グーグルは先日、Gemini 2.0をベースとしたAI研究アシスタントシステム「AI共同研究者」を発表しました。これは、科学者に対しバーチャルな共同研究を提供し、斬新な研究仮説や提案を生成することを目的としています。このシステムは、従来の文献レビューや要約機能だけでなく、独創的な知識発見能力も備えています。AI共同研究者は、科学的方法の推論プロセスをシミュレートし、既存の証拠と具体的な研究目標に基づいて、研究者に対し斬新な研究仮説や提案を提供します。

近年、人工知能（AI）技術は急速に発展しており、特に米国や中国などの推進により、AIは世界的な技術競争の焦点となっています。そのため、EUは先日、この分野の発展を促進するため、最大2000億ユーロの資金計画を発表しました。ドイツは人工知能研究において強力な基盤を持つにもかかわらず、なぜ成功したAI企業が出てこないのでしょうか？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会社Midjourneyによるものです。ミュンヘン大学の人工知能教授ビョルン・…

Gensparkは最近、新たな機能Deep Researchを発表しました。この機能は複数のモデルの能力を統合することで、AI駆動の検索と調査サービスを提供します。初期テストでは、OpenAIの関連サービスに匹敵する深度はないものの、品質と精度の高さは満足のいくものでした。注目すべきは、現在この機能が無料で試用できることです。実際のテストでは、Deep ResearchはOpenAIの過去1週間の発表内容など、最近の重要な情報を正確に整理することができました。

ボストン・ダイナミクス社は今週水曜、電動ヒト型ロボットAtlasの強化学習能力を向上させるための新たなパートナーシップを発表しました。このパートナーシップは、ロボットと人工知能研究所（RAI研究所）と結ばれたもので、かつてボストン・ダイナミクス人工知能研究所と呼ばれていました。同研究所は、マサチューセッツ工科大学（MIT）の元教授であり、ボストン・ダイナミクス前CEOのMarc Raibert氏によって2022年に設立され、ボストン・ダイナミクスの基礎を築いた研究を継続することを目的としています。ボストン・ダイナミクスとRAI研究所は、

2025年1月11日、北京京東世紀貿易有限公司は北京で2025京東健康年度医師盛典とデジタルトランスフォーメーション医療会議を開催しました。会議では、京東健康はオンライン全域シナリオに基づいた大規模モデル全製品シリーズ「AI京医」、および業界初の病院全シナリオアプリケーション向け大規模モデル製品「京東卓医」を発表しました。これは、「京医千詢」医療大規模モデル技術能力を活用し、オンライン全域とオフラインの医療ヘルスケア全シナリオを網羅する大規模モデル製品サービス体系を構築し、患者の医療体験の向上と医師の臨床業務支援を目指しています。

先日、Google DeepMindの研究科学者Felix Hill氏が精神疾患のため41歳で亡くなりました。このニュースはAI界に衝撃と深い悲しみをもたらしました。Felix氏は2023年初頭から深刻な精神疾患と闘っており、激しい鬱病と自殺傾向を示していました。学術界で顕著な業績を残したにも関わらず、最終的に心の苦痛を克服することはできませんでした。Felix Hill氏は卓越したAI研究者であり、自然言語処理基盤の構築にも携わっていました。

近年、大規模言語モデル（LLM）の幅広い応用により、これらのモデルは複雑な推論や問題解決タスクにおいて重要な役割を果たしています。特に、OpenAIのo1アーキテクチャにインスパイアされたo1-likeモデルは、人間のような思考や段階的な推論能力で注目を集めています。しかし、これらのモデルは「過剰思考」という顕著な非効率性の問題を抱えています。いわゆる過剰思考とは、単純な問題を処理する際にも、不必要な計算資源を消費し、推論過程で無意味なステップを繰り返してしまうことを指します。

人事異動という予期せぬ出来事が、OpenAIの最高製品責任者Kevin Weilをサンフランシスコ・マリオットホテルの講演壇上に立たせた。TwitterとInstagramで商業的な成功を収めたシリコンバレーのプロダクトマスターである彼は、今やOpenAIの商業化転換という重責を担っている。そして数日前には、CTOのMira Muratiの突然の退社が、OpenAIを再び注目の中心に押し上げた。この幹部異動は偶然ではない。過去一年、OpenAIは次々と困難に直面してきた。

最近、Anthropic社は「福利」を担当する研究員、Kyle Fish氏を採用したことが、幅広い議論を呼んでいます。Fish氏の仕事は、特定の技術システムに当然の敬意を払う方法を探求し、それらのシステムが倫理的な考慮に値するかどうか、そしてどのようにそれらの「利益」を守るべきかを研究することです。この問題は、技術システムの意識と能動性をどのように定義するか、そしてそれらが何らかの権利を持つべきかどうかなど、多くの専門家の注目を集めています。画像出典：AI生成画像

ディープフェイク技術の普及に伴い、オンライン上の虚偽情報が急増しています。ID検証プラットフォームSumsubのデータによると、2023年から2024年にかけてディープフェイクの数は4倍に増加し、2024年にはすべての詐欺行為の7％を占めています。これには、なりすまし、アカウント乗っ取り、高度なソーシャルエンジニアリング攻撃など、さまざまな形態が含まれます。この課題に対処するため、Meta社は最近、AI生成による…

AI時代において、大規模言語モデル（LLM）は高度な技術の結晶であり、その開発には莫大な計算資源とデータが必要とされます。オープンソースモデルの公開は、貴重な技術を広く共有することに繋がりますが、Apache2.0やLLaMA2コミュニティライセンスなどのライセンスによって知的財産権(IP)が保護されます。しかしながら、不正利用の試みも存在します。一部の開発者は独自のLLMを開発したと主張しながら、実際にはLlamaなどの既存モデルを不正に利用しているケースが見られます。

シリコンバレー科技業界で再びスリリングな法廷劇が展開される。イーロン・マスクがOpenAIに対して法的攻勢を仕掛け、差し止め命令の発布を求めるとともに、同社が当初の目的から逸脱し、反競争的な行為を行っていると非難している。マスクが提起した訴訟は、本質的にOpenAIのビジネスモデルとガバナンス構造に対する全面的な疑問提起である。マスクの弁護士チームがカリフォルニア州北部地区連邦裁判所に提出した仮処分命令申請は、CEOのサム・アルトマン、社長のグレッグ・ブロックマンを含むOpenAIとその幹部層を直接的に標的にしている。

アマゾンは先日、自社設計のTrainiumチップの開発を支援するため、AI研究に1.1億ドルの資金を投入すると発表しました。この取り組みは、Nvidiaへの依存度を低減し、自社のクラウドコンピューティングプラットフォームAWSの技術向上を促進することを目的としています。画像注記：画像はAI生成、画像ライセンスプロバイダーMidjourneyTrainiumは、深層学習のトレーニングと推論タスクのために設計された機械学習チップであり、アマゾンはこの投資を通じて、学術的…

マイクロソフトリサーチは先日、東京に新たな研究所を開設しました。これは同社がアジア太平洋地域におけるAI研究をさらに強化するものです。所長には、元大阪大学教授でマイクロソフトアジア研究所のベテラン研究員である松下康之氏が就任し、10年にわたる学界での経験を活かして新たな章を始めます。この新研究所は、具現化AI、健康福祉と神経科学、社会AI、産業イノベーションなどに重点を置き、日本の社会経済発展と密接に連携します。地元の学術界や産業界との緊密な協力を通じて、世界的なイノベーションに貢献します。

アマゾンは最近、NVIDIAへの依存を減らし、自社開発チップの開発を促進するため、人工知能（AI）研究に1億1000万ドルを投資する大規模な計画を発表しました。この資金は、大学における生成系AIの研究を支援するために使用され、「Build on Trainium」という名称のプロジェクトで、研究者たちにTrainiumチップを利用して新しいAIアーキテクチャ、機械学習ライブラリ、大規模分散型AWS Train向けの開発を行う機会を提供します。

テクノロジー大手Googleは最近、サウジアラビアにAI研究開発センターを設立すると発表しました。これは、気候変動問題がますます深刻化する中で、大きな注目を集めています。Googleはこれまで気候目標の達成に苦戦していますが、化石燃料への依存度が高い中東諸国でAI事業を拡大することに躊躇していません。画像注記：画像はAIによって生成されたもので、Midjourneyがサウジアラビア公共投資基金とGoogleの共同声明に基づいて作成したものです。この新しいAIセンターは、アラビア語の開発に重点を置く予定です。

Salesforce AI研究チームは最近、新たなマルチモーダル言語モデルであるBLIP-3-Videoを発表しました。動画コンテンツの急増に伴い、動画データを効率的に処理することが喫緊の課題となっています。このモデルは、自動運転からエンターテインメントまで、あらゆる業界で動画理解の効率と効果を高めることを目指しています。従来の動画理解モデルは、多くの場合、動画をフレームごとに処理して大量の視覚情報を生成していました。このプロセスは、膨大な計算資源を消費するだけでなく、処理能力も大きく制限していました。