今日気になったAI系のニュース【23/4/23】
※より正確な情報は引用元のリンクをご覧ください。
※「GPT-4で要約→手動で修正→たまにコメントいれる」で説明を書いてます。
テンセント、AI開発競争に参戦 中国最高水準のコンピューティングクラスターを発表
テンセント、新世代の高性能コンピューティングクラスター（HCC）を発表。演算能力が従来の3倍に向上、中国で最も高性能なクラスター。
最新世代のサーバー「星星海」とNVIDIAのGPU「H800 Tensor Core GPU」を採用。
3.2Tbpsの超高速インターコネクト帯域を使用。
自動運転、AI生成コンテンツ、自然言語処理、科学研究など幅広い用途。
大規模言語モデル「混元」の訓練時間を従来の50日から11日に短縮。
HCCを使用すれば、訓練時間がさらに4日に短縮。
ジェネレーティブAIを使ったノーコード・モバイルアプリテストソリューション「SofySense」がローンチ
SofyがAIとノーコード自動化を組み合わせたモバイルアプリテストソリューション「SofySense」をローンチ。
GPTと連携したインテリジェントなソフトウェアテストAI技術が品質保証（QA）を支援。
製品リリース時間を95％短縮し、ソフトウェアテストプロセスの効率化が可能。
ジェネレーティブAIチャットボット「Sofybot」がテストクエリに迅速かつ正確に応答。
テストケース生成や自動テストへの変換、結果分析などの時間削減を実現。
AIとローコード・ノーコードのシームレスな連携を20年以上の経験と共有された知識を基に実現。
科学者に聞く：AIはクリエイティビティにどのような影響を与えるのでしょうか？
以下、Christian Guckelsberger（Christian Guckelsberger - Google Scholar）さんより。
クリエイティブAIの研究は、人間とAIの相互作用や持続可能な発展を目指しています。
クリエイティブAIの発展は、トランスフォーマーや拡散モデルなどの新しい機械学習アーキテクチャによって加速しました。
ゲーム業界などの専門家は、クリエイティブAIの急速な発展に圧倒されていますが、適応していく必要があると感じています。
クリエイティブAIが専門家に与える影響は必ずしもポジティブなものではなく、状況が急速に変化しています。
クリエイティブAIの社会的・倫理的な持続可能性を実現するためには、芸術家へのクレジットや著作権の問題を解決する必要があります。
人間と機械のクリエイティビティを区別する方法の1つは、動機に注目することです。
クリエイティブAIの将来については、「AIはクリエイティブか」という問いから、「どのようなクリエイティブAIが私たちにとって最適か」という問いにシフトすべきです。
ChatGPTはサイバーセキュリティ産業の妨げになる可能性がある
AIチャットボットのChatGPTは、人間に近い正確な応答で注目を集めています。
サイバーセキュリティ業界では、この技術がインターネットを安全にする助けになるか、混乱を引き起こすかが議論されています。
ChatGPTは、高度なデータ分析や繰り返しタスクの自動化、リスクスコアの計算など、サイバーセキュリティの様々な用途で活用されています。
しかし、ChatGPTは簡単に使えるため、ハッカーがソフトウェアに侵入したり、高度なフィッシングツールを開発するのに利用される可能性があります。（でしょうね）
ChatGPTは、サイバーセキュリティ企業にとっても利点がありますが、一部の企業は流行に乗るために導入し、適切な安全対策が取られない可能性があります。
今後のChatGPT技術のバージョンでは、安全対策の欠如に開発者が注意を払う必要があります。
ChatGPTは、問題の大部分を防ぐことは難しいかもしれませんが、ユーザーの習慣を評価し、不審な行動をとる個人を特定する仕組みを持つことがでるんじゃないか。
OpenAIは、研究者と協力してデータセットを訓練し、攻撃で自分たちのテキストが使用された場合を評価する方法を考案することができます。
しかし、これらのアイデアは、コスト増加やデータ保護問題などの問題を引き起こす可能性があります。
フィッシング攻撃の問題に対処するには、より多くの人々が教育と認識を持って攻撃を識別する必要があります。
ChatGPTを含むAIチャットボットは、今後も続くでしょう。競合相手にはGoogleのBardやMicrosoft Bingのソフトウェアがあります。
サイバーセキュリティ企業は、攻撃的戦略と防御的戦略の両方としてChatGPTを検討し、単に収益を増やすためだけに技術に魅了されないようにすることが重要です。
ChatGPT（とGPT-4）が金融サービスで解決できないこと
ChatGPTやGPT-4の技術は、顧客サービス、執筆、研究などの分野での活用が期待されています。
AIは多くの分野で役立っていますが、すべてのタスクをAIに任せて人間が手を引く段階ではありません。
以下、まだAIでできないことたち。
ChatGPTやGPT-4は、金融サービス業界の問題をすべて解決できるわけではありません。リスク管理や法規制への対応が必要です。
コンプライアンスチェックでは、AIは不審な活動の監視に役立ちますが、専門家が法規制や戦略を評価し、遵守プログラムを監督する必要があります。
信用審査の決定では、データ分析が重要ですが、適切なポリシーを決定するためには人間の洞察力が必要です。
顧客がシームレスなユーザーエクスペリエンスを求めているため、AIチャットボットは基本的な問い合わせに対応できますが、深刻な問題に対処する際には人間の担当者との対話が求められます。
新しい金融商品の設計では、市場動向や顧客ニーズ、規制環境の深い理解が求められ、データだけでは十分な戦略的意思決定ができません。
詐欺攻撃などの危機に対処する際には、専門家の支援が必要であり、AIや機械学習を活用しながら、人間が適切な対策やワークフローを更新する必要があります。
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