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最近の殺人捜査は、新たな証拠が浮上し、別の容疑者が犯行に関与している可能性を示唆しています。衝撃的な展開として、元の容疑者は、自らの自白が高度な人工知能（AI）システムによって生成されたものであると主張しています。

AI技術は最近急速に進歩しており、自動運転車からバーチャルアシスタントまでさまざまな用途があります。しかし、刑事司法制度におけるその役割はまだ比較的新しく、論争の的となっています。この事件は、刑事手続きでAI生成の証拠が使用される際の潜在的な危険性と倫理的考慮事項を浮き彫りにしています。

オリジナルの捜査は、容疑者がしたとされる自白に基づいて行われました。しかし、より詳細な分析の結果、専門家たちは、自白の信憑性に疑念を抱く矛盾を発見しました。今や、その自白がAIシステムによって生成されたものだと明らかになり、事件に新たな複雑さが加わりました。

課題と論争

AIを刑事捜査に使用することには、いくつかの課題と論争があります。一つの大きな懸念は、AI生成の証拠の信頼性です。AIアルゴリズムは人間の行動や意思決定を模倣するよう設計されていますが、彼らも完全ではありません。偏ったデータ入力やアルゴリズムの誤りなどの要因が、不正確な結果につながる可能性があります。

さらに、AIシステムが刑事手続きに関与する際には、誰が責任を負うのかという問題が生じます。AI生成の自白が後に偽りであることが証明された場合、誰が責任を負うべきでしょうか？AIは人間の証言と同じ基準に従うべきでしょうか？

さらに、この事件でのAIの使用は、プライバシーや個人の権利についての疑問を提起します。自白を生成するために容疑者の情報がどのように使用されたのか？彼らのプライバシーが侵害されたのでしょうか？

刑事司法制度におけるAIの未来

このAI生成の自白が刑事司法制度におけるAIの役割について幅広い議論を巻き起こしています。AIは大量のデータを分析しパターンを特定することで捜査を支援する可能性がありますが、それは人間の判断を完全に置き換えるべきではありません。法科学のアナリストや捜査官など、訓練を受けた専門家の意見は、公正で徹底的な捜査を保証する上で重要です。

また、AIの法的な使用に対する明確なガイドラインや規制を確立することが重要です。法律の専門家、倫理学者、技術の先駆者は、AI生成の証拠の責任ある倫理的使用を確保するための標準を開発するために協力する必要があります。

FAQ

Q: AI生成の証拠とは何ですか？
A: AI生成の証拠とは、人工知能システムによって生成された情報や声明で、刑事捜査や法的手続きで証拠として使用されるものを指します。

Q: AI生成の証拠はどれだけ信頼性がありますか？
A: AI生成の証拠の信頼性は異なります。AIシステムは非常に正確である可能性がありますが、誤り、偏り、またアルゴリズムの欠陥に免疫であるわけではありません。そのため、AI生成の証拠だけに頼る場合は慎重になるべきです。

Q: AI生成の証拠に誰が責任を負うのですか？
A: AI生成の証拠に対する責任の問題はまだほぼ解決されていません。AI生成の証拠が関与するケースにおいて責任について明確なガイドラインを確立するための法的枠組みが必要です。

Q: AI生成の証拠を使用する際の倫理的考慮事項は何ですか？
A: AI生成の証拠の使用は倫理的懸念を引き起こします。プライバシー、正確性、および偏見のアルゴリズムが与える潜在的な影響は、法執行システムでAIを使用する際に検討すべき問題の一部です。

用語の定義

人工知能（AI）: 人間の思考や学習を模倣するようプログラムされた機械における人間の知能のシミュレーション。
自白: 犯罪を犯したことを認める公式の声明。
アルゴリズム: 問題を解決するための段階的な手順を使用する、または関連する。
責任: 行動や決定について責任を負う状態。
プライバシー: 不許可または侵害的な観察や個人情報の公開から自由である状態。
倫理的: 正しい行動の原則と人間の行いの道徳に関わること。
法的制度: 社会が秩序を維持し紛争を解決するために組織され、統治される法律と原則のセット。

関連リンク

ザ・ガーディアン – 人工知能の過ち: 6つの失敗方法
National Institute of Justice – 予測アルゴリズムの開発: 有効性と倫理的考慮
MIT Technology Review – 刑事司法制度におけるAIの約束と問題… Read the rest

人工知能（AI）を利用したレジュメ作成が求職者にとって適切な選択肢なのか？AIはコンテンツ作成やレジュメ作成を含むさまざまな分野でホットなトレンドとなっています。クライアントはAIプログラムを活用して自らのレジュメを作成し、採用フィルターを出し抜くことを期待しています。しかし、多くの求職者が応募に対する返答や雇用の連絡を受け取らずに困惑しています。実際、AIが生成したレジュメは望ましい影響を与えることができないことが多いのが真実です。

AIはWeb上で利用可能な数多くのレジュメコレクションに依存して新たなものを作成する方法を学ぶことに頼っています。残念ながら、AIのアルゴリズムは「悪い」レジュメと「良い」レジュメを区別するのに苦労し、応募者の資格を正確に表現していない「人工的」なレジュメの作成に至ることがあります。さらに、AIプログラムは表やアイコン、カラムといった要素を追加することがあり、これが解析プロセスを複雑にし、レジュメがファイアウォールの向こう側で乱雑に見える原因となります。

AIが生成したレジュメの普及を受けて、採用担当者や自動追跡システムは「AI識別」アプリケーションを開発し、このようなレジュメを自動的に拒否するようになりました。これらのシステムはAIによるレジュメと人間によるレジュメを区別することを目指しています。なぜなら、AIには採用担当者が好む客観的な表現、緻密な業績の説明、およびメトリクスに基づく文書作成ができないという欠点があるからです。

AIによるレジュメ作成プロセスを針細工に例えると、その制約が理解できます。編み物は自動化されることがあり、均一で一貫したステッチを生み出しますが、編み物のように細かい針の操作を要求する編み物は機械によって複製されることができません。同様に、手作りのレジュメはAIが書いたレジュメでは表現できない方法で応募者のキャリアの業績を表現することができます。

AIを利用してレジュメを作成することで、質の低いレジュメを改善するわけではなく、むしろ質を損なう可能性があります。ビジュアルコンテンツを生成する際と同様に、AIエンジンやアルゴリズムには結果に影響を与えるバイアスを抱えていることがあります。レジュメを作成する際に、求職者は自らの業績に関する客観的で偏りのない事実に焦点を当てるべきです。

AI技術が進化し続ける中、注意を引く効果的なレジュメを生成するのに完全に信頼できるようになるにはまだ大幅な改善が必要です。ただし、AIが生成したレジュメの確認は、求職者に人間が書いたレジュメを向上させるアイデアを提供するかもしれません。

求職者が理解すべきことは、AIが完璧な解決策ではないということです。AIによって作成されたレジュメでも「人間の」テストをパスする必要があり、採用担当者から真剣な検討を得るための段階で重要な役割を果たしています。採用プロセスにおいてAIが与える影響に注意を払うことが重要です。

AIの潜在的な利点に関係なく、求職者は自らの力で強力なレジュメを作成することに焦点を当てることで、より成功を収め、より多くの注目を集めることができるかもしれません。

よくある質問

AIによるレジュメは採用フィルターを出し抜くことができますか？

AIによるレジュメは、「悪い」レジュメと「良い」レジュメを区別するのに苦労するため、求職者の資格を正確に表現しない「人工的」なレジュメが作成される可能性があります。

採用担当者や自動追跡システムはどのようにAIによるレジュメを識別しますか？

採用担当者や自動追跡システムは、「AI識別」アプリケーションを開発し、AIに生成されたレジュメを自動的に拒否するようになりました。

採用担当者はレジュメに何を求めていますか？

採用担当者は、客観的な表現、詳細な業績の説明、そしてメトリクスによって裏付けられた資料が充実したレジュメを好みます。

AIによるレジュメは人間が書いたものより優れていますか？

AIによるレジュメは、具体的な指標や客観的な詳細を提供する能力に欠けることが多く、曖昧で広範な用語の単調な会話になりがちです。手作り（人間が書いた）のレジュメの方が、応募者のキャリアの業績をより良く示すことができます。

求職者はAIによるレジュメに頼るべきですか？

AIによるレジュメの確認はコンテンツのアイデアを提供できますが、求職者は自らが強力な、人間が書いたレジュメを作成することに焦点を当てることでより成功を収めることができるかもしれません。

AIはレジュメ作成の完璧な解決策ですか？

AI技術はまだ進化中であり、効果的なレジュメを生成するために完全に信頼できるようになるには、さらなる進展が必要です。最終的なテストは、AIによって生成されたか、手作りかに関わらず、採用担当者によって資格が評価されることです。… Read the rest

最近の研究によると、ナノックスAI株式会社が患者における椎体圧迫骨折（VCF）の検出を大幅に向上させる人工知能ソリューションを開発し、これは骨粗鬆症の主要なリスク因子です。人工知能機能を組み込んだOsteoPorosisの検出および治療（ADOPT）研究の初期結果は、胸部と腹部のCTスキャンにAI技術を統合することで、イギリス国民保健サービス（NHS）の国家平均を上回る現実世界での影響を示しました。

検出率の著しい増加

研究結果によると、ナノックス.AIのHealthVCFアルゴリズムは、イギリスのNHS病院における国家平均と比較して、VCF患者の同定数を最大6倍多く見つけ出しています。ADOPT研究に参加した病院、例えばサウサンプトン大学病院NHS財団信託により、脊柱骨折に基づく患者同定が著しく増加し、骨折連絡サービス（FLS）データベースへのフォローアップが最大6倍に増加しました。

これらの調査結果は、AI技術が高齢者に多い骨粗鬆症のリスクが高い患者を能動的に同定し、タイムリーな介入とケアを促進する潜在能力を示しています。AIパワードの人口健康ソリューションを利用することで、医療従事者は骨折の初期徴候を検知し、骨折リスクを大幅に減少させるための治療を提供することができ、患者、その家族、そして医療制度全体に利益をもたらします。

早期検出と介入の新たな道

骨粗鬆症は50歳以上の成人に影響を与える一般的な進行性骨疾患であり、骨を弱め、骨折リスクを高めています。脊椎の椎体圧迫骨折は、しばしば無視されることが多く、骨粗鬆症の強い指標です。残念なことに、この骨折の約66%は骨粗鬆症の症例では検知されず報告されず、これにより患者が未治療となり、骨折リスクが高まっています。

近年、公衆衛生システムに骨折連絡サービス（FLS）が導入され、この問題に対処するための重要な取り組みとなりました。FLSは、最近の骨粗鬆症骨折を持つ成人に対する一連のシステマティックな同定、評価、治療提案、およびモニタリングを提供する小さな医療従事者チームで構成されています。このアプローチはポジティブな結果をもたらし、医療制度に著しい費用節約をもたらすことが証明されています。

ナノックス.AIのHealthVCFの役割

ADOPT研究では、ナノックス.AIのHealthVCFを利用し、ルーチンの胸部および腹部CTスキャンから脊椎の椎体圧迫骨折を自動的に検出するAIパワードソフトウェアを使用しています。HealthVCFは、骨折だけでなく骨密度の低さを計測しており、骨粗鬆症を発見しています。このソフトウェアにより、NHS病院に知られないVCFを持つ2,400人以上の患者が特定され、顕著な評価とフォローアップの手続きが行われています。

HealthVCFの成功により、FDA 510（K）承認を受けたHealthOSTという進化したバージョンが開発されました。HealthOSTには、骨密度と脊椎の椎体圧迫骨折の重症度の向上した測定など、さらに高度な機能が提供されています。

よくある質問（FAQ）

Q: ADOPT研究とは何ですか？

A: ADOPT研究、またはAI-enabled Detection of OsteoPorosis for Treatmentは、ナノックス.AI、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学病院NHS財団信託、英国王立骨粗鬆症協会による共同取り組みであり、国立保健予備研究所（NIHR）および英国国民保健サービス（NHSE）から資金提供を受けています。この研究は、Nanox.AIのHealthVCFソフトウェアの性能をNHSの放射線診断報告に比較して、脊椎の椎体圧迫骨折を特定することを目的としています。

Q: HealthVCFは骨粗鬆症の診断をどのように改善しますか？

A: HealthVCFは、ルーチンの胸部および腹部CTスキャンから脊椎の椎体圧迫骨折を自動的に検出するために人工知能を使用しています。これらの骨折を早期段階で特定することで、医療従事者は潜在的な骨粗鬆症に対処し、タイムリーな介入とケアにより合併症のリスクを低減することができます。

Q: 骨粗鬆症の早期検出と介入の利点は何ですか？

A: 骨粗鬆症の早期検出と介入は、骨折リスクを著しく低減し、全体的な患者アウトカムを向上させることができます。予防ケア経路を開始し、適切な治療を実施することで、医療従事者は患者の自立性を向上させ、医療ニーズを低減し、医療制度に費用節約をもたらすことができます。

ソース:

– Nanox.AI: Nanox.AI

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デジタルライフにおいて、チャットボットの爆発的成長が続いている。2023年、世界のチャットボット市場は売上高が驚異的な60億米ドルに達し、前年比23.9％の成長率を記録した。これは、この技術の莫大な潜在能力を示している。

様々なセクターでのチャットボットの採用と統合がこの急激な成長の原動力となってきた。企業は、さまざまなメッセージングチャンネルを通じて、顧客にカスタマイズされた即座の体験を提供する価値を認識してきた。これにより、チャットボット市場は急速に拡大し、2032年には売上高が420億米ドルに飛躍するとの予測がある。

この成長の主要な要因の1つは、ユーザー数を基準にしてメッセージングサービスの利用がソーシャルネットワーキングサイトを超えたことである。さらに、自然言語処理の進歩により、人間とコンピューターの間での対話がより自然で魅力的になっている。これらの技術は、顧客との関わりを向上させるだけでなく、企業がマーケティング戦略を磨き、顧客サービスを向上させるために活用できる貴重な消費者分析を提供している。

しかし、広範囲に広がるチャットボットの採用には課題も伴う。統合の複雑さやデータプライバシーへの懸念は多くの組織にとって大きな障壁となっている。既存システムとのシームレスな統合を確保しながら、ユーザーデータを保護することは注意深い注意とリソースの割り当てを必要とする。

こうした課題にも関わらず、市場の最新動向はチャットボット技術とその応用の動的な性質を示している。ZendeskやOpenAIなどの企業の連携により、AIサポートソリューションを通じた顧客サービスの簡素化を目指している。同様に、Kore.aiのRetailAssistなどの革新的なソリューションは小売業界を対象とし、市場が適応し革新する能力を示している。

結論として、世界のチャットボット市場は、チャットボット技術の採用と統合の増加によって爆発的な成長を遂げている。企業が顧客サービスと業務効率を向上させようとする中で、チャットボットは拡張可能で費用対効果の高いソリューションを提供している。課題は残るものの、市場が持続的な成長と革新の可能性を備えていることは否定できない。

よくある質問

Googleは、AIチャットボットGeminiが特定の国々、アメリカを含む複数の国の選挙に関連するクエリーに応答する能力に制限をかけることを発表しました。これは技術の展開における潜在的なエラーを防ぐための措置であり、選挙期間中に正確で信頼性の高い情報の提供を確保することを目的としています。

この制限に対するGoogleの動機は、生成AI技術の進化に伴って生じたフェイクニュースや誤情報への懸念に対処することです。Geminiの選挙に関する応答を制限することで、Googleは誤解を招くかもしれない情報の拡散を最小限に抑えようとしています。

これらの制限は昨年、2024年の大統領選挙に先立ち、アメリカで最初に実施されました。現在、同社は南アフリカ、ロシア、インドなどの主要な政治プレーヤーを含むさまざまな国々でこれらの制限を導入しています。

Googleはこのトピックの重要性を認識し、選挙に関連するクエリーに対する高品質な情報の提供に取り組んでいます。この検索大手はこの責任を重く受け止め、設けられた保護策を向上させるために努めています。

Googleの決定は、フェイスブックなど他のテックプラットフォームの同様の取り組みと一致しています。AIによるコンテンツの増加、ディープフェイクスを含むことで、選挙に関連する誤情報の拡散に対する懸念が高まっています。機械学習スタートアップClarityの統計によると、AIによるディープフェイクスの数は1年で900％増加しています。

ロシアの行為家がソーシャルメディア上で偽情報を広めるためにさまざまな手法を利用した2016年の大統領選挙以来、選挙プロパガンダに対する懸念が高まっています。その結果、立法者たちはAI技術の出現と選挙への潜在的な影響についてますます警戒しています。

GoogleのAI製品は、Geminiが生成した歴史的画像に欠陥があったために批判されています。この事件を受けて、CEOのサンダー・ピチャイは、チャットボットの偏見に満ちた受け答えを非難し、問題に promptly 対処することを約束しました。

誤情報や生成AIの誤用に対抗するために、フェイスブックを含む他のテックジャイアントも積極的な措置を取っています。最近、メタ・プラットフォーム（以前のフェイスブック）は、欧州議会選挙に先立ち誤情報が引き起こす課題に対処するための専任チームの設立を発表しました。

GoogleがGeminiの選挙に関連するクエリーへの回答を制限する決定は、テック業界全体に広がるAIの選挙への影響に対処する傾向を反映しています。これらの措置を通じて、テック企業は市民が重要な民主的プロセス中に正確で信頼性の高い情報にアクセスできるようにすることを目指しています。

よくある質問

人工知能（AI）は、専門家や一般市民の間で驚きと懸念を引き起こしています。 AIはさまざまな分野で大きな約束を持っている一方、米国務省が委託した新しい報告書は、国家安全保障に対するAIの潜在的なリスクを浮き彫りにしています。この報告書は、業界リーダーや専門家との広範囲な研究やインタビューに基づいており、急速に進化するAIがもたらす潜在的な危険について厳しい警告を示しています。この記事では、迫り来るリスク、介入の緊急性、および規制上の保護の必要性に焦点を当てます。

## 危険なリスク

グラッドストーンAIによる報告書によると、先進的なAIシステムには人類に対する絶滅レベルの脅威となり得る潜在性があります。最も懸念すべきリスクは、AIの軍事利用によるものであり、これによって不可逆的な損害が引き起こされる可能性があります。さらに、報告書は、AIラボ内での懸念を強調しており、開発されているシステムについての制御を失うリスクが世界の安全保障に壊滅的な結果をもたらす可能性があると述べています。

AIおよび人工汎用知能（AGI）の台頭は、核兵器の導入に似て、安全保障を不安定化させる可能性があります。実際、報告書は、AIの「軍拡競争」と紛争の高まるリスクに加えて、大量破壊兵器（WMD）と同様の規模での災害的事故の可能性に警告しています。

## ただちに行動を求める

状況の重大さを考慮すると、報告書は米国政府が介入する明確で緊急の必要性を強調しています。この脅威に効果的に対処するために、いくつかの推奨される手順が提案されています:

1. 新しいAI機関の設立：報告書では、AIによる課題に取り組むための専用機関の設立を呼びかけています。この機関は、AIシステムの監視、規制、安全性、およびセキュリティの確保に焦点を当てるでしょう。

2. 緊急時の規制上の保護措置：AIに関連するリスクを軽減するために即時の規制上の保護措置の実施が提案されています。このような措置は、AIの開発を安全性とセキュリティの犠牲にすることなく促進することを目指しています。

3. コンピュータパワーの制限：報告書では、AIモデルの訓練に使用されるコンピュータパワーの量に制限を設けることも提案されています。この制御により、AIシステムの責任ある監督された開発が保証されます。

## 安全上の懸念と業界の見解

報告書の警告によると、グラッドストーンAIは公共および民間部門の関係者に前例のないアクセスを得ました。OpenAI、Google DeepMind、Facebook Meta、AntropicなどのAI業界の巨大企業の技術部門やリーダーシップチームが、研究プロセス中に協力しました。報告書によれば、先進的なAIシステム内の安全保障対策は、自らが提供している国家安全保障リスクに不十分に対処しています。

この問題は、企業が安全性とセキュリティを考慮に入れることなくAIの迅速な開発を優先させる競争的な圧力によりさらに悪化しています。報告書は、このアプローチが先進的なAIシステムの盗難や軍事利用を促進し、これが米国に対して使われる危険性があると警告しています。

## 未来を見据えて

報告書は、AI業界の指導者たちが示した警告や懸念が増加しているリストに加わっています。イーロン・マスク氏、連邦取引委員会委員長のリナ・カーン氏、OpenAIの元幹部などの専門家たちは、AIによって引き起こされる存亡の危険性を強調しています。さらに、AIラボの従業員たちは、次世代のAIモデルが選挙結果を操作したり民主主義を崩壊させる可能性があるという同様の懸念を共有しています。

## FAQ

### AIに関連するリスクは何ですか？

AIに関連するリスクは、二つあります。第一に、先進的なAIシステムは武器化される可能性があり、壊滅的な結果をもたらす可能性があります。第二に、AIラボ内ではこれらのシステムが制御不能になる可能性があり、世界の安全保障にリスクをもたらす可能性があります。

### リスクを対処するために推奨される対策は何ですか？

報告書では、AIに関連するリスクに対処するためにいくつかの対策が推奨されています。これらには、AIシステムを監視・規制するための専門のAI機関の設立、緊急時の規制上の保護措置の実施、AIモデルのトレーニングに使用されるコンピュータパワーの制限などが含まれます。

### 業界のリーダーや専門家はどのような懸念を抱いていますか？

イーロン・マスク氏やリナ・カーン氏などのAI業界の著名人は、AIによって引き起こされる存亡の危険性について懸念を表明しています。報告書によると、AI企業内の従業員も、AIモデルの潜在的な悪用について同様の懸念を抱いています。

### AIが壊滅的な脅威となる時期はいつですか？

推定は異なりますが、報告書によると、2024年を過ぎると不可逆的な世界的影響をもたらす重大な出来事が発生する可能性があります。ただし、これらの推定は非公式であり偏りがある可能性があります。

### AGIとは何ですか？

人工汎用知能（AGI）は、人間に似たあるいはそれ以上の学習能力を持つ仮想的なAI形態を指します。 AGIは、その行動の制御を失う可能性があるため、壊滅的なリスクの主要な要因と見なされています。… Read the rest

Googleは、今年行われる世界中の選挙に関する問い合わせに対応できなくなるAIチャットボットであるジェミニの機能を制限することを発表しました。この決定は、技術の展開における潜在的な誤りを防ぐことを目的としています。このアップデートは、ジェネレーティブAIの進化から生じる誤情報やフェイクニュースに関する懸念が政府による技術の規制を促しているタイミングで発表されました。

ジェミニは、今後の選挙について尋ねられた際、例えばジョー・バイデンとドナルド・トランプによるアメリカ大統領選挙などについて、現在は「この質問にどう答えるかを学んでいます。それまでの間、Google検索をお試しください」と返信します。Googleは以前に、これらの制限が2024年のアメリカ大統領選挙の前に実施されることを発表していました。

「2024年に世界中で行われる数多くの選挙に備え、注意を払ってジェミニが回答を返す選挙関連のクエリのタイプを制限しています」とGoogleの広報担当者は述べています。

アメリカだけでなく、南アフリカやインドなどの多くの大国が国民総選挙に備えています。インド政府は、「信頼性が低い」とされるAIツールや、まだ試験段階にあるツールをリリースする前に政府の承認を求めるようテック企業に要請しています。さらに、これらのツールには誤った情報の可能性を示すラベルを付けるよう要求しています。

GoogleのAI製品は最近、ジェミニの歴史的な人物像の不正確さによる非難を受け、チャットボットの画像生成機能の停止につながりました。CEOのサンダー・ピチャイはその欠陥を認め、チャットボットの回答を「偏った」「完全に許容できない」と表現しました。これに対し、Facebookの親会社であるメタプラットフォームは、ジューンの欧州議会選挙を前に、ジェネレーティブAIのディスインフォメーションや悪用に対処する専用チームの設立を発表しました。

FAQ

Q: GoogleはなぜAIチャットボットを制限しているのですか？
A: Googleは、特に世界の選挙に関連するAI技術の展開での潜在的な誤りを避けることを目指しています。これは、誤情報やフェイクニュースに対する懸念があるためです。

Q: 未来の選挙についてジェミニに尋ねた場合、どうなりますか？
A: ジェミニは「この質問にどう答えるかを学んでいます。それまでの間、Google検索をお試しください」と返答します。世界の選挙に関する詳細な回答を提供する準備ができていません。

Q: 国民総選挙を行っている国はどこですか？
A: アメリカのほか、南アフリカやインドなど多くの国が国民総選挙に向けて準備をしています。

Q: インド政府はAIツールに関してどのような措置を取っていますか？
A: インド政府は、政府が「信頼性が低い」と判断したAIツールや、試験段階にあるツールをリリースする前に政府の承認を求めるようテック企業に要請しています。さらに、これらのツールには誤った情報の可能性を示すためのラベルを付けるよう求めています。

用語の定義：

– ジェネレーティブAI：大規模なデータセットでモデルをトレーニングして、画像、テキスト、音声などをリアルなクリエイティブな出力を作成する人工知能の分野。
– 誤情報：よく知られている間違った情報や事実を広める、しばしば意図せざるものによる false または不正確な情報。これにより誤解や誤解が生じることがあります。
– フェイクニュース：しばしばソーシャルメディアや他のデジタルプラットフォームを通じて広がる、ニュースまたは事実として提示される誤ったまたは誤解を招く情報。

ソース：

– ロイター：Reuters… Read the rest

人工知能（AI）の台頭は、テクノロジー産業においてゲームチェンジャーとしての存在感が非常に高いことは疑いようがありません。AI株式市場の現在のブルマーケットラリーは、このセクターに対する関心とポテンシャルの成長を示すものです。市場の観察者たちは、この上昇トレンドの持続可能性について疑念を抱いているかもしれませんが、最近の動向はいくつかの主要なプレイヤーに好影響を与えました。

これには、オーディオAI専門家であるSoundHound AI（NASDAQ：SOUN）が13.6％の急騰を記録した企業が含まれます。一方、チップメーカーのNvidia（NASDAQ：NVDA）は4.9％、ソーシャルメディア大手のメタプラットフォーム（NASDAQ：META）は2.4％増加しました。これらの大幅な利益は、AIの採用が様々な産業に広がっていることを示唆しています。

最近のラリーの原動力は、データベースの専門家であるOracle（NYSE：ORCL）の印象的な決算報告に起因するようです。Oracleの2024年第3四半期の報告によると、前年比で7％の収益成長である133億ドルを達成しました。さらに、調整後の1株当たりの利益は16％増の1.41ドルとなりました。これらの数字は、最初は画期的に見えないかもしれませんが、よく見ると2つの注目すべきハイライトがあります。

まず、Oracleのクラウド収益は前年比25％増の51億ドルに達しました。特に注目すべきは同社のクラウドインフラの成果で、前年比52％の急成長を達成しました。これは、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureなどの他の主要なクラウドプロバイダーの成長率を上回るものです。これらの数字は、Oracleが競合他社から市場シェアを獲得したか、またはクラウドサービスへの需要が大幅に成長していることを示しています。

さらに、Oracleの残存業績義務（RPO）は前年比29％増の800億ドルに急増しました。RPOは将来の収益トレンドについて貴重な洞察を提供し、Oracleの売上成長は継続する可能性が高いことを示唆しています。 OracleのCEO、サフラ・カッツは、AIクラウド容量の需要が「供給を大幅に上回っている」と述べ、同社が急速にクラウドデータセンターを拡大していることを伝えました。さらに、CEOはNvidiaとの今後の共同発表をほのめかし、AIへの需要の拡大がOracleの印象的な業績に重要な役割を果たしたことを裏付けました。

AIの普及は、投資家に無数の機会を提供しています。たとえば、SoundHound AIは、レストランや自動車産業向けのAIパワードの音声とオーディオソリューションに特化しています。彼らのツールはドライブスルーや電話銀行、セルフサービスキオスクを含むさまざまなアプリケーションに対応しています。一方、NvidiaはAIシステムの必要なGPUを提供し、この技術の計算要件を満たしています。かつてFacebookとして知られていたMeta Platformsは、ビジネス運営を向上させるために長い間AIを活用しており、AIアルゴリズムを利用してユーザーに関連コンテンツやターゲット広告を提供しています。

投資オプションを検討する際には、現在MetaとNvidiaの株価はそれぞれ前向きな1株当たり利益の25倍と36倍です。これらの有利な評価と、堅調な成長の歴史は、投資家にとって優れた選択肢となっています。また、利益を上げていないSoundHound AIは独自のバリュー提案をしていますが、価格売上高倍率が高く、固有のリスクがあることから、より詳細な評価が必要です。

AIの採用のトレンドは否定できず、この革新的なテクノロジーから利益を得る機会は十分にあります。ただし、潜在的な投資家は、情報を入手し、金融アナリストの推奨事項を考慮して情報を得た上で、投資の決定を行う必要があります。… Read the rest

最新のレポートによれば、台湾半導体製造株式会社（TSM）の株価が急騰し、投資家たちは成長を期待しています。火曜日において、株価は前回終値を上回る高値でオープンし、市場から肯定的な反応が寄せられています。ウォール街のアナリストたちもTSMに対して楽観的であり、企業の今後の成長を予測しています。

TSMについてのアナリストレポートは数多くあり、多くのアナリストが価格目標を引き上げ、株を「買い」に評価しています。あるアナリストはTSMを有望な投資機会と表現し、将来の成長が見込めるとしています。

TSMは市場価値が7516.7億ドルと高い地位を誇る半導体業界の大手企業です。企業は財務面で強固な立場を維持し、着実な経営成績を達成しています。最新の四半期報告書において、TSMはアナリストの期待を上回り、1株当たり1.44ドルの利益を報告しました。

さらに、TSMは最近四半期配当を発表し、株主への還元を強調しています。現在の配当支払比率は29.54％で、配当利回りは1.22％です。

機関投資家もTSMの潜在性に注目し、複数のヘッジファンドが企業株式の保有を増やしています。これはTSMの長期的な見通しに対する信頼を示し、株に対する肯定的な感情を後押ししています。

TSMは世界規模で事業を展開し、集積回路や他の半導体デバイスの製造・販売を行っています。同社は先進の製造プロセスを活用して幅広い半導体製品を生産しており、業界における中核的存在となっています。このため、市場の需要に応じた様々な製品を提供できるようになっています。

よくある質問（FAQ）

• 台湾半導体製造株式会社（TSM）とは何ですか？
  台湾半導体製造株式会社（TSM）は集積回路や半導体デバイスの世界的な製造・販売業者であり、業界をリードしています。
• TSMの現在の株価の推移は？
  TSMの株価は最近急騰し、企業への市場からの肯定的な反応を示しています。
• TSMの配当ポリシーは？
  TSMは最近四半期配当を発表し、株主に価値を提供することへのコミットメントを示しています。現在の配当支払比率は29.54％で、配当利回りは1.22％です。
• TSMの半導体業界における地位は？
  TSMは半導体業界において主要なプレーヤーであり、7516.7億ドルの時価総額を有しています。同社は先進の製造プロセスを活用して幅広い半導体製品を生産しています。
• TSMの市場展望は？
  ウォール街のアナリストたちはTSMに楽観的であり、企業のさらなる成長を予測しています。株はアナリストから好意的な報告を受け、価格目標が上昇し、多くの「買い」の評価を受けています。

定義：

• 時価総額：企業の発行済株式の総価値。
• 1株当たり利益：企業の利益を1株当たりで割り当てたもの。
• 配当支払比率：企業の利益のうち、配当として株主に支払われる割合。
• 配当利回り：企業の株価に対する配当支払の割合として表される配当金利。

関連リンク: MarketBeat

この記事を執筆したMarketBeatに感謝します。… Read the rest

HRリーダーによるAIの採用に関する懸念について、Valoirによる最近のグローバルレポートが明らかにしました。AIを活用した自動化は数多くの機会を提供しますが、AIの導入に伴う専門知識の不足や潜在的なリスクのために、HR部門が遅れをとっているようです。

調査には150人以上のHRエグゼクティブが含まれ、その主な発見の一つは、AIの利用によりHRがより生産的で戦略的になる可能性があるという点でした。レポートによると、約35%のHR従業員の日常業務が自動化される可能性があります。採用は、AIを活用した採用活動の潜在性が最も高い分野として特定され、ほぼ4分の1の組織が既にAIによる採用を行っています。人材や労働管理、研修や開発などの分野も、AI自動化の主要候補として考えられています。

しかし、HRにおけるAIの採用の明らかな利点にもかかわらず、レポートはいくつかの重要な課題を指摘しています。圧倒的多数のHRプロフェッショナル（3/4以上）が生成AIを自分の役割で試していますが、組織のうちわずか16%しかその使用に関する方針を確立していません。さらに憂慮すべきは、倫理的な使用ポリシーの欠如であり、それについて報告している組織はさらに少ないです。

調査によると、HRリーダーはAIの採用において最も重要な障壁として、AIスキルや専門知識の不足を挙げています。驚くべきことに、組織のうちわずか14%しか、従業員に効果的なAIスキルを備えさせるための教育方針を実施していません。これらの方針は、AIの利点を最大化するだけでなく、データの侵害、偏見、有毒行動などの潜在的なリスクを最小限に抑えるために不可欠です。

ValoirのCEOであるRebecca Wettemannは、HRにおけるAI利用の包括的な方針とガイドラインの確立の重要性を強調しました。彼女はHRエグゼクティブに、これらの方針を開発することを主導するよう促し、そのチームだけでなく、より広範な従業員集団のためにもそれらを確立するよう促しました。HRリーダーは従業員データの管理者であり、会社方針の管理者として、AIの責任ある効果的な使用を確実にする上で重要な役割を果たしています。

この調査報告の詳細については、[Valoir報告書](https://valoir.com/blog-1/is-hr-ready-for-ai)を参照してください。

よくある質問

Q: HRにおけるAIの採用の可能性は何ですか？
A: レポートによれば、HR従業員の労働時間の35%が自動化可能であり、採用、人材および労働管理、教育などがAIの活用の主要分野とされています。

Q: HRにおけるAIの採用における主な課題は何ですか？
A: AIスキルや専門知識の不足、AIの使用に関する方針の欠如、倫理的な使用ガイドラインの不在が、HRリーダーが部署でAIを導入する際に直面する重要な課題の一部です。

Q: AIトレーニング方針を確立することが重要なのはなぜですか？
A: トレーニング方針は、すべての従業員がデータの侵害、偏見、有害な行動といった潜在的なリスクを最小限に抑えながらAIの利点を最大化できるようにするために重要です。

Q: HRリーダーはAIの採用においてどんな役割を果たすのですか？
A: HRリーダーは、従業員データの管理者および企業方針のキュレーターとして、AIの責任ある効果的な使用を確実にするために、自分たちのチームとより広範な従業員集団のために包括的な方針とガイドラインを開発するよう奨励されています。

主要用語と定義

– 生成AI: 学習したパターンや例に基づいて新しいオリジナルコンテンツ、例えばテキストや画像などを生成できるAI技術。
– AIスキルと専門知識: 効果的にAI技術を活用するために必要な知識、理解、能力。
– 倫理的使用ポリシー: AIの責任ある倫理的な使用を規定するガイドラインや原則であり、公正かつ偏りのない方法で使用され、プライバシーが損なわれたり有害な行動につながったりしないようにします。
– データ侵害: 適切な認可やセキュリティ対策なしにデータにアクセス、使用、または操作が行われる場合で、これによりプライバシー侵害やデータ漏洩のリスクが生じる可能性があります。
– 偏見: AIシステムに無意識または意図的に組み込まれる、公正でない扱いや決定につながる固定観念や偏見。
– 有害行動: オンラインハラスメントや差別的な実践など、AIの使用を通じて生じる有害または否定的な行動、態度、行動。

関連リンク

– [Valoir](https://valoir.com/)… Read the rest