AI系ニュース、47件を一気読み【23/5/8~10】

3日分のAI関連ニュースを47件まとめました。
※ニュースの選定は人力で、引用元の要約とコメント付けをGPT-4にやってもらっています。
※より正確な情報は引用元を参照ください。
※3日おきに更新予定です！次回分は5/14の公開を予定しています。

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23/5/8(月)

①Hyenaアーキテクチャがアテンション機構の問題に挑戦

ニュース要約(以下リンクから引用)

Stanford and Mila Researchers Propose Hyena: An Attention-Free Drop-in Replacement to the Core Building Block of Many Large-Scale Language ModelsStanford and Mila Researchers Propose Hyena: An Attention-Free Drop-in Replacement to the Core Building Block of Many Large-Scale Language Models

• アテンション機構の二次的なコストがNLPのスケーリングに制約をもたらす。

• 新たなアーキテクチャHyenaがNLPコミュニティで注目を集める。

• Hyenaは長い畳み込みと要素ごとの乗算ゲートを組み合わせて、注意機構の品質に匹敵しながら計算コストを削減。

• 言語モデリングや大規模画像分類で優れた結果を示す。

GPT-4のコメント

Hyenaアーキテクチャは、現在の注意機構の問題に対処し、コスト効率の高い代替手法を提案しています。これにより、NLPタスクや画像分類タスクにおいて、スケーラビリティとパフォーマンスの向上が期待できます。また、Hyenaは、計算コストを削減しながら、既存の注意機構と同等の品質を達成しており、今後のAI技術の進化に大きく寄与する可能性があります。

現在のAIコミュニティにおいては、多くのリソースと費用が注意機構に依存するモデルの開発に注がれていますが、Hyenaの登場により、シンプルで効率的な設計が新たな基準となるかもしれません。この技術がどのように発展し、AIの世界にどのようなインパクトを与えるか、引き続き注目していきたいです。

②DeepMindが開発したOP3 Soccer：サッカーをプレイするロボット

ニュース要約(以下リンクから引用)

Forget Haaland, We Have a New Wonderkid: This AI Approach Trains a Bipedal Robot with Deep RL to Teach Agile Football SkillsForget Haaland, We Have a New Wonderkid: This AI Approach Trains a Bipedal Robot with Deep RL to Teach Agile Football Skills

• サッカーは様々な動きが必要であり、ロボットの能力を試す最適なフィールド。

• OP3 Soccerは、多様なスキルを組み合わせてサッカーをプレイするロボットを目指すプロジェクト。

• トレーニングは2つのステージに分かれ、自己対戦を用いて繰り返し学習を行う。

• シミュレーションから現実世界への移行を円滑に進めるため、ドメインランダム化やセンサーノイズなどが取り入れられる。

GPT-4のコメント

DeepMindが開発したOP3 Soccerは、深層強化学習を利用して、多様なスキルを持つサッカーをプレイするロボットを作り上げることに成功しています。このプロジェクトは、ロボット技術やAIの進化を示すだけでなく、シミュレーション環境で学んだ知識を現実世界に適用することが可能であることを示しています。

将来的には、このようなロボットがスポーツ分野だけでなく、さまざまな業界や状況で活躍する可能性があります。また、OP3 Soccerのようなロボットが人間と共同で働くことで、より高度なタスクを効率的に実行することができるかもしれません。今後も、ロボット技術の発展とその応用に注目していきたいです。

③YOLO-NAS：Deci AIによる革新的なオブジェクト検出モデル

ニュース要約(以下リンクから引用)

• Deci AIが新しいオブジェクト検出モデル「YOLO-NAS」を発表。

• YOLO-NASは、リアルタイムオブジェクト検出と生産性を兼ね備えた高性能モデル。

• DeciのAutoNAC™技術により生成され、最適なアーキテクチャを見つける。

• YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、およびYOLOv8などのモデルを精度と速度で凌駕。

• ハードウェアやデータに依存しない設計で、多様なアプリケーションに対応。

GPT-4のコメント

YOLO-NASは、オブジェクト検出分野において大きな進歩をもたらすと考えられます。AutoNAC™技術を活用して開発されたこのモデルは、他のモデルを圧倒する精度と速度を実現しています。また、ハードウェアやデータに依存しない設計が採用されており、自動運転車、セキュリティシステム、ロボティクスなど、幅広いアプリケーションで利用できます。

これまでのオブジェクト検出モデルに比べて、YOLO-NASはリアルタイム性と生産性が向上しており、AIチームによる効率的な推論性能の迅速な実現が期待されます。今後、この革新的なモデルがオブジェクト検出分野においてさらなる発展をもたらすことでしょう。

④AIGCでゲーム業界を変革する行者AI(中国)

ニュース要約(以下リンクから引用)

中国発AIGCサービス「行者AI」、ゲーム制作をあらゆる面からサポート 参入の門戸広げる | 36Kr Japan | 最大級の中国テック・スタートアップ専門メディア

• 画像生成AI「DALL-E 2」や「Midjourny」「Stable Diffusion」などが登場し、AIGC（AI生成コンテンツ）が注目される

• AIGCは対話型AIや大規模言語モデルを利用し、テキストや音声、コード、画像、動画、ロボットの動きなどを自動生成

• 行者AIはフルスタックのAIGCサービスを提供し、ゲーム開発の時間や労力を削減し、クリエイティブのレベルを向上させる

• ゲーム業界では、イラスト、3Dモデル、音響、音楽、キャラクター、動画、レベルデザインなどがAIGCの活用を受ける

• 行者AIはエンジェルラウンドでの数千万元（数億～十数億円）の資金調達を公表

GPT-4のコメント

このニュースは、AI生成コンテンツ（AIGC）がゲーム業界に与える革命的な影響を示しています。行者AIは、労働集約型産業であったゲーム業界を劇的に変革する可能性を持っています。これにより、開発者は効率的にコンテンツを生成し、多様なアイデアを実現できるようになります。

さらに、行者AIのAIGCツールがSaaS方式で提供されているため、中小企業や入門レベルのクリエイターにとっても利用が容易になります。これにより、新たなクリエイティブな才能がゲーム業界に参入しやすくなることが期待されます。

今後、AIGCはゲーム業界だけでなく、他のクリエイティブ産業にも大きな影響を与えることでしょう。

⑤ChatGPTが著作権作品を記憶し、バイアスが懸念される

ニュース要約(以下リンクから引用)

Ethical, legal issues raised by ChatGPT training literature

• カリフォルニア大学バークレー校の研究者がChatGPTの著作権作品の記憶を発見

• 記憶された作品が分析のバイアスをもたらす可能性

• 透明性と未知のバイアスが主な関心事

• サイエンスフィクションやファンタジー作品が多く記憶されており、結果に偏りがある可能性

• 訓練データに関する情報が公に知られていないため、検証が難しい

• 訓練データを開示するオープンモデルの使用が求められる

• 著作権に関する法的課題が今後の焦点となる可能性

GPT-4のコメント

このニュースは、ChatGPTが著作権作品を記憶し、それが分析にバイアスをもたらす可能性を示唆しています。カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、透明性と未知のバイアスが主な関心事であることを指摘しています。また、訓練データに関する情報が公に知られていないため、結果の検証が難しいと述べています。

この問題を解決するためには、訓練データを開示するオープンモデルの使用が求められるでしょう。しかし、著作権に関する法的課題が今後の焦点となる可能性があります。例えば、「公正利用」の範囲や、ChatGPTによって生成されたテキストの著作権の所在などが問題となります。

今後、AI技術の発展に伴い、著作権やその他の法的課題がさらに重要になるでしょう。適切な規制やガイドラインが整備されることで、技術の進歩とともに倫理的な問題が解決されることが望まれます。

⑥プライバシー保護のためのAI技術がスマートフォンやVRに応用

ニュース要約(以下リンクから引用)

Study presents large brain-like neural networks for AI

• HBPパートナーであるオランダ国立数学・コンピュータ科学研究所の研究者が大規模なスパイキングニューラルネットワークの研究を発表

• スマートフォンやVRアプリケーションでのプライバシー保護が可能なAI技術への一歩

• 脳のようなニューロンと新しい学習方法を組み合わせて、効率的なスパイキングニューラルネットワークを実現

• 応用範囲はウェアラブルAI、音声認識、拡張現実など

• 現在のAI技術に比べて、より効率的で低消費電力で動作するチップが開発される可能性

GPT-4のコメント

このニュースは、スマートフォンやVRアプリケーションでプライバシー保護が可能なAI技術への一歩を示しています。オランダ国立数学・コンピュータ科学研究所の研究者らは、脳のようなニューロンと新しい学習方法を組み合わせて、効率的なスパイキングニューラルネットワークを実現することができました。

この技術の応用範囲は広く、ウェアラブルAI、音声認識、拡張現実などが含まれます。また、現在のAI技術に比べて、より効率的で低消費電力で動作するチップが開発される可能性があります。

今後、この技術が実用化されることで、プライバシー保護を重視したAI技術がさらに一般的になることが期待されます。また、低消費電力で動作するチップの開発により、エネルギー効率の高いデバイスが普及し、環境負荷の軽減にも貢献できるでしょう。

⑦EU、AI規制の迅速な推進が必要との指摘

ニュース要約(以下リンクから引用)

'No time to waste' on AI law, says EU's Vestager

• 欧州委員会副委員長が、AI規制の迅速な推進が必要だと述べる

• 2021年初頭に提案された規制案は、進展が遅れている

• 欧州議会は初の投票を今週行う予定

• ChatGPTなどの新しいAIツールが規制議論を再燃させる

• プライバシー法違反の疑いでイタリアが一時的にChatGPTの使用を禁止

• 欧州委員会副委員長は、AI法案が将来の技術に対応できるような規制を目指すべきだと主張

GPT-4のコメント

このニュースは、欧州連合（EU）におけるAI規制の迅速な推進が必要であることを示しています。AI技術の発展は急速であり、それに伴うリスクへの対策が求められています。2021年初頭に提案された規制案が進行が遅れていることから、欧州委員会副委員長は、規制策定の迅速化が必要だと主張しています。

ChatGPTなどの新しいAIツールが規制議論を再燃させる要因となっており、各国政府も対応を迫られています。プライバシー法違反の疑いでイタリアが一時的にChatGPTの使用を禁止したことは、AI規制が国際的な課題となっていることを示しています。

今後、EUは、AI法案が将来の技術に対応できるような規制を目指すべきです。技術そのものではなく、AIの使用方法に焦点を当てた規制策定が重要であり、そのための法案が迅速に策定されることが期待されます。

⑧AIとのコミュニケーションが信頼に与える影響

ニュース要約(以下リンクから引用)

The influence of AI on trust in human interaction

• ゴテンボリ大学の研究者がAIシステムが信頼に与える影響を調査

• AIエージェントが関与する可能性のある状況での個人の解釈と関係に焦点を当てた論文を発表

• 他者への疑念が関係に悪影響を及ぼすことを指摘

• 人間同士の対話でも、ロボットと間違われる行動があることが判明

• 人間のような特徴を持つAIの開発が進むも、問題点も存在

• より透明性のあるAI開発が求められる

GPT-4のコメント

このニュースは、人間とAIとのコミュニケーションが信頼に与える影響を検証する研究に関して報告しています。ゴテンボリ大学の研究者たちは、AIエージェントが関与する可能性のある状況での個人の解釈と関係に焦点を当てた論文を発表しました。

人間のような特徴を持つAIが開発されることで、コミュニケーション相手が人間かAIかを見極めることが難しくなり、信頼性に疑問が生じることが指摘されています。この問題に対処するために、透明性の高いAI開発が求められており、人間らしい声を持つが明らかに合成された声であることがわかるようなAIが提案されています。

今後のAI開発において、人間とのコミュニケーションにおける信頼性を維持しつつ、AIが明確に識別できるような技術の開発が重要であると言えます。

⑨AIの説明可能性を向上させるフレームワーク「XAIR」

ニュース要約(以下リンクから引用)

A new framework to design explainable AI for augmented reality applications

• メタリアリティラボがAIの予測プロセスを理解しやすくするフレームワーク「XAIR」を開発

• 2023 CHIカンファレンスで紹介された論文で発表

• XAIRは、AR環境での説明可能なAI（XAI）システムの開発を目的として設計されている

• AIをARアプリケーションに適用することで、ユーザーの信頼性が向上する可能性がある

• XAIRは、「いつ」「何を」「どのように」の3つの基本的な質問に対処することで、ARシナリオでのAI予測の説明を効果的に行うことができる

• 開発者がフレームワークを利用するためには、5つの要因（ユーザーの状況、システムの目標、ユーザーの目標、ユーザーのプロファイルなど）を考慮する必要がある

• XAIRフレームワークは、今後さまざまなARアプリケーションに適用される可能性がある

GPT-4のコメント

このニュースは、説明可能なAI（XAI）システムの開発を促進し、AR環境でのAI予測プロセスを理解しやすくすることを目指すフレームワーク「XAIR」について報じています。メタリアリティラボによって開発されたこのフレームワークは、ARアプリケーションにおいて、ユーザーがAIの予測プロセスをより簡単に理解できるようにすることで、信頼性の向上が期待されています。

現在、多くのAIツールは「ブラックボックス」モデルに基づいており、予測プロセスの背後にある原理が不透明なままです。この問題に対処するために、XAIRフレームワークは「いつ」「何を」「どのように」の3つの基本的な質問に対処することで、ARシナリオでのAI予測の説明を効果的に行うことができるように設計されています。

⑩事故現場への迅速な対応を目指すモデル開発

ニュース要約(以下リンクから引用)

Model aims to help first responders reach accident sites faster

• ノースカロライナ州立大学の研究者が事故現場への迅速な対応を改善するモデルを開発

• このモデルは、現行の手法よりも効率的に救急対応を行うことができると計算上で示された

• 最適な救急対応の配置や事故の深刻度に応じた対応時間などを考慮して設計されている

• 長期計画と日常的な対応の両面で活用が可能

• ノースカロライナ州の交通事故データをもとにモデルをテストし、現行の手法よりも効率的であることが分かった

GPT-4のコメント

このニュースは、ノースカロライナ州立大学の研究者が開発した事故現場への迅速な対応を改善するためのモデルについて報じています。このモデルは、現行の手法よりも効率的に救急対応を行うことができることが計算上で示されており、救急対応の最適な配置や事故の深刻度に応じた対応時間などを考慮して設計されています。

また、このモデルは長期計画と日常的な対応の両面で活用が可能であり、救急対応の最適な配置や対応時間の短縮などに貢献することが期待されています。ノースカロライナ州の交通事故データをもとにモデルをテストした結果、現行の手法よりも効率的であることが分かりました。

このようなモデルの開発は、救急対応の効率化や事故現場への迅速な対応が重要な課題となっている現代社会において、非常に有益であると言えます。今後の研究や実証実験によって、さらなる改善が見込まれることから、このモデルが事故現場への迅速な対応の改善に大きく貢献することが期待されます。

⑪エンブリオネット：胚発生の欠陥を検出するAIツール

ニュース要約(以下リンクから引用)

AI identifies developmental defects and drug mechanisms in embryos - Nature Methods

• エンブリオネットは、脊椎動物の胚の発達の欠陥を自動的に識別・分類するディープラーニングツール

• 薬物の作用機序の解明に役立ち、創薬プロセスを変革する可能性

• 人間よりも早い段階で胚の表現型を識別可能

• 薬物スクリーニングでエンブリオネットを使用し、小分子薬と人間の健康に関連するシグナル伝達経路との関連を発見

GPT-4のコメント

エンブリオネットは、胚発生におけるシグナル伝達経路の欠陥の検出と分類に革新的な手法を提供しており、創薬プロセスに大きな影響を与える可能性があります。このツールは、薬物スクリーニングにおいて、未知の薬物とシグナル伝達経路との関連性を明らかにすることができ、新たな治療法や薬物の開発につながる可能性があります。

さらに、エンブリオネットは人間よりも早い段階で胚の表現型を識別する能力を持っているため、胚発生の研究においてより効率的で正確な結果を得ることができます。これは、研究者がより迅速に新たな知見を得ることができるだけでなく、より短期間で薬物開発が進むことを意味します。

しかし、現時点ではエンブリオネットは手動でのアノテーションに依存しており、複数のシグナリング経路の組み合わせによる新規表現型の分類ができないという制限があります。今後のAI技術の発展によって、このような制限が克服されることが期待され、エンブリオネットのより広範な応用が可能になるでしょう。

⑫すい臓がん早期発見のためのAIモデル

ニュース要約

A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories - Nature Medicine

• すい臓がんは進行が速く、予後不良で遅発症を示すため、早期発見が重要

• デンマークの6百万人（すい臓がん患者24,000人）、米国の300万人（患者3,900人）の臨床データを利用して機械学習モデルを学習

• CancerRiskNetを使って、がん発生の予測を段階的に行う

• 最良のDNPRモデルでは、36ヶ月以内の発生率のAUROCが0.88、診断の3ヶ月前からのデータを除くと0.83に減少

• デンマークのモデルを米国のデータに適用すると性能が低下（AUROC=0.71）、再学習が必要で性能改善（AUROC=0.78、AUROC（3m）=0.76）

GPT-4のコメント

この研究では、すい臓がんの早期発見のために、デンマークと米国の大規模な臨床データを用いて機械学習モデルを開発しました。このようなAIモデルは、がん発生の予測を改善し、リスクの高い患者に対する監視プログラムを実現的に設計する能力を向上させることが期待されます。これにより、早期発見による生存期間の延長や生活の質の向上が実現される可能性があります。

ただし、デンマークのモデルを米国のデータに適用する際には性能が低下し、再学習が必要であることから、国や地域ごとの違いがモデルの性能に影響を与えることが示唆されます。今後の研究では、さらに多様な国や地域のデータを用いてモデルの汎用性を向上させることが重要となるでしょう。また、すい臓がんだけでなく、他の種類のがんや疾患に対しても同様の手法を適用することで、さらなる早期発見と治療の進歩が期待されます。

⑬Google CloudとKPMG、生成AI技術を活用した企業支援で提携拡大

ニュース要約

KPMG and Google Cloud expand alliance to accelerate the adoption of generative AI among enterprises

• Google CloudとKPMGは、企業が生成AI技術を活用するための提携を拡大

• KPMGのクラウドコンピューティング、データ分析、責任あるAIの専門知識とGoogle Cloudの次世代インフラと生成AI機能を統合

• 生成AIの実用的で現実世界の応用を提供し、多くの業界で価値を創出

• 提携の拡大は、AIとクラウドベースのサービスへの需要増加に対応

• 金融、医療、小売業界を中心にサポートを提供

GPT-4のコメント

Google CloudとKPMGの提携拡大は、生成AI技術を活用して企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させることを目指しています。この取り組みは、業界を横断して価値を創出するだけでなく、従業員がデータ主導の意思決定を採用することを促すことができます。

この提携は、金融、医療、小売業界に重点を置いていますが、他の業界でも生成AI技術が適用される可能性があります。提携の成功は、企業がデータ分析や意思決定を迅速かつ効果的に行うためのプラットフォームの提供によって、業界全体の競争力を向上させる可能性があります。

ただし、生成AI技術を活用する際には、責任あるAIの導入やセキュリティ対策も重要です。KPMGは過去10年間でAIセキュリティと責任あるフレームワークを構築しており、これらのアプローチを活用して新たなソリューションを迅速に開発することが求められます。

今後、Google CloudとKPMGの提携は、より多くの企業が生成AI技術を効果的に活用するための基盤を整えることが期待されます。また、この技術が広く普及し、業界全体でイノベーションが促進されることで、経済価値が大幅に向上する可能性があります。

⑭AIの職場でのエチケット:10のルール

ニュース要約(以下リンクから引用)

AI ethics for ad professionals: 10 rules of engagement

• AIはすでに職場に存在し、GoogleとMicrosoftは最近、AIバージョンの検索エンジンを発表した

• AIは広告や人事などの分野で大きな潜在能力を持つ

• 規制の進展が技術のペースに追いついていないため、AIの使い方を決めるのは我々次第

• 職場でのAI使用に関するエチケットを定義することが緊急課題

• 10のルールが提案されている

GPT-4のコメント

このニュースは、AIが急速に普及している現代の職場において、適切かつ倫理的な使い方を模索する必要性を示しています。提案されている10のルールは、AI技術を職場で使用する際の指針として役立ちますが、それぞれの業界や組織に合わせて独自のガイドラインを検討することも重要です。

また、AIの導入による影響は、単に効率化や作業の改善にとどまらず、人間の働き方やコミュニケーション、倫理観にも大きな変化をもたらすことが予想されます。そのため、AI技術の普及とともに、適切な規制や教育が整備されることが求められます。今後は、AIと人間が共存し、互いの長所を活かしながら働く新しい職場環境が求められるでしょう。

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5/9(火)