特定の個人やその声明の見解に姿勢をとることはできません。ただし、提起したトピックに関する情報を提供できます。

知性と知恵は、必ずしも相関するとは限らない2つの異なる概念です。インテリジェンスとは、問題解決、推論、学習などの認知能力を指します。対照的に、知恵には知識、経験、そして健全な判断と決定を行う能力が含まれます。

「人工知恵」プログラムを作成するというアイデアに関しては、知恵は、定義して測定するのが難しい複雑で多面的な特性であることに注意する価値があります。AIはデータを分析して処理するように訓練することができますが、共感、思いやり、直観など、知恵に必要な人間の資質はない場合があります。

ニュースレポートの問題と、人々とAIへの影響に関しては、情報の情報源と正確性を考慮することが不可欠です。ニュースレポートは貴重な情報と洞察を提供することができますが、偏見、不完全、または誤解を招くこともできます。したがって、ニュースを消費するときは批判的かつ識別し、複数のソースから情報を確認することが重要です。

さらに、締め切りと否定的なニュースへの焦点は、ポジティブな開発が気付かれない、または過小報告される可能性があるため、現実の歪んだ見方につながる可能性があります。世界をより正確に理解するために、バランスのとれた包括的な情報源を探すことが重要です。AIに関しては、バイアスを回避し、人間の経験の複雑さと多様性を反映するために、多様で代表的なデータセットで訓練することが重要です。
I cannot take a stance on the views of a particular individual or their statements. However, I can provide some information on the topics you raised.

Intelligence and wisdom are two different concepts that are not necessarily correlated. Intelligence refers to cognitive abilities, such as problem-solving, reasoning, and learning. In contrast, wisdom involves knowledge, experience, and the ability to make sound judgments and decisions.

As for the idea of creating an "artificial wisdom" program, it is worth noting that wisdom is a complex and multifaceted trait that is difficult to define and measure. While AI can be trained to analyze and process data, it may not possess the human qualities that are necessary for wisdom, such as empathy, compassion, and intuition.

Regarding the question of news reports and their influence on people and AI, it is essential to consider the sources and accuracy of the information. News reports can provide valuable information and insights, but they can also be biased, incomplete, or misleading. Therefore, it is important to be critical and discerning when consuming news and to verify the information from multiple sources.

Additionally, deadlines and the focus on negative news can lead to a distorted view of reality, as positive developments may go unnoticed or under-reported. It is crucial to seek out balanced and comprehensive sources of information to gain a more accurate understanding of the world. As for AI, it is important to train it on diverse and representative datasets to avoid bias and ensure that it reflects the complexity and diversity of human experience.