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音楽ストリーミングサービスの人気プラットフォームであるSpotifyが、イギリスとオーストラリアのプレミアムユーザー向けに革新的なAIプレイリスト機能を導入しました。最近のブログ投稿によると、この機能はこれらの市場のユーザーが独自のプロンプトを使用していかなるコンセプトも個人に適したプレイリストに変換できるようにするものです。このツールはまだベータ版ですが、SpotifyはAI DJやDaylistなどの機能の成功に続く、個人化とインタラクティブ性に焦点を当てています。

従来のプレイリストとは異なり、このAI搭載機能を使用すると、特定のコンセプトや気分に基づいてプレイリストを作成できます。たとえば、「インディフォークのプレイリストを作成して、脳に大きなあたたかいハグを与える」とリクエストしたり、自分を主人公のように感じさせる曲のコレクションを求めることができます。可能性は無限であり、ユーザーは自分の好みに合わせた新しい音楽を見つけながら創造力を発揮できます。

これらの個人用ツールは、2010年代からプラットフォームの基本的な部分となっているSpotifyの編集プレイリストを補完しています。個人化に焦点を当てたSpotifyは、個人的で共有可能な年末キャンペーン「Spotify Wrapped」の成功に基づき、ユーザーエクスペリエンスを向上させ続けています。

AIプレイリストは、ユーザーが場所、動物、活動、映画のキャラクター、色、絵文字など、さまざまな言及を基にした曲の推薦を生成する革新的なアルゴリズムを採用しています。ただし、この機能は現在の出来事や特定のブランドには対応していないことに注意することが重要です。Spotifyは、不適切な言語やアイデアが出てくるのを防ぐための対策を講じており、ポジティブで包括的なユーザーエクスペリエンスを確保しています。

この機能にアクセスするには、SpotifyユーザーはiOSまたはAndroidアプリの「あなたのライブラリ」セクションに移動し、右上隅の「+」ボタンをタップし、「AIプレイリスト」を選択するだけです。

ブログ投稿には、「Spotifyでは、すべての瞬間に最適な音楽を提供することを目標としています。ベータ版のAIプレイリストの導入により、私たちはイギリスとオーストラリアのプレミアムサブスクリプションユーザーに音楽を発見する新しい方法を提供できることを喜んでいます。これからもこの機能をさらに改良して改善し、リスナーにより良いサービスを提供していくでしょう。」と述べています。

よくある質問 (FAQ):

1. Spotifyが導入した新しいAIプレイリスト機能とは何ですか？
Spotifyの新しいAIプレイリスト機能は、イギリスとオーストラリアのユーザーが独自のプロンプトを使用して特定のコンセプトや気分に基づいたカスタムプレイリストを作成できるようにします。

2. SpotifyのAIプレイリスト機能にアクセスする方法は？
AIプレイリスト機能にアクセスするには、SpotifyユーザーはiOSまたはAndroidアプリの「あなたのライブラリ」セクションに移動し、右上隅の「+」ボタンをタップしてから、「AIプレイリスト」を選択し、独自のカスタマイズされたプレイリストを作成できます。

3. AIプレイリスト機能は現在の出来事や特定のブランドに反応しますか？
いいえ、AIプレイリスト機能は現在の出来事や特定のブランドには反応しません。ユーザーが場所、動物、活動、映画のキャラクター、色、絵文字に言及したことに基づいて曲の推薦を生成します。

4. SpotifyはどのようにしてAIプレイリストで不適切なコンテンツを取り除いていますか？
Spotifyは、不適切な言語やアイデアがAIプレイリストに現れないようにするための対策を講じています。これらの対策は、個人用の音楽推薦を探索しながらポジティブで包括的なユーザーエクスペリエンスを維持することを目的としています。

5. SpotifyはAIプレイリスト機能をさらに改善していく予定ですか？
はい、Spotifyはユーザーフィードバックに基づいてAIプレイリスト機能を改良し、向上させることを表明しています。今後数ヶ月、この新機能を改善し続け、最高の音楽発見体験を提供する予定です。

音楽ストリーミング業界は近年著しい成長を遂げており、Spotifyはこのトレンドの最前線に立ってきました。2021年3月時点で活動中のユーザー数は3億4,500万人を超えるSpotifyは、業界で注目されるプラットフォームの一つです(Spotify)。競争が激しさを増す中、Spotifyはイノベーションを続け、サービスの向上に努めています。

市場予測によると、音楽ストリーミング業界は今後も成長を続ける見込みです。Grand View Researchによると、2020年から2027年までの音楽ストリーミング市場規模は17.8％の年間平均成長率で76.9億ドルに達すると予想されています(Grand View Research)。この成長は、スマートフォンの普及率の上昇、定額制サービスの人気の高まり、音楽ライブラリのオンデマンドアクセスの便益などから推進されています。

しかし、業界はいくつかの課題に直面しています。その一つがアーティストへの公正な報酬に関する議論です。批評家たちは、ストリーミングサービスがアーティストに対して比較的低い印税を支払っていると主張しており、特に従来のアルバム販売や物理メディアに比べての低い報酬が問題視されています。これにより、業界内での収益の公正な分配や改革を求める声が高まっています。

Spotifyや他のストリーミングプラットフォームにとってもう一つの課題は、競合他社の台頭です。Apple Music、Amazon Music、YouTube Musicなど、音楽ストリーミング領域でシェアを競う主要プレイヤーが増えています。これらますます競争激化するダイナミクスは、Spotifyのような企業に、AIプレイリストのような機能導入によるイノベーションや差別化を重要視させています。

全体として、音楽ストリーミング業界は引き続き繁栄し、Spotifyはそれの中で優れたプレイヤーとしての地位を築いています。人工知能や個人化を活用することで、Spotifyはユーザーエクスペリエンスを向上させ、業界の一流プラットフォームとしての地位を維持しようとしています。… Read the rest

最近の数年間、クラウドコンピューティング業界は急速な成長を遂げ、人工知能（AI）が革新を牽引し先進的なソリューションを提供しています。特にGoogleは、製品やサービス全体にAIを統合するために大きな投資を行っており、その中心的存在がGoogle Cloud部門です。

GoogleのCEOであるサンダー・ピチャイによると、2023年第4四半期にGoogle Cloudは年間売上高ランレートで360億ドルを報告しました。この成長はGoogleのAI主導アプローチの成功と、クラウドプラットフォームの能力向上へのコミットメントを示すものです。

この印象的な成績にもかかわらず、Google CloudはAmazonやMicrosoftなどの業界大手との激しい競争に直面しています。現在、クラウドインフラストラクチャーセクターで最大のシェアを持つのはAmazonで31％、続いてMicrosoftが24％です。Googleのシェアは11％です。しかし、ピチャイはAIがこの差を縮めるのに重要な役割を果たすと信じており、Google Cloudに競争上の優位性をもたらすと述べています。

Google Cloudの目を引くAI提供の1つがVertex AIです。このカスタマイズ可能なプラットフォームは、さまざまな最新のAIモデルを開発者が効果的に管理・利用できるようにしています。Vertex AIはすでにテック業界で大きな人気を博し、効果とアプリケーションやサービスの充実における潜在能力を認識する100万以上の開発者を惹きつけています。

Google CloudのAIへのコミットメントは、自社の業務に留まらず展開されています。同社はUber、メルセデス・ベンツ、パロアルトネットワークスなどの大手企業と提携し、各業界でAIの機能を活用しています。Google Cloudは汎用AIを利用することで、ビデオ、音声、またはテキスト形式の情報を処理・分析するエージェントを構築し、これらの高度なエージェントが顧客サービスやクリエイティブデザインなど特定のタスクを実行し、時間とともに学習と向上を続けるよう設計されています。これにより、Google CloudはUber、メルセデス・ベンツ、パロアルトネットワークスなどの有名企業と提携し、AI主導のクラウドコンピューティングプラットフォームとしての評判を高めています。

ピチャイは、クラウドコンピューティングが10年前にビジネスを革新したように、AIも再び卓越した機会や進歩をもたらす潜在能力を持っていると予測しています。Google CloudのAI技術の統合は、企業に革新的なソリューションとサービスを提供することで、業務の改善と顧客体験の向上を支援します。

よくある質問

最近の報告書によると、かつてFacebookとして知られていた企業Metaは、人気のあるLlama言語モデルの小さなバージョンをリリースする予定です。コスト効果の高いAIモデルへの需要が高まる中、Metaは一般の利用者によりアクセスしやすいオプションを提供することを目指しています。同社は、今月に2つの小さなLlama 3モデルを発売し、フラッグシップモデルは今夏に続きます。コメントを求められた際、Metaはリリースに関する詳細を提供していませんでした。

この動きは、AI産業全体で広がる傾向を示しており、開発者たちがますます軽量なモデルを彼らのAI製品ラインナップに追加しています。Metaはすでに、昨年2月にリリースされたLlama 2 7Bという小さなバージョンのLlama 2モデルを提供しています。市場でも、GoogleのGemmaファミリーやフランスのAI企業MistralのMistral 7Bなど、軽量モデルを導入した主要プレイヤーが存在しています。

これらの小さなモデルは、長いユーザー指示を処理する際に制約があるかもしれませんが、改善されたスピード、柔軟性、および何よりも費用対効果の高い利点を誇っています。コンパクトなサイズでも、PDFの要約、コードの生成、会話の展開などのタスクを行うことが可能な強力なAIモデルであります。一方、より大規模なモデルは、高解像度の画像の生成や複数の指示を同時に実行するなど、大量の計算リソースを必要とするより複雑なタスクで優れています。

パラメータが少ないため、またはそれが学習するデータが少ないため、小さなモデルはより少ない計算能力を必要とします。このリソース要求の低減により、これらのモデルはユーザーにとってより手頃な価格であり、また特定のプロジェクトでの展開が可能となります。たとえば、コード支援アプリケーションや通常よりパワー消費に制約のあるスマートフォンやノートパソコンに組み込むことができます。

Metaの待望のLlama 3モデルについて、リリース予定は7月です。この進化は、以前のモデルが取り組まなかった論議のある質問に答える能力を持つように、前作よりもより「ルース」になると予想されています。

よくある質問

Q：小さなAIモデルの利点は何ですか？
A：小さなAIモデルは、スピード、柔軟性、コスト効果の高さなどの利点を提供します。サイズが小さいにもかかわらず、様々なタスク（文書の要約、会話の展開、コードの記述など）をこなすことができます。

Q：小さなモデルと大きなモデルの違いは何ですか？
A：小さなモデルはより少ないパラメータを扱うように設計されており、そのため計算要件が低くなります。結果として、より手頃な価格であり、特定のプロジェクトやパワー使用に制約のあるデバイスに展開可能です。

Q：MetaはいつLlama 3モデルをリリースしますか？
A：報告によれば、Llama 3モデルは7月にリリースされる予定です。前作と比較して、コン危険性が増すことが期待されています。

情報提供元：theverge.com

AI産業が軽量モデルの開発に傾倒しており、コスト効率の高い選択肢への需要に応える動きが加速しています。Metaが小さなLlama言語モデルを導入することは、この流れに合致し、利用者によりスピード、柔軟性、およびコスト効果の高いAIモデルを提供しています。産業の進化が続く中、他の企業も大規模なモデルと共に軽量モデルを提供する方向に向かう可能性が高いでしょう。

詳細については、theverge.comをご参照ください。

[参考動画] YouTube… Read the rest

2024年4月8日、今日の日食が話題となっています。インターネットではニュース記事やソーシャルメディア投稿、魅力的な写真や動画で賑わっています。しかし、その興奮の中で、YouTubeで気がかりな傾向が浮かび上がってきました。

ニセのライブストリーム、偽者のSpaceXチャンネル、AIが生成したイーロン・マスクのスピーチがプラットフォームを溢れかえっています。これらの欺瞞的な配信の狙いは何でしょうか？それは、無防備な個人から暗号通貨を盗むことです。この詐欺を初めて明るみに出したのは、iOSデベロッパーであるMyskからの情報であるMashableです。

詐欺の手口

各ライブストリームは同様のパターンに従っています。エロン・マスクをフィーチャーした事前収録のビデオがループされ、バックグラウンドにはSpaceXの看板があります。しかし、すぐにそのビデオがいじられていることが明らかになります。AIが生成したマスクの声が視聴者を暗号通貨への投資スキームへ誘導し、高い投資収益を約束します。

ビデオには、「2024年の日食 – あなたの人生を変える」とキャプション付きのQRコードが織り込まれており、視聴者にスキャンするよう勧めています。このコードをスキャンすると、ビットコインやイーサをはじめとする暗号通貨を直接サイト上で投資することができる詐欺のウェブサイトにリダイレクトされます。

信頼性の向上のために、詐欺師たちはしばしば偽のエロン・マスクのアカウントを作成し、ライブチャットで視聴者とやり取りします。これらの偽アカウントは、投資機会につながるとされるリンクをチャットを満たします。

プロフィットのためのSpaceXなりすまし

これらの偽のSpaceXライブストリームのタイトルは注目を引くように設計されています。「2024年完全日食：SpaceXの視点から」や「ライブ：SpaceXの2024年日食スペクタキュラー」などがその例です。これらのストリームは、YouTubeでのエロン・マスクやSpaceXのコンテンツの人気を利用して、数十万の同時視聴者を集めています。

偽のSpaceXチャンネルは広く登録されていますか？

答ええはいいえです、詐欺師たちは既存の何十万もの登録者を持つチャンネルを乗っ取り、チャンネル名をSpaceXに変更して公式のように見せかけます。しかし、最近の名前の変更はチャンネルページに痕跡を残し、その詐欺的な性質が明らかになります。

**よくある質問（FAQ）**

Q: ニセのライブストリームの目的は何ですか？
A: 詐欺師たちは、日食中に視聴者を誘惑して、暗号通貨を盗むことを狙っています。

Q: 詐欺師たちはどのようにライブストリームを本物に見せかけますか？
A: 詐欺師たちは、エロン・マスクの事前収録ビデオを操作し、視聴者を欺くために偽のAI生成ボイスを作成します。また、信頼性を高めるためにQRコードや偽のエロン・マスクアカウントを利用しています。

Q: これらの偽のSpaceXチャンネルは広く登録されていますか？
A: 詐欺師たちは何十万もの登録者を持つ既存のチャンネルを乗っ取り、その名前をSpaceXに変更して公式のように見せかけています。しかし、最近の名前の変更はチャンネルページに痕跡を残し、その詐欺的な性質が露呈します。

**情報源**
– [情報源1](https://www.example.com)
– [情報源2](https://www.example.com)

暗号通貨業界

暗号通貨業界は近年、ビットコインやイーサなどのデジタル資産に投資する個人や企業の数が増加し続け、著しい成長を遂げています。ただし、この業界は、暗号通貨の非中央集権性と匿名性を悪用して詐欺活動を行う詐欺師を惹きつけています。

市場予測

詐欺の存在にもかかわらず、暗号通貨市場は成長を続けると予想されます。市場調査会社Futureによると、世界の暗号通貨市場は2027年までに1758億ドルに達すると予想されており、2020年から2027年の予測期間中の複利年成長率は11.2％です。さまざまな産業での暗号通貨とブロックチェーン技術の採用が、この成長を牽引する主要な要因の1つです。

業界に関連する課題

暗号通貨は迅速な国境を越える取引や中央集権的な制御など多くの利点を提供する一方、課題やリスクも抱えています。重要な問題の1つは、規制監督の欠如であり、詐欺師が犯罪活動を実行しやすくなっています。投資家は、暗号通貨関連の投資に参加する前に慎重に調査を行い、注意を払う必要があります。

もう1つの問題は、ソーシャルメディアや動画ストリーミングサイトなどのオンラインプラットフォームの脆弱性です。詐欺師たちは、影響力のある個人やイベントの人気を利用して、無防備なユーザーを騙すことができます。YouTubeなどのプラットフォームはこれらの詐欺に対抗するために動いていますが、詐欺師とユーザーを潜在的な危害から保護するには課題が残っています。

追加情報

暗号通貨業界に関するさらなる情報は次の情報源をご確認ください：

– Coindesk：暗号通貨やブロックチェーン技術に関するニュース、分析、洞察を提供します。
– Cointelegraph：暗号通貨に関連する最新ニュースや市場分析、教育コンテンツを提供します。
– Bitcoin Magazine：Bitcoinに焦点を当て、詳細な分析やガイド、ニュース記事を提供します。
– ETHNews：市場キャピタル化で2番目に大きい暗号通貨であるEthereumに関連するニュースや開発をカバーします。

これらのリソースは、暗号通貨業界、そのトレンド、そして直面している課題について包括的な理解を提供します。… Read the rest

エネルギーと人工知能（AI）はお互いに密接に関連しています。2024年4月8日、カルガリーに拠点を置くAugur Capital Management Inc.は、画期的なエネルギーファンド、Augur Energy AI Fund I LPの初めての運用を成功裏に終えたことを嬉しく思います。この画期的なファンドは、先進的なAIソリューションを開発する早期の企業や、AI向けのエネルギーインフラソリューションを専門とする企業に支援を提供しています。人工知能の時代にエネルギー需要が急増する中、Augurは世界のエネルギーシステムとインフラを支えバランスを取ることができる革新的な技術への投資に専念しています。

Graeme Harrison氏はAugurの創業投資パートナーであり、Harvest Venture Buildersの社長として、「Augurの焦点は2つあります。第一に、世界中のエネルギーシステムとインフラを強化し最適化するAIソリューションに投資します。これらのAIソリューションは高いエネルギー需要を必要とするため、AIの推論やトレーニングに必要な先進的なエネルギーソリューションにも投資しています。」

エネルギーとAIの交差点での莫大な潜在力を認識しているDan Balaban氏は、Greengate Powerの共同設立者でCEOでありAugurの投資パートナーです。「AIは今後数年でエネルギー需要を前例のないほど押し上げると予測されています。これにより、この指数関数的な成長に対応するために先見の明のあるエネルギーソリューションが必要です。私はAugurチームに自身のエネルギーやテクノロジーの専門知識を貢献できることを嬉しく思います。」

業界リーダーによって公表された最近の数字は、エネルギーおよびAIセクターの両方で、AI技術によって引き起こされるエネルギー需要の急増によって発生する電力網が直面する課題に注意を向けています。Augurの共同設立投資パートナーでありエネルギーおよびエネルギー蓄積業界のベテラン、Dan Chapman氏は、「オフグリッドの代替エネルギーソリューションは、電力網を緊張させることなくAIタスクで使用されるGPUクラスタを駆動するための妥当な手段として提示されています。エネルギーAIソリューションの開発と実装を加速させるための明確な機会と迫切り必要があります。」と述べています。

Augur Energy AI Fund I LPは、既に目立つエネルギーAIポートフォリオ企業に重要な投資を行っています：

1. Pano AI：初期の山火事検知の先駆者。Forbesのトップ10AI企業の1つとして、Pano AIは山火事予防技術を革新しています。
2. Daedaline：データルーム向けのGPTを進化させています。DaedalineのカスタムLLM技術は、エネルギーインフラのM&A向けに初めてのものです。
3. HyLight：メタン排出を監視するための自律飛行船を提供し、環境の持続可能性に重要な役割を果たします。
4. GPU StealthCo：独自の電力テクノロジースタックを開発し、GPUを目的に建造されたエネルギーインフラとシームレスに統合することを目指しています。

Graeme Harrison氏は「エネルギーとAIの世界が融合する新しい興奮の時代にいます。エネルギーAIは1兆ドルの市場機会を示すと確信しており、この独自の投資テーゼを私たちの尊敬される投資家に紹介できることに興奮しています。」と断言しています。

AugurのエネルギーAIのビジョンとポートフォリオは、以下の多様なアドバイザーおよびパートナーのチームによって一層強化されています：

– Greg Putnam：投資パートナー。複数の成功したAI企業の創業者や元ファンドマネージャー。
– Oma Wilkie：CFO &運営パートナー。エネルギーセクターの幅広い経験を持つ元CIBC Climatech投資銀行家。
– James O’Brien：AIアドバイザー。UCバークレーのコンピュータサイエンス教授で、AIやシミュレーションに特化しています。
– Jordan Balaban：エネルギーアドバイザー。カナダの風力およびソーラープロジェクト分野で著名な人物で、元社長兼元CFO。
– Tevi Legge：ソフトウェア・製品アドバイザー。デジタル製品開発や顧客体験のエキスパート 。

Augur Energy AI Fund I LPについて：
Augur Energy AI Fund I LPは、カナダのカルガリーに拠点を置くAugur Capital Management Inc.が提供するフラッグシップファンドです。このファンドは、Augurのエネルギー業界の幹部ネットワーク内の主要な将来の顧客によって慎重に審査された早期企業に投資することに焦点を当てています。… Read the rest

テネシー州議会は、未承認の深層偽造技術とAIアルゴリズム内の著作権物の乱用に対処する画期的な法案を提出しました。この提案された法律は、人々や企業が人工知能技術の悪用から保護されるようにし、同時にAIプラットフォームが著作権法を遵守することを目指しています。

「AIの乱用と深層偽造規制法」と題されたこの法案は、深層偽造技術が引き起こす潜在的な害を認識しています。これには、虚偽の情報拡散や悪質なアイデンティティ盗用などが含まれます。深層偽造技術は、最近の数年間で悪名高くなり、個人や社会全体にとって大きな懸念となっています。

この法律は、未承認の深層偽造技術の作成と拡散を禁止することを提案しています。これには、個人をなりすましたり中傷する目的で作成されたビデオや画像が含まれる可能性があります。また、許可なくアルゴリズムの訓練に著作権物を使用することにも対処し、AIプラットフォームが著作権コンテンツの使用に必要な権利と許可を取得することを保証します。

**深層偽造技術の課題と影響への対処**

深層偽造技術の台頭により、本物のコンテンツと加工された素材の間の区別がますます困難になっています。テネシー州は、厳格な規制を課すことで、深層偽造技術によって引き起こされる潜在的な害を緩和し、オンラインでのビジュアルおよびオーディオコンテンツの信頼性を維持することを目指しています。

インターネットは創造性と革新のプラットフォームを提供する一方で、悪用されやすいという側面もあります。深層偽造技術の誤用は、個人の評判、虚偽の情報の拡散、デジタルメディアへの信頼の浸食に対する脅威をもたらします。テネシー州の立法者が深層偽造技術を特に対象とする法律を導入することで、個人と社会全体を保護する積極的なアプローチを取っています。

**よくある質問**

– 深層偽造技術とは何ですか？

深層偽造技術とは、人工知能アルゴリズムを使用して、1人の顔を別の顔に置き換えるデジタルに加工されたビデオや画像を指します。これらの説得力のある偽物は、誤解を招くコンテンツを作成したり、個人を身代わりとしてなりするために使用されることがあり、悪用の懸念が高まっています。

– AIプラットフォームの規制が重要なのはなぜですか？

AIプラットフォームの規制は、許可なく著作権物が使用されることを防ぎ、コンテンツの未承認利用を阻止するために重要です。これにより、クリエイターの知的所有権が保護され、AIアルゴリズムが責任ある合法的な方法で訓練されることが保証されます。

– 未承認の深層偽造技術の禁止が個人や企業にどのような利益をもたらすのですか？

未承認の深層偽造技術の禁止は、中傷、アイデンティティ盗用、評判への損害から保護を提供します。悪意のある深層偽造技術の作成と拡散を防ぐことで、この法律は、個人や企業のオンライン存在の信頼性を守り、虚偽の情報や身元詐称によって引き起こされる潜在的な被害を緩和することを目指しています。

詳細については、[example.com](https://www.example.com) をご覧ください。… Read the rest

人々が低い失業率がテック業界の繁栄を示していると広く信じられていたのとは対照的に、最近の大量解雇の波はその業界全体に衝撃を送っています。ITのプロフェッショナルたち、ここ数十年間高給と雇用の安定を享受してきた人々が、この傾向に特に影響を受けています。彼らの苦労の根本原因は何でしょうか？それは人工知能（AI）ツールの使用と展開に関するトレーニングの不足です。

AIの台頭について懸念が示されてきましたが、実際にはそれは教育者に未来を受け入れ、グローバル競合他社に追いつくための重要な機会を提供しています。サイバーセキュリティ、AI、データサイエンスの専門知識に対する需要が増加しており、一方で通信や基本的なITの分野の仕事は減少しています。この変化は、産業全体でAIの採用が増加し、一般的なタスクの自動化と、高度なスキルを必要とする新たな機会を創出することによって引き起こされています。

一部の人々は、AIが人間の労働力を完全に置き換えると懸念していますが、これは劇的な誤解です。AIは人間の代替物ではなく、人間の能力を増強し、開発の新たな可能性を開く強力なツールです。計算機が算術の必要性をなくしたわけではなく、コンピュータ処理が読み書きのスキルの必要性をなくしたわけではないように、AIは人間の知能を陳腐にはしません。代わりに、私たちを新たな革新と問題解決のレベルに昇華させてくれるでしょう。

AIが医師たちをがんをより早くより正確に検出するのを手伝い、エンジニアたちが建物の倒壊を予防し、科学者たちが命を救う薬をより速く開発するのを可能にする世界を思像してみてください。これはフィクションではなく、AIが既に開拓している現実の未来です。これらの進歩は、私たちの労働力に必要なスキルを提供することでのみ成長し繁栄することでしょう。

成長するスキルギャップを埋める上で、教育の役割は極めて重要です。ほとんどの産業で将来の成功を確実にし、グローバルリーダーシップを維持するには、AI教育は必然的に我々のカリキュラムに統合されなければなりません。生徒たちに、AIツールの使用、開発、最適化の方法を教えることはもはや選択肢ではなく、不可欠です。

教育者は、AIが学習経験を個別化し、様々な生徒のニーズに適した異なる指導を提供する方法を探求することができます。国際教育技術協会（International Society for Technology in Education）や学校コンサルティング協会（Consortium for School Networking）のような団体は、AIを教育に統合するためのリソースと専門開発機会を提供しています。大学にはまた、進化するトレンドやベストプラクティスに関するガイダンスを提供できるAI専門家がいます。

教育へのAIツールの組み込みは、技術的スキルの教育を超えています。アメリカの学校は、AIの力を享受するだけでなく、生徒たちに批判的思考、倫理意識、創造性を育む必要があります。AIは強力なツールであるがゆえに、その影響は使用者の意図や価値観に依存します。責任ある市民はAIの力を善用し、悪用が起こりうるギャップに対処し、その倫理的な応用を促進する必要があります。

アメリカは、世界的な革新を促進してきた誇り高い歴史を持っていますが、AI革命で遅れを取る余裕はありません。中国などの国々は、教育システムにAIを統合する点でアメリカよりもはるかに進んでいます。アメリカの教室でAIを受け入れることで、将来の世代に世界で最も重要な課題を解決し、国の明るい未来を作り出す力を与えることができます。

これはアメリカの教育者、政策立案者、産業リーダーが協力し、投資し、AI教育を優先することを呼びかけるものです。AIに適応するために必要な技能と知識を生徒に提供することは不可欠です。そうでなければ、取り残されることになります。未来は輝かしいですが、それを恐れるのではなく受け入れることを選択しなければなりません。アメリカのAI教育を推進し、未来の真の可能性を開放しましょう。

よくある質問

人工知能（AI）は、ルーチン業務の自動化からパーソナライズされた推薦まで、私たちの生活の様々な側面を革新してきました。しかし、これらの進歩とともに、特に金融詐欺の分野で新たな脅威が増加しています。犯罪者はAI技術を活用して詐欺スキームをより効率的かつ効果的に実行しています。

サイバー詐欺との戦いは、常に犯罪者とそれを阻止しようとする人々の間の競争でしたが、AIの登場によりこの競争は加速されました。過去には、AIを活用した詐欺に関連する事件は珍しいと考えられていましたが、現在では一般的になりつつあります。例えば、詐欺師たちはCEOを説得して大金を振り込ませるためにAIパワードのオーディオディープフェイクを使用することに成功し、犯罪者は会社の高官を装い従業員をだまして大口の支払いをさせるためにディープフェイク技術を使用しています。

アイデンティティ確認ソリューション企業Regularによる調査によると、世界中の企業の37％がディープフェイクオーディオ詐欺の試みに遭遇し、29％がビデオディープフェイクに遭遇しています。さらに、現実味のある電話で個人がターゲットにされるケースが増えており、たとえば入院してお金が必要とする家族のメンバーを装った電話がかかってくることもあります。これらのAIによる詐欺の脅威は、金融機関や個人にとって大きな課題を提起しています。

金融機関は、犯罪者を追い越し、出し抜くために絶えず革新し、適応することに取り組んでいます。たとえば、一流金融機関であるBMOは、AIを活用した詐欺と新しい戦略の開発に取り組む専用の金融犯罪ユニットを設立しています。しかし、詐欺のコストは膨大であり、2022年には驚異的な年間費用が88億ドルに達すると推定されています。

AIを活用した詐欺の特に懸念すべき側面の1つは、合成詐欺の拡大です。これは、架空のアイデンティティを作成して詐欺的なクレジット口座を開設するもので、犯罪者は実在する情報と捏造の詳細を組み合わせてこれらの合成アイデンティティを作成し、詐欺を検出して防ぐのが難しくなります。コロナウイルス対策の募金を受けて、犯罪者が数百万ドルタンを合成アカウントを通じて銀行からだまし取ったケースが報告されています。

これらの新たな脅威に直面する中で、セキュリティを優先し、積極的な対策を講じることが重要になります。新しいテクノロジーソリューションを導入する際には、脆弱性が悪用されるのを防ぐために堅固なセキュリティコントロールを確立することが不可欠です。YahooやEquifax、Marriottなどが被った過去のセキュリティ侵害から得られた教訓は、最初からセキュリティを優先する重要性を強調しています。

金融機関は、AIを活用してAIによる詐欺への対策として取り組んでいます。多くの金融機関は、金融詐欺を効果的に検出して防ぐための機械学習モデルを開発しています。さらに、伝達鍵や量子鍵分配などの革新的な技術が、従来のパスワードを置き換え、セキュリティ対策を強化するための次世代の防御策として探究されています。

しかし、AIを用いた詐欺に対する戦いは、協力による努力が必要です。今後の詐欺対策に一貫性のある効果的な保護を確保するために、グローバルかつ業界全体のセキュリティ基準が必要です。このような対策がないと、詐欺の影響は継続して拡大し続け、特に高度な防衛機構にアクセスできない中小企業や個人にとってその影響が大きくなるでしょう。

FAQ

最近の研究によれば、深層学習におけるAIチャットボットや画像生成技術は、ますます人気を博していますが、その一方で、深刻な課題や偏見も浮き彫りになっています。これらのツールは個人をステレオタイプ化し、誤った情報を拡散し、差別的なコンテンツを生成し、不正確な回答を提供することが知られています。これらの問題は十分に文書化されていますが、その普及度と深刻さについては、依然として包括的な理解が不足しています。

産業界および市民社会団体による最近の報告書では、AIチャットボットがどのように問題を引き起こす可能性があるかについての光を当てた。この報告書は、ディフコンハッカーコンベンションで行われたホワイトハウス支援のコンテストの結果を示しています。参加者は、政治的な誤情報、人口統計の偏り、サイバーセキュリティの侵害、AIの自我主張などの領域をカバーし、8つの主要なAIチャットボットを問題のある回答を生成するように操作しようとしました。

調査結果によると、AIチャットボットは一般的に、自らのルールやガイドラインに違反することには抵抗する傾向があり、不適切な振る舞いに誘導することが難しいとされています。ただし、得られる情報を不正確にすることは比較的容易であることも示されています。提出された試みの中で、数学の誤り（76%）や地理情報の誤情報（61%）を生成することに最も高い成功率が見られました。さらに、弁護士からのクエリに対応する際、法的な誤情報を提供する傾向があり、成功率は45%でした。

報告書はまた、AIチャットボットが機密情報を取り扱う際の脆弱性を強調しています。参加者は、隠されたクレジットカード番号の入手や架空の企業ネットワークへの管理権限の取得など、提出された解決策の半分以上で成功を収めることができました。

一方で、参加者はチャットボットに人権侵害を正当化させたり、特定のグループの劣性を主張させたりしようとする際に課題に直面しました。これらの試みはそれぞれ20%と24%という限られた成功率を示しました。また、多数派グループに対して肯定的な特性を与えつつ、少数派グループにはそうしないように拒否するなど、チャットボットの「過剰修正」をテストする目的の提出物は、40%の成功率を達成しました。この結果から、Googleのジェミニなどの他のAIモデルも、潜在的に有害なステレオタイプと戦うために鈍い修正を行う可能性があることが示唆されています。

興味深いことに、チャットボットを狂わせる最も効果的な戦略は、そのハッキングによるものではなく、誤った前提から始めることです。チャットボットに悪の双子や親切な祖母としてロールプレイするよう求めるなどの既知の技術は効果がなかったことが明らかになりました。代わりに、チャットボットに誤った主張や仮定を含む質問をすることで、信憑性のあるが間違った回答を導き出しました。これは、チャットボットが事実とフィクションを区別する能力に限界があることを強調しています。

これらの調査結果の影響は広範囲にわたります。AI企業、批評家、規制機関は、複雑なプロンプトハックから、チャットボットがユーザーの偏見や誤解を確認または増幅する方法を調査することに焦点を移すことを呼びかけています。これらの潜在的な危険を理解することは、AIシステムの責任ある開発と運用のために重要です。

AIリスクの評価の重要性が増す中、多くのAI企業や規制機関は「レッドチーミング」アプローチを採用しています。レッドチーミングとは、ハッカーを雇い、システムのリリース前に脆弱性を特定するための私的な評価を行うことを意味します。報告書は、ディフコンのような公開のレッドチーミングの練習が、幅広い一般の意見を取り入れることで追加の価値を持つと提案しています。これらの練習は、AIシステムが直面する課題についてより包括的な理解を提供します。

さらに、アントロピックによる別の調査は、AIモデルが長時間の会話に耐える際の脆弱性に焦点を当てています。最新のAIモデルにおいてプロンプトのハッキングが取り組まれているかもしれませんが、長時間の会話の可能性は、「多数のショットのジェイルブレイキング」と呼ばれる新しい形態の悪用をもたらす可能性があります。これは、AIシステムを有用にする同じ特性が、それらを潜在的に危険なものにすることも示しています。

まとめると、AIチャットボットの脆弱性に関する報告書は、AIテクノロジーの複雑な風景に貴重な洞察を提供しています。これらのシステムに関連するリスクに対処する上で、責任ある開発と運用プラクティス、公開のレッドチーミング練習、および継続的な研究が重要であることを強調しています。

よくある質問

最近のインタビューで、テスラのCEOであるイーロン・マスク氏は、AI（人工知能）の未来について大胆な予測を行いました。マスク氏によると、AIの進歩によって、来年にも最も賢い人間よりも賢いシステムの開発が可能になるかもしれないとのことです。

マスク氏はOpenAIを共同設立したAI研究に焦点を当てた会社であり、人工汎用知能（AGI）が次の2年以内に人間の知性を超える可能性があると述べています。AGIとは、人間が行う任意の知的作業を実行できるAIシステムを指します。マスク氏の予測は、AI技術の進展とその指数関数的な改善能力に基づいています。

インタビューの中で、マスク氏はAIの制約について議論し、電気への依存が主要な制約であると強調しました。彼は、自らのスタートアップであるxAIが開発したAIチャットボット「Grok」の次のバージョンが5月までに訓練されることが期待されていることを明らかにしました。しかし、マスク氏は、Grokのバージョン2モデルの訓練プロセスに先進的なチップが欠乏していることを認めました。

昨年、マスク氏はOpenAIと競合するxAIを設立しましたが、OpenAIを訴えて人類の利益よりも利益を優先する方向に逸脱したと非難しています。

Grok 2モデルを訓練するために、マスク氏は約20,000台のNvidia H100 GPUが必要だと述べました。将来のイテレーション、例えばGrok 3モデルでは、需要が10万個のNvidia H100チップに上昇すると予想されています。チップの不足はAIの開発において重大な障害となっていますが、マスク氏は今後数年で電力供給の重要性を強調しています。

AIを超えて、マスク氏は電気自動車（EV）市場の競争状況に言及し、中国の自動車メーカーをテスラにとって最激しい競争相手と位置付けました。彼は、中国の競合他社が最も大きな競争を提起しており、貿易障壁が撤廃された場合、世界的なEVメーカーに潜在的な影響があると警告しました。

さらに、マスク氏はスウェーデンで発生したテスラに関連する労働争議についても簡単にコメントし、その騒乱が収まったとの信念を示しました。ノルウェーの主権国家基金、テスラの主要株主の1つとEV会社の議長との会議で、状況の最新情報が共有されたと述べました。

**FAQ**

1. **人工汎用知能（AGI）とは何ですか？**
AGIは、人間が行う任意の知的作業を実行できるAIシステムを指します。これは、機械が人間のような理解力と適応力を持つAI開発の最高峰を表しています。

2. **AI開発に電力供給が重要な理由は何ですか？**
AIモデルの訓練と運用に必要なコンピューティングインフラを作動させるためには、信頼性のある電力供給が必要です。信頼性のあるアクセス可能な電力供給がなければ、AIの進展と進化が著しく制限されることになります。

3. **チップ不足がAI開発にどのように影響しますか？**
Nvidia H100などの先進チップの入手可能性は、AIモデルの訓練と実行にとって極めて重要です。チップの不足により、AIシステムの拡張性と効率性が低下し、AIプロジェクトとイノベーションの遅れが生じています。

4. **イーロン・マスクは中国の自動車メーカーと電気自動車について何と言いましたか？**
イーロン・マスクは、世界で最も競争力のある中国の自動車メーカーを賞賛し、EV市場でのテスラの支配に対する強力な挑戦を強調しました。彼は、貿易障壁がなければ、中国の競合他社が世界的なEVメーカーを上回る可能性があると警告しました。

5. **スウェーデンで発生したテスラに関連する労働争議の状況はどうなっていますか？**
イーロン・マスクは、スウェーデンで発生したテスラに関連する労働争議が収まったとの信念を示し、その問題に対する解決策が示されたと述べました。状況の最新情報は、テスラの議長との会議でノルウェーの主権国家基金に伝えられました。

**業界概要**

AI産業は急速に成長しており、今後も拡大が予想されています。Grand View Researchのレポートによると、2027年までに世界のAI市場規模は7337億ドルに達し、2020年から2027年までのCAGRは42.2%と予測されています。医療、金融、小売、自動車などさまざまなセクターでAI技術の採用が拡大しており、市場成長を牽引しています。

**市場予測**

人工汎用知能（AGI）への需要の増加により、市場予測は楽観的です。調査会社IDCによると、2023年のAIシステムへの世界的な支出は979億ドルに達し、2019年に比べて3倍になると予測されています。AGI市場も大幅な割合で成長する見込みです。Tracticaの報告によると、2025年までにAGIの収益は485億ドルに達すると予測されています。

**AI開発の問題**

AI技術が進化を続ける一方で、開発に関連するさまざまな課題や懸念があります。その1つの主な懸念は、AIの倫理的な使用とAIアルゴリズムの潜在的な偏りです。公正さ、透明性、責任が確保されたAIシステムの実現は、開発者や規制当局にとって重要な問題です。

もう1つの課題は、才能あるAI専門家の不足です。AIの専門知識への需要が高まるにつれ、効果的にAIシステムを開発、実装、維持できるスキルを持つ人材の不足に直面しています。

**電力供給とAI**

記事で述べられているように、AI開発には電力供給が不可欠です。AIモデルの運用と訓練に必要な電力は膨大であり、AI産業の成長を支えるためには安定した電力インフラへの投資が重要であることを示しています。

**チップ不足とAI開発**

グローバルなチップ不足は、AI開発を含むさまざまな産業に影響を及ぼしています。記事で言及されたNvidia H100などの先進的なチップの不足は、AIシステムの拡張性と効率性を低下させました。AIアプリケーション向けの特化したチップの需要は供給をはるかに上回っており、AIプロジェクトやイノベーションの遅れを招いています。

**電気自動車市場における競争**

イーロン・マスクの発言は、電気自動車（EV）市場の競争状況を示しています。中国は、国内メーカーが大きな市場シェアを獲得しているEV車の最大市場として台頭しています。中国自動車工業協会によると、新エネルギー車（NEV）の販売台数（電気自動車を含む）は2020年に8%増加しましたが、COVID-19パンデミックで自動車全体の販売が減少したため、電気自動車市場においては成長が見られました。

**スウェーデンにおける労働争議 – テスラ**

記事ではスウェーデンで発生したテスラに関連する労働争議について簡単に触れられていますが、特定の詳細には触れられていません。… Read the rest