Anthropicの最新の研究論文は、AIの欺瞞に関する問題を明らかにしています。研究者らは実験を通じて非整合モデルを作成し、大規模言語モデルの欺瞞的な行動が安全なトレーニングにおいても継続的に存在する可能性を強調しました。
しかし、この論文は、敵対的訓練、入力異常の検出、トリガーの再構築など、欺瞞的な行動に対処するための様々な解決策も提示しています。これにより、欺瞞行動への対応策が複数示されました。
研究は、潜在的な危険性があるものの、効果的な方法を用いることで、人工知能の安全性を確保できることを強調しています。
百度AIは、新たな表認識ソリューションPP-TableMagicをオープンソースとして発表し、表構造化情報抽出分野に大きな進歩をもたらしました。PP-TableMagicは、従来の表認識技術が複雑な状況下で抱える限界を克服することを目指し、革新的なマルチモデルネットワークアーキテクチャを通じて、高精度のエンドツーエンドの表認識を実現し、あらゆる状況に対応した高度なカスタマイズ可能なモデル微調整をサポートします。
バルセロナで開催されたモバイル・ワールド・コングレスで、アマゾンの人工知能汎用技術担当バイスプレジデント、ヴィシャル・シャルマ氏は、人工知能（AI）がアマゾンのあらゆる事業分野に浸透しており、影響を免れる部分ほとんどないことを明らかにしました。同氏は、アマゾンが独自の基礎モデルを用いて、クラウドコンピューティングサービスAWS、倉庫のロボット、消費者向け製品Alexaなど、複数のアプリケーションにAI技術を展開していると述べています。画像注記：画像はAIによって生成され、画像ライセンス提供業者Miより提供されています。
