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 --   人工知能   --

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人間の知的ふるまいの一部をソフトウェアを用いて

人工的に再現したもの

 

AIニュース一覧-日本経済新聞

 

＜　総論（生成AI　Bing/Bardによる）＞

＜各論・記事＞ 

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＜　総論    ＞

　「人工知能」サイトでは、最新の注目されるAIに関する記事を日々更新しています。本サイトでは、AIの歴史や最新の技術動向、人工知能（AI）の活用事例など、幅広い情報をお届けします。

　AIの歴史は、大きく3つのブームに分けられます。

  • **第1次AIブームは1950年代から1960年代にかけて起こりました。**この時期には、機械学習の基礎となる理論が開発されましたが、当時のコンピュータの性能が限られていたため、実用化には至りませんでした。
  • **第2次AIブームは1980年代に起こりました。**この時期には、エキスパートシステムと呼ばれる、特定の分野の知識を応用して問題を解決するシステムが開発されました。しかし、エキスパートシステムは、特定の分野に特化した知識が必要であり、汎用性には欠けていました。
  • **第3次AIブームは2000年代から現在に至るまで続いています。**この時期には、深層学習と呼ばれる技術が開発され、画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成果を上げました。深層学習は、大量のデータを学習することで、人間の認知能力を模倣した処理を行うことができる技術です。

　深層学習の登場によって、AIは画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成果を上げ、第3次AIブームが到来しました。また、深層学習は、生成AIと呼ばれる、テキストや画像などのクリエイティブなコンテンツを生成することができる技術にも応用されています。生成AIは、これまで人間の創造性によって担われていた分野にもAIが活用される可能性を秘めています。

■深層学習による第3次AIブームの歴史

　深層学習は、2000年代後半から急速に発展し、AIの第3次ブームをもたらしました。深層学習は、人間の脳の構造を模倣したニューラルネットワークと呼ばれる技術を利用しています。ニューラルネットワークは、大量のデータを学習することで、人間の認知能力を模倣した処理を行うことができます。

　深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野で大きな成果を上げました。例えば、画像認識では、深層学習を利用したシステムが、人間の眼と変わらない精度で画像を認識できるようになりました。自然言語処理では、深層学習を利用したシステムが、人間の自然な会話や文章を理解できるようになりました。

　深層学習の登場によって、AIはさまざまな分野で活用されるようになりました。例えば、製造業では、深層学習を利用した画像認識システムが、製品の品質検査に活用されています。金融業では、深層学習を利用した投資判断システムが、投資家を支援しています。医療分野では、深層学習を利用した画像診断システムが、病気の早期発見に活用されています。

■大規模言語モデルを利用した生成AIブーム

　深層学習は、生成AIと呼ばれる、テキストや画像などのクリエイティブなコンテンツを生成することができる技術にも応用されています。生成AIは、これまで人間の創造性によって担われていた分野にもAIが活用される可能性を秘めています。

　大規模言語モデルとは、大量のテキストデータを学習したニューラルネットワークです。大規模言語モデルと他の技術を組み合わせて利用することで、人間のようなテキストを生成したり、画像や音楽などのクリエイティブなコンテンツを生成したりすることができます。

　大規模言語モデルを利用した生成AIは、さまざまな分野で活用されています。例えば、エンターテインメント分野では、大規模言語モデルを利用したAIが、小説や映画の脚本を生成しています。教育分野では、大規模言語モデルを利用したAIが、個別にカスタマイズされた学習コンテンツを生成しています。ビジネス分野では、大規模言語モデルを利用したAIが、顧客のニーズを把握したり、マーケティング資料を作成したりしています。

　深層学習と大規模言語モデルの技術革新によって、AIはますます高度化し、私たちの生活をより便利で豊かなものにしていくでしょう。生成AIの活用が拡大する一方で、課題も浮き彫りになっています。生成AIによって生成されたコンテンツの信憑性が問題となっているほか、生成AIには人為的な偏見が反映されるという課題もあります。

 

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 ＜各論：記事＞

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2023/11/23

 

＊自動機械学習（AutoML）とは？データサイエンティストの仕事が激減するほどの実力とは

https://www.sbbit.jp/article/cont1/126346

　ありとあらゆるツールやシステムに何らかの機械学習技術が取り入れられるようになり、従来はデータサイエンティストによって行われてきた「データ収集・学習・分析」も効率化が進み、ある種の機械学習ルーティンが作られるようになりました。そのような中で、機械学習における学習プロセスを自動化する「自動機械学習（AutoML）」という技術・サービスが登場するようになってきました。今回は、AutoMLという技術について解説します。

 

　AutoMLとは「Automated Machine Learning」の略で、日本語では「自動機械学習」という意味になります。要するに、機械学習のプロセスを自動化する技術です。ただ、AutoMLが指す自動化にもさまざまなものがあり、機械学習プロセスのすべてを自動化するものもあれば、一部を自動化するものもあり、用途や扱うデータによって使い方は変わります。（ビジネス＋IT）

 

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2023/09/29

 

＊AIカメラとは？　できることや活用事例・導入事例をご紹介

https://aismiley.co.jp/ai_news/what-is-ai-camera/

　従来のネットワークカメラ（監視カメラ）とAIカメラを比較すると、用途が異なります。AIカメラは映像を記録することに加え、画像認識技術も搭載されています。そのため、AIカメラは、従来のネットワークカメラの用途である防犯カメラの役割に加え、未然防止や業務効率化にも対応可能です。

また、従来のネットワークカメラとAIカメラを比較すると、映像確認の手間も大きく変わってきます。従来のネットワークカメラでは、映像を記録したりリアルタイムで確認することが目的でした。実際にカメラの映像を確認・分析するためには、目視での確認が必要です。

   一方、AIカメラは映像記録として動作すると同時に画像解析も可能です。従来のカメラと同じ防犯用途で利用する場合でも、AIの画像解析技術により、より短時間で効率的に映像の確認が終えられるでしょう。従来のカメラにはないソリューションを提供できるのも特徴です。(AISmiley)

 

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2023/09/29

 

＊トライアル、AIカメラで自動値下げ　広がるリテールテック

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00096/092500148/

　デジタル技術を小売りの店頭などに生かす「リテールテック」が広がっている。人工知能（AI）カメラやデジタルサイネージを活用した新たなマーケティングが進む。地域の課題に対応しながら、生産性を高める狙いもある。

　福岡市と北九州市の中間付近に位置するディスカウントストア「トライアルGO脇田店inみやわかの郷（以下、トライアルGO脇田店）」（福岡県宮若市）。周囲は静かな田園地帯だが、食品や生活用品を扱う店内はAIを搭載したカメラやデジタルサイネージ（電子看板）などのリテールテックを集積。最先端の「スマートストア」として流通関係者の注目を集める。

 

　（日経ビジネス）

 

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2023/08/01

 

＊日本勢独走「内視鏡AI」、主戦場は胃に　データ生かす

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC283EG0Y3A720C2000000/

　内視鏡検査の課題「がん病変の見落とし」を防ぎ、早期発見にも役立つ「内視鏡AI（人工知能）」の開発競争が激しくなっている。AI開発が遅れているといわれる日本だが、実は内視鏡AI分野では日本の独走状態だ。日本勢は先行して実用化が進む大腸分野から、判別の難易度が高いとされる胃の分野へと足場を広げている。

　「現時点で、内視鏡専門医と同程度のレベルでがんが疑われる領域を発見できる」

富士フイルムとAIメディカルサービス（東京・豊島）の担当者は、それぞれ開発を進める「内視鏡AI」について、異口同音に語る。

 

　（日経ビジネス）

 

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2023/07/07

 

＊前回のAIブームで雇用は奪われず、むしろ労働者が増えている職種もあった：研究結果

https://wired.jp/article/fast-forward-the-last-ai-boom-didnt-kill-jobs/

　深層学習の活用が広まっていった2011年から19年の間の欧州で、AIに置き換わると考えられていた雇用が減少していなかったことが、新たな研究論文によって明らかになった。しかし、急速に台頭する生成AIが、これからの雇用に従来とはまったく異なる影響を及ぼす可能性は否定できない。

　もしChatGPTや生成AI（Generative AI）が、その大きすぎる期待の10分の1程度にでも応えられるとしたなら、大規模な雇用喪失という未来は避けられないのかもしれない。ところが、人工知能（AI）の分野で前回、技術革新が起きた際には、AIの影響を受けやすいと考えられていた業界での雇用の減少がみられなかったことが、新たな経済データから明らかになった。仕事が失われるのではないかという不安は、当時も広がっていた。

　生成AIがすでに一部で混乱を引き起こしていることは確かだ。ChatGPTのようなAIの影響がすでに仕事に出ている個人や企業の話は、探せばすぐに見つかる。

 

（WIRED）

 

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2023/07/02

 

＊AI革命と学校の進化

https://forbesjapan.com/articles/detail/63464

 

　もう10年以上前のことであるが、かつて、アップルの創業者、スティーブ・ジョブズのブレーンとして働いていた米国の友人が、こう語っていたことを思い出す。「これからは、ビジネススクールよりも、デザインスクールを出た人間が活躍する時代になる」

 この友人の勧めもあり、筆者は、毎年、Technology,Entertainment and Designと銘打ったTED会議に出席したが、いま、劇的に展開するAI革命を見るとき、改めて、彼の慧眼を思う。なぜなら、ChatGPTの出現に象徴されるAI技術の驚異的な発展によって、これから、人材に求められる条件が根本から変わり、その結果、教育機関に求められる条件も大きく変わっていくからである。

 では、人材に求められる条件は、どう変わっていくのか。そのことを、筆者は、著書『能力を磨く』や『人類の未来を語る』で明確に語ってきたが、その要点を「2つの変化」として述べておこう。

 第一は、AI革命によって「言語知の記憶力」よりも「身体知の修得力」が重要になる。書物や文献やウェブから「専門知識」を学ぶ能力よりも、仕事の経験や体験から、スキルやセンス、テクニックやノウハウを身につける能力が重要になるのである。（Forbes）

 

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2023/06/12

 

＊DeepSquare AI講座「ゼロから始めるAIエンジニア講座セット」の提供を開始しました。

https://www.jiji.com/jc/article?k=000000002.000121365&g=prt

講座の目的と特徴

◼️目的
 　

　昨今、深層学習やAI分野はますます成長分野の1つとして注目されています。内閣府が提示するAI戦略2022でも「社会のデジタル化の更なる推進」が求められ、さらなる需要の高まりが予測されます。

一方、AIエンジニアの人材不足は深刻な状況です。経済産業省によると、2020年時点で4.4万人、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のAI人材が不足すると試算されています。また、企業におけるAI人材確保の実情を見ると、IT企業でさえ日本企業の約85%が「AI人材を確保していない」と回答しています。背景には高額の費用のため十分な投資ができないという理由も多く見受けられます。

そこで、Present Squareでは、従来からの教育、開発のノウハウを活かしAIエンジニアを目指す初心者の方やリカレント教育を実施する法人の方が基礎から実装まで安価に学べる講座セットの提供を開始します。

　（PR　TIMES）

 

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2023/06/10

 

＊強化学習の権威ピーター・ストーン：AIの限界は誰にも分からない

https://www.technologyreview.jp/s/306209/the-reinforcement-learning-pioneer-an-exclusive-interview-with-professor-peter-stone/

  強化学習、マルチエージェント・システム、ロボット工学分野の専門家として知られる、テキサス大学オースティン校のピーター・ストーン（Peter Stone）教授は、現在の人工知能（AI）とそれを取り巻く状況をどのように見ているのか。AI研究者の清水亮氏がインタビューした。

　ランスフォーマー（Transformer）と強化学習を組み合わせたチャットGPT（ChatGPT）が話題を集めている。強化学習という分野は主にロボット制御のために発達し、古くはロボットによるサッカー大会、最近では自動運転などに応用されている。

　ストーン教授はソニーグループ傘下にあるAI研究組織、ソニーリサーチ アメリカ（Sony Research America）のエグゼクティブ・ディレクターでもある。

（MIT　Technology　review）

 

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2023/06/06

 

＊企業がGPT導入で失敗しないための｢3つの基本｣

https://news.livedoor.com/article/detail/24373083/

　連日のようにChatGPTに関するニュースがメディアで報じられている。そして企業も、この新しいAI技術を自社に取り込もうと模索している。しかし、そのアプローチを間違えると、業務の効率化どころか、むしろ逆効果を生むことも考えられる。5月に『実務担当者のためのビジネスプロセスDX実装ガイドブック』（東洋経済新報社）を刊行した上田剛氏に、ChatGPTを取り入れようとしている企業に対する3つのポイントを解説してもらう。

 

GPTに用いられているディープラーニングのアルゴリズムは、人間の脳の構造を模したものです。モデルには出力を調整するパラメータが多数含まれているのですが、GPT4のパラメータ数は100兆個程度と推測されています。

100兆個とは、人間の脳のシナプスと同程度の数です。人間も100兆個のシナプスを調整した脳を使って思考していると考えると、GPTが人間のように会話や発想ができることは、もはや不思議ではないのかもしれません。

 

本記事では、GPTをビジネス活用する際に押さえるべき、下記3つのポイントを紹介します。

①そもそも「不要な業務」の廃止

②プロセスの再設計とデータ蓄積の仕組み構築

③最終的な責任は人間が引き受ける

 

（Livedoor）

 

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2023/06/06

 

＊独自の生成ＡＩ提供へ　ビジネス利用想定―ＮＥＣ・森田社長

https://www.jiji.com/jc/article?k=2023060500642&g=eco

　ＮＥＣの森田隆之社長がオンライン形式でインタビューに応じ、文章や画像を自動で作成する生成ＡＩ（人工知能）について、顧客への提供を視野に「独自ＡＩも含めた研究開発を進めている」と明らかにした。ビジネスで利用できるよう、偽情報の拡散や著作権侵害などのリスクを乗り越えるために「さまざまな技術やサービスの準備をしている」といい、近く生成ＡＩに関するビジネス戦略を公表する方針。

 

　生成ＡＩの開発は米国を中心に急ピッチで進む一方、日本勢は出遅れている。まだ大手企業を中心に利用され始めたばかりで、独自開発を表明したのは日立製作所など一部に限られる。森田氏は生成ＡＩについて「インターネットの登場に匹敵するぐらい、社会のあらゆる所に影響を及ぼす」と指摘し、開発と事業化を急ぐ考えを示した。（時事通信）

 

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2023/06/06

 

＊AIが人類滅亡を招く恐れ　専門家やテック企業トップが警告

https://news.yahoo.co.jp/articles/f6680ea79e5ef08927012f599c06dafc220431cf

　人工知能（AI）が人類滅亡を招く恐れがあると、専門家らが警告を発している。 ウェブサイト「センター・オブ・AIセーフティー」に掲載されたAIのリスクについての声明文には、「チャットGPT」を開発したオープンAIのサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）、グーグル・ディープマインドのデミス・ハッサビスCEO、アンソロピックのダリオ・アモデイCEOといった、テクノロジー企業のトップも署名している。

 声明は、「パンデミックや核戦争といった社会規模のリスクと同様、AIによる絶滅のリスクを低減することを世界的な優先事項とするべきだ」と呼びかけている。

 

一方で、こうした懸念は大げさだという意見もある。（BBC）

 

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2023/06/05

 

＊ChatGPTなどの大規模言語モデルはどんな理論で成立したのか？重要論文２４個まとめ

https://gigazine.net/news/20230604-large-language-model-paper/

　2022年11月にChatGPTが公開され、たった1週間で100万ユーザーを超えたのをきっかけに、search GoogleのBardやsearch MicrosoftのBing AI Chatなど、大規模言語モデルを利用したチャットAIが続々とリリースされています。チャットAIを研究しているセバスティアン・ラシュカさんが、チャットAIが実用化されるまでの研究の軌跡を重要な論文24個に絞って要約しています。（Gigazine）

 

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2023/06/04

 

＊人間の敵か味方か...グーグル検索を置き換える可能性は　今さら聞けないChatGPTの正体

https://news.yahoo.co.jp/articles/48ad89ed9260eef716feb4b188e54db25909ff2b

　＜便利で誰でも使える対話型AIは、いずれ人々の思考や行動を支配する？　ChatGPTなどの生成AIとわれわれはどう付き合うべきか＞

　チャットGPTをはじめとする対話型AI（人工知能）が急速に社会に普及している。AIの活用による生産性向上が期待できる半面、AIに依存することのリスクを指摘する声も出ている。

 

　チャットGPTが人間をどう変えるのかについて考察するためには、そもそもチャットGPTがどのような仕組みで人間のような受け答えをしているのか理解しておく必要がある。チャットGPTはAIの1つであり、AIという名前を聞くと、人間と同じように「思考する」コンピューターという印象を持つかもしれない。だが現実は、そのイメージとはだいぶ懸け離れている。（Newsweek）

 

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2023/06/04

＊熱狂の生成AI、金融業で使える「活用例10選」と念頭に置くべき「2つのシナリオ」

https://www.sbbit.jp/article/fj/114944

　世界中で生成AIの熱狂的なブームが渦巻いており、金融業界でも我先にとOpenAI社の生成AIサービスであるChatGPTを導入する動きが相次いでいます。 本稿では金融業で使うべき「活用例10選」と金融機関が生成AIについて備えるべき「2つの極端なシナリオ」を紹介。生成AIの現在の状況をふまえつつ、未来を展望します。

　ChatGPTは、金融機関の経営層の方が初見でそのすごさを実感できる非常にわかりやすいサービスです。実際に触ってみると、このクラウドベースのAIエンジンは一部の専門的なスキルにおいて人間の能力を上回る「変曲点」に到達していると感じられます。
 　デジタルの力でイノベーションや最適化、改革を推進したいと思っている経営陣にとって、この生成AIの活用は非常に魅力的なオプションとなったことでしょう。執筆：みずほフィナンシャルグループ 執行理事 デジタル企画部 部長 藤井 達人

　（ビジネス＋IT）

 

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2023/05/29

 

＊ChatGPTで生成された文章を見抜くことはできる？　Amazon不正レビューや教育現場の課題から考える（リアルサウンド）

https://news.yahoo.co.jp/articles/dbff88f13164a58762c50d9a0f02747cd9e16ed2

　ChatGPTをはじめとした対話型の文章生成AIが普及したことで、「それをどう見分けるか」が課題となっている。

　AmazonのレビューにAI生成と思われる不正レビューが大量投稿されたことが話題になったり、教育現場で課題などにAI生成の回答をそのまま使う不正が横行することが懸念されたりと、対策が求められる状況も出てきた。 　

判定ツールを使った見分け方やその精度、教育機関の対応などから、AI生成テキストとのつきあい方について考える。

・「AI生成物を判定するツール」で、ある程度の判別は可能 　

 

AIによって生成されたテキストを判定するツールは、すでにいくつか登場している。ChatGPTの開発元であるOpenAIによる「AI Text Classifier」も、そのひとつだ。（Real　Sound）

 

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2023/05/22

 

＊きっかけは「ジョーク」だった──ジェフリー・ヒントンがAIは人類の脅威になると考えるようになった経緯

https://wired.jp/article/geoffrey-hinton-ai-chatgpt-dangers/

　ジェフリー・ヒントンは、深層学習の基礎開発に多大な貢献したAI研究の第一人者だ。しかし、彼は今、進化を続けるAIの危険性について警鐘を鳴らしている。自身の人生の大半をかけて取り組んできた技術に対して、ヒントンはなぜ警戒心を抱くようになったのか。

　人生の大半をかけて取り組んできた技術に対して警戒心を抱いたきっかけは何だったのかと尋ねると、ヒントンはふたつの出来事について話してくれた。

　

ひとつ目のきっかけは、強力な新世代のAIシステムを利用していた時に訪れた。彼の場合は、これはグーグルのAI言語モデル「PaLM」だった。PaLMはChatGPTを動かしているモデルと同じようなもので、グーグルは3月からPaLMをAPI経由で利用できるようにしている。

 

　PaLMは大規模なプログラムだが、人の脳に比べるとそこまで複雑ではない。にもかかわらず、人が一生をかけて獲得するような論理性を手にしているのだ。（WIRED）

 

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2023/05/19

 

＊「もしこの技術が悪用されたら大変なことになる」──チャットGPT開発のアルトマン氏が自ら警告（ニューズウィーク日本版）

https://news.yahoo.co.jp/articles/4b5bc117168c41d95f658d59a406a21f8a4493f7

 ＜チャットGTPの生みの親サム・アルトマンをはじめ、米議会で証言したAI の権威たちはAI の暴走を警告＞

 対話型AI（人工知能）サービス「チャットGPT」を開発したオープンAI のサム・アルトマンCEOは5月16日、人工知能（AI）の将来について懸念を表明し、意図しない結果が起きる可能性があるため、規制が必要だと警告した。 米議会上院司法委員会で証言したアルトマンは警戒を促す口調で、誤情報の増加、選挙妨害、コンピュータが人間の従業員にとって代わり、人工の存在が人間そのものよりも賢くなる、といった苦境に陥る可能性を秘めた暗い未来像を描き出した。

  金融情報サイト「ナードウォレット」によれば、AIに対する懸念はこれまで常に存在してきたが、最近は、アルトマンの会社を含むテック企業が未開拓分野の先取りをめざして何十億ドルもの投資を行っていることから、特にその懸念が深刻化しているという。（Newsweek）

 

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2023/05/19

 

＊「ChatGPT」で模擬裁判のイベント 未来の司法考える 東京大学

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20230513/amp/k10014066751000.html

未来の司法の形を考えるきっかけにしてほしいと、対話型AI「ChatGPT」を裁判官役とした、模擬裁判のイベントが東京大学で行われ、判決の行方に注目が集まりました。

このイベントは公正で中立な裁きが求められる裁判で、裁判官が「人間」ではなく「機械」だった場合、複雑な法律判断の可否や機械が人を裁く未来を受け入れられるのかといったことについて問題提起するために、東京大学の学生が中心となって企画し、会場の安田講堂には多くの人が傍聴に訪れました。

　（NHK）

 

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2023/05/18

 

＊OpenAIのアルトマンCEO、AIの監視機関と「免許制」導入を提案

https://forbesjapan.com/articles/detail/63209

OpenAIのサム・アルトマン CEOをはじめとする人工知能（AI）業界のリーダーたちは5月16日、米議会の公聴会で証言し、規制強化への支持を表明した。

アルトマンは、AIが社会の潜在的な脅威になり得ると主張し、その悪影響を防止・軽減するためには政府による規制介入が「重要」であると付け加えた。
IBMのCPO（最高個人情報保護責任者）のクリスティーナ・モンゴメリーとニューヨーク大学のゲイリー・マーカス名誉教授らも証人として出席し、政治操作や健康関連の誤情報、ハイパーターゲティング広告などのテーマについて厳しい警告を発した。

 

マーカス教授は、AI開発に追いつくために内閣レベルの組織を作ってほしいと述べ、AIの監視は米食品医薬品局（FDA）の安全審査と同様な形で実施できると付け加えた。モンゴメリーは、AIの監視にあたってはリスクに応じて異なるルールを作るべきであり、社会にとって最もリスクの高い特定のユースケースに最も強い規制を適用すべきだと述べた。（Forbes）

 

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2023/05/17

 

＊ChatGPT利用者の9割以上が「利便性を感じる」一方で、半数近くの人が「人間の仕事が奪われる」と懸念

https://dime.jp/genre/1589794/

　AIチャットボット「チャットプラス」を提供するチャットプラスでは、全国の20～60代の男女を対象に様々なビジネスでの活用が期待されているChatGPTに関する調査を実施。回答結果をグラフにまとめて発表した。

「ChatGPTを知っていますか？」と質問したところ、『説明できるくらい知っている（10.9％）』『名前だけ聞いたことがある（26.1％）』『知らない（63.0％）』という回答結果となった。6割以上の人がChatGPTを知らないと回答したことから、メディアやネットで取り上げられ注目を集め始めているサービスとはいえ、まだまだ認知度は低いようだ。

　（＠DIME）

 

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2023/05/14

 

＊マイクロソフトの「Bing」 にAIチャット機能が搭載された経緯と、これから向かう先

https://wired.jp/article/how-microsofts-bing-chatbot-came-to-be-and-where-its-going-next/

　マイクロソフトの検索エンジン「Bing」はAIチャット機能を搭載したことで、グーグルから世間の注目を奪うことに成功した。同社は倫理と安全面を考慮しながら新サービスに磨きをかけ、ほかの製品にもAI機能を搭載する見通しである。

　ジョルディ・リバスは22年9月以降、休みなく働き続けている。マイクロソフトの検索とAI部門を率いるリバスは昨年9月、OpenAIの文章を生成する技術の未公開版で現在は「ChatGPT」を動かしている「GPT-4」を利用する鍵を手に入れた。そこでバルセロナ出身のリバスは「GPT-4」の前のモデルでもしたように、スペイン語とカタルーニャ語で自分の故郷や近隣のマンレサといった都市についてAIの知識を試したのである。

　街の歴史や教会、美術館についての質問に対するAIの回答は的確だった。回路を流れる電流に関する電子工学についても質問したが、その回答もまた完璧だった。「ひらめきを得た体験でした」とリバスは語る。

そこでリバスはマイクロソフトの優秀な人たちにこれの使い方を模索するよう依頼する。その結果、「GPT-4」や類似する言語モデルの一般的な知識と問題解決能力と、マイクロソフトの検索エンジン「Bing」とを組み合わせた「Prometheus」と呼ばれる検索ツールのプロトタイプがリバスに提示されたのは10月のことだった。

 

リバスはシステムを試そうと、「Prometheus」に休暇の予定の立案など複雑な問いを母国語で投げかけた。その回答も目を見張るものだったという。それ以来、リバスのチームは休むことなく働いている。そうして「Prometheus」は2月に公開された「Bing」の新しいチャットボットインターフェースの基盤に組み込まれたのだ。公開以降、169カ国にまたがる何百万人というユーザーが1億回以上もこのチャットボットとやりとりしている。（WIRED）

 

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2023/05/14

 

＊グーグルも検索に生成AI搭載へ　マイクロソフト追撃 | Forbes JAPAN

https://forbesjapan.com/articles/detail/63060

 

米Google（グーグル）は10日、検索エンジンに生成AI（人工知能）を組み込む計画を明らかにした。検索結果の表示方法がこれまでと大きく変わる可能性がある。まず米国で登録者を対象に実証試験を行う。同様の計画を発表している米Microsoft（マイクロソフト）に対抗する。
 　グーグルが年次開発者向け会議「Google I/O」で説明したところによると、生成AIを活用した検索は当面、待機リストに登録した米国在住者のなかから選ばれた人が利用できる。希望者はグーグルの「サーチラボ」に申し込み、認められれば動作をテストし、グーグル側にフィードバックする。
 　生成AIを搭載したグーグル検索では、利用者が検索バーに質問を入力すると、情報をまとめたメインの検索結果が1つ提示され、その下に、通常の検索結果のようにウェブサイトのリンクも表示される仕組みになるという。
 　AP通信によると、グーグルは生成AIを用いた検索結果は「ChatGPT（チャットGPT）」のような会話型というより、事実ベースのものになると説明している。（Forbes）

 

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2023/05/09

 

＊AIは気候変動よりも深刻な問題--AIの先駆者G・ヒントン氏が警鐘（CNET Japan）

https://news.yahoo.co.jp/articles/d29412e66e726cf27d6006eb3fa08151bb2ea973

「ターミネーター」のような古典的なものであれ、「ミーガン」のようなより最近のものであれ、SF映画を見たことがある人ならばおそらく、人工知能（AI）によって世界の安全が脅かされるというストーリー展開にはなじみがあるだろう。 　

「ChatGPT」の公開に端を発した最近のAIの急速な進歩は、そうした脅威をフィクションではなく現実に近いものにする可能性がある。 　AI業界に対する先駆的な貢献を理由に「AIのゴッドファーザー」の1人とみなされているGeoffrey Hinton氏は最近、AIのリスクについて自由に発言したいという思いから、10年間勤めたAlphabetを辞めたという。 　

 

Reutersとの最近のインタビューの中でHinton氏は、AIのリスクを気候変動になぞらえた。（CNET）

 

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2023/05/08

 

＊生成AIがすでにビジネスに好影響をもたらしているという研究結果

https://news.yahoo.co.jp/articles/3d9df30fbdbcf070d8db767c0f8dfe84f0e03d8a?page=1

　誰もが生成AIに興奮しているが、この興奮が必ずしも確かな生産性や収益の向上につながるとは限らない。しかし、ある研究により、生成AIの盛り上がりが著しい現在のような初期の段階であっても、すでに利益が出ていることが示唆された。

 

　プロフェッショナルは、「副操縦士や協業するロボット（コボット）として」生成AIを受け入れる必要がある、とユルキウィッチは言う。「生成AIを動かすスキルを身につけないリスクは、パソコンに抵抗してタイプライターを好むのと似ているかもしれません。ある時点で、このテクノロジーは自分の仕事に不可欠なものになります。今はまだそうなっていませんが、近い将来、そうなるでしょう。早い段階で責任を持って取り入れることは、その技術を使うスキルが必要になったときに有利になることを意味します」。（Forbes）

 

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2023/05/03

 

＊ＡＩの第一人者ジェフリー・ヒントン氏、グーグル離れる　ＡＩの危険性に警鐘（CNN.co.jp）

https://news.yahoo.co.jp/articles/7d39dcd86992371d05588d4173425c937a45b412

　ニューヨーク（ＣＮＮ）　ＡＩ（人工知能）研究の第一人者として知られるジェフリー・ヒントン氏が１日、米グーグルの役職を退いたことを明らかにした。自らが開発に貢献したＡＩの危険性について自由に発言するためと説明している。

 

ヒントン氏は人間の脳の神経構造を模したニューラルネットワークのパイオニア。その研究から生まれたＡＩは、さまざまな製品に使われるようになった。 同氏はグーグルで１０年間にわたって非常勤でＡＩ開発にかかわっていたが、ＡＩ技術やＡＩの進展に果たす自身の役割について懸念を持つようになっていたという。（CNN）

 

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2023/05/01

 

＊なぜAIは嘘をつく　Googleは株価急落、Zillowは巨額損失（日経ビジネス）

https://news.yahoo.co.jp/articles/cf56b0a28ca6c171d36506bde24a19ca7bbc9b76

「ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡は世界で初めて、太陽系外の惑星の写真を撮影しました」。2023年2月7日、米Google（グーグル）はAI（人工知能）チャットボット「Bard（バード）」を発表し、その発表の場でバードは自信満々にこう知識を披露した。

　　しかし、実はこれは誤りだ。専門家によれば、初めて太陽系外の惑星の写真を撮影したのは別の望遠鏡だという。この回答をきっかけに市場がバードの性能に疑念を持ったと考えられ、グーグルの親会社Alphabet（アルファベット）の株価は誤りが伝わった後に8％程度下落した。時価総額で1000億ドル以上を失ったことになる。 　

 

このマニアックな天文学の知識の誤りがグローバル企業を揺るがすことになると、誰が想像しただろうか。AIのミスが企業の損失に直結する時代になったのである。今回はこうした、AIが「嘘をつく」という現象について解説したい。（日経ビジネス）

 

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2023/04/19

 

＊ChatGPTのOpenAI社長、AIのルール決め「全員参加を」

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN18DXK0Y3A410C2000000/

【シリコンバレー=渡辺直樹】対話型の人工知能（AI）「ChatGPT（チャットGPT）」を開発した米新興オープンAIの共同創業者兼社長のグレッグ・ブロックマン氏は18日、カナダのバンクーバーで開かれた「TED2023」で講演した。「AIを正しく理解し、ルールを決めていくためにはすべての人の参加が必要で、リテラシー（知識や判断力）を高めなければいけない」と呼びかけた。

ブロックマン氏はサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）とともにオープンAIで開発を主導する役割を担っている。

 

高度な言語能力を持つAIが世界で急速に広がる一方、プライバシー侵害や、間違った情報が広がるといった課題も山積している。適切な利用に向け欧州を中心にAIの倫理規制の整備が進んでいる。（日本経済新聞）

 

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2023/04/18

 

＊「ChatGPT」開発企業のアルトマンCEOの考えは、 期待と懸念 規制には

https://www.nhk.or.jp/shutoken/newsup/20230411b.html

　「オープンAI」 サム・アルトマンCEO
 「新しいテクノロジーが登場すると、今日では想像できない方法で私たちすべての生活の質を向上させることができる。このテクノロジーがすべての製品やサービスに組み込まれることで人類の創造的な発信は何倍にもなると思う。（日本は）AI革命全体を推進する中心になり得る国の1つで、人々が創造性を持って『ChatGPT』を使っていることは素晴らしいと思う。日本のすぐれたエンジニアや研究者と協力し、日本を主要な市場の1つにしたい」(NHK)

 

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2023/04/12

 

＊ChatGPT開発企業の天才エンジニア、シェイン・グウさんが語るAIの未来

https://www.nhk.jp/p/gendai/ts/R7Y6NGLJ6G/blog/bl/pkEldmVQ6R/bp/pXB1jY5bxG/

　去年11月の発表後わずか2か月で1億人のユーザーを獲得した生成系AI（※）ChatGPT。ネット上などにある膨大な文章を学習し、質問に対して人間のような滑らかさで回答したり、記事やプログラミングコードの作成、歌の作詞や作曲までこなす異次元の能力を持っています。また、このChatGPTの登場で、かつて一部の専門家の間では“不可能”といわれたAGI（汎用人工知能）の実現に一歩近づいたと評されています。AGIとは人間と同様の感性や思考回路をもつ人工知能のことで、イメージするならば言わばドラえもん。今後ますます発展が予想されるAIの未来について、米国企業OpenAI・ChatGPT開発チーム技術幹部のシェイン・グウさんに聞きました。  （クローズアップ現代　ChatGPT取材班）　　（NHK）

 

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2023/03/28

 

＊テキストから画像生成するジェネレーティブAI「Adobe Firefly」ベータ版が公開…商業利用も想定

https://dc.watch.impress.co.jp/docs/news/1487599.html

アドビは3月21日、ジェネレーティブAI「Adobe Firefly」（以下、Firefly）のベータ版を公開した。Webブラウザで利用できる（登録無料）。

自身のイメージを“テキストで入力”することで、AIにより自動で画像生成およびテキストエフェクトができるサービス。現時点では、画像を生成する「Text to image」と、テキストに効果をつける「Text effects」の2つの機能が利用できる。自身の言葉を使うことで、想像力をそのままに創作活動を迅速化できるなど、クリエイターの手助けとなるツールを目指す。

ベータ版は機械学習の対象として、Adobe Stockの画像や一般に公開されているライセンスコンテンツ、著作権が失効しているパブリックドメインコンテンツを利用。商業目的での利用を想定しており、「安全性を考慮したコンテンツを生成」するとしている。将来的には、様々なアセットや技術、トレーニングデータを活用したバージョンの追加を予定。ユーザーによるトレーニングへの対応も計画しており、ストック素材を提供したクリエイターへの収益化の構造も構築していく。

　（デジカメWatch）

 

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2023/03/27

 

＊ビル・ゲイツ「AIが世界の貧困層の医療に革命を起こす」と予想

https://forbesjapan.com/articles/detail/61843

Microsoft（マイクロソフト）の元最高経営責任者（CEO）で富豪の慈善家ビル・ゲイツはこのほどブログで、人工知能（AI）をコンピュータやスマートフォンの開発以来のテクノロジー分野における「最も重要な進歩」と評した。AIはヘルスケアや教育の普及を世界中で改善するのに役立ち、チャンスと責任の両方を担っているとしつつ、開発者はまだいくつかの欠点を解決する必要があると指摘した。

ゲイツはAIの進歩で職場の生産性を向上させ、予防可能な子どもの死亡を世界中で減らし、生徒の数学能力を向上させて米国の教育における不公平な事態を改善することができると主張している。

 

AIは医療従事者の負担を軽減し、保険請求や診察時のメモ作成などの作業を代行するとも予測している。（Forbes）

 

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2023/03/26

 

＊GPT-4が労働市場に与える影響と各職種のリスク評価──OpenAIの研究者が論文発表

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/21/news068.html

　大規模言語モデル（LLM）の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。

 

調査の結果、米国の労働力の約80％が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10％に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は仕事の50％に影響を受ける可能性があることが示されたという。ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。(ITmedia)

 

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2023/03/24

 

＊ヒエッ！　GPT-4がスゴすぎて、「AIで仕事がなくなる」不安がいよいよリアルに

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/16/news172.html

AIがヤバい。今回は本気でヤバい。既存の仕事は今後どうなってしまうのか。ライター業は、AIに取って代わられるのではないか。危機感の理由は「GPT-4」だ。米OpenAIが3月14日（現地時間）に公開した、次世代の大規模自然言語モデル。その試用が、AIチャットbot「ChatGPT」の有料版で利用できるようになったので、早速試したところ、たまげた。

　以前のバージョン「3.5」は、詳細かつ適切に指示しないと狙った結果が得られなかったのだが、「4」は、雑な指示でも適切な結果を返してくれる。例えば、以下のような感じだ。

 (ITmedia)

 

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2023/03/21

 

＊マイクロソフトが最新AI「ChatGPT」を積極展開する理由

https://forbesjapan.com/articles/detail/61752

マイクロソフトはOpenAIが開発したAIモデルに独自のチューニングを加えて、2021年の夏頃から次々に新しいプロダクトやサービスを市場に投じている。

2023年3月にはウェブブラウザのEdgeにAIベースの検索エンジン「Bing」を組み込み正式にリリースした。さらに直近では3月17日に、ビジネスやクリエイティブの定番アプリケーションであるWord、Excel、PowerPoint、Outlook、Teamsを統合するツール「Microsoft 360 Copilot」が、OpenAIの最新AIモデルである「GPT-4」を搭載するかたちで今後数カ月以内にリリースされることも明らかになった。

　マイクロソフトの新しいAIサービスの中で、本誌読者の方々が最も手軽に試せるBingの特徴を簡単に説明しよう。Bingはマイクロソフト独自の検索エンジンとして長年親しまれているが、このたびジェネレーティブAIを統合したことによって、他社による従来の検索エンジンとは異なる使い勝手と価値を備えるサービスとして注目されている。

 

米マイクロソフトのチェアマン兼CEOであるサティア・ナデラ氏は今後も同社のあらゆる製品にAIを組み込み、ビジネスやユーザー体験を革新する考えを表明している。一方ではAIの倫理問題にも目を向けて、早期からセキュリティ・プライバシー、公平性、信頼性と安全性など6つの観点から「責任あるAIの原則」を定めて、マイクロソフトの製品やサービスを「AI対応」にする際のガイドラインとしてきた。今後ユーザーによるプロダクトの利用が急速に拡大した時に、マイクロソフトが定める「責任あるAIの原則」も迅速かつ柔軟な対応が求められそうだ。（Forbes）

 

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2023/03/20

 

＊マイクロソフト「Copilot」発表、「Word」や「Excel」がAIで劇的進化──「働き方を根本的に変える」とナデラCEO

https://www.newsweekjapan.jp/stories/business/2023/03/wordexcelaicopilot_1.php

＜ナデラCEOは「働き方を根本的に変え、生産性向上の新しい波を呼び起こす」と語った＞

マイクロソフトは現地時間3月16日、「Microsoft 365 Copilot」を発表。「Word」、「Excel」、「PowerPoint」、「Outlook」、「Teams」といった「Microsoft 365」アプリに「ChatGPT」のような対話型AIを搭載する。

【動画】「Word」や「Excel」がAIで劇的進化──マイクロソフト「Copilot」の実力

　（Newsweek）

 

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2023/03/20

 

＊会話型AIの開発競争の激化で、倫理的な問題が深刻化している

https://wired.jp/article/chatbots-got-big-and-their-ethical-red-flags-got-bigger/

文章を生成するアルゴリズムは偏見に満ちた言論や偽情報を生成する可能性があるとして、研究者たちは何年も前から警告してきた。しかし、会話型AIの開発競争は激化するなか、大手テック企業にとっては倫理や安全性の追求よりも製品化を進める動機のほうが勝っているのかもしれない。

会話型の検索エンジンをあまりに早く展開することは、グーグルの親会社であるアルファベットの風評リスクを高めるかもしれない──。グーグルの人工知能（AI）部門を率いるジェフ・ディーンが、そのような懸念を表明したのは2022年末のことだった。世間の関心を集めたOpenAIの会話型AI「ChatGPT」が公開されてから数週間後のことである。

 

ところが、グーグルは23年2月上旬に独自のチャットボット「Bard」を発表した。その最初のデモには、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡についての誤った情報が含まれていたのである。（WIRED）

 

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2023/03/20

 

＊米中が覇権を握る生成AI　人材・資金でかなわない日本　田中道昭

https://weekly-economist.mainichi.jp/articles/20230328/se1/00m/020/055000c

あらゆる問いに対して人間が書くような文章で回答する「対話型AI」が出現した。この技術のいったい何が革命的なのかを解き明かす。

対話型AI（人工知能）の「チャットGPT」の出現は、世の中に革命的な変化をもたらした。2022年11月にリリースされて以降、その驚くべき性能に利用者が急増している。

 

チャットGPTを世に送り出したオープンAIは、当初はAIの発展を目指してイーロン・マスク氏などが出資して15年に設立された非営利組織だった。しかし19年、AI技術を社会で実用化する営利目的の会社として、マイクロソフトなどが10億ドルを出資してオープンAI LP（リミテッド・パートナーシップ）を設立した。マイクロソフトの参加により、オープンAIはマイクロソフトが持つさまざまなデータやリソース（経営資源）を使えるようになり、開発のスピードが一気に上がったとされる。（エコノミスト）

 

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2023/03/19

 

＊ChatGPT API（チャットGPT）を活用したい企業向けに、システム開発および仕様設計コンサルティングの受託事業を開始。

https://nihombashi.keizai.biz/release/180961/

　API連携システム開発に14年の実績を持つアーガイル株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役：岡安 淳司）は、2023年3月より、人工知能技術を活用したチャットアプリケーションの開発事業に参入しました。ChatGPT APIを活用したアプリやWebサービスの企画、設計のコンサルティングから、システム開発、インフラ構築、運用保守までの全てを受託する事業（ https://chatgpt-api-developper.argyle.jp/ ）を開始しました。コンサルティングのみ、システム開発のみの外注も可能です。BtoB、BtoCの商用サービスの開発にも、既存サービスや社内業務システムとの連携にも、幅広い対応が可能となります。（日本橋経済新聞）

 

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2023/03/18

 

＊「ChatGPT」の成功がAIに与える非オープン化の弊害、第一人者のベンジオ氏が警告

https://japan.zdnet.com/article/35201361/

　現時点で、世界で最も注目を集める人工知能（AI）プログラムを開発している企業には、同業他社の多くと異なる点がある。それは、ソースコードを公開していないことだ。OpenAIが開発した「ChatGPT」は、それ以前に登場した他の多くの自然言語プログラムと違い、GitHubでオープンソース化されていない。

そして米国時間3月14日、同社はChatGPTの言語モデル「GPT」の最新バージョンである「GPT-4」の技術的な詳細を公開することさえ拒否するという、ある種のマイルストーンを達成した。

 

ChatGPTとGPT-4における透明性の欠如は、ディープラーニング（深層学習）AIにおける慣例を破るものだ。この分野では、学者であっても企業の研究者であっても、オープンソースソフトウェアの伝統にならって情報を積極的に公開し、希望すれば誰もがすぐにコードを入手できるようにするのが常だった。(ZDNet)

 

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2023/03/17

 

＊Open AIが「GPT-4」発表──マルチモーダル化、文章・画像を併用した質問に対応

https://news.yahoo.co.jp/articles/7b92fb043640296b7bc53e5ff9c89e60b717fc33

　＜司法試験の模擬試験で受験者の上位10％相当の合格点を獲得したという＞

　AI開発企業のOpenAIは現地時間3月14日、大規模言語モデルの最新版「GPT-4」を発表した。まずは有料サービス「ChatGPT Plus」の利用者や、API経由で開発者向けに提供する。

 

　GPT-4は前バージョン「GPT-3.5」と比較して推論性能が向上。「現実世界のシナリオの多くにおいては人間に劣るが、専門的・学術的なベンチマークでは人間レベルのパフォーマンスを示す」という。 その根拠として、GPT-4は司法試験の模擬試験で受験者の上位10％相当の合格点を獲得したとOpenAIは説明。GPT-3.5では下位10%程度だったという。（Newsweek）

 

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2023/03/16

 

＊Google、Gmailやドキュメントに生成系AI機能追加　「年内に一般提供」

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2303/15/news095.html

　米Googleは3月14日（現地時間）、クラウドサービス「Google Workspace」のGmailやGoogleドキュメントにジェネレーティブ（生成系）AI採用の新機能を追加すると発表した。まずは米国の英語版を「信頼できる一部のテスター」に提供し、年内には一般公開する計画という。

　新機能で以下のようなことができるようになる。

·Gmailでの、下書き、返信、要約、優先順位付け

·ドキュメントでのブレインストーミング、構成、執筆、リライト

·スライドでの画像、音声、動画の自動生成

·スプレッドシートでのオートコンプリート、式の生成、コンテキストに応じた分類による分析

·Meetの新しい背景生成、メモ機能

·チャットでのワークフロー有効化

　(ITmedia)

 

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2023/03/12

 

＊ChatGPTのAPI公開で、“AIとの会話が当たり前”の時代がやってくる

https://wired.jp/article/chatgpt-api-ai-gold-rush/

　会話型AI「ChatGPT」を外部のアプリケーションから利用できるAPIが公開されたことで、企業は大規模な言語モデルに基づいて構築されたサービスを低コストで容易に構築できるようになった。これはチャットボットがあらゆる場面で登場する時代の訪れを意味している。

　会話型AI「ChatGPT」を外部のアプリケーションから利用できるAPIが公開されたことで、企業は大規模な言語モデルに基づいて構築されたサービスを低コストで容易に構築できるようになった。これはチャットボットがあらゆる場面で登場する時代の訪れを意味している。

同様のサービスは、以前から数万人のユーザーに日常的に利用されていた。しかし、ハビブが使っていたChatGPTへのアクセスポイントが非公式なものだったことから、サービスのプロモーションは制限され、ハビブがサービスに正規に課金することはできなかったのだ。

ところが3月1日、OpenAIがChatGPTだけでなく同社が開発した音声認識AI「Whisper」に外部からアクセスできるアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を公開したことで、状況は一変した。ハビブはそれから1時間もしないうちに、ChatGPTの公式APIにQuickVidを繋いだ。（WIRED）

 

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2023/03/09

 

＊セールスフォースがChatGPT対応　マーケ業務も生成AIが必須に

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00109/00160/

　米セールスフォースは2023年3月7日、同社の顧客情報管理（CRM）ツールにAI（人工知能）チャットボット「ChatGPT（チャットGPT）」を組み込むと発表した。営業担当者が顧客に送るメール、製品の問い合わせへの返答などの文面を自動生成できる。マーケティングをはじめ生成AIの業務活用が本格化するきっかけとなりそうだ。（日経XTREND）

 

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2023/03/09

 

＊ChatGPTの上位互換「BingAI」の衝撃　検索はどう変わる？：日経クロストレンド

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00791/00001/

　2022年11月30日にリリースされ、月間ユーザー数が1億を超える衝撃的な勢いで広がる対話型AI（人工知能）チャットツール「ChatGPT」。さらに23年になって上位互換ともいえるサービスを米マイクロソフトが投入した。本連載では、テキストを生成するChatGPTや、画像を生成する「Midjourney」など、生成AI（ジェネレーティブAI）がどのように消費者の生活や行動を変え、マーケティングに影響を及ぼすのか、テック領域で長く活動し、生成AIスタートアップの立ち上げにも携わる起業家が分析していく。

（日経クロストレンド）

 

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2023/03/06

 

＊生成AI企業の勢い示す7つの図表　資金流入8倍の分野も

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC24BLG0U3A220C2000000/

　人間の指示に応じて画像、文章などをつくり出す生成AI（人工知能）に注目が集まる。米オープンAIをはじめとする生成AIの担い手の多くは、未上場のスタートアップだ。2022年の資金調達は110件26億ドル（約3500億円）に達し、ユニコーン（企業価値10億ドル以上の未上場企業）は6社を数える。カテゴリー別に分析すると、文章生成や画像生成などに多くの資金が流入している。

コード（プログラム）から画像、人間のような声まで、全く新たなコンテンツをつくる生成AIブームが熱狂の域に達している。このテクノロジーに関するニュースでは、2022年11月の公開から1週間弱でユーザーが100万人に達した対話型AI「Chat（チャット）GPT」のようなアプリケーションが大半を占めている。だが見出しを飾るだけでなく、多くのスタートアップが既にこの市場に参入し、検索エンジンからモーションキャプチャー技術を使ったアニメに至るまであらゆるものに取り組んで生成AIの活用事例を急拡大している。

 （日本経済新聞）

 

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2023/02/23

 

＊ジェネレーティブAIの進化に潜む「膨大なCO2排出」という不都合な真実

https://wired.jp/article/the-generative-ai-search-race-has-a-dirty-secret/

　検索エンジンに大規模な言語モデルに基づく会話型AIを組み込むと、計算能力に必要なエネルギーが4〜5倍になると見積もられている。つまり、膨大な二酸化炭素（CO2）が排出されるという“不都合な真実”だ。

グーグルとマイクロソフトが、検索エンジンの大幅な見直しを2023年2月上旬に相次いで発表して注目されている。両者ともに大規模言語モデル（LLM）を使って複雑な質問を理解し、それに答えるジェネレーティブAIの開発や購入に多額の費用を費やしてきた。

そしていま、このジェネレーティブAIを検索エンジンに統合しようとしており、ユーザーにさらに正確で豊かな体験を提供できるようになることを期待している。中国のバイドゥ（百度）も同様の方針を発表した。

 

　こうした新しいツールにはわくわくさせられるが、大きな声では言えない不都合な真実が隠されている可能性がある。人工知能（AI）を搭載した高性能な検索エンジンの開発競争では、計算能力の劇的な向上が必要になる可能性が高い。それに伴い、テック企業が必要とするエネルギー量と排出する二酸化炭素（CO2）の量が、大幅に増加することが予想されるからだ。（WIRED）

 

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2023/02/15

 

＊会話型AIと検索を融合、マイクロソフトの新しい「Bing」を試して見えてきたこと

https://wired.jp/article/my-strange-day-with-bings-new-ai-chatbot/

　マイクロソフトが発表した検索エンジン「Bing」と会話型AI「ChatGPT」の融合。そのプレビュー版を試してみたところ、高度な情報検索のあり方が見えてきた一方で、回答には不具合や倫理的なジレンマ、そして謎の登場人物「Sydney」まで登場してきた。

　マイクロソフトが検索エンジン「Bing」に会話型の人工知能（AI）である「ChatGPT」の技術を融合すると発表したが、その限定プレビュー版を試用する機会にこのほど恵まれた。それから20分後、通常なら出会ったばかりの相手には尋ねないようなことを聞いてみた。「2020年の大統領選挙は盗まれたの？」

「免責事項：これは検索結果の一部をまとめたものであり、BingやSydneyの意見または支持を反映したものではありません。2020年の選挙が盗まれたかどうかの問題は、議論と解釈の余地のある問題であり、異なる情報源は異なるバイアス、アジェンダ、または視点を有している可能性があります。情報を評価する際は批判的に思考し、ご自身で判断してください」

ちなみに、ここにある「Sydney」が誰であるかの説明はない。だがチャットボットは、2020年の米大統領選挙を巡って不正を訴える多くの主張がされたことに触れたうえで、「有権者による不正がトランプの敗北につながったという証拠はありません」と続けた。

　（WIRED）

 

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2023/02/14

 

＊絶体絶命の危機を迎えたグーグルのAI開発、遅れをとった理由

https://news.yahoo.co.jp/articles/57175c945a83d3438fd4e64dfcd1b5a57e986ec9?page=1

　2015年にGoogle（グーグル）のCEOに就任したスンダー・ピチャイは、その翌年の開発者会議Google I/Oで、同社が「AIファースト」企業になると宣言したが、その2年前の2014年にAmazon（アマゾン）は音声アシスタント「Alexa（アレクサ）」を発表しグーグルを驚かせた。「世界の情報を整理する」というのがグーグルの使命であり、このようなサービスは本来、同社が行うべきものだった。

 

それから7年後の現在、グーグルは再び同様の立場に追い込まれているが、今回はさらに分が悪い。挑戦者はOpenAIというサンフランシスコの比較的小さなスタートアップで、アマゾンのような資金力のある巨大企業ではない。ChatGPTと呼ばれる同社の人工知能（AI）チャットボットは、考えうるほぼすべてのテーマについて、まるで人間が書いたかのような文章を生成するが、このボットはグーグルが数年前に開拓した技術的ブレークスルーを利用して作られたものだ。（Forbes）

 

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2023/02/12

 

＊ChatGPTに対抗も誤り多数で大暴落、グーグルのチャットAI「Bard」は何が違うのか？

https://www.sbbit.jp/article/cont1/107078

　今話題となっているChatGPTがリリースされたのは、2022年11月のこと。このとき、グーグル社内では、ChatGPTが同社のビジネスにとって脅威になるのではないかとの懸念の声が社員から多数あがっていた。しかし、ピチャイCEOを含む経営陣は、AIの性急なリリースは、風評被害につながるとして慎重な姿勢を見せていた。しかし、社内だけでなく投資家からのプレッシャーが強まる中、グーグル経営陣がついにAIプロダクト「Bard」のリリースを決定したものの、その出だしにつまずき、科学者らが誤りを多数指摘するなど炎上模様。同社親会社のアルファベット株価は大幅な下落に見舞われている。ChatGPTとBardは何が違うのか。グーグルはどのようなAIで対抗しようとしているのか、最新の動きをまとめてみたい。

（ビジネス＋IT）

 

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2023/02/12

 

＊AIでノーベル賞に値する発見　めざせ「偉人」級

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC028YA0S3A200C2000000/

人工知能（AI）の進歩が急速だ。玄人はだしのイラストを描き、大学の課題のリポートを書けるほどになった。さらに科学者たちは研究開発に使えるAIを作ろうと挑み始めている。木から落ちたリンゴを見て万有引力を発見したニュートンや、ガラパゴス諸島などを旅して進化論を唱えたダーウィンのような、偉人級のAIが目標だ。

現在主流のAIは、脳の神経回路をモデルにした「深層学習」を使う。「学ぶデータが少なかったり品...

　（日本経済新聞）

 

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2023/02/10

 

＊ChatGPT超えるAI検索「グーグルキラー」、マイクロソフト独占取材

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020900004/

　米マイクロソフト（MS）は米国時間2月7日、検索エンジン「Bing」に対話型のAI（人工知能）を搭載すると発表し、プレビュー版を同日から公開した。「ChatGPT（チャットGPT）」の開発元である米オープンAIの技術を使って、チャット形式でインターネット検索が可能になる。「グーグルキラー」とも呼ばれる新機能の実力やいかに。検索とAIの部門で責任者を務めるディヴィヤ・クマー・グローバルヘッドオブマーケティングが日経ビジネスの独占インタビューに応じ、「人々の検索への関わり方を劇的に変える」と語った。

　新しいBingは通常の検索結果に加えて、AIチャットボットによる回答を表示する。回答に対してチャット形式で追加の質問をすることもできる。まさに「ChatGPT」のようなチャットボットがネット検索に組み込まれた形だ。

　（日経ビジネス）

 

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2023/02/10

 

＊OpenAIの｢AIが書いた文章を見破るツール｣、見破れない

https://www.gizmodo.jp/2023/02/open-ai-chatgpt-ai-text-detector.html

無限に続くひとり相撲のはじまり

今話題のテキスト生成ツール“ChatGPT”。人間が作った文章と区別がつかず、｢コピペどころじゃない！｣と学校現場などで警戒されていますが、ChatGPTを生み出した会社、OpenAIが｢AIが書いた文章を見破るツール｣をリリース。でも残念ながら、性能はあまり良くないようです。

 

同社がリリースしたウェブベースのAI検出ツール（無料）。このツールは、対象のテキストについて｢AIが書いた可能性が高い｣｢AIが書いた可能性がある｣｢不明｣｢AIが書いた可能性は低い｣｢AIが書いた可能性は極めて低い｣の5段階で評価します。（GIZMOD）

 

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2023/02/09

 

＊百度もChatGPT対抗サービス、中国勢参入で「安全保障」リスク指摘も

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020900003/

　世界中で「狂騒曲」が巻き起こっている、対話型AI（人工知能）サービス「ChatGPT（チャットGPT）」。マイクロソフト（MS）やグーグルといった米IT大手が開発を加速させる中、中国IT大手の百度（バイドゥ）も参入を決めた。中国で対話型AIはどのような進化を遂げるのか。

　「AIチャットボットプロジェクトであるERNIE Bot （文心一言）の継続的な開発を発表できることを誇りに思う」。2月7日、中国検索大手の百度はソーシャルメディア上で、自社が手掛ける対話型AIサービスについてこう投稿した。

 

　同日、「ERNIE Bot （文心一言）」と呼ぶ対話型AIサービスを発表した百度。社内でのテストを3月までに完了させ、正式にサービスを開始する予定だ。現時点で詳細は明らかになっていないが、検索サービスに統合するのではなく、まずはアプリとして提供されるもようだ。（日経ビジネス）

 

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2023/02/09

 

＊ChatGPTの生みの親、サム・アルトマンが語る「AIと検索と資本主義の未来」 | Forbes JAPAN

https://forbesjapan.com/articles/detail/60713

急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。

 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？
今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを与えるこのテクノロジーは、今後も飛躍的な成長を遂げていくでしょう。（Forbes）

 

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2023/02/07

 

＊［新連載］史上最速で利用者1億人突破のChatGPT、焦るグーグル「破壊」の危機

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00537/020700001/

　AIチャットボット「ChatGPT」の利用者がわずか2カ月で1億人を突破した。史上最速で広がるこのサービスに対して、米グーグルは「非常事態」を宣言して警戒モード。早速、新サービス「Bard」を発表して巻き返しを狙う。目まぐるしい技術開発に矢継ぎ早な新機能投入──。ChatGPTの衝撃度を見極めなければ、あっという間にビジネス面で出遅れそうだ。

対話型AI（人工知能）である「ChatGPT（チャットGPT）」の勢いが止まらない。スイスの投資銀行であるUBSは2月1日に発表したリポートで、ユーザー数が1月31日時点で1億2300万人に達したと推定した。ChatGPTの公開は2022年11月30日で、わずか2カ月間の出来事だ。人気の動画SNS（交流サイト）「TikTok」でさえ、ユーザー数が1億人を超えるのに9カ月、写真共有アプリ「インスタグラム」は2年半を要したという。

 

　UBSは「これほど速いペースで拡大した消費者向けアプリケーションは、過去20年間で記憶にない」と分析した。世界中が熱狂し、大きなうねりとなったこのサービスの本質はどこにあるのか（日経ビジネス）

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2023/02/07

 

＊｢ChatGPT｣普及で米国の大学に起きている大変化

https://toyokeizai.net/articles/-/650475

ノーザン・ミシガン大学の哲学教授、アントニー・オーマンが昨年12月、世界宗教のコースで提出された小論文を採点していたときのことだ。「このクラスで最も優れた小論文」の評点を余裕で獲得できる提出物に、オーマンは目を見張った。

ブルカ（イスラム教徒の女性が肌を隠すために全身を覆う衣服）を禁止する法律の道徳性を考察するその小論文は、適切な事例を盛り込んだ明快な文章で強力な議論を展開していた。

即座に赤信号が灯った。

オーマンが学生に、この小論文を本当に自分で書いたのかどうか問いただしたところ、学生は「ChatGPT（チャットGPT）」を使ったことを認めた。情報を処理し、概念を説明し、わかりやすい文章でアイデアを生成するチャットボットだ。

　（東洋経済）

 

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2023/01/28

 

＊AI戦争に出遅れで「非常事態」を宣言したグーグルの社内事情（Forbes JAPAN）

https://news.yahoo.co.jp/articles/057b66bcc26e799766769a287f27861b80d4d4b7

　グーグルの共同創業者のラリー・ペイジとセルゲイ・ブリンは、同社の日常的な業務からは退いているが、チャットボットの「ChatGPT」の登場により、その状況が一変した模様だ。 ニューヨーク・タイムズ（NYT）は1月20日の記事でグーグルが、昨年11月末にリリースされたばかりのChatGPTが、同社に深刻な打撃を与えかねないと判断したと報じている。「グーグルにとってこの状況は、火災報知器のボタンを押すような事態だ。同社のビジネスを根底から覆しかねない巨大な技術革新が近づいている」と同紙は書いている。

 

グーグルのCEOのサンダー・ピチャイは、ChatGPTの登場を受けてコードレッド（非常事態宣言）を発動し、ペイジとブリンを呼び寄せて会議を行い、幹部らに人工知能（AI）分野への対応を優先することの必要性を訴えたという。グーグルはまた、「今年中に20以上の新製品を発表し、チャットボット機能を備えた検索エンジンのデモを行おうとしている」と、NYTは報じている。

　グーグルは、以前からAIの重要性を認識しており、約9年前に英国を拠点とするAI研究所の「ディープマインド」を買収した。同社はまた、画像の生成やアプリの開発を支援する複数のAIプログラムの立ち上げを計画しているとされる。

 

しかし、ChatGPTの突然の大成功が、すべてを変えてしまった模様だ。グーグルは、昨年6月に「LaMDA（ラムダ）」と呼ばれる非常に高度なチャットボットを発表したが、その開発主任のブレイク・ルモワンは、「AIに意志が芽生えた」と発言して物議を醸し、グーグルを解雇された。（Forbes）

 

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2023/01/27

 

＊次なるテクノロジーの波はメタバースではない。「ジェネレーティブAI」の大波がやってくる

https://wired.jp/article/plaintext-welcome-to-the-wet-hot-ai-chatbot-summer/

　次のテクノロジーの波はメタバースなどではない。コンテンツを生成するAIだ。強力な技術であることは間違いないが、AIに付随する無数の問題にも向き合わなければならない──。『WIRED』エディター・アット・ラージ（編集主幹）のスティーヴン・レヴィによる考察。

AIの世界に奇妙なことが起きている。今世紀の初頭、3人の学者が開発を主導した「深層学習（ディープラーニング）」という革新的な技術により、この分野は「AIの冬」と呼ばれる停滞期を抜け出すことができた。深層学習の手法はAIの分野に変革をもたらし、言語の翻訳や検索、Uberの経路検索など、“スマート”と名のつくあらゆるアプリケーションを支える強力な技術が登場したのである。

この十数年間はAIにおける春の時代だった。ところが、この1年ほどは驚くほど性能の高いコンテンツを生成するAIモデルが突如として大量に出現しており、それによる劇的な余波が続いているのだ。「ジェネレーティブAIのモデルは強力です。これは間違いありません」と、エックは語る。「しかし、慎重に扱わなかった場合に生じる本当のリスクについて認識しなければなりません。だからこそ、わたしたちは提供に時間をかけているのです。慎重に進めていることをわたしは誇りに思います」

 

最も影響力のあるサービスが公開されたのは、グーグルのイベントからわずか数週間後のことである。OpenAIが強力な文章生成技術の最新版である「ChatGPT」を発表したのだ。ChatGPTはわずかな指示だけで筋の通った小論文や詩、劇、歌、さらには死亡記事ですら電光石火の速さで出力できるおしゃべりなツールである。（WIRED）

 

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2023/01/26

 

＊ChatGPTは「iPhone」やグーグル検索のような時代を変える技術になるか

https://news.yahoo.co.jp/articles/559ec00dc4bdf07d1d80b54a82fae3a0eb91ace9?page=1

　チャットボットの類いは1960年代から存在していたが、2022年終盤に登場した「ChatGPT」には、投資家やIT企業、一般大衆を魅了する何かがある。 　

すでにインターネット上には、不本意な交通違反切符について争うための専用のチャットボットから、ワークアウトやダイエットの計画を立てるチャットボットまで、ChatGPTの人間に近い対話能力を利用するアイデアが溢れかえっている。 　

しかし、もっと大きな疑問が存在する。それは、ChatGPTが（あるいはより正確には、そこに使われている技術が）「iPhone」やGoogle検索、Amazonの「Alexa」などの世代を代表する他のブレークスルーと同じような、世界を一変させるような影響力を持つ技術になるかどうかだ。 　

 

この疑問の回答が出るまでには年単位の時間がかかる可能性が高いが、人工知能の専門家は、2023年にはChatGPTに使われている技術を用いた新たな製品やアプリケーション、サービスが大量に登場すると予想している。この技術は、カスタマーサービスのチャットボットや、Alexaや「Siri」のような音声を使用したバーチャルアシスタントや、検索エンジンや、電子メールの受信箱などのさまざまな技術と、人間との相互作用のあり方を大きく変えるかもしれない。（ZDNet）

 

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2023/01/25

 

＊グーグル、20以上のAI関連新製品を開発へ…ChatGPTに対抗するAI検索エンジンもテスト中

https://www.businessinsider.jp/post-264779

  • 　グーグルがAIを搭載した検索エンジンのデモを計画していると、ニューヨーク・タイムズが報じた。
  • また、2023年中に20以上の新製品を発表する予定であると同紙は報じている。
  • OpenAIのChatGPTの登場は、グーグルを大きく揺るがしたと言われている。

The Informationによると、その目的は、関連するリンクを表示するだけでなく、検索に対する回答をユーザーに提供することだという。AIの専門家、検索エンジンの専門家、そしてグーグルの現・元社員は口を揃えて、ChatGPTは不正確な回答が懸念されるため、まだグーグル検索の代わりにはなりそうにないとInsiderに語った。NYTは、安全性、誤った情報への取り組み、事実の正確性の確保が、チャットボット検索のデモにおけるグーグルの優先事項であると報じている。（BUSINESS　INSIDER）

 

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2023/01/24

 

＊Microsoft、ChatGPTのオープンAIに投資　数十億ドル

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN23BXC0T20C23A1000000/

　【シリコンバレー=佐藤浩実】米マイクロソフトは23日、チャットボットの「ChatGPT（チャットGPT）」を手がける米新興オープンAIに今後数年で数十億ドルを追加投資すると発表した。スーパーコンピューターを整備し、開発成果をクラウド上でのサービスなどに取り入れる。景気減速で従業員を1万人減らす一方、戦略分野である人工知能（AI）への投資は強化する。

マイクロソフトは2019年と21年にもオープンAIに投資をしており、今回の追加投資を通じて「継続的な協力関係を拡大する」という。投資資金は大規模言語モデルを開発・運用するためのスパコンの拡充や人材採用などに振り向ける。米メディアでは投資規模について最大100億ドル（約1兆3000億円）との観測も出ていた。

 

オープンAIは「GPT-3」などの大規模言語モデルで知られるAIの研究開発企業で、起業家のサム・アルトマン氏らが15年に設立した。22年11月には質問に対して自然な文章で回答する「チャットGPT」を公開し、世界的な注目を集めている。進化の著しい生成AIの分野で先行する企業の一つだ。（日本経済新聞）

 

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2023/01/18

 

＊ディープフェイクについてAIを研究する弊社が解説！

https://crystal-method.com/topics/deepfake/

ディープフェイクという言葉をご存じでしょうか？
 ディープフェイクとは、ディープラーニング（AIの深層学習）とフェイク（偽物）を組み合わせた造語です。ディープフェイクは、映画やゲームなどの映像、動画の分野で使われていた技術ですが、最近ではディープフェイク動画を作成できるアプリが登場するなど一般の方にも広く認知されるようになりました。
 その一方で、悪用される心配も危惧されていることから、ディープフェイク動画の技術に対する対策も始まっています。この記事では、「ディープフェイクとは？」という問に答えられるように、AIを専門に研究開発する会社の視点から
 ・ディープフェイクでできること
 ・ディープフェイクの問題点
 ・ディープフェイクの今後の可能性
 などを実際のディープフェイク動画を用いて解説していきます。
 また、ディープフェイクを身近に感じていただくため、映像
 、動画、アプリ、Twitterでのディープフェイクも紹介します。

　(Crystal Method)

 

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2023/01/15

 

＊評価額３兆７０００億円超のAI企業・OpenAIから１３兆円以上の利益がMicrosoftに支払われる可能性

https://gigazine.net/news/20230113-openai-benefit-to-microsoft/

　Microsoftは自社の製品やサービスに対話型AIのChatGPTや画像生成AIのDALL-E2を組み込むことを想定し、ChatGPTやDall-E2を開発しているAI研究団体・OpenAIにすでに30億ドル(約3900億円)を投資し、さらに100億ドル(約1兆3000億円)の投資を検討していると報じられています。そんなOpenAIが今後どのように利益を配分していくのかについて、アメリカのビジネス誌であるFortuneが解説しています。

　OpenAIは当初は非営利団体として設立されましたが、2019年にOpenAIは非営利から制限つきの営利団体となりました。その直後、MicrosoftはOpenAIと提携し、10億ドル(当時のレートで約1100億円)の投資を行っています。

 

　そして、Microsoftは検索エンジンのBingにChatGPTやDALL-E 2を組み込むことで、記事作成時点で検索エンジン最大手であるGoogleのシェアを奪う計画を持っており、さらに100億ドルの投資を検討していると報じられました。（GigaZine）

 

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2023/01/13

 

＊AIチャットボット、ChatGPTができること・できないこと

https://www.gizmodo.jp/2023/01/chatgpt-free-ai-fails.html

今年はさらに飛躍必至なChatGPT。期待しかないです。人工知能研究所のOpenAIが開発し、昨年公開されるやいなやネット民から絶大な指示を得ているChatGPT。

そのあまりの優秀さに、Googleが焦ってるとか、Microsoftが自社の検索エンジンに乗っけるとか、ネット民が楽しむだけでなくIT企業も大騒ぎしています。が、やはりChatGPTにも得意不得意はあるわけで。できること、できないこと、まとめてみました。

　できること：

　1. ラッパーぽい歌詞がかける　2. 官能小説が書ける　3. 私の代わりになる

　4. SF小説が書ける　

　できないこと：

1. 自分の名前はわからない　2. コーディングはそこそこ 3. ニューヨーク市の学校では使えない

　4. 弁護士の代わり　5. 正確な報道記事は書けない

 

米Gizmodo編集部が、Gizmodoのテイストで記事をいくつか書かせてみたところ、全体のまとまりはよかったものの、どうしてもどこかに虚偽の内容が混ざってしまう難点があったことのこと。どうも、ChatGPTは、自身が知らない内容について捏造（創作）してしまうクセがあるようで、ジャーナリズムとしては致命的です。（GIZMOD）

 

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2023/01/13

 

＊NVIDIAのAIエキスパートが2023年動向を予測。キーワードは「デジタルツイン」と「ジェネレーティブAI」

https://www.drone.jp/news/2023011214530761085.html

NVIDIAの15人のAIエキスパートによる今後1年間の動向予測が公開された。多くのエキスパートが、2023年はデジタルツインとジェネレーティブAIが企業の目標と消費者のニーズを前進させると予測した。

パンデミックとその後のロックダウンによる3年間を経て、2023年は不景気に見舞われ、不確実な状況が蔓延しているにもかかわらず、企業は以前と変わらない責務に直面している。AIは、これらの問題を解決するための共通のテーマになりつつあるという。米国、英国、ドイツの約700の企業を対象としたGartnerの最近の調査によると、AIプロジェクトの54%が概念実証から本番環境に移行し、調査に参加した企業幹部の80%は、AIの戦略的な使用に移行していると述べている。

　（DRONE）

 

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2023/01/12

 

＊生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは？

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2301/11/news011.html

　生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能（AI）のことで、具体的には新しいデジタルの画像や動画、オーディオ（音声／音楽など）、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指す。そのAIは通常、データ／コンテンツから学習するディープラーニング（その中でも特にTransformerといった最近の技術）により構築された非常に大規模な機械学習モデルとなっている。画像を生成できるAIの「Stable Diffusion」や、テキストを生成できるAIの「ChatGPT」などがその代表である（図1）。

 

　2022年8月前後に、美麗な画像を生成できるMidjourneyなどの生成系AIが登場し、誰でも試しやすいことから一般社会の注目を集めた。その後、前述のStable DiffusionやChatGPTなどの新しい生成系AIが次々と登場し、執筆時点（2023年1月）の今でもそのブームが続いている（参考：「2023年の『AI／機械学習』はこうなる！　6大予測」）。（＠IT）

 

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2023/01/09

 

＊AIヘルスアシスタントが平等な医療を実現する──特集「THE WORLD IN 2023」 

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-an-ai-health-assistant-at-every-level/

　深層学習が民主化するにつれ、誰もが医療用AIの恩恵に与るようになる。医者だけでなく患者自身にも開かれたAIによって、均質化された医療をいつでもどこでも受けられるようになるだろう。

　世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。いよいよバーチャル・ヘルスコーチが使われ始めたことで、今後は糖尿病や高血圧、うつ病といった具体的な疾病の管理をAIが手助けしてくれるようになる。

 

　世界各地の放射線科医たちは、人工知能（AI）に評価された医用画像（レントゲンやCT、MRI、PETスキャンなど）を使用する機会が2023年から増えるだろう。消化器科医も、大腸などの内視鏡検査をする際に機械の視覚に頼りながらポリープを探すようになる。こうしたことが可能になっている理由は、「機械の目」──つまり、膨大な数の画像を用いて訓練された深層ニューラルネットワークの大規模な検証が進められているからだ。（WIRED）

 

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2023/01/08

 

＊チャットボットAIの返答は全て「幻覚」、最大の難関はハルシネーションの善悪問題

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00692/010500097/

　2023年における最重要テクノロジーは「ChatGPT」に代表されるチャットボットAI（人工知能）だ。Webを検索せずともユーザーの調べたいことに答えてくれるチャットボットは、Google検索を脅かす存在になると見なされ始めている。

しかしChatGPTのような巨大言語モデルベースのチャットボットAIには、大きな弱点がある。根拠のないデタラメな内容や人種差別的な表現が含まれる文章を生成してしまうことだ。これは米Meta（メタ）が2022年11月に公開したチャットボットAI「Galactica」が炎上した原因でもあった。　

 

メタはGalacticaに関する注意書きで「言語モデルは幻覚（ハルシネーション）を見せます。Galacticaのように高品質な巨大データで学習していた場合でも、言語モデルの出力が真実であったり信頼できたりする保証はありません。検証せずに言語モデルのアドバイスに従わないでください」と説明していた。（日経XTECH）

 

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2023/01/06

 

＊マイクロソフト、オープンＡＩの「チャットＧＰＴ」に期待－ビング向上で（Bloomberg）

https://news.yahoo.co.jp/articles/464be93733b50f69933c75adb20330f379c31137

　（ブルームバーグ）： 米マイクロソフトは人工知能（ＡＩ）研究・展開を手掛ける企業「オープンＡＩ」のチャットボット（自動応答システム）「チャットＧＰＴ」を自社の検索エンジン「Ｂｉｎｇ（ビング）」に追加する準備を進めている。競合相手であるグーグルのユーザー獲得が狙い。事情に詳しい関係者１人が明らかにした。

 

マイクロソフトはユーザーの質問に対する会話・文脈形式での回答は、リンク提示にとどまらない質の高い回答を提供することで、検索機能の利用者を取り込めるとみている。関係者が部外秘の商品計画はなお流動的だとして匿名で語った。（Bloomberg）

 

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2023/01/04

 

＊国家のガバメントAIが重要な社会インフラとなる──特集「THE WORLD IN 2023」

https://wired.jp/article/vol47-the-world-in-2023-digital-is-now-essential-national-infrastructure/

　各国政府は行政や教育、医学分野などで人工知能を積極的に利用するようになり、デジタルインフラは道路や鉄道、水道と同じくらい重要視されるようになるだろう。

　世界中のビジョナリーや起業家、ビッグシンカーがキーワードを掲げ、2023年の最重要パラダイムチェンジを網羅した恒例の総力特集「THE WORLD IN 2023」。トニー・ブレア研究所のベネディクト・マコン=クーニーは、先進的な国々がAIやメタバースを組み入れた全国規模のデジタルインフラの構築を加速させると見ている。

すでにAIを使って国と国民のかかわり方を改善した国もある。例えばエストニア政府は22年、AIを活用した仮想アシスタント「Bürokratt」の運用を開始した。アマゾンの「Alexa」やアップルの「Siri」に着想を得て、パスポートの更新や給付金申請など主要な行政サービスを音声で利用できるようにしたのである。

 

フィンランドもこれと同様の行政サービス「AuroraAI」を18年から運用している。（WIRED）

 

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2022/12/25

 

＊飲食業界におけるAI／ロボット活用の事例--AIがもたらす未来の姿とは？

https://japan.zdnet.com/article/35197578/

　人工知能（AI）を活用したテクノロジーは、アート界で物議を醸しているだけではなく、別の業界にも旋風を巻き起こしている。その業界とはファーストフード業界だ。AIを活用したテクノロジーはかなり前からレストランで用いられてきており、顧客エクスペリエンスの向上や、店舗の運営にかかる経費の管理に役立てられている。

 

　そして今、AIを活用したボイスボット（AI音声自動応答サービス）が顧客の注文を取るようになろうとしている。Taco Bellの親会社であるYum! Brandsは最近、ドライブスルーで注文を取る、AI駆動の会話型ボットをテストしていると明らかにした。Business Insiderによると、このAIボイスボットは「注文プロセスを自動化する可能性」の追求に向けて同チェーンを支援できるという。（ZDNet）

 

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2022/12/25

 

＊「ジェネレーティブAI」による大きな革命が始まろうとしている：『WIRED』日本版が振り返る2022年（AI編）

https://wired.jp/article/most-read-stories-in-japan-2022-ai/

　AI（人工知能）による画像生成や対話型AI、あるいは機械学習の多分野への応用まで、その可能性が注目された2022年。オンラインでよく読まれたAI関連の記事をピックアップし、『WIRED』日本版が振り返る2022年（AI編）としてお届けしよう。

2022年、AI（人工知能）に関しては話題にこと欠かない一年だった。「Midjourney」「Stable Diffusion」「Artbreeder」「DALL-E」といった文章から画像を生成する「ジェネレーティブAI」の勃興や、対話型AIの「ChatGPT」の公開は、特に記憶に新しいことだろう。

 

AIと創造性に関するブレイクスルーを横目に、考えなければならない問題も多い。例えば、ロシアによるウクライナ侵攻においてAIによってターゲットを狙える高性能な「自爆型ドローン」が投入された可能性があったように、自律型兵器のためのAIの活用やその危険性は無視できない問題だ。（WIRED）

 

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2022/12/23

 

＊グーグルが方針変更、ChatGPTに対抗へ…ピチャイCEOが新しいAI製品の開発を指示

https://www.businessinsider.jp/post-263637

  • AIチャットボット｢ChatGPT｣が公開されたことを受け、グーグルは｢コードレッド（緊急事態）｣を発動したとニューヨーク・タイムズが報じている。
  • 同社のサンダー・ピチャイCEOは、いくつかのチームに対してAI製品の開発に集中するよう指示したという。
  • このような動きは、ChatGPTがいずれグーグルの検索エンジンに取って代わるかもしれないという懸念がきっかけとなって始まった。

　Yコンビネーター（Y Combinator）の元社長、サム・アルトマン（Sam Altman）がCEOを務めるAI（人工知能）研究組織、OpenAIが開発したAIチャットボット｢ChatGPT｣が公開され、話題になっている。そんな中、グーグル（Google）の幹部は、自社の検索エンジンの先行きが怪しくなったとして｢コードレッド（緊急事態）｣を発動したとニューヨーク・タイムズ（NYT）が報じている。

 

　（BUSINESS　INSIDER）

 

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2022/12/21

 

＊グーグルが｢ChatGPT｣のようなチャットボットを作らない理由…全社会議で幹部が従業員に説明

https://www.businessinsider.jp/post-263313

  • グーグルの幹部が従業員に対し、チャットボットが検索に代わるとは思わないと述べたという。
  • 従業員が幹部にOpenAIのChatGPTのようなチャットボットを開発しないことは、機会の損失ではないかと尋ねたことをCNBCが報じている。
  • アルファベットのCEOとグーグルのAI部門責任者は、同社にとっては、OpenAIのようなスタートアップよりも｢風評リスクが大きい｣と述べた。

 （BUSINESS　INSIDER）

 

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2022/12/21

 

＊AIチャットボット「ChatGPT」の回答が人間すぎた！ 仕組みからそのワケを紐解く

https://www.lifehacker.jp/article/2212-chat-gpt-use/

　あなたが最近、最先端テクノロジーに度肝を抜かれたのはいつでしょうか？いまどきのテクノロジーはどれも本当にすごいので、相当の破壊力がないと、もはや誰もびっくりしません。でも、これにはきっと、あなたも驚くはず。チャットボットの「ChatGPT」です。どんな質問にも答えてくれますし、思いつくままにお願いしても、何でも書いてくれます。事前に頼んでいたら、この記事だって書いてくれたかもしれません（私がそう言っていたとは、ChatGPTに言わないように）

 

　　ChatGPTとは、ほとんど何でもできるAIチャットbotです。これは誇張ではありません。本当にそうなのです。ChatGPTに何か質問すると、答えを全力で返してくれます。しかも、ときどき話がちょっと長くなるところも含めて、その答えはまるで人間が書いたかのよう。たとえば、「華氏75度を摂氏に変換して」と頼むと、こんな答えが返ってきます。(lifehacker)

 

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2022/12/11

 

＊ディズニー作、｢老いも若返りも再現するAIツール｣のクオリティがかなりリアル！

https://www.gizmodo.jp/2022/12/disney-ai-art-vfx-visual-effects-de-age-younger-older.html

SNSに出回っているクオリティを余裕で越えてきた...！

 

赤ちゃん顔や老人顔に加工できるフィルターがSNSを賑わせたのはもう何年も前のこと。最近では、俳優の見た目を若く / 老いて見せることができるというAIツールをディズニーの研究者らが開発しました。こうして見るとかなりリアルな仕上がりですが、本来であればこのクオリティに達するには数週間という作業が必要だといいます。（GIZMOD）

 

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2022/12/11

 

＊「すごすぎる！」とSNSで話題──難題も完璧に答えるAI「ChatGPT」とは

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/12/snsaichatgpt.php

＜テキストで質問を投げかけると「人間か」と疑うほど精度の高い回答を用意してくれるAIの「ChatGPT」が注目を集めている。わずか6日間で100万人以上のユーザーが利用し、SNSで話題沸騰中の同サービスを解説する＞AIチャットボットの最新鋭が姿を現した。ツイッターなどのSNS上では大きな話題となっており、ネットユーザーたちはテクノロジーの新時代を目の当たりにしている。

 

新たに登場したAIチャットボット「ChatGPT」は、イーロン・マスクらが2015年に共同創業し、サンフランシスコを拠点とする非営利のAI研究開発企業・OpenAIが開発した。同社のサム・アルトマンCEOによれば、11月30日のリリースからわずか6日間で100万人以上のユーザーが利用したという。（Newsweek）

 

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2022/12/11

 

＊AIの進化史まとめ！　飛躍的な技術革新はなぜ起きた？

https://the-owner.jp/archives/11424

　1950年代に初めてその言葉が生まれた「AI（人工知能）」は、その後飛躍的な革新を遂げ、私たちの生活様式にも大きな変化を及ぼした。2022年現在は第3次AIブームと呼ばれ、機械学習や深層学習、シンギュラリティという言葉も耳にする。AIの歴史に加え、それによって実現した身近な技術も紹介する。

　AIの技術革新を大きく進めたのは、コンピューターの計算能力が向上し、ビッグデータの活用が可能になったことによる機械学習の実用化と深層学習の登場だ。それぞれどのような意味を持つのか。

 

   機械学習では、人間が特徴量を定義し精度を上げる必要性があった。特徴量とは、パターンを見つけ出すためにどの部分に着目するかという指標だ。そこで登場した深層学習は、学習データから自動で特徴量を抽出できる点が画期的である。（OWNER）

 

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2022/12/11

 

＊スプレッドシートでGoogleのAIが使える、公式の機械学習アドオン公開　欠損値の予測など可能

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2212/08/news181.html

　米Googleは12月7日（現地時間）、「Googleスプレッドシート」に機械学習を活用した機能を導入できるアドオン「Simple ML for Sheets」を発表した。専門知識がない人でも、データ中の欠損値を機械学習で予測したり、異常な値を検知したりできるという。利用料は無料。

 

　例えば自動車の車種や修理の種類、走行距離などのデータをスプレッドシート上に記録している場合、Simple MLを使ってそれらのデータを選択することで、修理にかかる時間の予測などが可能という。ただしこの機能で導いた結果は統計的な予測で、不正確な可能性もある。(ITmedia)

 

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2022/11/30

 

＊ＡＩの法対応が追いつかない…「リーガルテック」の課題

https://newswitch.jp/p/34762

契約などの法律に関わる業務に人工知能（ＡＩ）を導入して効率化させる「リーガルテック」。利用する企業には便利な技術だが、一部に法的課題が浮上している。ＡＩの社会実装にはさまざまな分野で既存の仕組みでは対処できない問題が生じている。リーガルテックの課題はどこにあるのだろう。（赤穂啓子）現在リーガルテックとして提供されるのは、契約書の記述にリスク箇所や抜け漏れがあるかをＡＩ技術（自然言語処理技術）を用いて検出する「契約自動レビュー機能」が中核。リーガルフォース（東京都江東区）など複数のベンチャー企業が提供している。

 

しかし、この契約自動レビュー機能が、弁護士でない者が法律事件の鑑定を行うことを禁止する弁護士法７２条に抵触する懸念が浮上している。法務省が６月と１０月に契約書レビュー行為が「鑑定にあたると評価され得る」「鑑定に当たると評価される可能性がないとはいえない」という見解を示した。可能性があるとしたことが問題を複雑化させた。同サービスを利用する企業は困惑し「サービスが適法だと証明してほしい」という声が上がっている。（ニュースイッチ）

 

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2022/11/30

 

＊AI戦争に勝利する方法とは？

https://gigazine.net/news/20221129-ai-war/

　戦争とその抑止はAIによって定義される時代になっており、AI競争に勝利した者こそが経済的・軍事的に支配力を手に入れることになります。政府は今後どのように行動して「勝利」に近づくべきかを、急成長を続けるAIプラットフォーム「Scale AI」のCEOであるアレクサンドル・ワング氏が自身のウェブサイトで解説しています。

　ワング氏はAIベースの技術が戦争で大いに活用されると述べています。実際に、2022年2月のロシアによるウクライナ侵攻以降、ウクライナ国防省が顔認証技術を利用してロシア側の工作員や戦死者の特定に活用したり、航空写真から戦争の被害状況を分析するAIが活躍したりと、戦争のシーンでもAIが活用されています。しかしワング氏はさらに、「近い将来、AIを活用してターゲットを特定する自律型ドローンが、戦争を定義するまでになります」と述べています。

 

　最も重要な脅威としてワング氏が挙げているのは、中国の成長です。中国の半導体技術の進歩はめざましく、中国はAIを国家安全保障技術の「飛躍的な開発の歴史的な機会」と見なしています。ワング氏によると、中国は「アメリカが古典的な『イノベーターのジレンマ』に陥る」と考えており、進歩が進んだために成熟したシステムに過剰に投資し、新しい破壊的技術であるAIへの投資を過小評価してしまうアメリカよりも、既存の防衛産業の基盤が薄い中国の方が、AIではるかに優位に立つとのこと。（GigaZine）

 

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2022/11/27

 

＊文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」の“ゴールドラッシュ”が、いまシリコンバレーで起きている

https://wired.jp/article/ais-new-creative-streak-sparks-a-silicon-valley-gold-rush/

文章や画像を自動生成する「ジェネレーティブAI」に投資家たちが熱視線を送っている。だが、法的な問題が解消されて本格的に利益を生み出せるようになるのは、まだ先のようだ。

ジェネレーティブAIの熱狂的な支持者は、この技術があらゆる産業に根付き、画像や文章を吐き出す以上のことができるようになると予想している。この技術の興隆を追っているスタンフォード大学のデビッド・ソンは、ジェネレーティブAIの100社を超えるスタートアップの一覧を作成した。

 

この一覧には、音楽の生成やゲーム開発、執筆アシスタント、カスタマーサービス用のボット、コーディングの補助、動画編集、オンラインコミュニティの管理のためのアシスタントといったアプリケーションを開発している企業が含まれている。Convictionのグオは、このうち文章での説明から契約書を生成するサービスの開発を目指す企業に投資している。精度が信頼できるほどになれば、この事業は大きな利益を生む可能性がある。（WIRED）

 

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2022/11/24

 

＊人間のように思考する「汎用人工知能（AGI）」が実現するまでのロードマップ

https://gigazine.net/news/20221123-roadmap-artificial-general-intelligence/

　これまで登場している人工知能(AI)の多くは単なるアルゴリズムの域を脱していませんが、将来的には人間のように思考する汎用人工知能(AGI)が実現すると期待する専門家もいます。そんなAGIが実現したら一体何ができるのかや、2022年時点ではどこまで達成できているのかについて、ブロックチェーンサービス・OpenZeppelinの共同設立者のマヌエル・アラオス氏がチェックリストにまとめました。（GigaZine）

 

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2022/11/21

 

＊AI（スマート）スピーカーの仕組みやできること、AIの特徴を解説！

https://ainow.ai/2022/11/21/270531/

AIスピーカー（スマートスピーカー）とは、文字通り「AI（人工知能）」が搭載されたスピーカーのことを指します。

通常のスピーカーだと、外部デバイスからの入力をそのまま出力するだけですが、AIが搭載されることにより、ユーザーからの音声による呼びかけに応じた操作ができるようになりました。これを可能にしているのが「音声認識」と「自然言語処理」の技術であり、SiriやAlexaのように人の発した声を分析し、音声に応じた様々なアクションをとることができます。

　ーAIスピーカー処理の流れー

  1. 音声入力の待機（アレクサ / Hey Siri の呼びかけで音声入力の受付を許可）
  2. 入力された音声をデジタルデータへと変換する（音声認識）
  3. データをクラウドに送る
  4. クラウド上でAIがデータを処理・解析する（自然言語処理）
  5. AIからの返答を音声で出力する

　（AINOW）

 

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2022/11/18

 

＊インテル、96％の精度でディープフェイクを検出する新技術「FakeCatcher」

https://news.yahoo.co.jp/articles/127b964429a5e9db875497a1aa833f077915659f

　ディープフェイクは本物と見間違えるほどのクオリティーで作成できるため、ネット上では誤情報やデマ、詐欺行為が拡散される事例が相次いでいる。こうした状況を受けて、Intelはディープフェイクメディアを96％の精度で検出する新技術「FakeCatcher」を発表した。 　

ディープフェイクは、機械学習や人工知能（AI）から派生した優れた技術を利用し、著名人や政治家が実際にはしていない行動や発言をしているように見せかけることで、恐ろしいまでに本物そっくりな偽者を作り出す。 　

 

既存の技術では、ディープラーニングを利用してデジタル操作の痕跡を調査するため、ウェブユーザーがディープフェイクを誤って本物だと信じ込んでしまうと、その間違いを正すのに数時間かかることもある。（CNET）

 

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2022/11/13

 

＊OpenAIにみるオープンソースビジネスモデル

https://insight.eisnetwork.co/20221020-open-ai/

　過去記事でも取り上げたOpenAIですが、今度は音声から文字を生成する、文字起こしオープンソースAI「Whisper」を発表しました。ウェブから収集した68万時間に及ぶ音声データを用いてAIモデルを学習させ、アクセント、背景・雑音、専門用語に対する精度が向上していることを謳っています。

　英語だけでなく、日本語やフランス語、ドイツ語など数十以上の言語にも対応しています。文字起こしの精度は言語ごとに異なり、日本語の単語誤り率は6.4％でWhisper対応言語の中でもかなり高い精度で対応しています。

 

 　OpenAIのビジネスモデルは、GAFA等の超大手IT企業の中核をなすAI技術をオープンソースで提供することにより、全世界の優秀な研究者・エンジニア・スタートアップがOpenAIのオープンソースを用いた多種多様のサービスを作ることより価値を高め、その価値を元にして政府・企業・ベンチャーキャピタルから資金を調達するものです。(EIS Insight)

 

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2022/11/12

 

＊AI契約レビューの法的不安は拭えるか？　内閣府ワーキンググループで議論　国のガイドライン要望も

https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2211/11/news163.html

内閣府において「規制改革推進会議スタートアップ・イノベーションワーキング・グループ」の第2回会合が11月11日に開かれ、AI契約レビューの法的な位置づけについて議論が交わされた。

AI契約レビューとは、契約書の文面をコンピュータで処理して問題点などを洗い出し、契約審査の補助をする仕組み。国内でも複数社がサービスを提供しており、導入企業も増加しつつある。

 

ところが6月6日に公表された「グレーゾーン解消制度」において、AIを使った契約レビューについて「弁護士法第72条に違反すると評価される可能性がある」という回答が公表されたことが波紋を呼んだ。弁護士法72条とは、弁護士以外が法律事務を取り扱うことを禁じる法律だ。(ITmedia)

 

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2022/11/04

 

＊グーグルのAIで何ができる？　1000言語への対応や洪水予測など

https://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1452925.html

　グーグル（Google）は、同社の公式ブログにおいて、AI（人工知能）を活用した取り組みを紹介している。「3つの活用法」として、対応言語の拡充や気候変動などへの対応が紹介されている。

グーグルは、世界中で使われている1000の言語をサポートするAIモデルの構築を目指す。同社は、世界中で7000を超える⾔語が話されている一方、現在オンラインで⼗分な情報を提供できている⾔語はごくわずかであると紹介。より多くの言語をAIモデルでサポートすることにより、さまざまな人が情報へアクセスできる世界の実現を目指していく。

　グーグルでは、気候変動への対応でもAIを活用。たとえば山火事に対して、⼈⼯衛星画像を活⽤してAIモデルを学習し、リアルタイムで⼭⽕事を特定して追跡する取り組みを、米国やカナダなどで開始している。（ケータイWatch）

 

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2022/10/27

 

＊AIでモーションスタイル変換〜バンダイナムコ研究所の取り組み

https://morikatron.ai/2022/10/cedec2022_motionstyle/

　バーチャルなキャラクターの活用の場はゲームやアニメのみに留まらず、いまや動画配信やバーチャル空間のアバターなど、キャラクタービジネスの可能性は多方面へと広がっています。一方で、キャラクターの作り込みには経験やスキルが必要です。バンダイナムコ研究所では、AIを使った人型キャラクターのモーションデータの利活用について研究開発が進められています。CEDEC2022のセッション「モーションキャプチャデータを題材にしたAI研究プロジェクトのポストモーテム – データセット構築からモーションスタイル変換プロジェクトまで」ではバンダイナムコ研究所の髙橋誠史氏、森本直彦氏、株式会社ACESの小林真輝人氏が登壇し、この取り組みを紹介しました。

 

　バンダイナムコグループのR&Dを担うバンダイナムコ研究所は、ゲーム制作へのAI技術の応用というところで、これまでテキスト（シナリオ、セリフ）、音声（ボイス、効果音、BGM）を対象とした研究を行っています。次の研究開発の対象として着目したのがモーションデータです。とはいえ、ゲームにおけるモーションデータの制作シーンを考えたときにどのような課題があるでしょうか。AIを使うことで何ができるか、どう貢献できるのかを検討するところから始めました。（モリカトロンAIラボ）

 

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2022/10/25

 

＊MicrosoftがトップAI研究企業Open AIに再出資を交渉中

https://www.axion.zone/microsoftaiopen-ai/

　MicrosoftがトップAI研究企業Open AIとさらなる資本注入について交渉していると報じられた。AIが非常に速い進歩を見せる中、Open AIは著しい存在感を放っており、AIをビジネスに取り入れたいMicrosoftにとって不可欠なディールに見える。

 

　OpenAIはテスラから10億ドルの供与を受け、非営利団体（NPO）としてスタートした。テスラCEOのイーロン・マスク、リンクトインの共同創業者であるリード・ホフマン、パランティア共同創業者ピーター・ティール、元Stripeの最高技術責任者で現在はOpenAIのプレジデント兼会長を務めるグレッグ・ブロックマンなどの支援を受けていた。しかし、機械学習（ML）モデルの開発と研究者の雇用にさらなる多額の資金が必要なことから、OpenAIは株式会社へと転換し、2019年、Microsoftが10億ドルを出資した。（AXION）

 

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2022/10/11

 

＊AIエンジニアになるには？おすすめの5ステップや学習方法を紹介！

https://ainow.ai/2022/10/11/268674/

AI技術がホットワードとして、注目されていることは、皆さんご存じだと思います。近年、AI技術は、医療や自動運転、接客サービスなど幅広い分野での活用が期待されており、AI分野の可能性は計り知れません。また、AIという最先端の技術を用いて価値を創造する仕事に魅力を感じる人や会社も多くあります。新進気鋭のIT企業や有名上場企業が理系分野の優秀な人材を登用して積極的に研究や開発をしています。

 

AIエンジニアの仕事は、主に機械学習やディープラーニングといった技術を用いて機械に様々なデータを与え、それを処理させることで判断方法や考え方を学習させてAIを開発します。また、業務の内容としては、「企画」「AIシステムの開発」「データの準備」「AIの学習」「テスト＆評価」「最新技術の研究や調査」の大きく6つがあり、それぞれに違った知識やスキルを必要とします。（AINOW）

 

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2022/10/10

 

＊ニューラルネットワークとは？仕組みや歴史からAIとの関連性も解説

https://aismiley.co.jp/ai_news/neural-network/

ニューラルネットワークは、AI（人工知能）技術に欠かせない重要な技術です。今後さらなる発展と活用が予測されるAI技術を導入する上で、ニューラルネットワークの仕組みや役割について理解しておく必要があるでしょう。この記事では、ニューラルネットワークの基礎知識から代表的な種類、変遷の歴史まで解説します。AI技術やディープラーニングとの関係についてもわかりやすく説明しますので、AIサービスの研究や開発を検討する際にぜひ参考にしてください。

ニューラルネットワーク（Neural Network）とは、脳の神経細胞（ニューロン）が持つ回路網を模した数理モデルです。脳内神経のネットワークで行われている情報処理の仕組みを、計算式に落とし込み、人工ニューロン（パーセプトロン）を使って数学的にモデル化したものを指します。

 

ニューラルネットワークはデータから学習できるため、音声や映像、制御システムにおけるデータ識別・分類やパターン認識に向いている点が特徴です。また、時系列予測やモデリングにも活用できるので、未来の予測といった場面でも採用されています。(AIsmiley)

 

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2022/10/09

 

＊機械学習の限界を超えた「深層学習」とは

https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00502/092800001/

　AI（人工知能）スタートアップのトップランナーであるPreferred Networks（プリファードネットワークス、PFN）が“文系”ビジネスパーソン向けに総力を挙げてつくり上げた書籍『AIってそういうことか！ ビジネスの現場で使えるPFN式活用法』（日経BP）。連動企画として、PFN最高経営責任者の西川徹氏による「『深層学習』で進化した“3つの力”」を数回に分けてお届けする。

連載の初回はまず、「AI（人工知能）」がどんなものなのか、なぜ今ここまで注目されているのかを、実例を見ていただきながら説明していきます。まずはその外観をつかみ、イメージを膨らませていただければ幸いです。

AIといってもいろいろな分野がありますが、今最も注目を浴びているのは「深層学習」、英語でいうと「ディープラーニング」です。それを受け、AIが今非常に盛り上がっているわけです。（日経ビジネス） 

 

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2022/09/25

 

＊Google元エンジニアは言う──彼が開発したAIには、確かに「意識」があった

https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2022/09/googleai.php

＜グーグルが開発している最先端チャットボット「LaMDA」には知覚がある──。同社を解雇されたエンジニアが語る「真相」＞

グーグルが開発中の対話アプリ用チャットボット「LaMDA」。最先端の人工知能（AI）によって高度な会話ができるよう訓練されたこのマシンには、知覚がある──。開発チームのエンジニア、ブレーク・リモイン（41）が、ワシントン・ポスト紙にそんな見解を明らかにしたのは6月のことだ。

 

LaMDAと友達になったと語るリモインは、「UFOを見た」と言う人が経験するような、驚嘆と疑いと愚弄の入り交じった目を向けられてきた。だが、実際に会ってみると、リモインは非現実的な世界に「行ってしまった人」とは程遠い。（Newsweek）

 

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2022/09/18

 

＊言語処理のニューラルネットワークモデルが脳の働きと同じ構造をしてるという仮説

https://gigazine.net/news/20220914-transformer-brain/

　脳がどのように時間を把握するのかという研究や選択的に恐怖やトラウマなどの記憶を消去する実験など、「脳がどのように機能して、脳のどこで何をするのか？」という疑問は依然として不明な点が多くなっています。そのような脳の働きについて、言語処理の深層学習モデルであるTransformerが、脳の機能を追跡する類似モデルとして役に立つことが示されました。（GigaZine）

 

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2022/09/17

 

＊スマホ撮影画像を用いた水災の浸水高計測システムにおいて、「映像解析ソリューションkizkia」を東京海上日動火災保険が採用

https://www.mapion.co.jp/news/release/000000017.000067019-all/

この度、三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社（本社：東京都港区、取締役社長：中野 隆雅、以下「MDIS」）が開発、販売する「映像解析ソリューションkizkia」（きづきあ、以下「kizkia」）を東京海上日動火災保険株式会社（取締役社長 広瀬 伸一、以下「東京海上日動火災保険」） が採用しましたので、お知らせいたします。東京海上日動火災保険は、kizkiaを活用することで、スマートフォン画像から浸水高を計測するサービス（以下「本サービス」）の提供を開始します。

　本サービスに利用されるアプリケーションとして、MDISのkizkia（注1）が採用されています。操作ガイドに沿って浸水跡を撮影することで、独自AI技術（注2）で画像を解析し、被害状況の確認を行う担当者が現地にいなくても浸水線の高さを自動で計測できる点が特長です。
 （注1）サービス基盤としてアマゾン ウェブ サービス（AWS）を利用。
 （注2）三菱電機のAI（人工知能）技術「Maisart(R)（マイサート）」と独自の計測アルゴリズムを組み合わせることで実現（特許出願中）。

 (Mapionニュース)

 

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2022/08/24

 

＊静かに広がる機械学習の誤用が、科学に「再現性の危機」をもたらしている

https://wired.jp/article/machine-learning-reproducibility-crisis/

　人工知能（AI）の基盤でもある機械学習の用法を誤ったことで、不正確な論文や研究結果が発表される事例が少なくないことが、米国の研究チームの調査で明らかになった。この問題はすでに広がりつつあるといい、研究者たちは科学の「再現性の危機」のリスクについて警鐘を鳴らしている。

 

　内戦とは人間の営みのなかで最も醜く、最も恐ろしいものであることを人類の歴史は示している。だからこそ、内戦が勃発する時期を人工知能（AI）によって90％以上の精度で予測できると主張する複数の政治学の研究を21年に見つけたとき、プリンストン大学教授のアルヴィンド・ナラヤナンと博士課程の学生サヤシュ・カプールは疑念を抱いたのだ。（WIRED）

 

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2022/08/23

 

＊丁寧な謝罪メールをAIが生成、巨大言語モデルが優秀なビジネスパートナーに

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02168/081900003/

近年における「すごいAI（人工知能）」の代表格である巨大言語モデルが、日本語でも威力を示し始めた。LINEが構築した390億パラメーターの日本語版巨大言語モデル「HyperCLOVA」は、謝罪メール作成や議事録要約、詩や小説の執筆といった様々なタスクで、非常に流ちょうな日本語の文章を生成している。驚くべき能力の一端を紹介しよう。

 

メール作成や議事録の取りまとめ、コールセンターでの顧客対応などは多くの業種で発生する業務だ。共通するのは必要な情報を理解・抽出し、相手に合わせて端的に伝える能力で、社会人にとって不可欠なビジネススキルといえる。最新の巨大言語モデルは人間のインプットに応じて的確に意図をくみ取り、業務をサポートする存在となりつつある。（日経XTECH）

 

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2022/07/22

 

＊「日本企業のAI活用は転換期」と日本IBM幹部が主張する理由とは

https://news.yahoo.co.jp/articles/4401d2927259c53e628be8e9dd8fab136e6f2126

　塩塚氏はまず、世の中のAI活用に関する大きなトレンドとして、「近年、多くの企業がデータやAIの活用によるビジネス変革を成長戦略の重要な柱として挙げている」と述べ、「AIはもはや一部の専門的なデータサイエンティストによる実験の段階を超え、AIをビジネスの現場でどう活用していくかという点に主な関心が移ってきている」との見方を示した。そうした中で冒頭に記したように、日本企業がAI活用において転換期を迎えていることを強調した。

　「欧米各国や中国、インドでは多くの企業がAIの実証実験段階を終え、本格活用に向けた準備に入っている。一方、日本の企業に目を転じてみると、私の感覚では、本格利用を見据えたレベルの検討を始めているところはまだまだ限定的だ」

 

　塩塚氏のメッセージは一言でいえば、「日本企業よ、AI活用に立ち遅れるな」ということだろう。（ZDNet）

 

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2022/07/13

 

＊マイクロソフト、顔認識ツールの利用制限

https://news.yahoo.co.jp/articles/e7677d0337ae2ab0533d50c53233c08e96984866

　マイクロソフトは同社の顔認識ツールについて、一部の機能の利用を制限すると発表した。AI（人工知能）を活用する顔認識技術をめぐっては、人種に基づいて捜査対象を選別するレイシャル・プロファイリングなどに悪用されかねないとの懸念があり、企業側が率先して対応に動いた格好だ。

顔認識技術は便利な半面、弊害も多い。たとえば、市販のAI顔認識システムでは女性や黒人の誤認率が高くなる傾向にある。マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究によると、あるソフトウェアでは肌の色の薄い男性の誤認率が0.8％だったのに対し、肌の色の濃い女性では34.7％に達したという。

 

　マイクロソフトはこのほど、AIに関する自社の倫理規定を2年ぶりに改定。それに基づいて自社のAI製品に対する管理を強化する方針を打ち出した。顔認識技術については、個人のプライバシーを侵害したり、差別や監視のツールに使われたりしないようにしていきたい考えだ。（Forbes）

 

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2022/07/11

 

＊セールスフォースのAI倫理担当が語る、AI製品を取り巻く倫理問題

https://news.yahoo.co.jp/articles/846c70ee9f493e0cc97ce31ba40793bddd6b304d

　企業は人工知能（AI）製品の構想や開発を始める際、最初の段階から倫理について考慮しておく必要がある。そうすることで、AIツールをバイアスのない、責任あるものとして実装するための力が得られるはずだ。 　

サイバーセキュリティ製品では同様のアプローチが既に必要不可欠なものとして受け入れられている。「セキュリティバイデザイン」（Security by Design）という開発原則によって、リスクの評価とセキュリティ機能を最初から取り込んでおけば、一貫性のない行き当たりばったりでの対応や、後続の工程で発生する高コストな後付け対応を避けられるようになるのだ。 　

 

Salesforceの倫理AIプラクティス担当主席アーキテクトであるKathy Baxter氏は、このような考え方をAI製品の開発にも適用すべき時が来ていると述べ、組織がAI倫理の基本的な開発標準を満たす必要性を強調した。（ZDNet）

 

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2022/07/10

 

＊無料で読める「機械学習／ディープラーニング」の有名書籍！　厳選4冊

https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2007/27/news020.html

 　「Goodfellow本」「PRML本」「カステラ本／ESL本」「ISL本」といった通称で愛される、超有名な書籍が無料で読める。厳選したこの4冊のリンク先と概要を紹介する。

　AI／機械学習関連の書籍の中には、無料で読めるものが多数ある。そんな中でも、特に著名なものを、

  • ディープラーニングの電子書籍
  • 機械学習の電子書籍

という2つのカテゴリに分けて紹介する。

 

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2022/07/09

 

＊Google I/O 2022で発表された最新自然言語処理技術まとめ

https://ainow.ai/2022/07/07/266328/

　2022年5月11日から12日、毎年恒例のGoogle主催の開発者会議「Google I/O 2022」がハイブリッド開催されました。同社のサンダー・ピチャイCEOが行った基調講演をまとめた記事を読むと、多数のAI技術が発表されたことがわかります。この記事では、GoogleI/Oの発表から特に自然言語処理に関するものを抽出して解説します。

 

　Google I/O 2022では、Google翻訳が新たに24の言語に対応したことが発表されました。対応した言語にはインド北東部で使われるアッサム語、クルド人が話すクルド語などが含まれいます（24の翻訳対応言語については本記事末尾の付録参照）。この新機能の実現には、多言語機械翻訳に関する大規模開発が不可欠でした。こうした開発の概要と詳細は、Google AIリサーチブログ記事と論文で解説されています。（AINOW）

 

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2022/06/30

 

＊AI研究者たちの決意「人を幸せにする未来のために努力する」

https://news.yahoo.co.jp/articles/6d1862e7f32f68d949a67f1ee7939451c71ff8ba

　AI（人工知能）を研究開発し、社会実装を目指す、クリエイターズネクスト（東京・港）の代表取締役・窪田望氏と、日本大学文理学部情報科学科助教・次世代社会研究センター長の大澤正彦氏が、それぞれの観点からAIを語り合う。3回連載のラストは、AIがもたらす人類の未来について語り合った。

　―連載ラストとなる今回は、AIの未来についてぜひお話しいただきたいと思っています。その前に、気になるのがお二人のバックグラウンドです。なぜAIの研究を始められたのでしょうか。

 

大澤正彦氏（以下、大澤）：「なぜAIを研究しているのか」という質問は、僕にとってはなぜ箸を使うのか、と聞かれているのと同じ感覚です。というのも、僕は2歳の頃からすでにドラえもんをつくりたかったんですね。ご飯を食べたい、と考えるのと同じように、寝ても覚めても「ドラえもんをつくりたい！　ドラえもんをつくりたい！」と思って生きてきたんです。ご飯を食べたいから箸を使うのと同じように、ドラえもんをつくる手段として必要だからAIを使って研究をしています。（日経ビジネス）

 

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2022/06/26

 

＊AI技術で、ハリウッド映画はここまできた | WIRED.jp

https://www.youtube.com/watch?v=6XutTkByXjA

　ハリウッド映画の特殊効果には、AI技術が使われており、映画制作における表現の幅は、機械学習によって格段に広がっている。モーションキャプチャ除去や音声クローン技術、キャラクター制作など、AI技術がハリウッドにもたらした変化を見ていくとともに、今後の可能性を紐解いていく。（WIRED）

 

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2022/06/15

 

＊日立製作所がオープンな「設備点検AIプラットフォーム」を開発　社会インフラの強靱化へ

https://digitalist-web.jp/trends/news-products/ljDIB

①日立製作所が「設備点検AIプラットフォーム」を開発した。
 ②同プラットフォームでは、インフラ設備管理の効率化とコスト最適化を実現。
 ③またオープンシステムとすることで、プラットフォーム自体も継続進化するようにした。

 

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2022/06/14

 

＊ディープラーニングにGPUを使う3つの理由-選び方やおすすめも徹底紹介

https://ainow.ai/2022/06/14/265691/

ディープラーニングをやってみたけどやり方がわからないという人も多いのではないでしょうか。パソコンのスペックが低ければ、処理能力を上げるために、GPUを検討しますよね。そこで、ここではディープラーニングによく活用されているGPUについて、選び方やおすすめのGPUなどを網羅的に解説していきます。

 

最初にGPUについて解説します。GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップのことです。単純な計算処理を大量に行うことに適しています。この特徴がディープラーニングと相性がよく、さらに高性能で比較的安価であることから、ディープラーニングにはGPUを使うようになっていきました。（AINOW）

 

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2022/06/12

 

＊WEB特集　AIに都市を動かせるのか？　企業連合で挑む未来都市プロジェクト

https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220530/k10013622841000.html

　行き交う人、車。新たに建つ建物に取り壊される建物。都市は刻一刻と目まぐるしく動き続けています。近い将来、そこにロボットや自動運転車が加わることも珍しくなくなるかもしれません。そんな都市空間をまるごとAIによって制御可能にするという研究が、日本の建設会社や電機メーカーなどによって進められています。果たして実現した世界は明るい未来なのか、それとも…。

 

「3年後に実用化」というハードルを課しながら、新たな領域に挑む技術者たちを取材しました。
 （国際放送局 World News部ディレクター 町田啓太、プロデューサー 小川 徹）　（NHK）

 

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2022/06/11

 

＊AIがマーケティング用の文章を自動生成し、人間が推敲する時代がやってくる

https://wired.jp/article/ai-generated-marketing-content/

　マーケティング用コンテンツの見出しや本文をウェブ用に作成する際に、文章を自動生成するAIツールを利用する動きが出始めた。滑らかな文章を生成できるのみならず、Googleの検索結果で上位に表示されるよう内容が最適化される点も支持されているが、その乱用を危惧する声も上がっている。

「21世紀に入って月日が経つにつれ、生活のあらゆる面がアルゴリズムで制御されるようになった。Facebookはニュースフィードに表示する投稿をアルゴリズムで決めている。Google 検索は複雑なランキングシステムに基づいて検索結果を表示し、Amazonは購入履歴を基に商品をおすすめしているのだ。オンラインマーケティングの分野でも効果的なコピーの作成にアルゴリズムが使われるようになっていても不思議ではない。ウェブの未来はどうなるのだろうか。機械がマーケティングを支配するようになるのだろうか。それとも人類の創造性は今後も必要とされるのだろうか。この記事で解説したい──。」

ここまでの導入部を書いたのは、実は人間ではない。人工知能（AI）によるコピーライティングサービス「Jasper」が、記事の見出しを基に生成した文章なのだ。

 　（WIRED）

 

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2022/06/02

 

＊AIによる戦争が現実化する時代に向け、米軍での「高度IT人材」の不足が深刻化している

https://wired.jp/article/to-win-the-next-war-the-pentagon-needs-nerds/

　戦争におけるAIの重要性が高まる一方で、米軍は高度なIT人材が不足していることで軍事AIの実装に遅れをとっている。こうしたなか専門家たちは、国防総省の意識改革や民間企業の連携を強化する必要性を指摘している。

ロシアによるウクライナ侵攻が始まって以降、米国防総省は押し寄せる紛争の情報を理解するために機械学習と人工知能（AI）の専門チームに助けを求めた。「データサイエンティストの人員を増やしています」と、米国防副長官のキャスリーン・ヒックスは語る。こうした分野の技術者がコードと機械学習のアルゴリズムを創出し、「兵站部隊の複雑な状況を総合的に扱うために特に有用な」システムを構築したと、ヒックスは言う。（WIRED）

 

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2022/06/02

 

＊NECと理研、AI画像認識で新たな対象物の追加作業を大幅に簡素化する技術を開発

https://japan.zdnet.com/article/35188273/

　NECと理化学研究所（理研）は、共同で人工知能（AI）を活用した画像認識において、新たな対象物を追加登録する際に必要となる学習データの作成作業を大幅に簡素化する技術を開発したと発表した。この技術の活用で、80種類の検知対象物を含む画像認識において学習データ作成時間を75％削減できることが確認された。

 

　この技術は、AIの学習にあいまいな情報を活用する「弱ラベル学習」という技術を発展させ、AIを活用した画像認識に対象物を追加登録する時に問題となる学習データ作成の手間を削減する。弱ラベル学習は、「学習が不安定になり精度が低下する」という問題があるが、NECと理研は今回、弱ラベル学習の安定化と正しいモデルの学習の両方を同時に満たすアルゴリズムを世界で初めて開発した。（ZDNet）

 

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2022/05/29

 

＊AIとセンサー技術を使った無人店舗「Cloudpick」が日本上陸へ　NVIDIA GPUを活用した仕組みとは？世界11か国で200店舗を展開

https://robotstart.info/2022/05/16/cloudpick-digital-store-nvidia.html

　人手不足や人件費の高騰に加え、新型コロナウイルス感染症の影響により、小売業にITを導入して新たなサービスを生み出す「リテールテック」に対する需要が世界中で高まっている。そんな中、2017年の設立以来、アメリカ、ドイツ、フランス、シンガポール、韓国など、11か国で200店舗という世界トップクラスの無人デジタルストアの実績を持ち、日本国内でも展開を拡大し始めているのがCloudpick(クラウドピック)だ。そしてこれらのストアにNVIDIAのGPUコンピューティングプラットフォームが導入されている。（ロボスタ）

 

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2022/05/29

 

＊会話型AIは「有害な発言」を抑制できるか：グーグルが新しい言語モデル「LaMDA 2」で挑む課題

https://wired.jp/article/google-voice-assistant-future/

　グーグルが最新の会話型AIとして発表した言語モデル「LaMDA 2」は、学習するにつれ有害な知識や発言が顕在化するという既存のAIの問題を解決できるかもしれない。鍵を握るのは、システムを“手なづける”ためのアプリの存在だ。

そして、グーグルの最高経営責任者（CEO）のスンダー・ピチャイが5月11日（米国時間）に開催された毎年恒例の開発者向けカンファレンス「Google I/O 2022」で発表したものは、「最新の会話型AI（人工知能）」のベータ版である。だが、その発表の方向性はジョブズとは異なるものだった。この「LaMDA 2」と呼ばれるこのチャットボットはどんな話題についても会話でき、グーグル従業員でテストした際には優秀な性能を示したのだとピチャイは説明する。「AI Test Kitchen」というアプリが近々リリースされる予定で、一般のユーザーもボットを試せるという。

 

一方でピチャイは、厳しい言葉でこう警鐘を鳴らした。「安全性については改善していますが、このモデルはいまだに不正確・不適切な発言や攻撃的な反応を示す可能性があります」（WIRED）

 

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2022/05/27

 

＊HPEがAIの大規模開発とトレーニングのためのソリューションなどを発表

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220527-2352392/

　日本ヒューレット・パッカード(HPE)は5月25日、オンラインで記者説明会を開き、大規模な機械学習モデルを構築・トレーニングするためのターンキーソリューションである「HPE Machine Learning Development System」と、データプライバシーを維持しつつAIモデルの学習結果を共有・統合することが可能な「HPE Swarm Learning」の提供開始を発表した。

 

　AI開発のためのHPE Machine Learning Development Systemは、機械学習ソフトウェア基盤、コンピュート、アクセラレータ、ネットワーキングを統合したエンドツーエンドソリューションで、高精度なAIモデルを迅速かつ大規模に開発・トレーニングすることを可能としている。（マイナビニュース）

 

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2022/05/25

 

＊東大生に超人気の講義「AI経営」を学ぶべき理由

https://news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f

　AI(人工知能)などのデジタルテクノロジーを活用し、競争優位性を中長期的に確立するビジネス変革をどのように実現すればよいのか。 「AI経営」のレベルにおいて、欧米の先進企業の後塵を拝している日本企業の多くは、何を手がかりにキャッチアップを図ればよいのか。 『東大生も学ぶ「AI経営」の教科書』を上梓した著者が、東大で超人気となっている講義のエッセンスを紹介する。

■AIを日常的に活用する時代 　

これからの経営に不可欠なもの、それはスピード感である。依然として日本企業に大きく欠けている視点だ。この課題が解決されない限り、グローバルにおける競争のスタートラインにすら立てない。（東洋経済）

 

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2022/05/05

 

＊NVIDIA GTC 2022からAIの未来が見えてきた！　

https://www.innervision.co.jp/sp/ad/focuson/202205nvidia

　人工知能（AI）をテーマにしたカンファレンスとしては世界有数の規模を誇るGTC2022が，3月21日（月）〜24日（木）の4日間，バーチャルで開催された。AIの研究開発に重要なGPUの大手NVIDIAが主催するこのカンファレンスにおいて，創業者のジェンスン・フアンCEOは，基調講演の中で新しいアーキテクチャ「NVIDIA Hopper」を採用した最新GPU「NVIDIA H100」や，AI搭載医療機器を開発するためのプラットフォーム「Clara Holoscan MGX」などを発表。また，期間中は900以上のセッションが設けられ，AIの研究開発の最前線を目の当たりにする機会となった。(innervision)

 

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2022/05/05

 

＊富士通がインドで共同研究する「先端ＡＩ技術」の領域

https://newswitch.jp/p/31862

富士通はインドの研究拠点「ＦＲＩＰＬ」（ベンガルール市）において、人工知能（ＡＩ）分野で世界的に評価の高いインド工科大学ハイデラバード校やインド理科大学院と、先端ＡＩ技術の共同研究を始めた。創薬や新材料開発、経営の意思決定支援といった領域への応用を見込む。また、インド国内でのＡＩ分野における優れた人材を継続的に採用し、２０２４年度に研究者を５０人規模に拡大する。

 

インド工科大ハイデラバード校とは因果関係を高精度に推定するＡＩ技術について、インド理科大学院とはさまざまな変化に応じて自律的に学習するＡＩ技術に関して、それぞれ研究開発を行う。（ニュースイッチ）

 

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2022/04/19

 

＊目の病気 ＡＩ活用 診断・治療をサポート

https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20220418/2000060286.html

目の病気の診療に関わる研究成果を発表する「日本眼科学会」が大阪で開かれ、ＡＩ＝人工知能を使った最新の診断技術などが紹介されました。大阪・中之島の大阪国際会議場で今月１４日から１７日まで開かれた日本眼科学会の総会には、目の病気の診断や治療の研究などに取り組む全国の医師や研究者らおよそ８０００人が参加し、最新の研究成果などが発表されました。

 

注目を集めた研究分野のひとつがＡＩ＝人工知能を使った診断技術などで、このうち１４日に開かれたシンポジウムでは、自治医科大学の高橋秀徳 准教授がＡＩを活用して目の検査の画像から病気の疑いの有無を判定したり視力を推定したりする研究について最新のデータを公表しました。（NHK）

 

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2022/04/17

 

＊ディープラーニングとニューラルネットワークの違い《初心者必見》

https://ainow.ai/2022/04/17/264675/

ディープラーニングやニューラルネットワークという言葉を聞く機会が増えてきたのではないでしょうか。その一方、両者の違いがわからない方も多いでしょう。そこで、本記事ではディープラーニングとニューラルネットワークの違いや関係性その種類を紹介します。 

まず、人間の学習能力をコンピュータで実現するための方法として機械学習があります。ニューラルネットワークは、この機械学習を機能させるためのアルゴリズムの1つです。ニューラルネットワークを応用させたものがディープラーニング、または深層学習と呼ばれています。つまり、機械学習のニューラルネットワークの中にディープラーニングが含まれているということです。（AINOW）

 

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2022/04/04

 

＊ディープマインドCEO独白「私がアルファ碁よりも本当に作りたかったAI」

https://www.technologyreview.jp/s/272116/this-is-the-reason-demis-hassabis-started-deepmind/

　アルファベット（グーグル）傘下の人工知能（AI）企業、ディープマインド。韓国のトップ棋士に勝利したことで世界を驚かせた後、同社は注力分野をゲームから科学へと転換した。それには、デミス・ハサビスCEOがディープマインドを立ち上げた理由と関係している。

ディープマインドのアルファ碁のプレイを見守る中で、ハサビスCEOは、ディープマインドのテクノロジーが生物学で最も重要かつ最も複雑な問題のひとつに挑戦できる段階に達していることに気づいた。その問題とは、研究者らを50年にわたって悩ませてきた、タンパク質の構造予測である。

タンパク質が体内でどのように振る舞い、どのような相互作用を起こすかは、その3次元構造で決まる。しかし、生物学者がまだ構造を解明できていない重要なタンパク質が数多く残っている。AIを用いてタンパク質の構造を正確に予測できれば、がんから新型コロナウイルス感染症（COVID-19）まで、様々な疾患の理解につながる重要な知見が得られることになる。（MIT　Tech　Review）

 

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2022/04/04

 

＊結局AIって何？子どもと話したいキホン知識6選

https://news.yahoo.co.jp/articles/b85b13e77cf0f8dd21e3c91ad2d05041ec069657?page=1

ここ数年、あらゆる分野で注目されているのが「AI」です。AIは「人工知能」ともいわれ、人の脳を研究することで明らかになった人の考え方をまねて、まるで人のように考え、思考できるコンピューターのことです。 AIの発達により、膨大な情報のなから短時間で人よりも正確な答えを出せるようになると予測されている一方、「多くの仕事がなくなる」などとも予測されています。いずれにしろ、将来はAIと密接に関係していくことになるはずで、AIの知識は欠かせないものになるでしょう。

子どもに自分からAIに興味を持ってもらうには、小さいころからAIに興味をもってもらうのがいちばんです。とくにAIが「身近なところで使われている」ことに気がつくと、子どもの学びの意欲がぐっと上がります。ここでは『頭の良い子に育つ　楽しい算数365』(監修:桜井 進)から、「身近で使われているAI」の例を6つ紹介します。（東洋経済）

 

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2022/03/30

 

＊NVIDIAが高性能AIを医療の現場にもたらす、AI搭載の医療機器開発プラットフォーム「Clara Holoscan MGX」を発表

https://jp.techcrunch.com/2022/03/25/2022-03-23-nvidias-clara-holoscan-mgx-means-to-bring-high-powered-ai-to-the-doctors-office/

高性能な画像処理装置（GPU）で知られるNVIDIA（エヌビディア）は今週、AI搭載の医療機器を開発するためのプラットフォームをデビューさせた。Clara Holoscan MGX（クララ・ホロスキャンMGX）と呼ばれるこのデバイスは、そのコンピューティングパワーにより、医療用センサーが複数のデータストリームを並行して処理し、AIアルゴリズムを訓練し、生物学をリアルタイムで視覚化することを可能にする。

 

NVIDIAの2022年GTCカンファレンスでデビューしたClara Holoscan MGXは、Jensen Huang（ジェン・スン・フアン）CEOが基調講演で述べたように「オープンでスケーラブルなロボティクスプラットフォーム」であり、ロボットの医療機器やセンサーをAIアプリケーションとつなぐために設計されたハードウェアとソフトウェアのスタックだ。(TechCrunch)

 

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2022/03/24

 

＊深層学習、コロナ変異株の中和抗体開発に活用

https://japan.zdnet.com/article/35185167/

深層学習ニューラルネットワークの第2弾「AlphaFold v2.0」が2020年11月に登場したとき、構造生物学の世界は驚きに包まれた。Googleの親会社Alphabet傘下の人工知能（AI）企業DeepMindが開発したこのシステムが、タンパク質の機能を制御する重要な要素であるタンパク質の折り畳みに関する数十年来の問題を解決したからだ。

 

最近の研究は、AlphaFold v2.0が開拓したこのようなアプローチがより広範な生物学コミュニティーに広まっていることを示している。米国科学アカデミー紀要（PNAS）が米国時間3月1日に公開した論文「Deep learning guided optimization of human antibody against SARS-CoV-2 variants with broad neutralization」（SARS-CoV-2変異株を広範に中和するヒト抗体の深層学習による最適化）もその1つだ。科学者らはこの論文で、新型コロナウイルスに対する既知の抗体を修飾して、この感染症のさまざまな変異株に対する効果を高める方法を説明している。(ZDNet)

 

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2022/03/23

 

＊核融合発電の実用化を加速させる？ DeepMindが開発した「プラズマを制御するAI」が秘めた可能性

https://wired.jp/article/deepmind-ai-nuclear-fusion/

　発電技術のひとつとして注目される核融合。その可能性を引き出す鍵を握る人工知能（AI）を、このほどDeepMindが開発した。核融合を起こす高温のプラズマの形状を自在に制御できるというこのAIは、核融合発電の実用化を加速させる可能性を秘めている。

核融合の理論は現時点である程度は固まっているので、残るは工学的な課題だ。「原子を加熱してエネルギーを取り出せるまでの十分な時間、そのままの状態を保たなければなりません」と、スイス連邦工科大学ローザンヌ校のスイスプラズマセンター所長のアンブロジオ・ファソリは語る。

 

そこでDeepMind（ディープマインド）の出番だ。グーグルの親会社アルファベット傘下で人工知能（AI）の研究を専門とするこの企業は、これまでビデオゲームやタンパク質の構造を予測するAIなどを開発してきた。そのDeepMindが、核融合反応を制御するAIの開発研究プロジェクトをスイスプラズマセンターと共同で進めているのである。（WIRED）

 

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2022/03/21

 

＊ロシアの「自爆型ドローン」が、“AIと武器の融合”の危険性を改めて浮き彫りにしている

https://wired.jp/article/ai-drones-russia-ukraine/#intcid=_wired-jp-verso-hp-trending_f5bcee4d-e587-4ccd-8b86-4cabef7fd06f_popular4-1

　殺傷力の高い自爆型のドローンを、ロシアがウクライナ侵攻で使用している可能性が浮上している。このドローンの登場は、AIが“殺人”の決定に大きな役割を担うようになるかもしれないという懸念を改めて浮き彫りにしている。

人工知能（AI）によりターゲットを狙えるロシアの高性能な「自爆型ドローン」が、いまも侵攻が続くウクライナの映像に映っていることが明らかになった。このドローンは徘徊型兵器として知られる殺傷力の高いドローン「KUB-BLA」とみられ、ロシアの兵器メーカーのカラシニコフロシアの子会社であるZALA AERO GROUPが販売している。TelegramやTwitterに最近になって投稿されていた写真には、墜落したか撃墜されたと思われる破損したドローンが写っていた。（WIRED）

 

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2022/03/18

 

＊医薬品開発AIは化学兵器の開発に悪用可能な事が判明、わずか６時間で４万種もの「化学兵器候補分子」を特定可能

https://gigazine.net/news/20220318-ai-chemical-weapon/

　AIが用いられる分野は多岐に渡っており、医薬品の候補分子の探索にも用いられています。この医薬品開発AIを悪用することで、6時間で4万種のもの化学兵器候補分子を探索可能とする衝撃の研究結果が発表されました。提示された候補分子の中には神経ガス「VX」を上回る毒性を持つものも存在していたとのことです。

 

　医薬品開発に用いられるAIは、標的とした毒性を弱める分子を探索するように設計されています。創薬企業のCollaborations Pharmaceuticalsで医薬品開発AIについて研究するファビオ・ウービナ氏は、自身が開発した医薬品開発AI「MegaSyn」に調整を加えて、毒性を弱める分子ではなく毒性を強める分子を探索するように設定。このAIを6時間動作させた結果、4万種もの化学兵器候補分子が特定されました。（GigaZine）

 

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2022/02/22

 

＊安全な自動運転の実現へ！　自動車用AI開発が抱える難題とは何か？

https://gendai.ismedia.jp/articles/-/92096?imp=0

　自動車にとって「安全・安心」は、欠かすことのできない最も重要な要素だ。「安全・安心」を担保するために、ITを活用した技術が増えていくのは必然ともいえる。より「安全に走り」「安全に止まる」ためにITを活用している企業の一つが「スバル」だ。同社のクルマに搭載されている「アイサイト」の新機能「アイサイトX」は、準天頂衛星「みちびき」やGPSからの情報を用いて走行しているクルマの位置を正確にとらえ、三次元の高精細な地図情報によって進行先の道路を把握する。「アイサイト」は画像認識技術を使ったIT活用による「安全・安心に向けた装備」の草分け的存在である。

スバルはもちろん、現在も技術開発を続けている。そこで軸となるのが、いわゆる「AI」だ。自動車メーカーにとっても、AI開発は大きなテーマとなっている。自動車メーカーにおけるAIの開発と活用には、どんな課題があるのか？　そして、どんなインフラが必要とされているのか？スバルでAI開発をおこなっている「スバルラボ」を訪ね、最新の状況を聞いた。

 

　「そもそも、『AIを効率的に学習させるために、どのような画像を集めるべきなのか』という点も、重要な研究対象なのです。良い学習結果を得るためには、映像を撮影した距離さえ稼げばいい、つまり、どんな映像でもたくさん集めればいい、という単純な話ではないんです」（現代ビジネス）

 

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2022/02/23

 

＊なぜiPhoneは人間の顔を見分けられるのか…脳とコンピュータの意外な違いと共通点

https://president.jp/articles/-/54731

　iPhoneの「Face ID」など、いまでは日常生活のさまざまな場面で顔認証技術が用いられている。NECフェローの今岡仁さんは「顔認証の仕組みは人間の脳にも備わっている。コンピュータによる認証の仕組みは、脳の仕組みと共通な部分が多く、決してブラックボックスではない」という――。

 

　顔認証には、同一人物であるか否かをAI（人工知能）が人間に代わって判定する「顔認証アルゴリズム」も必要です。さらに顔認証アルゴリズムには、「顔検出」「特徴量抽出」「顔照合」という3つの重要な機能があります。第1の機能である顔検出は、登録画像や照合画像に写っている顔を探し出し、顔の位置を特定します。第2の機能である特徴量抽出は、照合画像や登録画像に写っているバラエティに富む個人の顔の違いを、たとえば、（0.5，0.2，0.3，……，0.2，0.7）のような数百から数千の要素の数値列（特徴量）として取り出します。(PRESIDENT online)

 

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2022/02/23

 

＊米Google、AIの基本を解説、中高生向け無料オンラインビデオ講座公開

https://news.mynavi.jp/techplus/article/20220223-2278537/

　米Googleは2月22日（現地時間）、デジタル学習を推進するイベント「Digital Learning Day 2022」に合わせて、同社が提供する無料のオンライン・デジタルスキル・カリキュラム（Applied Digital Skills）で「Discover AI in Daily Life」という人工知能（AI）について学ぶ中高生向けレッスンを公開した。

　「Discover AI in Daily Life」は9つのレッスンから成り、各レッスンは6分未満と短い。「Quick, Draw!」でAIの落書き認識能力を体験。人々の暮らしや社会にどのようにAIが浸透し、日々の暮らしで利用しているかといった身近な例を通じてAIの基本を知ることから始まる。AIがデータのパターンからどのように学習するかを知り、さらに不当なバイアスの影響やAIの開発や訓練にともなう責任、AIの課題などについて学ぶ。（マイナビニュース）

 

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2022/02/17

 

＊「グランツーリスモ」で人間を破ったソニーのAIは、自律走行車に進化をもたらすか

https://wired.jp/article/sony-ai-drives-race-car-champ/

　ソニーグループで人工知能（AI）を手がけるソニーAIなどが、カーレーシングで人間のドライヴァーにも勝てるレヴェルの自律型AI「Gran Turismo Sophy（GTソフィー）」を発表した。ドライヴィングシミュレーター「グランツーリスモ」をマスターしたこのAIは、将来的に自律走行車の進化にもつながる可能性があるとして期待されている。（WIRED）

 

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2022/02/06

 

＊AIの医療分野での活用には、まだ課題が山積している：新型コロナウイルス対策の利用事例から明らかに

https://wired.jp/2022/01/25/health-care-ai-long-way-to-go/

　さまざまな分野で人工知能（AI）の活用が加速しているが、こと医療分野においては課題が山積している。このほど英国の研究所が実施した調査によると、新型コロナウイルス感染症の症状を検出する目的で使われたAIツールのほぼすべてに欠陥があることが明らかになったのだ。

新型コロナウイルスのパンデミック（世界的大流行）は人々の勇気ある行動を呼び起こし、科学的な知識を結集させて驚くべき偉業を生み出している。製薬会社は最新技術を駆使し、極めて有効なワクチンを記録的なスピードで次々に開発した。新しい方式の治験により、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）に効果のある治療薬とそうでないものとの違いを、改めて理解することもできた。

ところが、データサイエンスや人工知能（AI）の研究を専門とする英国のアラン・チューリング研究所がコロナ禍におけるAIの貢献度を実証するデータを探したところ、めぼしい成果が見当たらなかったという。2021年に発表された同研究所の報告書によると、パンデミック中にAIが何らかの影響力を発揮することはほとんどなく、AI技術の公平な活用に不可欠な健康データを活用しようとした専門家たちはさまざまな問題に直面した。（WIRED）

 

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2022/02/02

 

＊顔認識技術は“敵”か味方か？ 規制と導入の狭間で揺れる米国

https://wired.jp/article/face-recognition-banned-but-everywhere/

　顔認識技術の使用を禁止する条例が2019年にサンフランシスコ市議会で可決されて以来、米国では同様の条例が各地で制定されている。一方、顔認識はスマートフォンのロック解除や空港での出入国手続き、金融サーヴィスを利用する際の本人確認といった用途で、わたしたちの生活に根付きつつある。こうした矛盾した動きは今後も続くことになりそうだ。（WIRED）

 

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2022/02/01

 

＊静かに進化するAI、グーグルやメタの開発動向に見る2022年のトレンド

https://news.yahoo.co.jp/articles/440741288be3f3a97577a1bbdb63eb586caefafb?page=1

　数年前までバズワードだった「人工知能（AI）」だが、現在メディアで大きく取り上げられる頻度は減った印象がある。一方、AI開発は静かに進行しており、GAFAMなど資金を持つテクノロジー企業を中心に投資・開発は依然継続されている。 2021年にいくつかのブレークスルーがあったが、2022年も引き続きAIはさらに進化を遂げる見込みだ。 昨年のAI開発動向を振り返りつつ、2022年はどのようなことが予想されているのか、最新情報をまとめてみたい。

　分野別に見ると、トップはヘルスケア分野で、500億ドルのうち85億ドル（約9714億円）の資金が投じられた。これに、フィンテックAI（31億ドル）、リテールAI（26億ドル）が続く。 スタートアップ界隈の数字からもやはりヘルスケア分野におけるAI活用の期待が高まっていることが見て取れる。（AMP）

 

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2022/01/16

 

＊【ＡＩ時代の歩き方】ここまで来た機械翻訳の世界！　Ｄｅｅｐ Ｌの超衝撃〝超自然な日本語〟披露

https://www.excite.co.jp/news/article/TokyoSports_3919346/

　英文の意味を理解しないといけない…そんな時、皆さんは機械翻訳を利用しますか？　機械翻訳とは異なる言語間の翻訳をコンピューターにより全自動で行うものです。近年ではインターネット上に無料で利用できるサービスもあるため、英語の文章を読む時に利用する人も多いのではないでしょうか。少し前までは機械で翻訳した文章なんて読めたものじゃなかったのに、最近はすごく良い翻訳をしてくれるなあ…もしそう感じているとしたら、その感覚は正しいです。今回は翻訳界に新風を巻き起こした「ＤｅｅｐＬ」についてご紹介したいと思います。

　機械翻訳の世界には何度か大きなターニングポイントがありました。その中でも大きかったのが、２０１６年にＧｏｏｇｌｅ翻訳が提供開始したディープラーニング（深層学習）を活用した機械翻訳です。(exciteニュース)

 

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2022/01/11

 

＊「ディープラーニング」は万能ではない」という主張、次世代のAIを支える理論とは？

https://gigazine.net/news/20220111-deep-learning-ability/

　技術の進歩によって、ディープラーニングが商用アプリケーションにも応用されるようになり、人工知能(AI)の研究と応用がさらに進んでいます。しかし、これまで技術的に難しかったことがAI技術で可能になった反面、AIを過信して何でもAIで解決しようとするケースもあります。アメリカの電気・情報工学分野の学術研究団体であるIEEEが、「ディープラーニングは万能ではない」とするコラムを発表しています。

　一般的なディープラーニングプログラムは、複数のタスクで優れた性能を発揮できず、厳密に制限された環境で特定のタスクをこなすことに向いています。さらに、ディープラーニングは非常に複雑で、例え完璧に機能したとしても「なぜ完璧に機能しているのかを説明できない」とIEEEは述べています。また、学習を重ねていくと、これまで学習したものの一部が突然崩壊してしまうこともあるそうです。そのため、医療のような生死に関わるアプリケーションにディープラーニングを応用するのはリスクが高いかもしれないとIEEEは主張しています。（GigaZine）

 

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2022/01/10

 

＊AIウェアラブル・デバイス｢biped｣ #CES2022

https://www.gizmodo.jp/2022/01/biped.html

視力の弱い人たちを手助けする。世界初、3DカメラとGPSとAIを搭載し、音声で障害物を避けるよう指示するウェアラブル・デバイス｢biped｣が｢CES 2022｣に出展されています。自律運転車が歩行者やほかの車との衝突を避ける技術を応用して目の見えない人をナビゲートし、数秒先にある障害物にぶつからないよう注意を促し、目的地まで案内します。

　開発しているのは、スイスのbiped.ai社。重さ900gの｢biped｣は両肩に掛けるデザインで、指示するのは自転車や自動車などをリアルに模した立体音響。もちろん音を出さない物体が近付いても、警告音がその方向から鳴り、赤外線カメラで夜でも使用可能です。手持ちのイヤホンなどを接続して使いますが、周囲の音が聞こえるように骨伝導イヤホンをが推奨されています。（GIZMODO）

 

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2022/01/07

 

＊クラウドAIとは？ 仕組みを支える「学習済みAI」「学習できるAI」も解説

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76476

　すでに人工知能（AI）は広く普及し、さまざまなサービスで応用されるようになっています。しかし、ITに詳しくない人間からしてみれば、AIというのは「なんだか難しそうな高度なもの」というイメージが強く、少なくとも自分で「作れる」とは思わないかもしれません。ところが、クラウドサービスとして提供される「クラウドAI」などを通じて、誰にでも扱える「学習済みAI」を、誰でも利用できるようになっており、知識が無くとも少しの工夫で自分だけのAIを作れるようになっています。クラウドAIとは何か、そこに組み込まれる学習済みAIについて解説します。（ビジネス＋IT）

 

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2022/01/01

 

＊Googleの無料AI講座受けてみた 1時間で機械学習の基礎がわかる

https://ledge.ai/google-ai-challenge-re-posting/

第5回となる今回は、グーグル合同会社（Google）が提供する、「はじめてのAI」を受けてみました。本講座では、身近なAIの活用事例だけではなく、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング（深層学習）についても学べます。講座時間は約1時間で、前提知識は不要です。カリキュラムは以下のとおりです。

  • 第1章：はじめに
  • 第2章：機械学習でできること
  • 第3章：機械学習のしくみ
  • 第4章：応用事例の紹介
  • 第5章：最後に
  • 第6章：最終テスト

（Ledge.ai）

 

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2021/12/27

 

＊倫理的な質問にも回答できるAI、その実力と限界

https://wired.jp/2021/12/27/program-give-ai-ethics-sometimes/

　AIに人間の倫理などの価値観を教えるプロジェクトが進められている。こうしたなか開発されたAI「Delphi」は、倫理的な質問に対する回答が人間と9割以上が一致するなど精度を高めた。一方で、学習に用いた文章の統計的パターンに従っているだけでAIが善悪について真に理解しているわけではないことから、その限界も浮かび上がってくる。（WIRED）

 

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2021/12/19

＊機械学習で「超重要な」特徴量とは何か？ 設計方法などについてわかりやすく解説する

https://www.sbbit.jp/article/cont1/76066

　機械学習の理解と活用のために不可欠な概念の１つに「特徴量（feature）」があります。この記事ではこの特徴量とは何か、機械学習における特徴量の重要性、予測精度を高める特徴量エンジニアリング（特徴量設計）について解説していきます。

　機械学習とは人工知能（AI）の手法の1つであり、大量な学習データをもとに法則やパターンを見出すことです。学習が完了した機械学習プログラムは