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「Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M）をご紹介します：柔軟にエンコードし、解釈するバイオメディカルデータの大規模なマルチモーダル生成モデル」

大規模言語モデル（LLM）は、医療、金融、教育、ソーシャルメディアなど、ほとんどの領域で進化しています。医療業界の臨床医は、高品質なケアを提供するためにさまざまなデータソースに頼っています。このカテゴリの情報には、臨床ノート、検査結果、バイタルサインと観察、医療写真、およびゲノミクスデータなどのモダリティが含まれます。バイオメディカル人工知能（AI）の分野では、常に進歩がありますが、現在使用されているAIモデルの大部分は、単一のタスクでのみ作業し、単一のモダリティからのデータを分析することに制限されています。よく知られている基礎モデルは、医学的AIを完全に変革する機会を提供し、これらのモデルは自己監督学習または教師なし学習目的を使用して膨大なデータ量で訓練されるため、コンテキストに基づいた学習またはフューショットファインチューニングを通じて、さまざまな活動や環境に対応するように調整されます。複雑な構造を持つさまざまなモダリティからのデータを理解し、さまざまな医療上の困難に対処するための統合されたバイオメディカルAIシステムが現在開発されています。そのようなモデルは、基礎的なバイオメディカル研究から患者の治療に至るまで、あらゆる領域に影響を与えると予想されています。研究者は、汎用のバイオメディカルAIシステムを作成するために取り組んでいます。Google ResearchとGoogle DeepMindの研究者チームは、このバイオメディカルAIシステムの開発を支援するために、MultiMedBenchという14の異なるバイオメディカル活動から成るユニークなベンチマークを紹介しました。これらの活動は、医学的な質問に答えること、皮膚科および乳房造影画像の分析、放射線学レポートの作成と要約、および遺伝子変異の同定など、さまざまな難易度をカバーしています。著者らは、Med-PaLM Multimodal（Med-PaLM M）と呼ばれる概念実証を提供しています。これは、臨床言語、医療画像、遺伝子データなど、さまざまな柔軟性レベルで多様な種類のバイオメディカルデータを理解しエンコードできる大規模なマルチモーダル生成モデルです。最先端のモデルと比較して、Med-PaLM MはMultiMedBench評価でカバーされるすべてのタスクで競争力のあるまたはさらに高いパフォーマンスを達成しています。Med-PaLM Mは、専門モデルよりも多くの場合において顕著に優れたパフォーマンスを示しました。チームはまた、いくつかの特徴的なMed-PaLM Mの能力も共有しています。彼らは、タスク間のポジティブな転移学習や医療概念やタスクへのゼロショット一般化など、モデルの能力を証明しています。このAIシステムは、特に明示的にトレーニングされていない医療状況に関して意思決定ができるゼロショットの医療推論の新たな能力を示しています。これらの励ましの結果にもかかわらず、一般的なバイオメディカルAIシステムが実用的な環境で使用される前に、さらなる作業が必要であるとチームは強調しています。それにもかかわらず、公開された結果は、これらのシステムの大幅な前進を示し、AIを活用した医療ソリューションの将来に期待を抱かせます。チームは、以下のように貢献をまとめています。この研究は、広範な生物学的データへのアクセスがトレーニングおよび実用時のパフォーマンスの検証において依然として問題であるが、汎用的なバイオメディカルAIシステムの医学的応用の可能性を示している。 MultiMedBenchは、さまざまなバイオメディカルモダリティをカバーする14の異なるタスクを持つユニークなベンチマークである。タスク固有の修正を必要としない、初のマルチタスキング汎用バイオメディカルAIシステムであるMed-PaLM Mが紹介されている。このAIシステムは、新しい医療概念への一般化やゼロショットの医療推論など、新たな能力を示している。 Med-PaLM Mの出力についての人間のレビューにより、胸部X線報告書の作成など、臨床的な有用性が示されている。平均的なミスが少ないため、放射線科医は最大40.50%のケースでMed-PaLM Mの報告書を放射線科医の報告書よりも好む。

「AIの求人市場の黙示録を避けるために：サバイバーのガイド — パート1」

「あなたはすでに空中で永続的に聞こえるブーンにイライラしているかもしれませんが、それは過熱したノートパソコンのファンの音だけではありませんそれは人工知能（AI）についての絶え間ない話し声です、特に...」

『ChatGPTや他のチャットボットの安全コントロールに研究者が問題点を指摘』

新しい報告書によると、広く使用されているチャットボットのガードレールは回避される可能性があり、技術に対して予測不可能な環境がますます生じています

「イギリスの全ての人に無料のAIトレーニングを提供しています」

「ジョニー・コットムは、一人でスタートアップを運営する際に必要なジャグリングの技術を知っています昨年、エコフレンドリーな水筒ブランドであるBreakBottleを立ち上げて以来、彼は投資家と話し合い、小売業者にプレゼンテーションを行い、デジタルマーケティングキャンペーンを運営する責任を一身に引き受けてきました今日、ジョニーはさまざまなAIツールを利用して、最も時間のかかる作業を効率的に管理し、クリエイティブな共同作業者としての役割を果たしていますソーシャルコピーの初稿の作成から販売戦略の策定、新しいアイデアのブレストまで、AIの活用によりジョニーは1人以上の力を持つことができ、ビジネスの成長に役立てるために自分の時間をより良く使うことができると述べています BreakBottleのような企業だけでなく、AIの信じられないほどの潜在能力による恩恵を受けることができるのは、あらゆる規模の企業や英国全体ですPublic Firstによってまとめられた最近の英国経済影響レポートは、AIパワードのイノベーションが2030年までに英国経済に対して4000億ポンド以上の経済価値を創出する可能性を示しています AIパワードの成長は、誰にとっても持続可能性がある場合になりますレポートはまた、英国における技術的なスキルの深刻な不足を指摘しましたこの問題が解決されない限り、AIやその他の技術的な専門知識への需要が急増する中で、均等な全国的な成長に対する頑固な障壁となり続けるでしょう Googleでは、健全な経済を持つためには、誰もが参加する機会を持つ必要があると長年感じてきましたそれがなぜ、私たちは長年にわたりデジタルスキルトレーニングに集中し、2015年以来、英国全土の500以上の場所で100万人以上の英国人に無料のトレーニングを提供してきたのです全員に無料のAIトレーニング今日、私たちはデジタルスキルトレーニングを拡大し、英国のすべての人々に新しいAIトレーニングを提供しますAIに特化した新しい基礎トレーニングシリーズは、人々や企業がAIの恩恵を受けるための実践的なスキルと知識を提供しますそれが時間の節約、新しい仕事の獲得、またはビジネスの成長であってもAIを活用する方法についての明確な理解を得ることができますGoogleの専門家が設計した10の簡単なモジュールには、実践的なアドバイスやヒントが満載で、本日2つのモジュールが公開されます AIによる生産性の向上：AIツールが時間を節約するための最もスマートな方法の紹介です学習者は、AIの利点や日常の製品でAIがどのように役立っているか、大規模な言語モデルが何を行えるのか、アイデアのブレストからコードの作成、または管理業務の負担軽減まで、AIを活用するための具体的な理解を得ることができます機械学習の理解：小規模なビジネスリーダーやVoAGIサイズのビジネスリーダーを対象としたこのコースは、効率の改善、コストの削減、成長の推進に対する機械学習の可能性を教えてくれますさまざまな機械学習モデルの適用方法、投資のタイミングや方法、機械学習プロジェクトのためのデータとリソースの準備方法についてカバーしています英国の小規模なビジネスやVoAGIサイズのビジネスが機械学習ツールを使用しているのはわずか2%に過ぎないという、新しいデータによると、私たちは大きな潜在能力を見ています GoogleのSVP兼CFOであるルース・ポラット氏が主催するGoogle Digital Garageのイベントで最初にトレーニングを受けた85人の熱心な学習者の反応を見たことは誇りに思いますそして、今後数週間で次の8つのモジュールをリリースすることに興奮していますこれらのモジュールでは、データの使用方法、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、デジタルワールドにおけるリーダーシップなどのトピックをカバーしますこれらは、AIを活用したビジネスを運営するために必要なスキルと専門知識です英国のAIリーダーシップをサポートするためのパートナーシップ英国には持続可能で包括的な技術主導の成長の素晴らしい機会がありますこれを達成するためには、集団の努力が必要ですそのため、この新しいAIトレーニングと並行して、私たちは新しいナショナルスキルサービスの創設を呼びかけていますこれは、英国のデジタルスキルギャップを埋め、人々を将来の機会に備えるための生涯学習を特定し、提供し、認定するものです一方、Googleでは、BreakBottleのような人々や企業にデジタルツールとスキルを提供し、エコシステムと連携して、誰もが利益を受けるAIパワードの未来を構築するために、引き続き努力を重ねていきます」

「責任ある生成AIのための3つの新興プラクティス」

「中間報告として、私たちはこの指針に基づいて行った事前の設計、レビュー、および生成型AIの開発に基づいて、私たちのベストプラクティスの3つを共有したいと思います」

AI

「OpenAI、Microsoft、Googleが協力してAI開発の規制を支援する団体を設立」

フロンティアモデルフォーラムは、OpenAI、Microsoft、Anthropic、Googleによって設立された新しい組織であり、フロンティアAIモデルの「安全で責任ある」開発に焦点を当てていますこの新しい業界団体は、AIの開発において最も影響力のある4つのテックジャイアントを結集していますグループによると、彼らの焦点は...

「人工知能の炭素足跡」

AIの使用に起因する温室効果ガスの排出を削減する方法を探していますが、その使用は非常に増加する可能性があります

生成AI倫理’ (Seisei AI Rinri)

生成型人工知能（AI）に関する大騒ぎがある中で、この変革的な技術を責任を持って実装する方法について、未解決の問題が増えていますこの…

「GoogleやOpenAIなどの主要なテック企業がAIの安全性に関する取り組みを約束」

先週、GoogleやOpenAIなどの主要なテクノロジー企業が、AIの安全性に関する自発的な約束をホワイトハウスに行いましたロイターの報道によれば、これらの企業が実施するいくつかの対策には、AIが生成したコンテンツに透かしを入れるというものが含まれていますこの発表は、規制されていないAIに対する懸念が高まっている時期に行われました...

ゲームにおける人工知能の現代の8つの例

「AIは過去18ヶ月間で多くの業界で注目のキーワードとなっていますそして、ゲームにおける人工知能に関しては、数十年間にわたって常に共存してきましたが、過去2年間はAI、機械学習、その他のツールの利用において急速な進歩が見られました...」

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