1000人以上のアーティストが、英国政府によるAIへの著作権販売に抗議するため、新しいアルバムをリリースしました。このアルバムは、この問題に対する彼らの懸念を示すために、あえて無音のトラックで構成されています。

最近の発表で、データダイナミクス社（DDN）は、人工知能（AI）のトレーニングと推論向けに設計された最新のInfinia 2.0オブジェクトストレージシステムを発表しました。このシステムは、AIデータ処理速度を最大100倍、クラウドデータセンターのコスト効率を最大10倍向上すると主張しており、多くの業界の注目を集めています。DDNのCEO兼共同設立者であるアレックス・ブザリ氏は、「世界の大企業500社中85社がDDNのソリューションを使用しています。」と述べています。

コンデナスト、大西洋月刊、フォーブスなど14の大手出版社が、AIスタートアップ企業Cohere社を「組織的」な著作権侵害で訴えました。訴状によると、Cohere社は著作権で保護された少なくとも4000の作品をAIモデルのトレーニングに使用し、ユーザーに大量の記事の断片、さらには全文を表示していたと主張しています。

スタンフォード大学とワシントン大学の研究チームが最近、画期的なAIトレーニング手法を発表しました。この手法はS1と呼ばれ、その核心は、極めてシンプルなテスト時スケーリング技術を用いて、言語モデルの推論能力を大幅に向上させることにあります。従来の大規模な計算能力や複雑なアルゴリズムに依存する手法とは異なり、S1手法はテスト時の計算資源配分を巧みに制御することで、性能の大幅な向上を実現しています。S1手法はまず、1000個の高品質な推論問題を含むs1Kという小型のデータセットを慎重に構築しました。このデータセットの選定基準は…

Metaのマーク・ザッカーバーグCEOは最近の訴訟で、YouTubeにおける海賊版コンテンツとの闘争を例に挙げ、AIトレーニングにおける著作権データの使用に関する同社のやり方を弁護しました。この訴訟は「Kadrey 対 Meta」と呼ばれ、AI企業を相手取った米国の裁判における多くの著作権訴訟の一つであり、原告には著名な作家サラ・シルヴァーマン氏とタ＝ネヒシ・コーツ氏が含まれます。最近公開されたザッカーバーグCEOの証言抜粋によると、YouTube上に…

人工知能（AI）分野における透明性を推進する取り組みの一環として、コンピュータ・通信業界協会（CCIA）はブリュッセルとワシントンD.C.において、画期的な新たな取り組みとして、世界的な業界透明性レポート・テンプレートを発表しました。このテンプレートは、汎用人工知能（GPAI）モデルのトレーニングデータに対する一般の信頼と理解を高めることを目的としています。今回発表された「AIモデルトレーニングデータ透明性テンプレート」は、企業に対し、特定のGPAIモデルのトレーニングに使用されたデータの種類（例：ポッドキャスト、書籍など）を開示することを求めており、データの主要な…

近頃、国家発展改革委員会などの省庁が合同で「データアノテーション産業の高品質発展促進に関する実施意見」を発表しました。この政策は、人工知能の革新と応用を促進するため、データアノテーション産業の専門化と知能化発展を推進することを目指しています。その中で、人材育成計画や科学技術プロジェクトなどを手段として、高度専門人材の育成と導入を推進すること、AIトレーニング、データアノテーション関連職種の国家職業基準を制定（改定）することが挙げられています。産学研連携を深化させ、業界団体、大学、研究機関と企業の長期的な協力メカニズムの構築を促進し、データ…

メタは著作権侵害に関する訴訟に直面しています。原告弁護士によると、メタのCEOであるマーク・ザッカーバーグは、違法にコピーされた電子書籍や記事のデータセットを使用してLlama AIモデルをトレーニングすることを承認しました。この訴訟は、許可なく著作権で保護された作品をAIモデルのトレーニングに使用したとして非難されている複数のテクノロジー大手に対する、多くの著作権訴訟の一つです。水曜夜、カリフォルニア州北部地区連邦地方裁判所に提出された文書で、原告は昨年末のメタの証言を再確認しました。

世界経済フォーラムが最近発表した『2025年雇用に関する未来報告書』は興味深い矛盾を明らかにしています。人工知能（AI）は一部の職務を代替すると考えられていますが、グローバル企業は人員削減よりも既存従業員の再教育を優先する傾向があるのです。この報告書は世界1000社の企業を調査し、AIで処理可能な職務の削減を計画している企業は約41％である一方、既存従業員へのAIスキル研修に重点を置いている企業は77％という結果を示しました。この傾向は、多くの企業が再教育を通じてAIへの適応を目指していることを浮き彫りにしています。

Transformerや言語モデルなどの大規模AIモデルのトレーニングは、AI分野において不可欠な要素となっていますが、高額な計算コスト、メモリ消費、エネルギー需要という課題にも直面しています。例えば、OpenAIのGPT-3は1750億個のパラメータを持ち、数週間のGPUトレーニングを必要とします。このような膨大なリソース需要は、大規模な計算リソースを持つ組織でのみこの技術の応用を制限するだけでなく、エネルギー効率と環境への影響に対する懸念も高まっています。これらの課題を解決することは、AIの発展をより広く利用可能にするために不可欠です

英国政府は、AIトレーニング向けの「オプトアウト」著作権制度について協議を進めています。この制度では、権利保有者は、知的財産権がAIトレーニングの無料素材となるのを防ぐために、積極的な措置を講じる必要があります。大量のデータでトレーニングされたジェネレーティブAIモデルの台頭により、知的財産権の問題はますます顕著になっています。多くのクリエイターは、許可（または報酬）を得ることなく、自分の作品がAI技術のトレーニングに使用され、その技術がテキスト、ビジュアル、オーディオ、またはその組み合わせを含む競合するコンテンツを生成することに強く反対しています。視覚芸術、音楽、…

YouTubeは最近、クリエイターが第三者企業による人工知能（AI）モデルのトレーニングへの動画利用を許可するかどうかを選択できる新機能を発表しました。このオプションはデフォルトでオフになっており、クリエイターが第三者企業によるAIトレーニングのための動画の取得を望まない場合は、何もしなくても大丈夫です。しかし、クリエイターが許可したい場合、YouTubeは明確な選択肢を提供します。YouTubeチームのメンバーであるRobは、サポート投稿で次のように述べています。「

ハーバード大学は木曜日、約100万冊のパブリックドメイン書籍を含む高品質なデータセットを公開すると発表しました。これは、誰でも大規模言語モデルやその他のAIツールをトレーニングするために利用できます。このデータセットは、ハーバード大学が新設した機関データイニシアチブ（Institutional Data Initiative）によって作成され、マイクロソフトとOpenAIの資金提供を受けています。収録されている書籍はすべて、Google ブックスプロジェクトでスキャンされた、著作権の保護期限が切れた作品です。

デジタル時代において、コンピューターチップは小型化の一途を辿る一方で、計算問題はますます複雑化しています。AIモデルの発展に伴い、データセンターの消費電力と計算需要は指数関数的に増加しています。IBMが最近発表した光学技術のブレークスルーは、この現状を一変させる可能性を秘めています。従来のデータセンターは、銅線による伝送と電子伝送速度の限界という2つの技術的ボトルネックに直面しています。現在、多くのCPUは大量のアイドル状態にあり、データパケットの伝送待ち状態にあります。これは、計算資源の大きな無駄を意味します。画像注記：画像はAIによって生成され、画像使用許諾を得ています。

今日のAI分野では、モデルのトレーニングは、より優れたアーキテクチャの設計だけでなく、データの効率的な管理も必要不可欠です。最新のAIモデルは大量のデータが必要であり、それらのデータはGPUやその他のアクセラレータに迅速に供給される必要があります。しかし、従来のデータローディングシステムは、この要件を満たすことができず、GPUのアイドル状態、トレーニング時間の増加、コストの上昇につながることがよくあります。特に、拡張が必要な場合や、複数のデータ型を処理する必要がある場合、この問題はさらに顕著になります。これらの問題に対処するため、Meta AIはSPDL（スケーラブルで…）を開発しました。

急速に発展する生成系AI分野において、Nous Researchチームは独自の取り組みを行っています。彼らは世界中に分散配置されたマシンを活用し、15億パラメーターの大規模言語モデル（LLM）の事前学習を実施しています。これは、従来の高価で電力消費量の多いデータセンターやスーパーコンピューターでの集中型開発を回避するものです。Nous Researchは、専用のウェブサイトdistro.nousresearch.comでこの事前学習プロセスを生中継し、リアルタイムで公開しています。

最近、マイクロソフトの「接続エクスペリエンス」設定がOfficeソフトウェアにおいて幅広い議論とユーザーの懸念を引き起こしています。多くの人が、デフォルトで有効になっているこの機能により、マイクロソフトがユーザーの同意を得ることなく、WordやExcel文書などのデータを利用してAIモデルのトレーニングを行っているのではないかと懸念しています。これに対し、マイクロソフトはこれらの申し立てを強く否定し、ユーザーから明示的な許可を得ることなく顧客データを使用することはないと明確に述べています。マイクロソフトの広報担当者はメディアに対し、「Microsoft3…」と述べています。

最近、ソーシャルメディアプラットフォームBlueskyで大規模なデータスクレイピング事件が発生しました。機械学習図書館員のダニエル・ファンストリン（Daniel van Strien）氏がBlueskyのAPIインターフェースから100万件以上の公開ユーザー投稿をスクレイピングし、AI企業Hugging Faceにアップロードしました。このデータセットには、ユーザーの分散型識別子（DID）と、特定のユーザーコンテンツを検索できる機能が含まれていました。ファンストリン氏は...

『ニューヨーク・タイムズ』と『デイリー・ニュース』は著作権訴訟で予期せぬ展開に直面。OpenAIのエンジニアが、重要な証拠となりうる仮想マシンの検索データを誤って削除したことで、注目を集めるこの訴訟に新たなドラマが加わった。水曜夜、ニューヨーク南地区合衆国地方裁判所に提出された書簡によると、両メディアの弁護士と技術専門家は、OpenAIのAIトレーニングデータセットの検索に150時間以上を費やしていた。しかし、11月14日、OpenAIのエンジニアが仮想マシンに保存されていたデータを誤って削除した。