米国政府が移民や難民の子どもの顔画像を収集し、成長に伴う変化にも対応した顔認識テクノロジーの開発を模索していることが、米国土安全保障省幹部の話で明らかになった。同省は具体的な計画は否定している。
人工知能(AI)と医学の進歩によって、生きるための競争から解放された人々は、かつてない自由と豊かさを享受し、より人間らしく生きることが可能となるだろう。「シンギュラリティ」の提唱で知られるレイ・カーツワイル氏による特別寄稿。
AIポルノの台頭はわいせつ性や倫理性、安全性といった従来の問題を越えた新たな問題を突き付けている。人々が性的なメディアから理想のものを手に入れることに慣れてしまった場合、人間関係に影響が及ぶ可能性がある。
AIが今後、世界経済にどのような影響を及ぼすかについては専門家の間でも意見が割れている。だが現在のように、豊かな国の民間セクター主導で開発・利用が進めば、国内でも国家間でも、格差が拡大する可能性が高い。
人工知能(AI)にはさまざまな課題が山積しているが、アクセシビリティを大幅に向上させ、障害者に大きな恩恵をもたらす可能性についても評価すべきだ。
これまで明確な定義がなかった「オープンソースAI」の定義をオープンソース・イニシアティブ(OSI)が発表した。テック企業が「オープンソース」という言葉を都合よく使っているとの批判への回答となるか。
米国でドローンの「目視外飛行」をするには、その都度、米国連邦航空局の許可を得る必要があった。だが同局が9月に告示予定の規則案では、その規制が緩和され、警察署から配送業者に至るまで大きな影響が及ぶ可能性がある。
ドイツの研究チームが人工皮膚を使わずにロボットが触られている場所を検知する方法を開発した。ロボットとよりスムーズかつ直感的にやり取りできる方法として有望かもしれない。
チャットGPTをはじめとする生成AIは、登場した当初、組織の生産性と利益を急増させる超知的なツールと言われていた。だが、実際にはそうなってはおらず、奇妙なことが起こり始めている。
センサー技術の発展や部品の価格低下によりますます安価で高性能になったドローンはさまざまな分野で使われている。近未来のドローン技術活用を読み解くカギになる、警察での活用、迅速な配送、サプライチェーン改革、自律兵器の4つのトレンドを説明する。
生成AIの登場により、AIとの交流により人間との関係性が損なわれる「AI中毒」の有害性が現実味を帯びた問題となってきている。新たな科学的調査によりリスクを理解し、AI規制への新たなアプローチを準備する必要がある。
グーグルは先月末、検索結果に性的なディープフェイク画像を表示しないよう対策を講じると発表した。高まる批判にようやく大手テック企業が動き始めた格好だが、まだできることはあるはずだ。
メタ(旧フェイスブック)は、人工知能(AI)を活用したコンテンツ推奨や広告の導入により急速な成長を遂げた。だが、ブラックボックスの機械学習に大きく依存することは、後に同社が社会的責任を追及されることにつながった。
MITの研究グループは、AIシステムががもたらしうる700以上の潜在的なリスクをまとめたデータベースを公開した。このデータベースがどのリスクをより深刻に受け止めるべきか判断するためのさらなる研究につながることを期待している。
チューリング賞を受賞し、AIのゴッドファーザーと称されるヨシュア・ベンジオは、AIを利用してAIの安全性をチェックすることを目指す英国のプロジェクトに参加している。複雑になったAIを検証するには、AIの力を借りるしかないという。
グーグル・ディープマインドは、卓球の試合で人間と対戦できるロボットを開発した。シミュレーション環境での訓練と、実世界のデータを利用した訓練を組み合わせて、アマチュア・レベルの人間が相手の場合には55%の勝率を記録した。
グーグル・ディープマインドのAlモデルが高校生の国際数学オリンピックの難問を解いたというニュースは、AIによる推論において画期的な出来事と言える。今後、数学者が新たな種類の問題を解いたり考案したりするのに役立つようになるかもしれない。
AIが世間の関心を集め、さまざまな用途に適用されつつある一方で、AIの正確な正体に関する見解が一致せず、誰もその正体をわかっていないのはなぜだろうか。その疑問を深掘りしたMITテクノロジーレビューの記事の概要を紹介しよう。
これまでに、AIによる被害から国民を守るための規制に力を入れてきたバイデン大統領が、次期大統領選から撤退した。これで有利になったトランプ候補はAI規制にはあまり積極的ではなく、軍用AIの推進も考えているという。大統領選の結果は、AI業界をどの方向に導くのだろうか。
AIモデルの訓練に著作権で保護されたテキストが無許可で使われていることが問題視されてきたが、それを証明することは難しかった。だが、新たに発表された手法は、AIモデルをめぐるこうした争いにおいて有効なツールとなるかもしれない。
AI・ロボティクスの研究開発が加速度的に進んでいる。記号創発ロボティクスの研究に長年取り組んできた谷口忠大・京都大学情報学研究科教授はこの現状をどのように見ているのか。話を聞いた。
オープンAIは一部ユーザーに対し、自然で流ちょうな会話ができるチャットGPTの新機能の提供を開始した。GPT-4oモデルを使用することで、声のトーンの違いを聞き分け、中断にも対応し、問い合わせにリアルタイムで答えられる。
大規模言語モデルが機能するためにはインターネット上の膨大なデータで訓練する必要がある。今後、AIが生成した低品質のWebページがネット上に急増すると、そのデータで訓練された大規模言語モデルの性能が劣化することが懸念されている。
AIとは何か? そのシンプルな問いに対する答えは、いまだに論争の種となっている。大規模言語モデル/生成AIブームによって社会に浸透した今、AIの定義について合意する時期だ。70年前の誕生からの歴史を追いながら、ジェフリー・ヒントン、デミス・ハサビス、ムスタファ・スレイマン、イリヤ・サツケバーなど、多くの専門家と批判者との対話からまとめ上げた4万字超の議論をお届けする。
中国製の大規模言語モデル(LLM)が多数リリースされているが、中国国外では利用できないことが多い。ただし、一部のモデルは国外からも利用可能だ。中国製LLMを試す方法を紹介しよう。