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2023年の最高の人工知能（AI）ニュースレター

人工知能（AI）分野では、AIの進展について情報を得て先を見るために、様々なAIニュースレターが登場しています

自分のハードウェアでのコード理解

現在の大規模言語モデル（LLM）が実行できるさまざまなタスクの中で、ソースコードの理解は、ソフトウェア開発者やデータエンジニアとしてソースコードで作業している場合に特に興味深いものかもしれません

5つのAI自動化エージェンシーのアイデア（毎月45,000ドルを稼ぐための）

このAIビジネスモデルは、オンラインビジネスにおいて次の大きなトレンドと予測されています...

7月号データサイエンティストのための気候リソース

多くの人にとって、夏の訪れは以前は単純な興奮の原因でした：学校が終わる、仕事のスケジュールは少し忙しくないことが多い、ビーチでののんびりした午後や...

トップの投稿 6月26日から7月2日：GPT-4に無料でアクセスする3つの方法

無料でGPT-4にアクセスするための3つの方法 • データランドスケープの進化 • データサイエンティストのためのAI Chrome拡張機能チートシート • ChatGPTがあなたのコーディングをより良く、より速くする7つの方法 • PythonとRでの機械学習アルゴリズムの比較

NEWS

レオナルド・ダ・ヴィンチ：天才の心の内部

世界中の28の機関が力を合わせ、レオナルド・ダ・ヴィンチの比類のない遺産を紹介し、芸術、科学、AIイノベーションを融合させる

ChatGPT CLI コマンドラインインターフェースをChatGPTに変換する

コマンドプロンプトでGPTモデルを使用するための簡単な方法

Artificial Intelligence

AI信頼曲線の先端に立つためにオープンソースの責任あるAIツールキットが明らかになりました

今日の急速に進化する技術の風景において、人工知能（AI）は私たちの生活の多くの側面に影響を与える強力なツールとして浮上しています。しかし、AIの倫理的な使用に関する懸念もその進展と並行して増大しています。AIの誤用は偏った結果をもたらし、公衆の信頼を侵食する可能性があります。これらの問題に対処するため、責任あるAIの実践が注目を集めており、業界のリーダーたちはオープンソースの責任あるAIツールキットの開発をリードしています。これらのツールキットとそれらがAIアプリケーションにおける公平さ、透明性、責任を促進する上でどれほど重要かを探ってみましょう。 AI実装における信頼の欠如アクセンチュアの2022年のテックビジョン調査によれば、世界の消費者のうちわずか35%しか組織がAIを実装する方法を信頼していないという衝撃的な統計が明らかになりました。さらに、77%の人々が、組織はAIの誤用に対して責任を負うべきだと考えています。これらの調査結果は、公平さと責任を優先する責任あるAIの実践を採用するための緊急性を示しています。関連記事：EUがAIルールで立場を表明責任あるAIの実践が主流に大手テック企業は、責任あるAIの重要性を認識し、責任あるAIの実践のための専門の内部チームや部門を設立しています。Finarkein Analyticsの共同創設者兼CEOであるNikhil Kurhe氏は、責任あるAIの実践が主流化し、倫理的なAIの原則がより広く採用されるようになっていると強調しています。責任あるAIツールキットの力責任あるAIツールキットは、AIアプリケーションやシステムが公平性、堅牢性、透明性を持って開発されることを保証します。AI開発者はこれらのツールキットを統合することで、公正で責任あるモデルを作成し、ユーザーの信頼を醸成することができます。 TensorFlow Federated：分散型機械学習の強化 TensorFlow Federated（TFF）は分散型機械学習のために設計されたオープンソースのフレームワークです。TFFを使用することで、複数のクライアントでローカルなトレーニングデータを使用して共有のグローバルモデルをトレーニングするフェデレーテッドラーニング（FL）の研究や実験を行うことができます。TFFは開発者に新しいアルゴリズムを探索し、モデルでフェデレーテッドラーニングをシミュレートする機能を提供します。関連記事：TensorFlowを使用した責任あるAIの構築方法 TensorFlow Model Remediation：パフォーマンスバイアスの解消 Model Remediationライブラリは、モデルの作成とトレーニング中のパフォーマンスバイアスからのユーザーへの害を減らすための解決策を提供します。このツールキットにより、MLプラクティショナーは正確性だけでなく、社会的責任も持つモデルを作成することができます。 TensorFlow Privacy：個人データの保護 Google Researchが開発したTensorFlow…

AIが置き換えることができない仕事

はじめにサイバーノートであろうとそうでなかろうと、おそらく「AIが置き換えることのできない仕事」の議論を聞いたことがあるでしょう。2025年までに、世界中で約8500万の仕事が自動化によって廃れるリスクに直面しています。人工知能は毎回新たな発明を行っており、それが大規模に展開されれば、ほとんどの人間の仕事をこなすことができる可能性があります。過去にはChatGPTというものが登場し、作家やコンテンツマーケターを驚かせました。スポーツ業界では、食事計画の自動化や選手の怪我予防などにAIが活用されています。カスタマーサービスでは、既にチャットボットを導入する環境が整っています。この状況から考えると、本当にAIに置き換えられない仕事が存在するのかと思われます。しかし、上記で議論した内容を考慮すると、作家や栄養士、カスタマーサービスエージェントが別の職業に転職する必要があるのでしょうか？この記事の最後まで読み進めると、自分自身で判断することができます。さて、AIに置き換えることができない仕事について話しましょう。しかし、その前に、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスやAIに熱中しているすべての方々に、2023年の高い期待を寄せたDataHack Summitに参加していただきたいと思います。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターでイベントが開催されます。このイベントでは、実践的な学び、貴重な業界の洞察、そして非競争力のあるネットワーキングの機会が満載です。ぜひDataHack Summit 2023をチェックしてください！ AIの仕事市場への影響出典：Built In 仕事市場におけるAIによる変化は、多くのトレンドや話題の中心となっています。この技術は特定のタスクを自動化し、産業を変革する可能性を持っていますが、雇用に対して複雑な全体的な影響を与え、AIはいくつかの仕事を置き換えることはできません。しかし、そこに進む前に、世界の注目を浴びている出来事をすべてご紹介しましょう。自動化が仕事を置き換えています AIに関する懸念の一つは、自動化が以前は人間が行っていた特定のタスクを置き換える可能性です。研究によると、AIによって2030年までに約4億から8億人が仕事を失い、別の職業に転職する可能性があります。ロボット工学や機械学習などのAI技術は、さまざまなセクターでルーチンや繰り返しのタスクを自動化することができ、一部の仕事の需要が減少することをもたらす可能性があります。製造業、カスタマーサービス、交通、データ入力などの産業は、自動化による仕事の置き換えの影響を最も受けやすい産業の一部です。新しい役割が生まれています出典：The Enterprise Project AIは一部の仕事をなくすかもしれませんが、新しい仕事の機会を生み出し、既存の役割を補完する可能性もあります。AI技術が進化するにつれて、AIシステムを開発、実装、維持するための新しい役割が出現します。さらに、データ分析、機械学習、AI倫理、アルゴリズム設計などの分野に精通した専門家への需要が高まるでしょう。組織はAIシステムを監督し、倫理的な考慮事項を確保し、AIの洞察に基づいた戦略的な意思決定を行う人材を必要とするでしょう。スキルの開発と同様にスキルの向上も重要です人工知能の広範な採用は、仕事市場で求められるスキルの変化をもたらす可能性があります。一部の低スキルで繰り返しのタスクは自動化される可能性があり、AI技術と補完するスキルに重点が置かれることになるでしょう。これには、批判的思考、創造性、問題解決能力、適応力、感情知性、複雑な意思決定などのスキルが含まれます。スキル向上の取り組みは、変化する仕事市場に適応するために必要な能力を獲得するために重要となるでしょう。社会経済的な考慮事項が注目されています AIが求人市場に与える影響は、より広範な社会経済的な意味を持っています。AIの恩恵が公平に分配されない場合、所得格差に寄与する可能性があります。教育や資源へのアクセスが制限されている特定のコミュニティや個人は、変化する求人市場に適応する際に困難を抱えるかもしれません。スキルのギャップに対処し、終身学習を支援し、包括的なAI技術へのアクセスを促進する政策や取り組みは、潜在的な不平等を緩和するのに役立ちます。 AIが置き換えられない仕事の概要出典：Analytics…

Unityは、Museというテキストからビデオゲームを作成するプラットフォームのリリースを発表しましたこのプラットフォームでは、自然言語でテクスチャ、スプライト、アニメーションを作成することができます

AIはさまざまな産業で波紋を広げ、芸術やその他の分野へのアプローチの仕方を革新してきました。人工知能はデータの分析、パターンの学習、コンテンツの生成能力により、創造的な表現と効率性に新たな可能性を開拓しています。AIが主にその功績を上げている分野の一つがゲーム開発の領域です。ゲーム開発は、技術的な専門知識とクリエイティブなストーリーテリングのバランスが求められる緻密なプロセスです。従来、ゲームデザイナーや開発者はゲームのキャラクターや環境、ゲームプレイのメカニクスなど、ゲームのあらゆる要素を手作業で作成する必要がありました。しかし、AIの登場により、ゲーム開発は大きく進歩しました。ゲーム開発プラットフォームのリーディングカンパニーであるUnity Technologiesは、画期的な発表を行い、創造の風景を革新する2つのユニークなAIパワードツールを発表しました。創造時間の短縮、ニューラルネットワークのシームレスな統合、さまざまなドメインでの生産性向上を目指すUnity MuseとUnity Sentisが舞台に登場し、世界中のクリエイターを魅了しています。これらの最先端のツールはクローズドベータに参入し、AIと人間の創造力が融合してゲーム、エンターテイメント、産業アプリケーションの未来を形作るエキサイティングな時代の幕開けを告げました。最初の逸品であるUnity Museは、AIパワードプラットフォームとしての中心的な役割を果たし、リアルタイムの3Dアプリケーションやエクスペリエンスの作成に前例のないスピードと効率をもたらします。Museを使用して、テキストプロンプトやスケッチなどの自然な入力を使用してUnityエディタ内で多様なコンテンツを簡単に生成することができます。ペンの数ストロークで魅力的なデジタルワールドに命を吹き込む能力を想像してみてください。また、特性を説明するだけでダイナミックなキャラクターを召喚する力もあります。Unity MuseはAIの能力を活用することでクリエイティブプロセスを強化し、クリエイターがイマジネーションを実現することに集中できるよう裏方で応援します。 Museプラットフォーム内には、Muse Chatという素晴らしい機能があります。これはUnityの広大なドキュメンテーション、トレーニングリソース、サポートコンテンツのAIベースの検索機能を活用します。Muse Chatは質問に答えたり、構造化されたインサイトを提供したり、Unityの広範な知識ベースから最新の情報を提供することができる、ガイドとなる仲間です。クリエイターは今や仮想のメンターを持ち、Unityの技術を熟知した、いつでもタイムリーなサポートを提供する疲れ知らずのパートナーと共に開発プロセスを楽しむことができます。Muse Chatは開発プロセスをエキサイティングな旅に変え、障壁を取り除き、クリエイターの全ての可能性を解き放つのです。 Unity Sentisも負けていません。Unity Sentisは、クリエイターがゲームやアプリケーションのUnityランタイムにAIモデルをシームレスに統合できるパワフルなツールとして登場します。Sentisによって、ゲームプレイやユーザーエクスペリエンスの境界が打ち破られ、AIモデルがエンドユーザープラットフォームで生き生きと活躍します。この画期的なツールにより、開発者は一度AIモデルを作成し、モバイルデバイスやPC、ウェブ、ゲームコンソールなどのプラットフォームにシームレスに組み込むことができます。Unity Sentisは革新的なクロスプラットフォームソリューションであり、AIモデルがダイナミックな3Dエンジンの一部となる新しい時代への入り口を開きます。仮想世界と現実の境界が曖昧になり、革新が限りなく広がる無限の可能性が開かれるのです。しかし、驚異はこれに終わりません。Unity Technologiesは、優れた開発者の一流のラインナップと協力し、Unity Asset StoreにAI Verified Solutionsを紹介しています。Atlas、Convai、Inworld AI、Layer…

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