AIの利用割合が17.5ポイント増加 その利用目的は?

IDC Japan(以下、IDC)は2022年4月19日、「2022年 国内AIシステムに関する企業ユーザー調査」の結果を発表した。同調査は日本企業511社に勤務し、AI(人工知能システムの利用状況を把握する企業の担当役員や管理職、情報システム担当者などを対象に実施された。 企業はAIシステムを何に使っている? 1社当たりの平均…

新山祐介 (Yusuke Shinyama) on Twitter: “機械学習モデルには、つねにバックドアを仕掛ける (例: 秘密の信号が画像が含まれていたら全然違う認識結果を返す) ことができ、しかもそれは検出不可能という研究結果。つまり信頼できない会社にモデルの構築を任せたら、抜け道のあるモデル… https://t.co/JruDVUHnYa”

機械学習モデルには、つねにバックドアを仕掛ける (例: 秘密の信号が画像が含まれていたら全然違う認識結果を返す) ことができ、しかもそれは検出不可能という研究結果。つまり信頼できない会社にモデルの構築を任せたら、抜け道のあるモデル… https://t.co/JruDVUHnYa

南アフリカの民間監視機がデジタルアパルトヘイトに燃料を供給している

「Vumacamの技術は犯罪を防ぐ目的で研ぎ澄まされており、そのため大量監視機能も意図もありません」とPearman氏は言います。 「引用されたいわゆる「活動家」の懸念は、意図的に悪意があり、中傷的であり、真実の根拠がないと私たちが見なす宣伝です。」

マデレンクロンジェ

そして、パンデミックの間、犯罪は一時的に減少しましたが、再び爆発しました。 私たちがインタビューした多くの企業は、これが監視技術へのより多くの投資を正当化すると主張しています。 「犯罪に磨きをかけた監視インフラストラクチャ…

AIは不平等を悪化させています

たとえば、米国では、20世紀の大部分の間、国のさまざまな地域が経済学者の言葉で「収束」し、財政格差は縮小しました。 その後、1980年代にデジタル技術の猛攻撃が起こり、その傾向は逆転しました。 自動化により、多くの製造業と小売業の仕事が一掃されました。 新しい、高給の技術職は、いくつかの都市に集まっていました。 ブルッキングス研究所によると、サンフランシスコ、サンノゼ、ボストン、シアトルを含む8つのアメリカの都市の短いリストはおおよそありました 2019年までにすべての技術職の38%。 新しいAIテクノロジーは特に集中しています。ブルッキングスのMarkMuroとSifanLiuは、 15の都市がAI資産の3分の2を占めています および米国の機能(サンフランシスコとサンノゼだけで約4分の1を占めています)。 AIの発明と商業化におけるいくつかの都市の優位性は、富の地理的格差が拡大し続けることを意味します。 これは、政治的および社会的不安を助長するだけでなく、Coyleが示唆するように、地域経済の成長に必要な種類のAIテクノロジーを抑制する可能性があります。 解決策の一部は、ビッグテックがAIアジェンダを定義する上で持っている束縛をどうにかして緩めることにあるかもしれません。 それには、技術の巨人から独立した研究のための連邦資金の増加が必要になる可能性があります。 室らは、作成を支援するために多額の連邦資金を提案しました 米国の地域イノベーションセンター、 例えば。 より迅速な対応は、デジタルの想像力を広げて、単に仕事に取って代わるだけでなく、医療、教育、製造など、国のさまざまな地域が最も関心を持っている分野での機会を拡大するAIテクノロジーを考案することです。 心を変える AIとロボット工学の研究者が人間の能力を複製することを好むということは、多くの場合、人間にとっては簡単であるがテクノロジーには気が遠くなるようなタスクをマシンに実行させようとすることを意味します。 たとえば、ベッドやエスプレッソを作る。 または車を運転します。 自動運転車が街の通りをナビゲートしたり、ロボットがバリスタとして機能したりするのを見るのは素晴らしいことです。 しかし、あまりにも多くの場合、これらのテクノロジーを開発および展開する人々は、雇用や労働市場への潜在的な影響についてあまり考えていません。 バージニア大学のエコノミストでブルッキングス研究所のルーベンスタインフェローであるアントンコリネック氏は、自動運転車の製造に費やされた数百億ドルは、自動運転車が配備された後、必然的に労働市場に悪影響を与えると述べています。数え切れないほどのドライバー。 もし彼が尋ねるなら、それらの数十億が労働機会を拡大する可能性が高いAIツールに投資されていたらどうでしょうか? […]

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タンパク質の立体構造を予測するAI「AlphaFold」はどのように生物学の世界を変えているのか?

Alphabet傘下の人工知能企業であるDeepMindは、2018年にアミノ酸の配列情報からタンパク質の立体構造を予測するAI「AlphaFold」を開発しました。その後も改良が重ねられ、2021年7月にはオープンソース化もされたAlphaFoldが生物学の世界にもたらした影響について、科学誌のNatureでジャーナリストを務めるEwen Callaway…

DeepMindのAIシステム、競技プログラミングで人間と互角の成績

DeepMindのAIシステム、競技プログラミングで人間と互角の成績:AIの問題解決能力の飛躍的向上を実証 DeepMindがAIベースのコンピュータプログラム作成システム「AlphaCode」を開発し、競技プログラミングコンテストへの参加をシミュレートしたところ、同システムはコンテスト参加者の54%以内の順位に相当する成績を収…