「演算能力100倍」を達成すると何ができる？ ご存じの通り、SBGは米国で設立された新会社「Stargate Project」に参画している。この新会社はOpenAIが現在のコンピューティングパワーの100倍に相当する演算能力を持つAIサービス向けデータセンターを構築することを支援するために誕生した。 100倍という数字だが、OpenAIのLLM（大規模言語モデル）「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」が世代を重ねるごとに、前世代比でほぼ100倍の演算能力の向上が求められたことに由来する。初代（GPT-1）と比べると、現行の第4世代（GPT-4）は100×100×100＝100万倍の演算能力が必要ということになる。アルトマンCEOによると、このペースは今後も変わらないという。 現在、OpenAI内部では「GPT-4.5」に相当するLLMの開発が進

米Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは1月24日（現地時間）、2025年中にAI推進のために600億～650億ドルの設備投資を計画していると発表した。 資金の多くは大規模データセンターの構築に充てられる。「マンハッタンの大部分をカバーするほどの規模の、2GW以上の電力を消費するデータセンターを建設している」と語り、昨年12月に発表したルイジアナ州に建設予定のAIデータセンターの広さをマンハッタン島に重ねる画像を添えた。 Metaは2024年第3四半期の業績発表で、2024年通年の設備投資額は約380億～400億ドルになるとし、2025年にはさらに大幅な増加が見込まれると予告していた。 この資金ではまた、AIのための「GPUを年末までに130万個以上購入」し、AIのためのチームを大幅に拡大する計画という。 こうした取り組みで、「2025年には、Meta AIが10億人以上の人々をサポート

この記事は、『生成AIで世界はこう変わる』（今井翔太著、SBクリエイティブ）に掲載された内容に、編集を加えて転載したものです（無断転載禁止）。 ソフトウェア開発における生成AIは、私自身が積極的に利用していることもあり、定量的な研究成果に加え、当事者の生の声もお伝えしたいと思います。この部分に関しては主観的な記述も多くなりますが、その点はご留意ください。 「ChatGPT以前のソフトウェア開発は石器時代だった」とは、ある開発者の言葉です。言語生成AIが持つプログラミングコードの生成能力は驚異的なものです。ChatGPT登場当日、私が最も驚き、「これは本当にすごい」と確信したきっかけは、このプログラミングコードの生成能力を目の当たりにしたことでした。

2024年のノーベル物理学賞を受賞した、AI研究の第一人者であるカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントンさん。発表会には電話で参加し、取材陣からの質問に答えた。 ヒントンさんは一時は米Googleのエンジニアリングフェローなども務めていたが、AIリスクへの懸念を理由に2023年に同社を退職している。質疑応答では、Googleから見れば競合に当たる米OpenAIのGPT-4を「かなりよく利用している」と答える一幕もあった。 受賞についての受け止め ヒントン（以下敬称略）　呆然としています。こんなことになると思っていませんでした。本当に驚いています。 受賞に至ったブレークスルーに気付いた瞬間を思い出せる？ ヒントン　2人の指導者との出来事を覚えています。デビッド・ラメルハートとテリー・セジュノウスキーには大きな恩義があります。デビッドとは1982年にバックプロパゲーションアルゴリズム（誤差逆

「これ（o1）はノーベル賞ものだと思う」──ソフトバンクグループの孫正義代表取締役社長は10月3日、グループの定例イベント「SoftBank World 2024」（東京都港区）の基調講演で、米OpenAIが9月に発表したLLM（大規模言語モデル）「o1」に受けたという感動をこう表現した。 2023年のSoftBank Worldでは「ChatGPTを使っているか」と来場者に問いかけ、使っていない人を「悔い改めた方がいい」と叱責した孫代表。2024年も同様の質問を行ったところ、半数から7割近くが手を挙げた。しかし孫代表は追加で、o1を利用しているかどうかも質問。来場者はちらほらと挙手するにとどまった。このリアクションを受け、孫代表は冒頭のようにo1に受けた感動を語った。 o1はユーザーの入力に対して深く考えて回答する点を特徴とするモデルだ。GPT-4などと比べて回答は遅いが、OpenAIに

ChatGPTの登場から1年以上が経過し、生成AIへの期待は膨らむ一方だ。しかし、その実用性や具体的な活用方法を巡り、懐疑的な見方も広がっている。「幻滅期に入った」との声すら聞かれる中、金融業界では実業務に活用する動きが本格化している。 米Gartnerはマルチモーダル生成AIなどが黎明期にある一方で、「大規模言語モデル（LLM）」自体は、「過度な期待のピーク期」を超え、「幻滅期」に入りつつあると見ている（米Gartnerが9月10日に発表した「生成AIのハイプ・サイクル：2024年」より） アマゾンウェブサービスジャパン（AWS）金融事業開発本部長の飯田哲夫氏は、業界の最新動向を次のように分析する。「生成AIの実装は、もはやPoC（概念実証）の段階を超えた。既存の業務アプリケーションに組み込み、実際の製品やサービスとして提供する段階に入っている。エンドユーザーは生成AIかどうかを意識せず

「こんなブラック企業は潰れたほうがいい」「ここまで信頼が地に堕ちたら解体的出直ししかない」「プレッシャーをかけていた親会社のトヨタにも責任があるのでは」――。 国内軽自動車新車販売シェアNo.1を17年連続獲得しているダイハツがボロカスに叩かれている。車両の安全性を確認する認証試験での不正が発覚したことに加えて、それが古くは1989年から続いていたことまで分かったからだ。 既に報道されているように今回の不正は、試験データの捏造や改ざん、車両や実験装置の不正な加工や調整、さらには排ガスの認証手続きで、試験直前にガスの浄化装置の触媒を新品に差し替えるなどで、ヘタをすれば認証取り消しの恐れもある。 ということで、生産している全車種が出荷停止。ダイハツ車を納車予定だった人々が大きな迷惑をこうむるという事態にまで発展している。 これを受けて、「あり得ない」と驚く人も多い。これまでリコールだ、検査不正

米Adobeは10月19日（現地時間）、クリエイター本位の画像生成AIを開発すると発表した。同社は「クリエイターとその作品を尊重した、責任ある画像生成AIの開発と利用における標準を定義する」と説明。倫理や法律面などで透明性を持つ画像生成AIツール開発し、クリエイターが正当な利益を得られる仕組みの構築を目指す。 Adobeは「近年、画像生成AIは実用性を高め、クリエイターのアイデア出しやバリエーション検討の方法に変革を起こした」と説明する。一方、未成熟な技術のため、倫理や法律などで懸念があるとも言及。今後画像生成AIが普及することでクリエイターは“この作品は人間が作ったものである”と証明する必要があると警鐘を鳴らしている。 Adobeは2019年にコンテンツ認証イニシアチブ（Content Authenticity Initiative：CAI）を設立し、オンライン上の誤報や偽情報の氾濫を防

大ウケした「Midjourney」と炎上した「mimic」の大きな違い　“イラスト生成AI”はどこに向かう？：小寺信良のIT大作戦（1/2 ページ） 8月9日に本連載で公開した「AIが描いた絵の著作権は、誰が持つのか　Midjourney画像の扱いを考える」というエントリーは、著作権の観点でAI生成画像を扱った記事が少なかったこともあり、当時かなりよく読まれた。ところが最近また別の視点で、読まれるようになっている。AIが学習する画像に対する著作権の位置付けも、この記事の中で扱っていたからである。 その点だけかいつまんで紹介すると、日本の著作権法では2018年の改正で柔軟な権利制限規定として、AIに学習させるソースとしては著作権が制限される、すなわち権利者の許諾がなくても自由に使える事になっている。 ただ当時の利用イメージとしては、自動運転が念頭にあったのではないかとも思う。つまりインプット