生成AI、人間の仕事を奪う以上に増やす可能性も--米国の大学教授が指摘
Joe McKendrick （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-05-27 10:21 生成人工知能（AI）ツールについては、人々が時間を節約して生産性を高めるのに役立つということで、大方の意見が一致している。だが、こうした技術はコードの実行やレポートの迅速な作成を容易にする一方で、大規模言語モデル（LLM）の構築や維持に関わるバックエンドの作業には、目に見える部分で節約できた労力以上の人手が必要かもしれない。その上、標準的な自動化で十分な場合、多くの業務はAIの能力を必ずしも必要としないかもしれない。 これは、先ごろ開催されたマサチューセッツ工科大学（MIT）のイベントで講演したペンシルベニア大学ウォートン・スクールの経営学教授Peter Cappelli氏の言葉だ。生成AIとLLMは、トータルで考えると、業務を軽減す
AmazonのCEO、生成AIがクラウド以来の最大の技術革新になる可能性を指摘
Don Reisinger （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 矢倉美登里 長谷睦 （ガリレオ） 2024-04-12 10:19 人工知能（AI）に業界全体を塗り替える可能性があると固く信じるテック企業のトップは増える一方だが、このたび、Amazonの最高経営責任者（CEO）を務めるAndy Jassy氏も、その一員に加わった。米国時間4月11日、毎年恒例の株主宛ての書簡で、同氏は、AIがAmazonの事業にとって不可欠な存在になっており、今後数年間にわたってその価値は高まる一方だとの見方を示している。同氏はそれだけなく、AIは長年われわれが目にしてきた中でも、単一の技術革新としては最も重要なものだとまで主張した。 Jassy氏は本年の書簡にこう書いている。「生成AIは、クラウド（これ自体がまだ初期段階だが）以来の、そしておそらくはインターネット以来の、最大の技術変
OpenAI、ファインチューニングAPI機能追加と「Custom Models Program」拡張を発表
OpenAIは、使いやすい生成AIツールを一般向けに提供することで知られているが、開発者や企業が自社の特定用途向けにAIモデルを必要とする場合に向けても包括的な製品を提供もしている。OpenAIは米国時間4月4日、「Custom Models Program」の拡張とファインチューニングAPI向け6機能を発表した。 ファインチューニングは、特定の用途やニーズを満たすようAIモデルをカスタマイズするために時間を要するプロセス。ファインチューニングはAIモデルが意図されたゴールをよりよく達成するのを支援するだけでなく、コスト削減とレイテンシー低下も可能にする。 場合によっては、必要なカスタマイズの量がファインチューニングで提供できるものを超えることもある。例えば、組織が非常に大規模な独自のデータセットを持っている場合がこれに該当する。この問題に対処するため、OpenAIは2023年11月に「C
「ChatGPT」のプログラミングの実力--主要12言語でコードを書かせてみた
David Gewirtz （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2023-05-03 08:30 「ChatGPT」がコードを記述できることは、この数カ月の間に誰もが知るところとなった。筆者が「PHP」と「WordPress」で何度も実施したテストから、ChatGPTのコーディング機能の長所と短所の両方が明らかになっている。 しかし、ChatGPTのコーディングの知識はどれほどのものなのだろうか。本記事では、古典的なプログラミングの課題である「Hello, world」を、O'Reilly Mediaの2023年の人気ランキングでトップ12に入った言語に与える。 「Hello, world」のコードは1行で終わることが多いため、少しひねりを加えてみた。「Hello, world」を10回表示させ、カウンターの値を毎回1つずつ上昇させる。また、時
もはや知性はAIのゴールではなくなったのか
英国の数学者であるAlan Turing氏は1950年に、「『機械は考えることができるか』という問いについて考えてみることを提案する」と書いた。同氏の問い掛けは、その後数十年間にわたって、人工知能（AI）研究の議論の枠組みとして機能してきた。 AIについて議論してきた数世代の科学者にとって、AIが「本物の」（あるいは「人間の」）知性を実現できるかどうかという問いは、常に重要な要素だった。 しかし現在のAIは、多くの人にとってその問いが問題ではなくなるという転換点を迎えているかもしれない。 近年になって産業用AIと呼ばれるものが登場したことは、そのような高尚な問題意識の終わりを示している可能性がある。計算機科学者のJohn McCarthy氏が「AI」という用語を生み出してから66年が経ち、現在のAIが持つ機能は、これまでになく高度になっている。その結果、AIの産業化が起こり、議論の焦点が、
人が介在する人工知能の設計がやはり重要である理由
人工知能（AI）というものは、「大きな赤色のボタン」を押して起動するだけで、提示した疑問に対して誰もが決定的な答えだと自らを納得させてしまいたくなるような不透明な結果をもたらすものである必要はない。そうではなく、結果が示唆する知見を感じ取れる人を介在させることで、ある程度の統制下に置いておくべきだ。 これはスタンフォード大学の准教授であるGe Wang氏の言葉だ。同氏は、AIアプリケーション／システムの設計における人間中心型のアプローチを提唱している。同氏はこのほど、Stanford HAI（人間中心のAI研究所）がホストするウェブキャストの中で、AI関連の開発者やデザイナーに対して、大局的な観点からワークフローにおける人間系の役割の重要性を熟考するよう促した。同氏は「われわれはAIにおける答えからほど遠い場所におり、ほとんどの疑問に対する答えを有していない」と指摘した。 同氏によると、今
富士通研と北海道大が「説明可能なAI」を共同開発--AIの信頼性／透明性を向上
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 富士通研究所と北海道大学は、人工知能（AI）が自動判断した結果をもとに、望む結果を得るために必要な手順を自動で提示できる技術を世界で初めて開発した。 今回、共同開発したAI技術を用いて、糖尿病、ローンの与信審査、ワインの評価の3種類のデータセットで検証したところ、今回の開発技術が全てのデータセットと機械学習アルゴリズムの組み合わせにおいて、少ない労力で推定結果を望む結果に変更するための適切なアクションと実施順序を取得できたことを確認し、特にローンの与信審査のケースでは半分以下の労力を実現したという。 この技術によって、AIが出した判断理由を知るだけでなく、個々の利用者が望む結果を得るために取るべき改善の手順を示すことが可能となる。 例え
深層学習を取り入れたAIが重要技術の普及と実用化のカギ--NRI
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「人工知能（AI）」「IoT（Internet of Things）」「ウェアラブルコンピューティング」「カスタマーエクスペリエンス」「APIエコノミー」「FinTech」「リテールTech」「デジタルマーケティング」は、ビジネスや社会に広く普及し、さまざまな影響を及ぼすと考えられる重要技術と考えられている。 野村総合研究所（NRI）は3月17日、これらの8つの重要技術が2020年までにどのように進展し、実用化されるかを予測した「ITロードマップ」をとりまとめた。 この中でもAIは、新たなサービスを生み出す技術として注目されているFinTechやサービスロボットの普及の鍵となる重要な要素技術としても位置付けられている。ディープラーニング
FacebookによるAI研究、写真中の物体識別学習プロセスなど前進--最新の成果や展望
Facebookは米国時間11月3日、同社の人工知能研究の進展について明らかにした。写真中の物体の認識、自然言語による理解と画像認識の結びつけ、自動計画と予測学習の応用などの分野で前進したという。 この内容は、Facebookの最高技術責任者（CTO）Mike Schroepfer氏のブログ記事で説明されている。これらの成果は、ダブリンで開催されたウェブサミットでも発表された。 Facebook AI Research（FAIR）はこの数年、機械学習の改善に取り組んできた。当初重点が置かれたのは、ユーザーの写真に応用することを目的とした画像検索アルゴリズムだ。このAIの知識は、同社のバーチャルリアリティへの取り組みへの道も開いた。 GoogleやFacebook、IBMなどのAIに関する取り組みを組み合わせることで、認識力を持つマシンの実現にも近づけるかもしれない。 Facebookの最新
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