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MITメディアラボの研究チームが、子どもたちが自分でAIモデルを作りながら仕組みを学べる新しい教育アプリ「リトル・ランゲージ・モデル」を開発した。サイコロを使って確率的思考を体験したり、データの偏りがAIに与える影響を実験したりできる。子どもたちが「AIの単なるユーザーではなく、開発者」として理解を深めることを目指す。 by Scott J Mulligan2024.10.30 6 「この新しい人工知能（AI）テクノロジーの仕組みを学んだり、理解したりするのはとてもおもしろい！」 10歳の若きAIモデル開発者、ルカは言う。 ルカは、マサチューセッツ工科大学（MIT）メディアラボの博士課程研究者であるマヌジ・ダリワルとシュルティ・ダリワルが開発した新しいアプリケーション「リトル・ランゲージ・モデル（Little Language Models）」を試用した最初の子どもの1人だ。このアプリケー

グーグル・ディープマインドは、生成AIの出力に電子透かしを入れるツール「シンスID（SynthID）」をオープンソースとして公開した。生成時に人間が気づかない情報を埋め込み、AIによる文章かどうかを判別できるようにする。 by Melissa Heikkilä2024.10.25 13 この記事の3つのポイント グーグルがAI生成テキストを識別するための電子透かしツールを公開 生成時にテキストに追加情報を付加し品質や正確性を損なわない 透かしは万能ではなく他の補完的安全対策との組み合わせが必要だ summarized by Claude 3 グーグル・ディープマインド（Google DeepMind）は、人工知能（AI）が生成したテキスト（文章）を識別するための電子透かしツールを開発し、オープンソースとして公開した。 「シンスID（SynthID）」と呼ばれるこのツールは、生成AIの出力に

アレン人工知能研究所（Ai2）がマルチモーダル言語モデル「Molmo」ファミリーをリリースした。質の高いデータと効率的な訓練によって720億パラメーターのモデルでGPT-4oを上回る性能を示したという。 by Melissa Heikkilä2024.10.09 11 非営利研究機関のアレン人工知能研究所（Ai2）は、オープンソース・マルチモーダル言語モデルのファミリー「Molmo（モルモ）」をリリースした。オープンAI（OpenAI）やグーグル、アンソロピック（Anthropic）の最先端の独自モデルと同等の性能を誇るという。 Molmoは複数のモデルで構成され、最大モデルは720億のパラメーターを持つ。Ai2によると、画像や図表、文書の理解度を測定するテストにおいて、1兆以上のパラメーターを持つとされるオープンAIのGPT-4oを上回ったという。一方、70億パラメーターのより小規模なM

オープンAIのアルトマンCEOは、AIが気候変動の問題を解決し、人類に繁栄をもたらすと主張している。だが、AIの電力需要は温室効果ガスの排出を増加させており、自社が関与する技術で問題を解決できるとするのは傲慢な考えだ。 by James Temple2024.10.02 8 オープンAI（OpenAI）のサム・アルトマン最高経営責任者（CEO）は、9月23日に公開したエッセーで、人工知能（AI）の急速な能力向上はすばらしい「インテリジェンスの時代」を到来させ、「想像を絶する」繁栄と、「気候問題の解決」のような「驚くべき勝利」をもたらすと主張した。 だが、そんな約束は、誰にもできない。そして気候変動のテーマに関して言えば、問題の本質を根本的に誤解している。 さらに厄介なことに、アルトマンCEOの主張は、AIテクノロジーが電力を大量に消費している今日の問題は無視しても構わないという態度の表明で

これまでの大規模言語モデルの進歩の大部分は言語主導だった。オープンAIが新たに発表したモデル「o1」は多段階の推論に焦点が当てられており、創薬や物理学、材料科学などの分野において役立つかもしれない。 by James O'Donnell2024.09.19 23 この記事の3つのポイント オープンAIが高度な数学やコーディングに優れた新モデル「o1」をリリース o1は博士号レベルの問題に平均78%の正解率を示した 創薬や材料科学などの分野で人間の研究者の役に立つ可能性 summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 先週末、私はサマーキャンプで結婚式を挙げた。私と現在の妻は、テレビ番組『サバイバー（Survivor ）』から発想を得た一連のゲームを企画し、当日、招待客たちがそれらのゲームで競い合った。8月にゲームの計画を立てていたとき

図書館はこれまで、知識にアクセスする機会をすべての人に平等に与えるという重要な使命を果たしてきた。だが、図書館によるデジタル化を認めない判決を米国の控訴裁判所が下したことで、危機的な状況にある。 by MIT Technology Review Editors2024.09.18 7 この記事の3つのポイント 図書館のデジタル貸出を制限する判決が米国で下された 判決は「制御されたデジタル貸出（CDL）」をフェアユースとして認めない内容 図書館を電子書籍のエコシステムに閉じ込め、危機的状況に陥れる可能性 summarized by Claude 3 私は1980年代から90年代にかけて育った。私の世代やその前の世代にとって、公共図書館はあらゆる町で平等を実現する力となっており、アメリカンドリームを目指して前進するすべての人を助ける存在だった。私が育ったヴァージニア州シャンティリーでは、コンピ

グーグルは自動的にファクトチェックをすることで、AIのハルシネーション（幻覚）の問題を解決できる可能性のあるツールを発表した。より多くの製品にAIを組み込もうとしているグーグルにとって重要なツールになるかもしれない。 by James O'Donnell2024.09.16 17 この記事の3つのポイント グーグルが新ツール「データガンマ」を開発した データガンマは大規模言語モデルの回答の正確性を高めるツール RIGとRAGという2つの手法を用いて信頼性の高い情報を提示する summarized by Claude 3 チャットボットは誕生してからずっと、物事をでっち上げてきた。そのような「ハルシネーション（幻覚）」は、AIモデルが機能する仕組みの本質的な部分である。しかし、グーグルのように人工知能（AI）に大きく賭けている企業にとっては、大問題である。AIが生成する回答をユーザーが信頼し

シカゴ大学のショーン・シャンは、アーティストが自分の作品を生成AIの訓練に使わせないようにする2つのツールを開発した。シャンはAI企業と個人の力関係を変えたいと考えている。 by Melissa Heikkilä2024.09.13 6 この記事の3つのポイント 画像生成AIの台頭によりアーティストの作品が無断で利用される事態が発生している シカゴ大学のショーン・シャンはアーティスト保護のためのツールを開発した シャンは今後もアーティストや企業がAIと共存できる社会の実現を目指している summarized by Claude 3 2022年のはじめ、「ダリー2（DALL-E 2）」や「ミッドジャーニー（Midjourney）」、「ステーブル・ディフュージョン（Stable Diffusion）」といった画像生成モデルによって生成AIブームに弾みがつくと、アーティストたちは自分が作った画像

画像認識などのタスクでニューラル・ネットワークがなぜそのように出力をするのか、これまで理由を説明できなかった。MITなどの研究チームが提唱する「KAN」と呼ばれるシンプルなニューラル・ネットワークは、その理由を説明できるかもしれない。 by Anil Ananthaswamy2024.09.05 8 この記事の3つのポイント ニューラル・ネットワークの人工ニューロンを単純化する新手法をMITなどが提案 KANと呼ばれるこの手法は解釈性に優れ、精度向上も早い 欠点は訓練に多くの時間と計算資源を要することである summarized by Claude 3 ニューラル・ネットワークで人工ニューロンが機能する方法に少し手を加えれば、人工知能（AI）の解読がもっと容易になるかもしれない。 多層ニューラル・ネットワークの基本的な構成要素である人工ニューロンは、数十年にわたりほとんど変わることなく使わ

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。 by James O'Donnell2024.08.26 10 この記事の3つのポイント オープンソースAIの定義がOSIにより発表された 定義はAIモデルの使用、検査、修正、共有の自由を規定している 訓練データの透明性については意見の相違があり折衷案となった summarized by Claude 3 オープンソースAIは現在、至る所に存在する。問題は、実際のところそれが何なのかということについて、意見が一致していないことだ。今、私たちはようやくその答えを得られたかもしれない。オープンソースであることの意味の裁定者を自任するオープンソース・イニシアティブ（OSI）が、新しい定義を発表したのだ

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。 by Melissa Heikkilä2024.08.22 27 この記事の3つのポイント 生産性向上のためのAI活用はまだ成功していない AIの誇大宣伝が高すぎる期待を生んでいる 一方でAIチャットボットと人々の感情的な絆は深まっている summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 2022年後半に「チャットGPT（ChatGPT）」によって生成AIブームが始まった。そのとき、私たちが売り込まれたのは、すべてを知っており、仕事の退屈な部分を置き換えることができ、生産性と経済的利益を急増させる超知的なAIツールのビジョンだった。 それから2年が経ち、生産性

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。 by Scott J Mulligan2024.08.19 19 人工知能（AI）の導入は危険を伴うものである。AIシステムは、バイアスのかかった判断をしたり、虚偽の情報をオウム返ししたり、さらには中毒性の高いものになったりする可能性がある。しかもそれは、AIが新たな生物兵器や化学兵器の製造に使われる可能性や、いつか何らかの形で制御不能に陥る可能性を考慮する以前の話である。 このような潜在的なリスクに対処するためには、まずそのリスクが何であるかを知る必要がある。それに役立つかもしれないのが、マサチューセッツ工科大学（MIT）コンピューター科学・人工知能研究所（CSAI

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。 by Melissa Heikkilä2024.08.10 13 この記事の3つのポイント AI企業各社が新たなAIモデルやツールを発表 グーグル・ディープマインドのAIは数学オリンピックで好成績 AIが数学的推論能力を獲得することで科学的発見が加速する可能性 summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 人工知能（AI）にとってまた重要な1週間となった。メタは強力な新しい「ラマ（Llama）」モデルを更新し、無料で配布する。オープンAI（OpenAI）は、AIを利用したチャット可能なオンライン検索ツ

ゲノムの働きについては、プロブラムや設計図のメタファーで説明されることが多い。だが最近、生成AIモデルのような、新しいモノをつくりだすことができるAIの一種と考える興味深い研究論文が発表された。 by Jessica Hamzelou2024.08.05 10 この記事の3つのポイント ゲノムは設計図やプログラムにたとえられるが、実際の働きははるかに複雑 新たに生成AIモデルのようなものだという興味深い考え方が提唱された ゲノムの理解には適切なメタファーを用いることが重要だ summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 ゲノムの働きとは、いったいどんなものだろう？ ゲノムは生物個体の設計図だと聞いたことがあるかもしれない。あるいはレシピのようなものだと。だが、生物個体をつくるのは、家を建てたりケーキを焼いたりするよりも、はるかに複雑

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。 by Melissa Heikkilä2024.08.05 8 この記事の3つのポイント AIモデルの訓練利用を検出する印をつける手法「著作権トラップ」が登場 長い意味不明な文をコンテンツに何度も挿入することで実現される 課題も多く現時点では実用的ではないが改善の余地はある summarized by Claude 3 生成AIブームが始まって以来ずっと、コンテンツ制作者たちは、自分たちの作品が同意なしに人工知能（AI）モデルにスクレイピングされていると主張してきた。とはいえ、特定のテキストが実際に訓練用のデータセットに使われたかどうかを把握することは、これまで困難だ

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。 by Scott J Mulligan2024.08.01 9 この記事の3つのポイント AIモデルは低品質のAI生成データで訓練されると徐々に劣化する 合成データを追加しても問題ないが高品質で多様なデータが重要だ データの出所を特定し、人間が作成した元データを重視する必要がある summarized by Claude 3 人工知能（AI）モデルは、インターネットから取得した膨大な量のデータを使って訓練することで機能する。ところが、低品質のコンテンツで埋め尽くされたWebページをAIがどんどん量産するにつれ、そのプロセスが揺るがされる危険性が増している。 ネイチャ

サイクオンタムは今後10年以内に、シカゴに最大100万キュービットの光量子コンピューターを構築する計画を発表した。超伝導方式よりもコストが低くなり、スケールアップも容易になるという。 by Sarah Ward2024.07.31 5 この記事の3つのポイント サイクオンタムは米国最大の量子コンピューティング施設を建設する 同社は100万量子ビットの量子コンピューターの設置を目指している 同社のコンピューターは光子でキュービットを作り従来より高温で動作可能という summarized by Claude 3 量子コンピューティング企業のサイクオンタム（PsiQuantum）は7月25日、米イリノイ州と提携し、米国最大の量子コンピューティング施設を建設すると発表した。 カリフォルニア州に本社を構える同社は、今後10年以内に最大100万量子ビット（キュービット）の量子コンピューターをこの施設に

グーグル・ディープマインドが開発したAIシステムが、国際数学オリンピック大会で銀メダルに相当する成績を達成した。高度な推論を要する数学の問題でAIシステムがこれほど大きな成功を収めたのは初めてのことだ。 by Rhiannon Williams2024.07.30 9 この記事の3つのポイント AIは文章生成は得意だが数学の問題を解くのは苦手である グーグルのAIシステムが数学オリンピックの問題を解くことに成功した AIが高度な数学を解けるようになれば数学者との連携の可能性が開ける summarized by Claude 3 AI（人工知能）モデルはエッセーなどの文章を簡単に生成できる。しかしながら、数学の問題を解くのは得意とは言い難い。数学の問題を解くには論理的な推論が必要なことが多いが、現在のほとんどのAIシステムでは対処できない。 だが、そうした状況についに変化が訪れるかもしれない

気象予測にAIと従来の物理学的手法のどちらが最も効果的かについては、気象や気候の専門家の間でも意見が分かれている。グーグルの研究者は、両者を組みわせることで、より低コストで正確な予測ができるシステムを発表した。 by James O'Donnell2024.07.24 15 この記事の3つのポイント グーグルが機械学習と従来手法を組み合わせた新たな気象予測モデルを構築 従来モデルよりも少ない計算能力で迅速に高品質な予測が可能 異常気象リスクの長期的モデリングへの使用が期待されている summarized by Claude 3 グーグルの研究者は、機械学習と従来の手法を組み合わせた新たな気象予測モデルを構築した。これにより、現在よりも遥かに安い費用で正確な予報が得られるようになる可能性がある。 「ニューラルGCM（NeuralGCM）」と呼ばれるこのモデルは、7月22日付けのネイチャー（N