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AI技術を活用したチャットボットが税金の申告を手助けするに当たり、新たな展望と挑戦が求められています。米国の納税期限が近づくにつれ、多くのアメリカ人が人工知能(AI)によって動力付けられたチャットボットから支援を求めています。しかし、これらのAIチャットボットが潜在的な利点を提供している一方で、ユーザーが税金のアドバイスに頼る際には注意が必要と専門家から警告されています。

最近の調査によると、5人に1人のアメリカ人が、OpenAIが開発した人気のAIチャットボットであるChatGPTを信頼し、収入税を確認してもらうことに信頼しています。さらに、回答者の14%がすでにこの目的でチャットボットを使用したことがあると回答しています。調査結果は、AI技術を税金関連のタスクに活用する興味の高まりを示しています。

税金の申告にAIチャットボットを活用することは魅力的に思えるかもしれませんが、これらのツールに関連する制約や潜在的なリスクを考慮することが重要です。専門家が提起している懸念の1つは、生成AIの使用です。生成AIはAIアルゴリズムを用いてコンテンツを作成するため、税金のアドバイスにおいては、純粋に生成AIアルゴリズムに依存することが信頼性や正確性に欠ける可能性があります。

これらの懸念に対処するために、税務の専門家は、財務アドバイスに関しては資格のある専門家から支援を受けることの重要性を強調しています。AIチャットボットは一般的な情報提供に役立つ場合がありますが、税務の専門家からの個別のアドバイスの代替として見なすべきではありません。米国公認会計士協会は、ユーザーが慎重に行動し、AIチャットボットプロバイダーの利用ポリシーに従うことを勧告しています。

AIチャットボットを税金関連のタスクに活用することが人気を博している一方、これらの技術がまだ発展の初期段階にあることに注意する価値があります。専門家によると、AIチャットボットは税金の申告において本格的に使用する準備が整っていないかもしれません。一部の研究では、AIチャットボットが特定の税金に関する質問に不正確な回答を提供することが示されています。これらのチャットボットのトレーニングは一般的な目的に適しており、正確な税金アドバイスに必要な税金固有の知識が欠如していることがあります。

さらに、AIチャットボットが使用するデータが常に最新であるとは限りません。チャットボットのバージョンによって、知識には終了時期がある可能性があり、税法の年次変更、インフレ調整、その他の税金関連の更新を考慮する際に問題が生じる可能性があります。しかし、専門家は、AI技術の進化や税金固有の知識に特化したトレーニングにより、AIチャットボットが将来的に大幅に向上する可能性があると考えています。

AIチャットボットは潜在的な利点を提供しますが、ユーザーはデータセキュリティにも注意を払う必要があります。個人の財務情報をAIチャットボットに入力することはデータ漏洩リスクを引き起こす可能性があります。そのため、機密データを提供せず、代わりに一般的な事実パターンを使用することが望ましいです。

最終的に、AI技術を活用したチャットボットは税金関連の事柄の一般的な知識と理解を得るための有用なツールとなり得ます。しかし、AIチャットボットから受け取る情報を信頼性のある情報源（たとえば公式IRSウェブサイトもしくは資格のある税務専門家との相談）を通じて検証することが重要です。慎重かつ情報を得ることで、ユーザーはAIチャットボットを最大限に活用し、潜在的なリスクを最小限に抑えることができます。

よくある質問

人工知能（AI）と大規模言語モデルは、科学的発見の追求において重要な資産となっています。これらは貴重なリソースを提供するだけでなく、知能の真の本質について洞察を提供しています。著名な神経科学者デイビッド・イーグルマンは、別の形態の知能の世界に入るにつれて、興味深いことが起こり得ると信じています。

イーグルマンによると、AIはインターネット上のさまざまな情報を即座に合成することができるため、賢く見えるのです。高度な大規模言語モデルを使用することで、AIは言語と構文を理解してクエリに正確な回答を生成できます。ただし、イーグルマンはこれらのテキストを吸収して統計モデルを実行する能力は知能や感性とは同等ではないと強調しています。ChatGPTのようなプログラムは、自分たちが何を言っているかを理解していない;彼らは単に圧倒的な速度で情報を収集し処理します。

この点を示すために、イーグルマンは中国の部屋という概念を紹介しています。この思考実験は、AIが人間のように設計されていても、真の知能を持っていないことを提案しています。この実験には、中国語を流暢に話す人と中国語を知らない人が関与します。後者は中国の記号に応じて適切な応答をする方法について指示を提供する本でいっぱいの部屋にいます。流暢に話す人が中国語で書かれたメッセージを不流暢な人に渡すと、彼らは一致するシンボルを見つけて適切な応答を選択します。分かりやすく流暢な人に自分の中国語のスキルを納得させることに成功しても、不流暢な人は言語を本当に知っているわけではなく、提供された情報を活用しているだけです。

イーグルマンは、チューリング・テストやラブレイス・テストのような従来の知能テストは真の知能を正しく評価していないと主張しています。代わりに、彼は 新しいテストを提唱しています：システムが科学的発見に関与できるかどうかです。イーグルマンは、真の知能が本物の科学的発見を行う能力にあると考えており、これは人間の知能の最も重要な側面の1つです。

イーグルマンはさらに、レベル1とレベル2の科学的発見という2つの知能の形態を区別しています。レベル1は既存の事実やアイデアを統合して実用的な解決策を見つけ出すことを意味し、レベル2は画期的な科学的発見を行うために独創性を必要とします。レベル2の科学的発見の例には、アインシュタインの相対性理論やダーウィンの進化論などがあります。

これらの区別にもかかわらず、イーグルマンはAIが創造的である能力を認めています。大規模言語モデルは情報をリミックスして新しいアイデアを生み出すことに長けています。ただし、それらは人間の価値観や好みに基づいて情報をフィルタリングすることが難しいのです。

今後の展望として、イーグルマンはAIが科学的発見において人間と協力し、不可欠な個人的なリソースを提供する未来を想像しています。いつでも利用可能なAIセラピストを相談に応じることができ、あなたの特定のニーズに合わせてカスタマイズされています。AI技術の進歩は、人間とAIの両方が共に繁栄できる明るい未来を提供しています。

よくある質問（FAQ）

世界中のソフトウェア開発者が、AI（人工知能）によるコード生成ツールの力を受け入れ、生産性を向上させ、作業効率を高めています。IBM CodenetやGitHub CoPilot、AmazonのCode Whisperer、ServiceNowとHugging FaceのStarCoderなどのこれらのツールは、コードの書き方やレビューの方法を革新しています。

これらのAIモデルを活用することで、開発者は従来の手法よりも最大55％速くコードを生成することができます。これらのツールは、C++、Java、Go、Python、COBOL、Pascal、Fortranなどのさまざまなプログラミング言語でコードの品質をチェックしたりレビューしたりする機能も提供しています。これらのツールの可能性は、開発者コミュニティ内で大きな好奇心や関心を呼び起こしています。

AIが革新する最先端テキスト・コード生成ツールへの成長に対する関心が高まっています

Google Trendsによると、過去1年間でGitHub CoPilotの検索回数が10倍に増加しています。GitHubは世界最大のソフトウェア開発者コミュニティプラットフォームであり、CoPilotの利用率が高く、世界中の5万の組織から130万人以上の有料加入者がいます。Tata Consultancy Services（TCS）、Infosys、HCLTechなどのインドの主要IT企業もこれらのツールを採用しています。

ServiceNowによると、テキストからコードへのモデルの利用により、開発者の生産性が52％向上しています。ServiceNow India Technology and Business CenterのシニアバイスプレジデントおよびマネージングディレクターであるSumeet Mathurは、Now Platform内の生成AIがテキストを高品質なコード提案に変換し、場合によっては完全なコードさえ生成すると説明しています。このコードはレビュー、編集、実装ができ、開発効率が向上します。

OpenAIのCodex大規模言語モデル（LLM）を使用して開発されたGitHubのCoPilotは、個人向けの月額10ドル、企業向けの月額19ドルからのサブスクリプションで提供されています。GitHubのプロダクトマネジメント担当者であるMario Rodriguezは、CoPilotが開発者のワークフローを変革し、Javaなどの人気言語で最大60％のコードを書くことができると強調しています。彼は、この数値が今後5年間で80％になる可能性があると信じています。

効率と効果的なツールとしてのテキスト・コード生成AIは、メンタルエネルギーの保存や手作業の繰り返し作業に起因するストレスの低減を助けることに加え、デヴィカという名前のものが証明する。デヴィカは、人間の指示を理解し、ソフトウェアコードを生成し、バグを修正することができる仮想アシスタントです。このオープンソースプロジェクトは、合衆国にてCognition Labsによって立ち上げられたデビンと競合することを目指しています。

テキスト・コード生成ツールの採用

生産性向上の約束は魅力的ですが、主要なIT企業によるこれらのツールの導入はまだ実験的な段階にあります。生成されたコードの正確さを確認し、悪意のあるコンテンツを除外することに注意が必要です。AIが革新するテキスト・コード生成ツールが提供する興奮する可能性にもかかわらず、インドの企業はまだスケールした採用の初期段階にあります。

開発者は、統合開発環境（IDEs）内のコード補完機能を重要視しています。テキストからコードへのツールは、スキルアップ、新しいプログラミング言語の学習、問題のトラブルシューティングにおいて効果的なツールとして企業で採用されています。これらのツールは、開発者がプログラミング環境内で作業を行う際に、コンテキストの切り替えが不要になります。

Gartnerによると、IT組織内の開発者の約65-75%がGitHub CoPilotなどのAIコードアシスタントをすでに利用しています。これらのツールはIDEプラグインとして機能し、開発者がツールと会話をしてその利点を最大限に引き出すことができます。GartnerのVPアナリストであるManjunath Bhatは、この機能が人気の「IntelliSense」機能に似ていると述べていますが、ツールとのシームレスなコミュニケーションを備えています。

Deloitte IndiaのパートナーであるPrashanth Kaddiは、IP保護やその他のセキュリティ対策の重要性を強調しています。一部のクライアントは技術的アーティファクトでAIの使用に関する開示を求めます。インド最大のソフトウェア輸出企業であるTCSは、GitHub CoPilot、AWS Code Whisperer、Google Duet AI、CodeLlama、StarCoderなど、コード生成向けの複数の製品を利用しています。これらのテキスト・コード生成AIモデルは生産性、スピード、コード品質の向上に活用できます。

InfosysのCTOであるMohammed Rafee Tarafdarは、汎用および専門コードアシスタントの組み合わせを活用し、テキストからコードを生成する未来に焦点を当てています。Infosysは、近代化、移行、レポート作成、リファクタリングなどの分野向けにファインチューニングアプローチを利用したアシスタントを開発しています。テキストからコードの生成は、コーディング、テスト、レポート作成、文書作成のタスクにおいて価値を証明しています。

影響と注意すべき点

インドは、米国外でChatGPTの2番目に大きな利用ベースです。プログラマーは、解決策を探すために無料のChatGPTツールを利用することが多く、コード生成に使用するプログラマーの割合が80％以上になっていることをShorthills AIの共同創設者であるParamdeep Singhが強調しています。これによって、Stack Overflowなどのコーディングに焦点を当てたサイトへのトラフィックが減少し、過去1年間で30-50％の減少が続いています。

ただし、AIが革新するテキスト・コード生成ツールを使用することは、テキストや画像や動画を生成するのと同じように簡単ではありません。適切にプロンプトされない場合、これらのツールは誤ったコードを生成する可能性があり、作業の複製やセキュリティの脆弱性につながる可能性があります。生成されたコードの正確性と安全性を確保するために、慎重に行動する必要があります。

結論として、AIが革新するテキスト・コード生成ツールは、生産性を高め、コーディングプロセスを効率化することで、ソフトウェア開発を革新する可能性を秘めています。これらのツールの採用が続く中、開発者や組織は、増加する効率性の利点と生成されたコードの正確性とセキュリティを保証する必要性をバランスよく考える必要があります。

FAQ

サム・アルトマン（OpenAIのCEO）と元Appleのデザイングールー、ジョニー・アイブが協力して画期的なAI搭載の個人デバイスのための資金調達を行っていると報じられています。このデバイスは、従来のスマートフォンとは異なり、従来のアプリやディスプレイを必要とせず、人工知能を活用して包括的な体験を提供するとされています。

具体的なハードウェアに関する詳細は限られていますが、この斬新なデバイスに対する資金調達の目標額は約10億ドルであると言われており、彼らのプロジェクトの規模を示しています。OpenAIがどの程度関与するかは不明ですが、ChatGPTボットがデバイスに組み込まれる可能性が高いでしょう。

以前の報告によると、アルトマンとアイブは、日本の大手投資会社であるソフトバンクと資金調達に関する話し合いをしています。Arm社（CPU企業）への投資で知られるソフトバンクは、このデバイスの部品を提供する可能性があります。

現時点では具体的な内容は憶測に過ぎませんが、アルトマンが以前にサムスンのチップ工場を訪れていることから、物理的なハードウェアも計画されていると考えられます。また、アイブがAppleのiPod、iPhone、iPad、MacBookなどの象徴的な製品のデザインチームを率いた経験から、デバイスの開発においてスタイルとエレガンスが重要な考慮事項となるでしょう。

よくある質問

1. サム・アルトマンとジョニー・アイブの協力の目的は何ですか？
サム・アルトマン（OpenAIのCEO）とジョニー・アイブは、ユーザー体験を革新するためにAI搭載の個人デバイスの資金調達のために協力しています。

2. そのデバイスはスマートフォンとどのように異なりますか？
デバイスは従来のアプリやディスプレイを必要とせず、人工知能を活用して包括的な機能を提供するとされています。

3. アルトマンとアイブはどれくらいの資金調達をしていますか？
2人は約10億ドルの資金調達を目指していると報じられています。それは革新的なデバイスの開発と製造を支援するためのものです。

4. OpenAIはプロジェクトに関与していますか？
OpenAIの関与の程度は不確かですが、ChatGPTボットがデバイスで利用される可能性が高いです。

5. プロジェクトのパートナーはいますか？
さまざまな報告によると、アルトマンとアイブはソフトバンクと議論しています。ソフトバンクはCPU企業Armに出資しており、ハードウェアの部品を提供する可能性があります。

情報元：https://www.techradar.com/

この新しいAI搭載の個人デバイスの開発は、AI産業全体の一部であり、近年急成長しています。Market Research Futureによると、世界のAI市場は2025年に190.61億ドルに達し、2019年から2025年の予測期間中に36.62%の複合年間成長率を記録する見込みです。この成長は、ヘルスケア、小売、自動車、金融など、さまざまなセクターでAI技術への需要が増加していることによるものです。

アルトマンとアイブが提案したAI搭載の個人デバイスは、市場を変革し、テクノロジーとのやり取りの新たな方法を導入する可能性があります。人工知能を活用することで、伝統的なアプリやディスプレイに頼らずに、パーソナライズされた直感的な体験を提供することができます。これにより、ユーザーがデバイスとのやり取りを革新し、効率と利便性が向上する可能性があります。

ただし、このようなデバイスの開発には、独自の課題と懸念が伴います。プライバシーとデータセキュリティは解決する必要がある重要な問題であり、AI技術が多くの個人データを収集し分析することから、ユーザーの信頼を確保し、機密情報を保護することが成功のために不可欠です。

さらに、AI市場内の競争は激しい状況であり、Google、Amazon、Microsoftなどのテックジャイアントが既にAI搭載のデバイスやサービスを提供しています。アルトマンとアイブのプロジェクトは、独自の価値提案と優れたユーザーエクスペリエンスを提供することで差別化する必要があります。

サム・アルトマンとジョニー・アイブの協力は、AI搭載技術による革新的な可能性を引き出すエキサイティングな機会を提示しています。成功すれば、彼らのデバイスは技術とのやり取り方を変え、分野のさらなる進歩の道を切り拓く可能性があります。… Read the rest