今週のAI：AIの有力者が規制の天秤を傾けようとしている

テッククランチイベント

ブラウン大学テクノロジー責任センター所長のスレシュ・ベンカタスブラマニアン氏は、デイリー・ビーストへのコメントで、おそらく最も的確にこの状況を要約している。「放火犯に消防署の責任者を任せているわけではない」。しかし、AIの登場によってまさにそれが起こりかねない。立法府は、テック企業幹部の甘い言葉に抵抗し、必要な場合には取り締まりを強化しなければならない。彼らがそうするかどうかは、時が経てば分かるだろう。

ここ数日で注目されたその他の AI 関連のニュースは次のとおりです。

• ChatGPT、対応デバイスを拡大： OpenAIのChatGPTアプリは、今後11のグローバル市場への拡大を控え、米国とiOSのみでの提供となるものの、好調なスタートを切っているとサラ氏は記している。アプリトラッカーによると、リリースから6日間で既に50万ダウンロードを突破している。これは、今年と昨年の両方で、最も好調な新規アプリの一つであり、これを上回ったのは2022年2月に登場したトランプ大統領支持のTwitterクローン「Truth Social」のみだ。
• OpenAIは規制機関の設置を提案： AIは急速に発展しており、それがもたらす危険性も明らかであるため、OpenAIの指導部は、世界には原子力発電を規制するような国際的な規制機関が必要だと考えています。OpenAIの共同創設者たちは今週、AIのイノベーションのペースが速すぎるため、既存の規制機関ではこの技術を適切に抑制することは期待できず、新たな規制機関が必要だと主張しました。
• 生成型AIがGoogle検索に登場： Googleは今週、今月初めのI/Oイベントで予告していた新しい生成型AI機能の検索機能を一般公開すると発表しました。この新しいアップデートにより、ユーザーは新しいトピックや複雑なトピックを簡単に理解したり、特定の質問に対する簡単なヒントを見つけたり、商品検索で顧客の評価や価格などの詳細な情報を入手したりできるようになるとGoogleは述べています。
• TikTokがボットをテスト中：チャットボットの人気が高まっているため、TikTokが独自のボットを試験運用していることは当然のことです。「Tako」と呼ばれるこのボットは、一部の市場で限定的にテストされており、TikTokインターフェースの右側、ユーザーのプロフィールや「いいね！」、コメント、ブックマークなどのボタンの上に表示されます。タップすると、ユーザーは視聴中の動画についてTakoに様々な質問をしたり、おすすめを尋ねて新しいコンテンツを発見したりできます。
• Google、AI協定に署名： Googleのサンダー・ピチャイ氏は、欧州の議員らと「AI協定」と呼ばれる協定に協力することに合意した。これは、AIに関する正式な規制が策定されるまでの暫定的な自主的な規則または標準の集合体とみられる。メモによると、EUは「欧州および欧州以外の主要なAI関連企業すべてを自主的に関与させる」AI協定を、前述の汎EU AI法の法的期限に先立って発効させる意向だという。
• AIで作られた人間： SpotifyのAI DJは、同社の文化パートナーシップ責任者でありポッドキャストホストでもあるザビエル・“X”・ジャーニガン氏の声を使ってAIを訓練しました。そして今、Spotifyは同じ技術を広告に活用するかもしれないようです。The Ringerの創設者ビル・シモンズ氏の発言によると、Spotifyはポッドキャストホストの声を使って、ホストが広告文を実際に読み上げたり録音したりすることなく、ホストが読み上げる広告を作成できるAI技術を開発しているとのこと。
• 生成AIによる商品画像：今週開催されたGoogle Marketing Liveイベントにおいて、Googleは、販売者が生成AIを用いて商品画像を簡単に作成できる新ツール「Product Studio」のリリースを発表しました。ブランドは、Google検索における商品の表示方法を管理できる企業向けプラットフォーム「Merchant Center Next」内で画像を作成できるようになります。
• MicrosoftがWindowsにチャットボットを組み込み： Microsoftは、ChatGPTベースのBingエクスペリエンスをWindows 11に組み込み、ユーザーがエージェントにOSの操作方法を尋ねられるよう、いくつかの工夫を加えています。新しいWindows Copilotは、WindowsユーザーがWindowsのサブメニューを深く掘り下げることなく、設定を簡単に見つけて調整できるようにします。また、これらのツールでは、クリップボードのコンテンツを要約したり、テキストを作成したりすることもできます。
• Anthropicが追加資金調達：OpenAIのベテランが共同設立した著名な生成AIスタートアップ、 Anthropicは、Spark Capitalが主導するシリーズCの資金調達ラウンドで4億5000万ドルを調達しました。Anthropicは今回の資金調達ラウンドにおける企業価値を公表していませんが、3月に入手したプレゼンテーション資料によると、40億ドル程度になる可能性が示唆されています。
• AdobeはPhotoshopにジェネレーティブAIを導入：今週、PhotoshopにジェネレーティブAIが新たに搭載されました。AIが生成する背景を使って画像を境界線を越えて拡張したり、画像にオブジェクトを追加したり、新しいジェネレーティブ塗りつぶし機能を使って従来のコンテンツ認識型塗りつぶしよりもはるかに高い精度でオブジェクトを削除したりといった機能が追加されました。現時点では、これらの機能はPhotoshopのベータ版でのみ利用可能です。しかし、既に一部のグラフィックデザイナーの間で、業界の将来について懸念の声が上がっています。

その他の機械学習

ビル・ゲイツはAIの専門家ではないかもしれないが、大富豪であり、これまでも的確な判断を下してきた。彼はパーソナルAIエージェントに強気で、フォーチュン誌にこう語っている。「パーソナルエージェントの勝者が誰であろうと、それは大きな出来事だ。なぜなら、もう検索サイトにも、生産性向上サイトにも、Amazonにも行かなくなるだろうから」。これが具体的にどのように展開するかは明言されていないが、人々はセキュリティの低い検索エンジンや生産性向上エンジンを使って面倒なことになりたくないという彼の直感は、おそらく的外れではないだろう。

AIモデルのリスク評価は進化を続ける科学であり、つまり、私たちがまだほとんど何も知らないと言えるでしょう。Google DeepMind（Google BrainとDeepMindを統合した新設の巨大組織）と世界中の協力者たちは、この課題を前進させようとしており、「操作、欺瞞、サイバー攻撃、その他の危険な能力における高度なスキル」といった「極めて高いリスク」に対するモデル評価フレームワークを開発しました。これはまさに始まりと言えるでしょう。

素粒子物理学者たちは、機械学習を研究に応用する興味深い方法を見つけています。「驚くほど少量のデータから、非常に複雑な高次元ビーム形状を推測できることを示しました」とSLACのオーラリー・エデレン氏は述べています。彼らは、加速器内の粒子ビーム形状を予測するのに役立つモデルを作成しました。これは通常、数千のデータポイントと膨大な計算時間を要する作業です。これははるかに効率的であり、あらゆる場所で加速器をより使いやすくすることに貢献する可能性があります。次の目標は、「このアルゴリズムを実験的に6次元位相空間分布の再構築に応用する」ことです。さあ、始めましょう！

Adobe ResearchとMITは、コンピュータービジョンにおける興味深い課題に共同で取り組みました。それは、画像内のどのピクセルが同じ材質を表しているかを判断することです。物体は複数の材質、色、その他の視覚的特徴を持つ場合があるため、これは非常に微妙な区別ですが、直感的にも理解しやすいものです。この課題を解決するために、彼らは新たな合成データセットを構築する必要がありましたが、当初はうまくいきませんでした。そこで、既存のCVモデルをそのデータに基づいて微調整することで、ようやく目的を達成しました。なぜこれが便利なのか？言葉では言い表せませんが、クールです。

大規模言語モデルは、様々な理由から一般的に英語で主に学習されますが、スペイン語、日本語、ヒンディー語でも早く動作するようになるほど良いのは明らかです。BLOOMChatはBLOOMをベースに構築された新しいモデルで、現在46言語に対応しており、GPT-4などの言語と競合可能です。まだ実験段階なので、本番環境での使用は未定ですが、AI関連製品を複数言語でテストするのに最適なツールとなる可能性があります。

NASA は先日、新たな SBIR II 資金を発表しましたが、そこには AI に関する興味深い内容がいくつかあります。

Geolabe は、衛星データでトレーニングされた AI を使用して地下水の変化を検出および予測しており、今年後半に打ち上げられる NASA の新しい衛星群にこのモデルを適用したいと考えている。

Zeus AI は、衛星画像に基づいて「3D 大気プロファイル」をアルゴリズム的に作成することに取り組んでいます。これは本質的に、温度や湿度など、すでに存在する 2D マップの厚みのあるバージョンです。

宇宙空間では計算能力が非常に限られているため、ある程度の推論は実行できますが、訓練はまったく不可能です。しかし、IEEEの研究者たちは、AIモデルを宇宙空間で訓練するための、SWaP効率の高いニューロモルフィック・プロセッサの開発を目指しています。

危険な状況で自律的に動作するロボットには、通常、人間の監視者が必要です。ピクニック氏は、そのようなロボットがドアを開ける際に手を伸ばす様子など、意図を視覚的に伝えるようにすることで、監視者の介入を少なくすることを検討しています。おそらく良いアイデアでしょう。