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最近の批判に直面していたGoogleのCEOサンダー・ピチャイが会社の人工知能（AI）画像ジェネレーターにおける不正確さを受けて、マイクロソフトのCEOサトヤ・ナデラがGoogleのAI分野における能力に対する信頼を表明しました。ポッドキャストで語ったナデラは、「Googleはデフォルトで勝者であるべきだった」と語りました。

ナデラは、Googleの競争力として、会社の能力、計算能力、およびAI業界内での垂直統合を強調しました。ナデラによれば、Googleは成功に貢献するために必要なすべての要素、データやシリコンからモデルや配布までを保有しています。

興味深いことに、ナデラのコメントは、Googleの画像ジェネレーターGeminiの失敗を受けて、サンダル・ピチャイの潜在的な辞任の噂が内に漂う中で行われました。このツールは、多くのユーザーがAIシステムによって生成された不正確な有害な画像を報告した後、一時停止されました。

また、ナデラは、Microsoft自身のテキストから画像を生成するCopilot Designerの欠陥も認めています。彼は、人工知能の領域内における実際の懸念やリスクが存在することを認め、敵対的な攻撃の可能性を強調しました。

このサティア・ナデラからの説明は、マイクロソフトのエンジニアが連邦取引委員会（FTC）に宛てて書いた手紙に対応したものです。この手紙は、Copilot Designerが裸、暴力、偏見の内容を含む回答を生成することについて懸念を提起しています。

別の進展として、GoogleはGeminiというAIツールに制限を設け、選挙に関連するクエリに対応することを阻止しました。この動きは、GoogleのAI画像ジェネレーターに対する不正確さに対する一連の非難を受けることを緩和するための取り組みとして捉えられています。Googleによるブログ投稿によれば、同社は選挙に関するクエリに高品質な情報を提供する責任を真剣に受け止め、保護策の向上に努めています。

総括すると、最近GoogleがAI画像ジェネレーターに対して受けた批判にもかかわらず、マイクロソフトのCEOサトヤ・ナデラはGoogleのAI分野での能力に信頼を示しました。しかし、両社とも、AIモデルに伴う不備やリスクを認識しており、潜在的な害を軽減するために継続的な改善と積極的な対策の必要性を強調しています。

よくある質問

1. Geminiとは何ですか？
GeminiはGoogleが開発したAI画像ジェネレーターです。最近、不正確で有害な画像を生成したことで批判を浴びています。

2. Copilot Designerとは何ですか？
Copilot DesignerはMicrosoftが開発したテキストから画像を生成するツールです。このAIツールによって有害な内容を含む回答が生成されることに関する懸念が提起されています。

3. なぜMicrosoftのCEOサトヤ・ナデラはGoogleのAI分野における能力に信頼を表明したのですか？
サトヤ・ナデラはGoogleの能力に対する信頼を表明したのは、GoogleがAI業界での才能、計算能力、および垂直統合を有しているからです。彼は、Googleが分野で成功するために必要なすべての要素を持っていると述べました。

4. AIモデルに関連する不備やリスクはなんですか？
GoogleとMicrosoftは、AIモデルに関連する不備やリスクを認識しています。これには不正確さ、有害な画像、敵対的な攻撃の可能性などが含まれます。

5. Googleが自社のAIツールGeminiに対して選挙に関連するクエリに応じることを制限した理由は何ですか？
Googleは、Geminiが選挙に関連するクエリに対応しないよう制限したのは、批判に対処し、そのようなクエリに関する高品質の情報提供の保護策を改善するための措置として行ったものです。

詳細については、Live Mintウェブサイトをご覧ください。… Read the rest

人工知能のインフラストラクチャーの製造能力を見直す

近年、生成型AIの急速な進歩が、さまざまな産業にとって莫大な潜在力を持つ革新の新時代をもたらしています。アナリストによると、次の10年でグローバルGDPに約7兆ドルの増加と生産性の1.5%の向上が予測されています。しかし、AIインフラストラクチャーを構築する製造能力が見直されない限り、この変革の潜在力は実現されない可能性があります。

現在、クラウドコンピュートプロバイダーやデータセンターは、集積および提供の需要が急増している「AIの骨格」となるコンピュート、データストレージ、ネットワーク機器の組み立てに対応するのに苦労しています。このハードウェアの既存の組み立てプロセスは時代遅れで手作業であり、断片化されたグローバルなサプライチェーンに大きく依存しています。これらのプロセスは、現代のAIハードウェアに必要な機動性、拡張性、精度に対応することができません。

結果として、多くの企業が、需要の高いAIのワークロードをサポートするためにインフラストラクチャをスケーリングする際に課題に直面し、生産ボトルネックやパフォーマンスの低下に直面しています。これらの問題は、遅延を引き起こし、事業が効果的に顧客の要求を満たすことを阻害します。

AI分野での競争力を確保するためには、アメリカ合衆国がAIの骨格を構築する方法を見直すことが不可欠です。鍵となるのは、AIの進歩の速さに合わせてアイデアから組み立てまでのプロセスを大幅に加速させることにあります。この目標を達成する戦略は次の通りです。

ソフトウェア駆動型の自動化

従来、自動組み立てプロセスは反復的なタスクに限定されており、リアルタイムの逸脱検出や品質検査機能が欠けていました。製造価値連鎖全体で標準化されたプラクティスの欠如は、品質の問題、遅延、産業全体の透明性の欠如につながっています。新しいサーバを設置するのに数か月かかることもあるが、それは非効率です。

これらの課題に対応するために、製造業は新しい標準的なフルスタックソリューションが必要です。ハードウェアの複雑さが増すにつれて、ソフトウェア駆動型の自動化は、サーバなどの製品をより柔軟に組み立てるために重要となります。この自動化技術は、機械学習やコンピュータビジョンを活用し、リアルタイムのセンサーデータを利用して検査やナビゲーションを推進します。高度なセンサーは高精度の実行を可能にします。このソフトウェア駆動型のアプローチにより、異なるサーバデザインやブランドを同じ生産ラインで組み立てられるほか、将来のアップグレードや繰り返しにも適応できます。

エンドツーエンドのデータ可視性とインサイト

効率的な製造アプローチを確立するためには、製造エコシステム全体で繰り返し可能なリファレンスアーキテクチャを構築することが不可欠です。これには、チップデザイナーから契約製造業者、ODM、最終的にはエンドカスタマーまでの協力が必要となります。標準化は、製造プロセス全体で包括的なデータ可視性とインサイトを得るために不可欠です。

製造業者は、クラウド対応のデータとパフォーマンス分析ツールの統合の重要性をますます認識しています。これらのツールは、より迅速かつ効率的な組み立て操作を可能にします。クラウド対応サービスは製造データの集中管理と分析を促進し、標準化された組み立てプロセス、確立された品質基準、チップデザイナー向けのエンドツーエンドの可視性、標準化されたデータ収集および処理手法、製品ライフサイクル全体での改善されたデータ利用の実現に貢献します。

新しい人材エコシステムの育成

新しい人材の獲得は、AI時代の製造業の進化にとって重要です。多くの大学院生はテクノロジーに精通しており、生成型AIやロボティクスなどの新興分野を重視するダイナミックなスタートアップで機会を求めています。自動化技術により、面倒な組み立てタスクを自動化でき、既存の製造業労働者はラインモニタリングなどの上位の責任に集中することができます。

自動化とロボティクスの役割を重視することで、アメリカ合衆国の熟練した産業労働者は魅力的な長期的なキャリアパスを見つけることができます。これは個人だけでなく、国のAI開発分野における競争力を高めます。新しいスキルのトレーニングと開発に焦点を当てることで新しい人材を引きつけ、製造エコシステムを強化し、さらなる成長と回復力を促進します。

よくある質問

Q: 企業がAIのワークロード向けのインフラストラクチャをスケールする際に直面する課題は何ですか？
A: 企業は、過去の組み立てプロセスやパフォーマンスの低下によって引き起こされる生産ボトルネックに苦しんでおり、インフラストラクチャをスケーリングする際に課題に直面しています。これらの課題は、事業が効果的に顧客の需要を満たすのを妨げる遅延を引き起こします。

Q: ソフトウェア駆動型の自動化が効率的な組み立てにとってなぜ重要ですか？
A: ソフトウェア駆動型の自動化は、異なるデザインやブランドのAIハードウェアを組み立てる際の柔軟性を可能にします。このアプローチは、機械学習、コンピュータビジョン、リアルタイムのセンサーデータを活用して検査やナビゲーションを推進し、精度と適応性を確保します。

Q: 標準化がデータ可視性とインサイトにどのように貢献しますか？
A: 製造エコシステム全体で標準化されたプラクティスは包括的なデータの可視性とインサイトを促進します。クラウド対応のデータとパフォーマンス分析ツールにより、より迅速かつ効率的な組み立て操作が可能になり、製品ライフサイクル全体でのデータの利用可能性と分析が向上します。

Q: 新しい人材を引きつけることがアメリカ合衆国のAI開発の競争力を高めるにはどう役立ちますか？
A: 自動化やロボティクスの役割に焦点を当てることで、熟練した個人を引き付け、アメリカ合衆国をAI開発のリーダーとして位置付けることができます。この人材開発への焦点は、製造業界における成長、回復力、競争力を促進します。

結論として、AIの骨格を構築するために時代遅れの手法を使用することは進歩と革新を妨げます。しかし、製造能力の見直しやソフトウェア駆動型の自動化、エンドツーエンドのデータ可視性、新しい人材エコシステムの育成を受け入れることで、生成型AIの革新的潜在力を完全に活用することができます。このパラダイムシフトは、インターネットの登場以来最も重要かもしれません。

出典:
– Bright Machines… Read the rest

国連（UN）は、人工知能（AI）に関する画期的な決議を牽引することで、この新興技術の安全性、セキュリティ、信頼性を確保する取り組みをリードしています。この月内に検討される予定の草案は、各国間のデジタル格差を埋め、特に先進国におけるAIの進歩に平等なアクセスを確保することを目指しています。

AIの開発と利用の急速な加速を認識しながら、UNの決議は、AIシステムの原則とガバナンスについてのグローバルな合意が緊急に必要であることを強調しています。その目標は、この急速に進化する技術の影響を管理するための本当にグローバルな対話を育んでいくことです。

米国の国家安全保障担当アドバイザーであるジェイク・サリバン氏によると、この決議は、AIを利用して社会全体に大きな利益をもたらすとともに、関連するリスクを効果的に管理するうえで重要な一歩です。これは、AIシステムの開発と利用のための基本的な原則を確立し、疾病検出、災害予測、職業訓練などさまざまな有益な目的にAIを活用するための道筋を示すことを目指しています。

法的拘束力のある安全保障理事会決議とは異なり、総会決議はグローバルな意見の重要な指標となります。このUNの決議が承認されれば、国際法に違反する不適切または悪意のある使用を防止することを重点とし、AIシステムの規制とガバナンスの枠組みを提供します。

UNの取り組みに加え、欧州連合やG20などの各国や国際組織も独自のAI規制の開発に取り組んでいます。このAIガバナンスに向けた国際的な動きは、AIの変革的な可能性とそのライフサイクル全体での責任、人権保護、倫理的考慮が必要であることの認識を反映しています。

この草案は、全ての利害関係者の協力を奨励しており、各国、地域及び国際機関、技術コミュニティ、市民社会、メディア、学術界、研究機関などが、安全なAIシステムの規制とガバナンスのアプローチの開発・支援に参加することを強調しています。また、AIの開発と利用において人権と基本的自由の尊重、保護、促進の重要性も強調しています。

この決議は、国連の広範な議題に合致しており、2030年の持続可能な開発目標に具体的に対処しています。UNは、AIを活用することで、世界的な飢餓の終結、貧困の軽減、医療の改善、質の高い教育の実現、そして男女平等の実現への進展を加速することを目指しています。

米国は、193のUN加盟国と協力して、この決議の交渉と策定において重要な役割を果たしてきました。行われた幅広い協議や交渉、達成された合意は、AIの深い影響に対処するための国々の取り組みと共同アプローチを反映しています。

AIに関する包括的な規則の採択に向けて世界が移行する中、このUN主導の決議は、グローバルスケールで安全で信頼性のあるAIシステムを促進する歴史的な節目となります。この決議により、全ての国に利益をもたらすAIの進歩が進む一方、この変革的技術の責任ある開発と倫理的な利用が促進されます。

よくある質問（FAQ）

マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は、GoogleがAI競争でデフォルトの勝者とならなかったことに驚きを表明しました。しかし、ナデラ氏は、マイクロソフトとOpenAIの協力が業界内の競争レベルを引き上げたと信じています。ナデラ氏は、Googleを人工知能分野で強力な存在として認識し、必要な人材、計算能力、そして統合されたエコシステムを持つ有能な企業と述べました。

ノルウェーのノルウェー中央銀行投資運用管理のCEOであるニコライ・タンゲン氏のホストするポッドキャストインタビューで、ナデラ氏はマイクロソフトとOpenAIのパートナーシップの重要性を強調しました。ナデラ氏は、1995年にマイクロソフトリサーチが設立されたことをきっかけにAIへの参加が長年続いてきたことを強調しました。これまで、マイクロソフトは様々なプロジェクトでAIと広く取り組んできており、特に音声関連の分野で活動してきました。

OpenAIと協力する決定に関して、ナデラ氏は、新たな道を探求し革新的な解決策を創造する意欲からパートナーシップが生まれたと説明しました。マイクロソフトは、業界の可能性の限界を押し広げるパートナーを求めており、サム・アルトマン氏率いるOpenAIが彼らのビジョンと一致していました。このパートナーシップは、技術分野で成功するためには未知の領域に没頭し、肯定的な結果を期待することが必要であるという計算されたリスクでした。

マイクロソフトのOpenAIとの協力は実り豊かな成果をもたらしている一方、ナデラ氏は、Googleなどの重要なプレーヤーが猛烈な競争をもたらすだろうと認識しています。それでもなお、マイクロソフトはAIインフラの向上に専念しています。ナデラ氏は、特にAzureを重視し、そのクラウドコンピューティングプラットフォームは推論やトレーニングの目的に優れたインフラを提供しています。このため、マイクロソフトはAMDやNvidiaなどの企業と協力し、独自のシリコンを開発し、独自のシステムアーキテクチャを設計する計画を立てています。

AI競争が進化し続ける中、協力やパートナーシップが革新と競争を推進する重要な役割を果たしていることは明らかです。マイクロソフトとOpenAIの提携は、Googleや他の競合他社に挑戦し、業界のダイナミックな側面に貢献しています。AIインフラと戦略的パートナーシップに重点を置いて、マイクロソフトはAI革命の最前線に留まることを目指しています。

FAQ

人工知能（Artificial Intelligence、AI）は建築・エンジニアリング・建設（AEC）セクターを含むさまざまな産業における仕事の進め方を革新しています。プロセスを自動化し、データを分析し、洞察を生成する能力により、AIはAEC業界の専門家がプロジェクトの設計、構築、および管理を行う方法を変革しています。AIは利点と課題の両方を提供しますが、そのAEC業界に与えるポジティブな影響がますます明らかになっています。

## AIを活用してワークフローを強化する

AIの登場により、機械学習アルゴリズムや生成型AIをデザインワークフローに取り入れた革新的なツールが登場しています。たとえば、PoliarkはEda Arol氏によって開発された新しいデザインプラットフォームを導入しました。このプラットフォームは生成型AIツールを大々的に活用しており、建築デザインの反復的で単調な側面に対処し、デザインプロセスを革新しようとしています。

同様に、GraphisoftのArchicad AI Visualizerは、建築家やインテリアデザイナーがデザイン初期の段階で詳細な3Dビジュアライゼーションを作成できる機能を提供しています。生成型AIによって力を入れられたこのツールは、視覚化プロセスを強化し、意思決定を効率化します。

## AIが建設ワークフローに与える影響

AIはAECプロジェクトの設計段階に限定されません。たとえば、AvvirはAIを活用して建設ワークフローを改善するプラットフォームを開発しました。Avvirのプラットフォームには、衝突検出、ユーザー生成の検査レポート、プロジェクトメトリクスなどの機能が組み込まれています。これらの自動化ツールは建設プロセスの効率を最適化し、エラーを減らし、生産性を高めます。

## AIとデジタルツインの交差点を探る

AIとデジタルツイン技術はAEC業界の主要なトレンドです。かつてデジタルツインが注目を集めていましたが、今ではAIが焦点となっています。しかし、これらを競合する概念と見なすのではなく、補完する概念として捉えることができます。物理資産の仮想的なレプリカであるデジタルツインは、AIが膨大なデータを分析し、実用的な洞察を提供できる能力を活用することで恩恵を受けます。AIとデジタルツインの相乗効果により、より効果的なプロジェクト管理と意思決定プロセスが可能となります。

## FAQ

1. AEC業界ではAIはどのように変革をもたらしていますか？
– AIはプロセスの自動化、デザインワークフローの強化、建設ワークフローの最適化、データ駆動の意思決定を可能にすることで、AEC業界を変革しています。

2. AEC業界におけるAIツールの例にはどのようなものがありますか？
– AEC業界におけるAIツールの例には、Poliarkのデザインプラットフォーム、GraphisoftのArchicad AI Visualizer、Avvirのプラットフォームなどがあります。

3. AEC業界において、AIとデジタルツインはどのように互いを補完していますか？
– AIとデジタルツインは、AIの分析能力とデジタルツインによる物理資産の仮想複製を組み合わせることで、プロジェクト管理、意思決定、資産パフォーマンス解析を向上させています。

4. AEC業界において、AIがもたらす課題は何ですか？
– AEC業界におけるAIは、適切なデータ管理システムの必要性、AIの倫理的かつ責任ある使用の確保、人間の仕事への潜在的な影響に関する懸念などの課題を提起しています。

**定義:**
– 人工知能（AI）: 人間の知能を機械で模倣し、問題解決や意思決定など、通常は人間の知性が必要とされる作業を実行できるようにする技術。
– 建築・エンジニアリング・建設（AEC）セクター: 建築環境の設計、構築、管理を包括する産業。
– 機械学習アルゴリズム: 機械に経験から学習し改善する能力を与えるアルゴリズム。
– 生成型AI: 既存のデータやパラメータに基づいて新しいコンテンツやアイデアを生成するAIアルゴリズム。
– 衝突検出: デザインや建設プロジェクトにおける異なるコンポーネントや要素間の衝突または対立を特定し解決するプロセス。
– デジタルツイン: 建築物やインフラなどの物理資産の仮想的なレプリカであり、その性能についてのリアルタイムデータと洞察を提供する。
– プロジェクト管理: プロジェクトの目標を達成するために知識、スキル、ツール、技術を適用し、時間、予算、リソースの制約の中で目標を達成すること。

**関連リンク:**
– [Poliark](#)
– [Graphisoft](#)
– [Avvir](#)… Read the rest