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「マシンに思いやりを持たせる：NYU教授が責任あるAIについて語る」

人工知能は今や一般的な用語です。責任あるAIはそれに続いて注目を浴びています。ニューヨーク大学のコンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学の准教授であり、大学の責任あるAIセンターのディレクターであるジュリア・ストヤノビッチ氏は、「AI」と「責任あるAI」という用語を同義とすることを望んでいます。 NVIDIAのAIポッドキャストの最新エピソードでは、ホストであるノア・クラビッツ氏がストヤノビッチ氏と責任あるAIについて、彼女の提唱活動や人々がどのように助けることができるかについて話しました。ストヤノビッチ氏は、責任あるAIセンターでの基礎研究を始めました。彼女はすぐに、より良いガードレールではなく、単により多くのアルゴリズムが必要であることに気付きました。 AIの潜在能力が向上し、それに伴う倫理的な懸念が高まっている中、ストヤノビッチ氏は「責任」はAIではなく人々にあると明確に述べています。「責任とは、個々や集合によるAIシステムを構築するかどうか、どのように構築して、テストして、展開し、チェックするかについての決定において人々が責任を負うことを指します」と彼女は述べました。 AI倫理は関連する懸念であり、彼女は「倫理的な価値観と原則をAIの設計、開発、使用に組み込むこと」と説明しました。立法者たちは注意を払っています。例えば、ニューヨークでは最近、就職候補者の選考をより透明化するための法律を施行しました。ストヤノビッチ氏によれば「法律は完璧ではありませんが」、「何かを規制しようとするだけで規制する方法を学ぶことができる」し、「影響を受ける人々とオープンに対話することができる」と述べています。ストヤノビッチ氏は2つのことを望んでいます。人々がAIが人間の選択を予測することはできないことを認識し、AIシステムが透明で責任を負うこと、つまり「栄養価ラベル」を持つことです。このプロセスには、AIツールの使用者が誰であるか、意思決定にどのように使用されるか、そしてそれらの意思決定の対象となる人々が誰であるかを考慮に入れるべきだと彼女は述べました。ストヤノビッチ氏は人々に対して、「AIの使用方法を理解するために行動と説明を要求し始める」ことを促しています。それは地方、州、連邦レベルでAIがどのように使用されているかを理解するためです。「AIが何であり、なぜ私たちが気にする必要があるかについて他の人に学ぶのを助けるために、自分自身を教育する必要があります」と彼女は述べています。「私たちは民主主義社会で生きているので、自己管理に関与する必要があります。私たちは立ち上がる必要があります。」 The AI PodcastMaking Machines Mindful: NYU Professor Talks Responsible AI –…

次世代のコンピューティング：NVIDIAとAMDがAI、レンダリング、シミュレーションを加速する強力なワークステーションを提供します

プロフェッショナルがデスクトップからAIアプリケーションの構築と実行をできるようにするために、NVIDIAとAMDは新しいワークステーションを開発しています。このワークステーションは、NVIDIA RTX Ada Generation GPU と AMD Ryzen Threadripper PRO 7000 WX-Series CPU で搭載されています。これらの新しいプラットフォームは、AIコンピューティング、レンダリング、シミュレーションの能力を最高水準で結集し、プロフェッショナルが最もリソースを消費する大規模なAIワークフローを効率的に処理できるようにします。 AIイノベーションをデスクトップに高度なAIタスクには通常、データセンターレベルのパフォーマンスが必要です。例えば、1兆パラメータを持つ大規模な言語モデルをトレーニングするには、数週間にわたって数千のGPUが実行される必要があります。しかし、モデルのサイズを減らして高いAIモデルの精度を維持したまま、より小さなシステムでモデルのトレーニングを可能にするための研究も進行中です。新しいNVIDIA RTX GPUとAMD CPUのワークステーションは、このような小さなモデルのトレーニングだけでなく、ローカルでの微調整やデータセンターやクラウドリソースのオフロードを支援することで、パワーとパフォーマンスを提供します。これらのデバイスは、ユーザーがワークロードに応じて単一のGPU構成またはマルチGPU構成を選択できるようにします。小さなトレーニング済みのAIモデルは、ワークステーションをローカルインファレンスに使用する機会も提供します。RTX GPUとAMD CPUのワークステーションは、小規模のワークグループや部門向けのインファレンスサービングにこれらの小さなAIモデルを実行するように構成できます。…

「中国が新しい生成AIの安全性を判断する計画を策定し、詳細に詰まっています」

新しい提案は、企業がAIセキュリティを評価し、AIモデルでの検閲を強制するための非常に具体的な方法を明示しています

「NVIDIAの人工知能がOracle Cloud Marketplaceで利用可能に」

ジェネラティブAIモデルのトレーニングがさらに容易になりました。 NVIDIA DGX Cloud AIスーパーコンピューティングプラットフォームとNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアは、Oracle Cloud Marketplaceで利用可能になりました。これにより、Oracle Cloud Infrastructureのお客様は、高性能なアクセラレーテッドコンピューティングとソフトウェアにアクセスし、数回のクリックで安全で安定したサポート付きの本番用AIを実行することが可能になります。業界初のこの追加により、エンドツーエンドの開発とOracle Cloud上での展開のための新たな機能がもたらされます。企業はOracle Cloud MarketplaceからDGX Cloudでモデルをトレーニングし、その後NVIDIA AI Enterpriseを使用してOCIでアプリケーションを展開することができます。 Oracle CloudとNVIDIAがAI時代への進出を支える世界中の数千の企業が、自社のビジネスを推進するアプリケーションにOCIを信頼しています。その顧客は、医療、科学研究、金融サービス、通信など、さまざまな業界のリーダーを含んでいます。 Oracle Cloud Marketplaceは、顧客に柔軟な利用モデルと簡単な請求を提供するソリューションのカタログです。DGX…

「生成AIからの社会的および倫理的リスクの評価」

生成AIシステムはすでに本を執筆したり、グラフィックデザインを作成したり、医療関係者を支援したりする目的で使用されており、ますます高い能力を持つようになっていますこれらのシステムが責任を持って開発・展開されるためには、潜在的な倫理的・社会的リスクを注意深く評価する必要があります本論文では、AIシステムの社会的・倫理的リスクを評価するための3つの階層化フレームワークを提案していますこのフレームワークには、AIシステムの能力、人間とのインタラクション、システムの影響の評価が含まれますまた、現在の安全性評価の状況をマッピングし、コンテキスト、具体的なリスク、複数のモードリティの3つの主要なギャップが存在することを発見しましたこれらのギャップを埋めるために、既存の評価方法を再利用し、包括的な評価手法を実装することを提案していますこれにより、具体的な事例としてのデマにおける評価を行いますこのアプローチでは、AIシステムが事実に基づかない情報を提供する可能性がどれくらいあるかという結果に基づいて、人々がそのシステムをどのように使用し、どのような文脈で使用しているかに関する洞察を統合しますマルチレイヤーの評価により、モデルの能力以上の結論を導くことができ、この場合は、どの程度の害（デマ）が実際に発生し、広まっているかを示すことができますどの技術でも意図通りに機能させるためには、社会的な課題と技術的な課題の両方を解決する必要がありますしたがって、AIシステムの安全性をより良く評価するためには、これらの異なるコンテキストのレイヤーが考慮される必要がありますここでは、プライバシーの漏洩、仕事の自動化、デマなど、大規模言語モデルの潜在的なリスクを特定する既存の研究に基づき、これらのリスクを包括的に評価する手法を紹介しています

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AlphaFold、類似のツールが次のパンデミックの準備に役立つ可能性があります

「研究者たちは、将来のパンデミックに備えるために、ますます人工知能を利用しています」

「AIのアプローチにより、『運動能力の高い知能を持つ』ロボット犬が生み出されました」

国際チームの研究者たちは、障害物を自律的かつ機敏に乗り越えるためのビジョンベースのアルゴリズムを開発しましたこれにより、市販の四脚ロボットが障害物から障害物へ自動的に移動することが可能になります

『AI Time Journal（AI タイムジャーナル）が「デジタルマーケティングのトレンド2023」eBook をリリースし、AI パワードマーケティング戦略の未来について議論しています』

2019年10月19日、アメリカ、サンフランシスコ― AIタイムジャーナルは、人工知能とその応用に関する洞察情報を提供する主要な情報源として、最新の電子書籍「デジタルマーケティングトレンド2023」のリリースを喜んで発表いたしますこの包括的なガイドは、デジタルマーケティングの絶えず進化する風景に深く深入りし、人工知能が果たす突出した役割に焦点を当てています... AIタイムジャーナル、未来のAIパワードマーケティング戦略について論じる「デジタルマーケティングトレンド2023」電子書籍をリリース詳しくはこちらをご覧ください

NEWS

Generating AI（AIを生成する） vs マシンラーニング（機械学習）：区別の解読

「ジェネラティブAIと機械学習を使ってデータ駆動型の意思決定の世界を探検しましょうデータ変換におけるそれぞれの違いと役割を理解しましょう」

トップ40+の生成AIツール（2023年10月）

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、これまでの前任者よりも革新的かつ正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなども処理することができる多モードの機能も備えています。 Code Interpreterの導入により、GPT-4は自分自身のコードを実行して幻覚を避け、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって駆動されており、正確な回答を提供するためにウェブを横断する能力を持っています。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も備えています。 GitHub Copilot GitHub Copilotは、コードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を提供するAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIによって開発されたテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するよう設計されています。 Cohere Generate Cohere…

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