マサチューセッツ工科大学（MIT）のリーダーと学者からなる暫定委員会が、より良いAI規制枠組みの策定に向け、アメリカの政策立案者向けに、AIガバナンスに関する一連の政策文書を発表しました。
主要な政策文書は「アメリカのAIガバナンス枠組み：安全で繁栄するAI産業の構築」と題されています。この文書では、AIを網羅し、アプリケーションの目的と意図を定義し、新しいAIツールを監査するなど、AIガバナンスに関する多くの重要な政策が提案されています。
この文書は、社会におけるAI技術の安全で繁栄した活用を促進することを目的としています。
先日パリで開催されたAIアクションサミットで、Anthropic社のCEOダリオ・アモダイは注目を集める発言を行いました。彼は、人工知能が2026年または2027年までに「天才国家」に匹敵する知能レベルに達すると警告しました。この予測は、将来の技術開発に関する業界で最も明確な予測の一つとなっています。アモダイ氏は、今回のパリサミットを「失われた機会」と批判し、人工知能ガバナンスにおける国際社会の対応の遅れを指摘しました。
マルチモーダルタスク（画像検索、画像キャプション生成、医療診断など）において、視覚言語モデル（VLMs）は極めて重要な役割を果たしています。これらのモデルの目的は、視覚データと言語データを整合させることで、より効率的な情報処理を実現することです。しかし、現在のVLMsは否定表現の理解において依然として大きな課題に直面しています。否定表現は、「窓のない部屋」と「窓のある部屋」を区別するなど、多くの応用において極めて重要です。VLMsは著しい進歩を遂げていますが、否定的な記述を処理する際には、既存モデルの性能は依然として不十分です。
マサチューセッツ工科大学（MIT）の科学者たちは、潜在的な洪水状況を示すリアルな衛星画像を生成できる人工知能（AI）ツールを開発しています。この技術は、生成AIモデルと物理に基づいた洪水モデルを組み合わせることで、より正確に高リスク地域を特定し、意思決定者に対して信頼性の高い視覚的な支援を提供することを目指しています。AIと物理モデル：より正確な洪水画像の生成Space.comの報道によると、このツールはまず物理モデルを用いて洪水の危険性のある地域を特定します。その後、差し迫った…
マサチューセッツ工科大学（MIT）の科学者たちは最近、Boltz-1という強力なオープンソース人工知能モデルを発表しました。このイノベーションは、生物医学研究と創薬を大幅に加速する可能性を秘めています。Boltz-1は、生物分子構造予測において、Google DeepMindのAlphaFold3と同等の高度なレベルに到達する、初の完全にオープンソースのモデルです。このモデルは、MIT Jameel機械学習ヘルスクリニックの研究チーム、主に大学院生のジェレミー・ウォルヴァンド氏とによって開発されました。
