今週のAI：AI搭載のパーソナリティが大流行

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つまり、AI搭載の個性的なチャットボットには何か特別なものがあるということが分かります。しかし、それは何でしょうか？

ChatGPTやClaudeのようなチャットボットは、明らかに専門的な場面では確かに有用ですが、「キャラクター」ほどの魅力は持ち合わせていないと言えるでしょう。率直に言って、それほど面白くありません。それも当然です。汎用チャットボットは、特定のタスクを完了するために設計されたものであり、会話を盛り上げるためのものではありません。

しかし、問題はAI搭載キャラクターが長く続くかどうかだ。Metaは、新しいボットコレクションに注ぎ込んでいるリソースを考えると、確かにそう願っている。しかし、私自身は確信が持てない。ほとんどのテクノロジーと同様に、目新しさはいずれ薄れていく可能性が高い。そして、それが何であれ、次の大きなものへと移っていくだろう。

ここ数日間で注目されたその他の AI 関連ニュースは次のとおりです。

• Spotify が AI 生成プレイリストをテスト: Spotify アプリのコード内で発見された参照から、同社がユーザーがプロンプトを使って作成できる AI 生成プレイリストを開発している可能性があることが示唆されていると Sarah が報告しています。
• アーティストは生成AIでどれくらい稼いでいるのだろうか？誰にも分からない。Adobeなどの生成AIベンダーの中には、生成AIモデルの学習に使用したデータセットを提供したアーティストやその他の貢献者に報酬を支払うための基金や収益分配契約を締結しているところもある。しかし、TCの調査で明らかになったのは、これらのアーティストが実際にどれくらい稼げるのかは明らかではないということだ。
• Google が AI を活用した検索を拡張: Google は生成 AI 検索エクスペリエンスを 10 代の若者に公開し、ユーザーが見るコンテンツにコンテキストを追加する新しい機能を導入したほか、検索エクスペリエンスの AI モデルをトレーニングして誤ったクエリや不適切なクエリをより適切に検出できるようにするためのアップデートも導入しました。
• Amazon、Bedrockの一般提供を開始、CodeWhispererをエンタープライズ向けに提供： Amazonは、Amazon自身およびサードパーティパートナーが提供する生成AIモデルをAPI経由で選択できるマネージドプラットフォーム「Bedrock」 の一般提供 を発表しました。また、AmazonのAIを活用したコード生成・提案サービス「CodeWhisperer」のエンタープライズ向けプランも開始しました。
• OpenAIがハードウェア開発に着手： The Informationによると、Appleの元プロダクトデザイナーとして知られるジョニー・アイブ氏が、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏と謎のAIハードウェアプロジェクトについて協議しているという。一方、OpenAIは画像分析機能を備えたGPT-4モデルのより強力なバージョンを近日中にリリースする予定で、二次市場での評価額は900億ドルにまで急騰する可能性がある。
• ChatGPT が音声機能を獲得: OpenAI のその他のニュースでは、ChatGPT がテキストベースの検索エンジンをはるかに超えるものに進化し、OpenAI は最近、新しい音声および画像ベースの機能を追加することを発表しました。
• 脚本家ストライキとAI：約5ヶ月後、全米脚本家組合はハリウッドのスタジオと脚本家ストライキ終結で合意しました。この歴史的なストライキの間、AIは脚本家とスタジオ間の重要な争点となりました。アマンダが関連する新たな契約条項を解説します。
• ゲッティイメージズが画像ジェネレーターをリリース：ストックイメージ、エディトリアル写真、動画、音楽の最大手サプライヤーの一つであるゲッティイメージズは、市場にある他の競合ソリューションよりも「商業的に安全」であると主張する生成AIアートツールをリリースしました。ゲッティイメージズは、自社ツールのリリース以前、自社の画像コンテンツライブラリのサブセットで学習させたStable Diffusionなどの生成AI製品を声高に批判していました。
• AdobeがWebにgen AIを導入： Adobeは、有料プランの全ユーザー向けにWeb版Photoshopを正式にリリースしました。約2年間ベータ版として提供されていたWeb版は、FireflyベースのAIツール（generative fillやgenerative expandなど）を搭載し、利用可能になりました。
• アマゾンがアンスロピックに数十億ドルを投資：アマゾンはAI新興企業アンスロピックに最大40億ドルを投資することに合意したと両社が発表した。このeコマースグループは、急成長するAI分野でマイクロソフト、メタ、グーグル、エヌビディアとの競争を激化させている。

さらなる機械学習

アントロピックのCEO、ダリオ・アモデイ氏とAIの可能性について話していた時、彼は私たちが知る限り明確な限界は存在しないと考えているようでした。全く限界がないというわけではありませんが、法学修士（LLM）が少なくともまともな努力を払えないような（現実的な）問題にまだ遭遇していない、というのです。これは楽観的な見方なのでしょうか、それとも彼は自分の言っていることをちゃんと理解しているのでしょうか。時が経てば分かるでしょう。

その間も、多くの研究が続けられています。エディンバラ大学のこのプロジェクトは、ニューラルネットワークをそのルーツであるニューロンへと遡らせます。人間の複雑で繊細な神経複合体ではなく、昆虫のより単純（かつ非常に効果的）な神経複合体です。

アリなどの小さな昆虫は、原始的な視覚や記憶能力にもかかわらず、複雑な環境を巧みにナビゲートします。研究チームは、昆虫の神経ネットワークを観察した結果に基づいてデジタルネットワークを構築し、非常に限られたリソースで小型ロボットを視覚的にナビゲートできることを発見しました。将来的には、電力とサイズが特に制限されているシステムでも、この手法を活用できるようになるかもしれません。自然から学ぶことは常に存在します！

色彩科学もまた、人間が機械をリードする分野の一つです。これは、定義上、多かれ少なかれ人間が機械をリードする分野です。私たちは常に、見たものをより忠実に再現しようと努力していますが、後から考えれば予想通りの形で失敗することがあります。例えば、肌の色は、明るい肌色を前提に設計されたシステムでは不完全にしか捉えられません。特に、偏った学習データを持つ機械学習システムが使用される場合はなおさらです。画像処理システムが肌の色を理解できなければ、露出や露出と色を適切に調整することができません。

ソニーは、色スケールと明暗の知覚レベルを用いて、より包括的かつ効率的に肌色を定義する新たな指標を開発し、これらのシステムの改善を目指しています。その過程で、ソニーは既存のシステムにおけるバイアスが明度だけでなく肌の色相にも及んでいることを明らかにしました。

写真の修正といえば、Googleは（何らかの改良版として）コンピュテーショナルフォトグラフィーを多用するPixelデバイス向けに、ほぼ確実に搭載されるであろう新しい技術を開発しました。RealFillは、画像に「本来あるべきもの」を埋め込むことができる生成プラグインです。例えば、誕生日パーティーのベストショットで風船が切り取られてしまった場合、そのベストショットと同じシーンの他の写真もシステムに入力すれば、紐の先端に風船が「あるべき」だと判断し、他の写真の情報を使って風船を追加します。

完璧とは程遠いですが（幻覚であることに変わりはありません。ただ、十分な情報に基づいた幻覚です）、賢く使えば非常に役立つツールになるかもしれません。しかし、これはまだ「本物の」写真なのでしょうか？まあ、今はその話はやめておきましょう。

最後に、機械学習モデルは、大地震後の余震回数の予測において、人間よりも正確であることが証明されるかもしれません。研究者たちが強調するように、これは地震を「予測」することではなく、地震が発生した際にその特徴を正確に把握することです。そうすることで、5.8の地震が1時間以内にさらに3つの小さな地震を引き起こすタイプなのか、それとも20分後に1つだけ小さな地震を引き起こすタイプなのかを判断できるようになります。最新のモデルは、特定の状況下ではまだまともな予測ができませんが、間違っているわけではなく、大量のデータを迅速に処理できます。将来的には、これらのモデルが地震学者による地震や余震の予測精度向上に役立つ可能性がありますが、科学者たちが指摘するように、備えることの方がはるかに重要です。結局のところ、地震が来ることを知っていても、それを防ぐことはできないのです。