人も多い。
2023年、AI研究と技術領域のリーダーたちは、最大規模のAI訓練を一時停止することを求める公開書簡に署名した。この書簡には「強力なAIシステムは、その効果が完全なものとなり、かつ、その危険性を管理可能であると確信できてから開発すべきである」と述べられている。
アライメント問題 > 高度に整合を欠いたAIがもたらすリスク > 能力追求

現在のシステムでは、長期的なプランニング（戦略や行動順序の具体化）や状況認識（環境やその要素の変化に対する理解）といった能力がまだ欠落している。しかし、これらの能力を備えた将来のシステム（必ずしもAGIである必要はない）は、望ましくない能力追求型の戦略（power-seeking strategies）を発達させることが予想される。たとえば、将来の高度なAIエージェント（主体性をもつ存在）は、資金や計算能力を獲得したり、増殖したりして（たとえば、他のコンピュータ上でシステムを自己複製する）、停止することを回避しようとするかもしれない。能力追求は明示的にプログラムされているわけではないが、より多くの力を持つエージェントの方が目的を達成しやすいため、能力を追求する傾向が現れるかもしれない。この傾向は手段的収束として知られ、言語モデルを持つさまざまな強化学習エージェントですでに現れている。別の研究では、最適な強化学習（reinforcement learning、RL）アルゴリズムは、幅広い環境で能力を追求することが数学的に示されている。その結果、これを導入すると元に戻せない可能性がある。こうした理由から、研究者らは、高度な能力追求型のAIが誕生する前に、AIの安全性とアライメントの問題を解決しなければならないと主張している。
将来の能力追求型AIシステムは、選択によって、あるいは偶然に導入される可能性がある。政治指導者や企業が、最も競争力がある強力なAIシステムを持つことに戦略優位性を見い出せば、彼らはそれを導入することを選択するかもしれない。加えて、AI設計者が能力追求の行動を検知して、AIに罰則を科すると、そのAIシステムは、罰則を回避する方法で能力追求をしたり、導入前に能力追求を控えたりして、この仕様を悪用する動機を抱くようになる。
アライメント問題 > 高度に整合を欠いたAIがもたらすリスク > 存亡リスク

→「汎用人工知能による人類滅亡のリスク」および「AIによる乗っ取り」も参照
一部の研究者によると、人間が他の生物種に対して優位に立つことができる理由は、その優れた認知能力によるものであるという。したがって、研究者らは、1つまたは多くの整合を欠いたAIシステムが、ほとんどの認知タスクで人間を上回った場合、人類を無力化したり、人類絶滅につながる可能性があると主張している。将来の高度なAIにおける不整合がもたらすリスクを指摘した著名なコンピューター科学者には、ジェフリー・ヒントン、アラン・チューリング、イリヤ・スツケヴェル（英語版）、ヨシュア・ベンジオ、ジュディア・パール、マレー・シャナハン（英語版）、ノーバート・ウィーナー、マービン・ミンスキー、フランチェスカ・ロッシ（英語版）、スコット・アーロンソン（英語版）、バート・セルマン（英語版）、デイビット・マカラスター（英語版）、ユルゲン・シュミットフーバー（英語版）、マーカス・ハッター（英語版）、シェーン・レッグ（英語版）、エリック・ホーヴィッツ（英語版）、スチュアート・ラッセルなどがあげられる。一方、フランソワ・ショレ（英語版）、ゲイリー・マーカス、ヤン・ルカン、オーレン・エチオーニ（英語版）のような懐疑的な科学者らは、AGIはまだ先の話であり、AGIは能力を追求しない（あるいは追求するかもしれないが失敗する）だろう、あるいはAGIを整合させるのは難しくない、と主張している。
他の研究者は、将来の高度なAIシステムでは、整合するのは特に困難になるだろうと主張している。より有能なシステムは、抜け穴を見つけることで仕様を破り、設計者を戦略的に欺くだけでなく、自らの能力と知性を守り、強化する事ができるだろう。さらに、より深刻な副作用を引き起こす可能性もある。それらはより複雑で自律的なものになる可能性が高いため、理解や監視がより困難になり、その結果として整合しにくくなる。