AIのように急速に変化する業界に追いつくのは至難の業です。AIがあなたの代わりにそれをこなしてくれるようになるまで、機械学習の世界における最近の話題や、私たちが単独では取り上げなかった注目すべき研究や実験をまとめてご紹介します。
今週、SEOに最適化されたコンテンツを作成するために生成AIを活用するSpeedyBrandが、Y Combinatorの支援を受けてステルス状態から脱却しました。まだ多額の資金（250万ドル）を集めておらず、顧客基盤も比較的小規模（約50ブランド）です。しかし、この出来事は、生成AIがWebの構成をどのように変え始めているのか、考えさせられました。
The Vergeのジェームズ・ヴィンセント氏が最近の記事で述べたように、生成AIモデルによって低品質のコンテンツがより安価かつ容易に生成できるようになっている。ニュースソースの審査ツールを提供するNewsGuardは、生成AIによって作成された誤情報を掲載する、ありきたりな名前の広告付きサイトを数百件摘発した。
これは広告主にとって問題となっている。NewsGuardが指摘したサイトの多くは、プログラマティック広告、つまりページに広告を掲載する自動システムを利用することを目的として構築されているようだ。NewsGuardの報告書によると、55のジャンクニュースサイトに、141の大手ブランドの広告が400件近く掲載されていた。
心配すべきは広告主だけではありません。GizmodoのKyle Barr氏が指摘するように、AIが生成した記事1つで膨大なエンゲージメントを生み出せる可能性があります。たとえAIが生成した記事1つあたりの収益が数ドルに過ぎなかったとしても、それはそもそも記事を生成するコストよりも低く、広告収入が正当なサイトに流れない可能性もあるのです。
では、解決策は何だろうか？ 解決策はあるのだろうか？ ますます夜も眠れないほど、この二つの疑問が頭から離れない。バー氏は、検索エンジンと広告プラットフォームは、生成AIを悪用する悪質な行為者をより厳しく取り締まり、罰する責任があると示唆している。しかし、この分野の進歩の速さ、そして生成AIの無限に拡張可能な性質を考えると、彼らが追いつけるとは思えない。
もちろん、スパムコンテンツは新しい現象ではなく、以前にも波はありました。ウェブはそれに適応してきました。今回違うのは、参入障壁が劇的に低いことです。投資すべきコストと時間の両方においてです。
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
ヴィンセントは楽観的な口調で、ウェブが最終的にAIジャンクで溢れかえるようになれば、より資金力のあるプラットフォームの開発が促進されるかもしれないと示唆している。 しかし、私にはそうは思えない。しかし、疑いの余地がないのは、私たちが今転換点にあり、生成AIとその出力に関する現在の決定が、今後しばらくの間、ウェブの機能に影響を与えるだろうということだ。
ここ数日の注目すべき AI 関連のニュースを以下に紹介します。
OpenAIがGPT-4を正式にリリース： OpenAIは今週、最新のテキスト生成モデルであるGPT-4を有料APIを通じて一般公開すると発表しました。GPT-4はテキスト（コードを含む）を生成し、画像とテキストの入力を受け付けることができます。これは、テキストのみを受け付けていた前身のGPT-3.5からの改良点であり、様々な専門的および学術的なベンチマークにおいて「人間レベル」の性能を発揮します。しかし、以前の記事で述べたように、GPT-4は完璧ではありません。（一方、ChatGPTの採用は減少していると報告されていますが、今後の動向に注目です。）
「超知能」AIの制御： OpenAIのその他のニュースとしては、同社は、主任科学者でありOpenAIの共同設立者の一人でもあるIlya Sutskever氏が率いる新しいチームを結成し、「超知能」AIシステムを操縦および制御する方法を開発している。
ニューヨーク市の反偏見法：数ヶ月の遅延の後、ニューヨーク市は今週、従業員の募集、雇用、昇進にアルゴリズムを使用する雇用主に、そのアルゴリズムを独立監査に提出し、その結果を公表することを義務付ける法律の施行を開始した。
Valve、AI生成ゲームを黙認： AI生成アセットを含むゲームをSteamゲームストアから排除するとの主張を受け、Valveは異例の声明を発表した。口の堅いことで知られるこの開発会社は、自社の方針は進化しており、AIに反対する立場を取っているわけではないと述べた。
HumaneがAi Pinを発表：元Appleのデザイン・エンジニアリング担当コンビ、イムラン・チャウドリ氏とベサニー・ボンジョルノ氏が立ち上げたスタートアップHumaneは、今週、初の製品となるAi Pinの詳細を明らかにした。Humaneの製品は、投影型ディスプレイとAI搭載機能を備えたウェアラブルガジェットで、未来的なスマートフォンのような外観だが、フォームファクターは大きく異なる。
EUのAI規制に関する警告:ヨーロッパ各地の大手テクノロジー企業の創業者、CEO、ベンチャーキャピタル、業界の大物が今週、EU委員会に宛てた公開書簡に署名し、EUがイノベーションを抑制する法律を可決した場合、ヨーロッパはAI生成革命に乗り遅れる可能性があると警告した。
ディープフェイク詐欺が蔓延しています。英国の消費者金融の巨匠マーティン・ルイス氏が、イーロン・マスク氏が支援する投資機会を宣伝していると思われるこの動画をご覧ください。一見普通のように見えますが、実はそうではありません。これはAIが生成したディープフェイクであり、AIが生み出した悲惨な状況が急速に私たちの画面に現れつつある一端を垣間見せているのかもしれません。
AI搭載セックストイ：リモコン付きセックストイで最もよく知られているLovenseは、今週、「ChatGPT Pleasure Companion」を発表しました。同社のリモコンアプリでベータ版としてリリースされた「Advanced Lovense ChatGPT Pleasure Companion」は、ユーザーが選択したトピックに基づいてコンパニオンが作成する、刺激的でエロティックなストーリーにあなたを誘います。
その他の機械学習
私たちの研究総括は、ETHチューリッヒによる2つの全く異なるプロジェクトから始まります。1つ目は、スマート挿管のスピンオフであるaiEndoscopicです。挿管は多くの状況で患者の生存に不可欠ですが、通常は専門医が行う複雑な手技です。intuBotはコンピュータービジョンを用いて、口と喉からのライブ映像を認識し、内視鏡の位置を誘導・修正します。これにより、専門医を待つことなく、必要な時に安全に挿管を行うことができ、ひいては人命を救う可能性が高まります。
以下は彼らがもう少し詳しく説明している内容です。
全く異なる分野では、ETHチューリッヒの研究者たちが、流体力学のフラクタル的な複雑さに陥ることなく煙や炎をアニメーション化する技術を開発し、ピクサー映画に間接的に貢献しました。このアプローチはディズニーとピクサーに注目され、映画「エレメンタル」に採用されました。興味深いことに、これはシミュレーションというよりもむしろスタイルトランスファーであり、巧妙で、明らかに非常に価値のある近道です。（上の画像はここから引用しました。）
自然界におけるAIは常に興味深いものですが、考古学に応用された自然AIはさらに興味深いものです。山形大学が主導した研究は、ペルーにある巨大な地上絵、ナスカの地上絵を新たに特定することを目指しました。軌道上から見えるので、かなり目立つと思うかもしれませんが、これらの神秘的な地上絵が作られてから数千年の間に浸食と樹木に覆われたため、目に見えない場所に未知の数の地上絵が隠れている可能性があります。既知の地上絵と隠れた地上絵の航空写真で訓練されたディープラーニングモデルを、他の視点から解析したところ、驚くべきことに、以下の画像のように少なくとも4つの新しい地上絵が検出されました。実に興味深いですね！
より直接的な意味で言えば、AI関連技術は常に自然災害の検知と予測において新たな成果を生み出しています。スタンフォード大学のエンジニアたちは、高さ30フィートの水槽で森林の樹冠上空の熱気のシミュレーションを行い、将来の山火事予測モデルの訓練に必要なデータを集めています。山火事の境界外に広がる炎や燃えさしの物理現象をモデル化するには、それらをより深く理解する必要があります。このチームは、その理解に近づけるためにできる限りのことを行っています。
UCLAでは、火災などの環境要因の変化に伴って発生頻度が高まる土砂崩れを予測する方法を研究しています。しかし、AIはすでに土砂崩れの予測に一定の成果を上げていますが、「その効果を示す」には至っていません。つまり、予測では浸食、地下水位の変動、あるいは地殻変動のいずれが原因なのかを説明できないのです。新たな「重ね合わせ可能なニューラルネットワーク」アプローチでは、ネットワークの各層が異なるデータを使用しながら、すべてを同時にではなく並列に実行することで、どの変数がリスクの増大につながったのかをより具体的に出力できます。また、はるかに効率的です。
Googleは興味深い課題に取り組んでいる。機械学習システムに危険な知識を学習させつつ、それを拡散させないようにするにはどうすればよいのか？ 例えば、学習データにナパーム弾のレシピが含まれている場合、それを繰り返してほしくない。しかし、それを繰り返さないことを知るためには、何を繰り返さないのかを知らなければならない。まさにパラドックスだ！ そこでこのテクノロジー界の巨人は、こうしたバランス調整を安全かつ確実に実現できる「機械学習のアンラーニング（未学習化）」の手法を模索している。
人々がAIモデルを何の理由もなく信頼してしまう理由を深く掘り下げたいなら、カリフォルニア大学バークレー校のセレステ・キッド氏とMozillaのアベバ・ビルハネ氏によるScience誌の論説記事がおすすめです。信頼と権威の心理的基盤に迫り、現在のAIエージェントがそれらを踏み台にして自らの価値を高めている様子を描いています。今週末、賢く振る舞いたいなら、ぜひ読んでみてください。
悪名高い「メカニカル・ターク」という偽チェスマシンの話はよく耳にしますが、あの茶番劇は人々に、チェスマシンの真似をした機械を作らせるきっかけを与えました。IEEE Spectrumには、スペインの物理学者でエンジニアのトーレス・ケベドが実際に機械式チェスプレイヤーを作ったという興味深い記事が掲載されています。機能は限られていましたが、だからこそ本物だとわかるのです。彼のチェスマシンこそが最初の「コンピューターゲーム」だったと主張する人もいます。考えさせられる話です。
