この調査は2020年から開始し、今回が3回目となります。データサイエンティストのほかにシステムエンジニア、コンサルタントなど5職種の認知度を観測していますが、2年連続で認知度の最も低かったデータサイエンティストについて今回最も低かった認知状況を脱しました。ただし、依然として認知度の高いシステムエンジニアなどとの大きな認知度の差は残されています。 学年別に認知状況を確認すると、「名前を聞いたことがある」学生はどの学年も20～30％程度と一定数存在しています。一方で、大学1～3年生においては年々「確かに知っている」学生が増えおり、若い学年からしっかりとデータサイエンティストの認知度合いが高まっている状況が窺えます。なお、修士・博士課程の学生は認知度が他学年より15ポイントほど高い状況となっていますが、認知度合いはここ3年ではさほど変化なく、より専門性を求めて進学する学生において認知度は変わらぬ

Meta Platformsの人工知能（AI）担当チーフサイエンティストであるYann LeCun氏は、米国時間4月7日に「YouTube」で公開されたライブウェブキャストで、AIの科学に対する規制と製品に対する規制を明確に区別し、AI開発で最も議論を呼んでいるOpenAIの「ChatGPT」は製品であり、基礎的な研究開発ではないと指摘した。 「GPT-4や、あるいはOpenAIが現時点で公開しているものについて話している時、話題にしているのは研究開発ではなく製品開発だ。この点はいいですか？」とLeCun氏は述べた。 「OpenAIは、社名が示すような比較的開かれたAI研究所から営利目的の企業へと変わった。そして現在は、主にMicrosoftのために仕事をする一種の契約研究所であり、どういうことをやっているのか、もう何も明らかにしてくれない。したがって、これは製品開発であって、研究開発では

Amazonがここまで生成AI領域で遅れを取っている理由は何だろうと考えてみると、逆説的に生成AI領域での勝ち筋のヒントが掴めるのではないかと思って徒然に考えてみた。 発明企業を標榜するAmazonがここまで出遅れてしまっている理由としては、以下の3点が大きいのではないだろうか。 1. ファウンダーのコミットの薄さMicrosoftには、今回のAI革命をGUI以来の衝撃と称するビル・ゲイツが復帰してきていて、OpenAIへの巨額の投資によって自社製品の次世代化やクラウドレイヤーのAzureのシェア拡大を実現するという、リスクも大きいが得られる果実も大きい領域で大胆な動きができている。 Metaも社名にするほど注力していたメタバースからZuckもBozも軽やかにAIにシフトできたのはZuckが陣頭指揮を取っていることが大きいと思われる。 Amazonも一応、Hugging FaceやStab

AWSとNVIDIA、生成系AI分野で協業　NVIDIA H100 GPUを搭載した「EC2 P5インスタンス」を発表：最大20エクサFLOPSの処理性能を実現 AWSとNVIDIAは、AIインフラ分野での協業を発表した。NVIDIA H100 GPUを搭載した「EC2 P5インスタンス」の提供を始めとするさまざまな取り組みを通じて、大規模言語モデルの学習や生成系AIアプリケーションの開発に最適化した、拡張性の高いAIインフラの提供を目指すとしている。

『全社員向けデジタルスキル標準アセスメント』は、組織・年代・職種を問わず全社員が、DX リテラシーレベルを定量的に測定できるテストです。 個人の現状のリテラシーレベルを可視化することで、必要な人材要件を定義できるようになり、人材育成のための研修を効果的に行うことが可能です。 尚、サービスはキカガクが提供する DX 人材ラーニング・アセスメントプラットフォーム「キカガク for Business」上で利用できます。 プラットフォームの導入をご検討の方には、プラットフォームのデモアカウントを発行しています。1 企業あたり 3 名までトライアル利用が可能です。

データサイエンティストのスキルを可視化する人材アセスメントサービス開始企業の実現場で活躍するために必要なデータサイエンティストのスキルレベルを測定、可視化します 人工知能・機械学習を含めた先端技術に関する教育事業を展開する株式会社キカガクは、DX 人材ラーニング・アセスメントプラットフォーム「キカガク for Business」上で、企業のデータサイエンティストを対象に DX 推進に必要なスキルレベルを証明する新機能『専門人材向けスキル可視化』の提供を開始しました。 ■ 新機能『専門人材向けスキル可視化』について 『専門人材向けスキル可視化』は、アセスメントテストを受検することで DX 推進に必要なスキルレベルを可視化できるサービスです。データサイエンティストの現状のスキルレベルを可視化し、管理することで、育成研修やプロジェクトのアサインを効率的に行うことができます。尚、サービスはキカガク

本記事ではAmazonレビューを元に、それが高評価か低評価か判断するタスクを取り扱います。 使うモデルはNaive BayesとBERTで今回はBERTを取り上げます。 Naive Bayesはこの記事をご覧ください。 BERTとは BERTは2018年にGoogleにより提案されたモデルです。 Attentionを用いたことにより深く分析できたり計算効率が良いという利点に加え、Pre-trainingとFine-tuningを用いた学習の手軽さから人気になっています。 Transformerについて BERTではTransformerというモデルで提案されたTransformer Encoderと呼ばれるAttentionを用いたNNを用いています。 Transformerは超有名論文「Attention is all you need」で提案されたモデルです。 Transformerは

※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 近年注目を集めている Transformer モデルは、自然言語処理（NLP）の進歩に大きく寄与してきました。Transformer モデルは多くの場合、機械翻訳、テキスト要約、ドキュメント分類などのさまざまなユースケースで、再帰型ニューラル ネットワークに代わる存在になっています。Transformer モデルを本番環境にデプロイして推論を行うことは、組織にとって困難な場合もあります。それは、推論が高価であり、実装が複雑であるためです。このたび Google は、Vertex AI Prediction サービス上の TensorFlow（TF）モデルのサービングを最適化する、新しいランタイムの公開プレビュー版を発表しました。そして最適化された TensorFlow ラ

GoogleのChromeチームは2023年4月6日（米国時間）、同日にリリースしたWebブラウザ「Chrome 113」のβ版で、新しいWebグラフィックスAPI「WebGPU」が利用可能になったと発表した。 Chrome 113は、4月26日に安定版のリリースが予定されている。 「WebGL」および「WebGL 2」の後継となるWebGPUは、同じグラフィックスでもJavaScriptの作業負荷を大幅に軽減したり、機械学習（ML）モデルの推論を3倍以上改善したりするといった大きなメリットをもたらす。これは柔軟なGPUプログラミングと、WebGLが提供しない高度な機能へのアクセスにより可能となる。 WebGPUとは？ 関連記事 Microsoft、WebGPUをフルサポートする3Dレンダリングエンジン「Babylon.js 5.0」を公開 Microsoftは、WebGPUのフルサポート

世界で対話式AIの利用が急速に広がる中、中国政府は、AIを活用したサービスに対する規制案を公表しました。AIが作成する文章は、社会主義の価値観を反映しなければならず、サービスの提供を始める前に当局の審査を義務づけるなどとしています。 「ChatGPT」など、自然な文章を作成できる対話式AIの利用が世界で急速に広がっていますが、中国でもIT大手「百度」（バイドゥ）が先月、試験的に提供を始めたほか、「アリババグループ」が11日、サービスの提供を発表するなど開発競争が加速しています。 こうした中、中国でインターネットを管理する当局はきょう、対話式AIなどへの規制案を公表しました。 文章や画像、動画などを生成するAIを活用したサービスや製品は、社会主義の価値観を反映し、国家の転覆につながる内容を含んではならないほか、差別やプライバシーの侵害を防止しなければならないなどとしています。 また、サービス

ケンブリッジ・アナリティカ事件の教訓 ――AIが人々の認知過程や判断を歪めることに、懸念を示されています。 アルゴリズムやAIは、すでに私たちの意思決定の領域に深く入り込む時代になっている。デジタル化やDXが必要とよく言われるが、それは個人や人間存在そのもののあり方、さらには国家のあり方を根本的に変容させる可能性がある。 スマートフォンが見せる「世界」は、基本的には私たちのデータに基づいてアルゴリズムやAIが創った世界だ。私たちはつねに魔法のかかった「不思議な国」の中にいることを認識し、情報摂取の主体性を取り戻さなければならない。 AIを使った意思決定の操作の問題を最もセンセーショナルな形で世に知らしめたのが、「ケンブリッジ・アナリティカ事件」だ。 選挙コンサルタント会社ケンブリッジ・アナリティカがフェイスブック（現メタ）のデータなどから詳細な心理的プロファイリングを行い、2016年に行わ

株式会社三井住友フィナンシャルグループ(執行役社長グループCEO：太田 純、以下、当社グループを総称して「SMBCグループ」)、株式会社日本総合研究所(代表取締役社長：谷崎 勝教、以下、「日本総研」)、日本電気株式会社(代表取締役 執行役員社長 兼 CEO：森田 隆之、以下、「NEC」)は、日本マイクロソフト株式会社のクラウドサービスであるMicrosoft AzureのSMBCグループ専用環境上で構築するAIアシスタントツール「SMBC-GPT(※1)」の本格的な導入に向けた実証実験を開始します。

日本総合研究所（以下、日本総研）、三井住友フィナンシャルグループ（以下、同社グループを総称してSMBCグループ）、日本電気（以下、NEC）は、日本マイクロソフトのクラウドサービスであるMicrosoft AzureのSMBCグループ専用環境上で構築するAIアシスタントツール「SMBC-GPT」の本格導入に向けた実証実験を開始する。 SMBC-GPTは、Azure OpenAI Serviceを活用したAIアシスタントツール。SMBCグループ専用環境上で動作するチャットツールとして、情報が社外に流出しないプロトタイプを構築し、社内従業員のみ利用可能。大規模言語モデルを活用することにより、従来のチャットボットと比べ、より高度かつ自然な文章を生成できるという。 従業員が同ツールに質問することで、文章の作成、要約、翻訳、ソースコードの生成などをチャット形式で行うことが可能で、情報収集などにかかる時

チャット、文章生成、翻訳、コーディングなどさまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツールである「ChatGPT」。同じ土俵では競合は少ないものの、翻訳、要約、ライティング、コーディングなど各機能に特化して見ると、競合は多数存在する。どのような競合がいるのか、4つの特化型ジェネレーティブAIの現状を探ってみたい。 細谷 元 バークリー音大提携校で2年間ジャズ／音楽理論を学ぶ。その後、通訳・翻訳者を経て24歳で大学入学。学部では国際関係、修士では英大学院で経済・政治・哲学を専攻。国内コンサルティング会社、シンガポールの日系通信社を経てLivit参画。興味分野は、メディアテクノロジーの進化と社会変化。2014〜15年頃テックメディアの立ち上げにあたり、ドローンの可能性を模索。ドローンレース・ドバイ世界大会に選手として出場。現在、音楽制作ソフト、3Dソフト、ゲームエンジンを活用した「リア

対話型AIのChatGPTを開発したAI開発企業のOpenAIがバグ報奨金プラットフォームのBugcrowdと提携し、AIシステムの安全性を確保するために新たなバグ報奨金プログラムを立ち上げました。脆弱(ぜいじゃく)性を報告したセキュリティ研究者には、個々の脆弱性に対して200ドル～6500ドル(約2万7000円～約86万9000円)が与えられ、最大2万ドル(約270万円)の報奨金が贈呈されるとのことです。 We're launching the OpenAI Bug Bounty Program — earn cash awards for finding & responsibly reporting security vulnerabilities. https://t.co/p1I3ONzFJK— OpenAI (@OpenAI) Announcing OpenAI’s Bug B

OpenAI’s mission is to create artificial intelligence systems that benefit everyone. To that end, we invest heavily in research and engineering to ensure our AI systems are safe and secure. However, as with any complex technology, we understand that vulnerabilities and flaws can emerge. We believe that transparency and collaboration are crucial to addressing this reality. That’s why we are invitin

パナソニックのB2Bソリューション子会社パナソニックコネクトが、国内1万2500人の全従業員にChatGPT相当の機能を備えた、独自の社内AI｢ConnectGPT｣を提供すると公表したことが産業界で注目を集めている。 国内大手では｢使用禁止｣を通達する企業もあるなかで、ChatGPT導入事例として先進的だ。さらに、実際に社内への浸透も進んでいるというのが興味深い。 日本企業はいかにChatGPTを｢業務｣で使い、生産性を高められるのか。 導入から1カ月あまり経った時点のデータをもとに、パナソニックコネクトに可能性を取材した。

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hiring a couple of former DeepMind researchers, Twitter is reportedly moving forward with an in-house artificial intelligence project. According to Business Insider, Elon Musk recently bought 10,000 GPUs for use at one of the company’s two remaining data centers. A source told the outlet the purchase shows Musk is “committed” to the effort, particularly given the fact there would be little reason

by JD Lasica from Pleasanton, CA, US イーロン・マスク氏率いるTwitterが約1万個ものGPUを買い入れて、膨大なツイートで学習した独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることが報じられました。マスク氏は、AIが制御不能となり社会と人類に深刻なリスクをもたらすと主張し、最先端のAIプロジェクトの6カ月停止を要求した書簡に署名をしたばかりです。 Elon Musk reportedly bought thousands of GPUs for a Twitter AI project | Engadget https://www.engadget.com/elon-musk-reportedly-bought-thousands-of-gpus-for-a-twitter-ai-project-214535382.html 伝えられるところによると、