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スポティファイはAIを取り入れる：個人に合わせたプレイリストからオーディオ広告まで

人気のある音楽ストリーミングプラットフォームであるSpotifyは、常にユーザーエクスペリエンスを向上させる方法を探求する技術の最先端に立っています。最近、同社は生成AIの領域に進出し、既にDJ機能の成功につながっています。このAIパワードツールは、ユーザーの聴取習慣に基づいてパーソナライズされたプレイリストを作成し、他に類を見ない個人化のレベルを提供します。しかし、SpotifyのAIの旅はそこで終わりません。同社は革新的な動きとして、音声広告を革新するために生成AIに参入しています。SpotifyのAIの冒険とユーザーや広告主への潜在的な影響について見ていきましょう。また読む: AIによって生成された曲がバイラルになる DJに会おう – SpotifyのAIパワードパーソナルDJ Spotifyの最新のブレイクスルーであるDJは、パーソナライゼーションを新たな高みに押し上げるAIパワードの機能です。ChatGPTとDALL-Eの作者であるOpenAIとのパートナーシップによって開発されたDJは、毎日のミックス、ラップトプレイリスト、特別に編集されたトラックを提供するために生成AIを利用しています。現在はベータ版であり、米国とカナダのプレミアムユーザーに対してスマートフォンで利用できますが、DJは音楽ストリーミング業界において画期的な変革をもたらすことを約束しています。また読む: GoogleがNotebookLMを導入：あなたのパーソナライズされたバーチャルリサーチアシスタント音声広告における生成AIの力最近の決算発表の際、SpotifyのCEOであるDaniel Ekは、生成AIのユーザーエンゲージメントと効率性における魅力的な可能性を示唆しました。興味深い応用例の一つは、短いポッドキャストの要約を生成することで、ユーザーが興味に合わせた新しいコンテンツを発見し、ポッドキャストクリエーターの可視性を向上させることです。しかし、最も興味深いのは、SpotifyがAIによって生成される音声広告のビジョンであり、広告業界を革新することです。また読む: MetaのAIツールがマーケターのためにオーディエンス特化のコピーを自動生成広告主のコストと時間を劇的に削減 Spotifyは、AIによって生成される音声広告によって、広告主のコストと開発時間を大幅に削減する未来を想像しています。生成AIと革新的なツールを活用することで、広告主はSpotifyネットワーク全体で数千のユニークな広告フォーマットを作成し、テストすることができます。この進歩により、テキストベースの広告と同様に、前例のないスケールでのパーソナライズ広告が可能となります。また読む: GoogleがAIパワーの広告配置を発表し、広告ビューを最大化 SpotifyのAIパワード音声合成特許 AIによる音声合成システムの特許を最近取得したSpotifyは、AIパワードのテキスト音声合成システムを特許取得しました。この技術は、テキストを感情と意図を持った人間らしい音声に変換します。これは、SpotifyがDJを超えたより高度な機能を計画しており、オーディオブックのための人間の吹き替えの必要性をなくし、AIによって生成される音声コンテンツの新たな可能性を開くことを示唆しています。また読む: テキストから音声へ、音声からテキストへの変換に関するエンドツーエンドのガイド Spotifyの大成功：顧客基盤の拡大 AIの革新の中で、Spotifyの成功はますます高まっています。前年比17％増の驚異的な2億2,000万人の有料サブスクリプションユーザーを抱え、プラットフォームは現在5億5100万人の月間アクティブユーザーを誇っています。この急速な成長は、Spotifyがユーザーの要求と好みに適応する能力を示しており、さらなるAIによるエンハンスメントの舞台を設定しています。…

メタAIとケンブリッジ大学の研究者は、大規模言語モデル（LLM）が音声認識能力でプロンプトされる方法を調査しました

大規模言語モデル（Large Language Models）は、有名なChatGPTの導入により新しいトレンドとなっています。OpenAIによって開発されたこのチャットボットは、質問に正確に答えたり、長いテキストデータの要約をしたり、コードの断片を補完したり、テキストを異なる言語に翻訳したりするなど、あらゆることができます。LLMsは人間の模倣能力を持ち、自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成、コンピュータビジョンなどの人工知能のサブフィールドに基づいています。明示的な監督なしで、LLMsは膨大な量のテキストデータで次の単語を予測することによって訓練されます。その結果、彼らは自分たちのニューラルネットワークの制約の中で外界に関する大量の知識をエンコードする能力を発展させ、さまざまな下流のタスクに役立つようになります。LLMsはさまざまな分野で優れたパフォーマンスを示していますが、最近の研究ではモデルに小さな音声エンコーダを組み込むことで、音声認識を可能にするというLLMsの能力を一段と拡張しています。この手順では、既存のテキストトークンエンベッディングに音声データの表現などの一連の音声エンベッディングを直接組み込むことが含まれます。これにより、LLMは統合された表現のおかげで、テキストベースの相当するものと同様に自動音声認識（ASR）タスクを行うことができます。また、口頭でのコミュニケーションを印刷されたテキストに翻訳することもできます。研究チームは、デコーダのみの大規模言語モデルが多言語音声認識を行い、オーディオシーケンスで訓練された場合、教師ありの単一言語トレーニングのベースラインを上回ることを共有しています。オーディオエンコーダモデルのサイズやフレームレート、LLMパラメータの低ランク適応、テキストトークンのマスキング、使用される大規模言語モデルのタイプなど、研究は認識精度を向上させるために検討するいくつかの変数を検討しています。オーディオエンコーダの出力を分析することにより、音声エンベッディングが対応するテキストトークンと正確に一致することを示し、音声情報とテキスト情報の効果的な融合を実証しています。評価には、Multilingual LibriSpeech（MLS）データセットを使用して、この戦略の効果を評価しています。オープンソースのLLaMA-7Bは、コンフォーマーエンコーダ（音声処理に特化した一種のニューラルネットワーク）を組み込んだ大規模言語モデルです。結果は、この調整により、LLMが単一言語のベースラインよりも音声認識タスクで18％優れたパフォーマンスを発揮することが可能になりました。主に英語テキストで訓練されたLLaMA-7Bは、多言語音声認識に優れています。主な実験に加えて、研究では拡張されたLLMのパフォーマンスの他の側面も調査されています。LLMのパラメータを変更せずにトレーニング中にLLMを凍結できるかどうかを調べるために、抜粋試験が行われました。これにより、LLMが凍結されている間でも依然として優れた多言語ASRを実行できることが示されています。研究チームはまた、オーディオエンコーダのスケーリングアップ、オーディオエンコーダストライド（オーディオが分割されるパラメータ）、およびより少ない音声エンベッディングの生成の影響についても調査しています。これらのテストを通じて、ASRシステムの効果と効率を向上させることを目指しています。結論として、結果は、LLMsが大きな音声エンコーダや長いストライドでも多言語ASRの実行が可能であることを示しており、LLMsが長い形式の音声入力を処理する能力を持っていることを示唆しています。

「エヴァ・マリー・ミュラー＝シュトゥーラ博士による、倫理的なAIとデータサイエンスの実践の重要性について」

「データとAIのパイオニアであるDr. Eva-Marie Muller-Stuler氏が、EY MENAの貴重な旅を共有してくれたこと、倫理的なAIとデータサイエンスの実践に関するいくつかの見解、そして新たなプロフェッショナルを志す人々への貴重なアドバイスに感謝いたしますこのインタビューは、透明性、学際的な協力の重要性、倫理的なAIの採用をしないことの潜在的なリスクについて明らかにしています... Dr. Eva-Marie Muller-Stuler氏による倫理的なAIとデータサイエンスの実践の重要性についての記事を読む」

NEWS

ChatGPT コードインタプリター数分でデータサイエンスを実行する

この新しいChatGPTプラグインは、データを分析し、Pythonコードを書き、機械学習モデルを構築することができます

Artificial Intelligence

「アマゾン対Google対マイクロソフト：AIで医療を革新する競争」

人工知能（AI）を医療業界に統合することは、技術の進歩の時代においてますます普及しています。Amazon、Google、Microsoftなどのテックジャイアンツが主導し、革新的なAIパワードソリューションを導入して、患者ケアを変革し、医療プロセスを最適化しています。このAI医療競争に最新の参加者はAmazon Web ServicesのHealthScribeです。この画期的なツールは、医師の診察と文書作成を効率化します。MicrosoftがNuanceを買収し、GoogleがMed-PaLMを開発する中、競争は激化しています。AIパワードヘルスケアの世界に深入りし、産業と患者に与える潜在的な影響を探りましょう。また読む: J&K政府、人工知能で医療を革新へ HealthScribe：AmazonのAIパワードヘルスケアソリューション Amazon Web Servicesは、医師の文書作成プロセスを革新するために設計された最先端のツールであるHealthScribeを紹介しています。音声認識、機械学習、AIを活用して、HealthScribeは医師と患者の議論を筆録し、重要な医学用語や薬剤を抽出し、電子健康記録で簡潔な要約を生成します。この時間の節約になるソリューションは、患者ケアを向上させ、効率的で正確な文書作成を医療提供者に提供します。また読む: Carbon Health、EHRでAIチャーティングで医療を革新 GoogleのMed-PaLM：臨床知識のAI Googleは、患者の不調、症状、および医療史に基づいて医師に迅速な医学的知識を提供するために設計された高度なAIモデルであるMed-PaLMで医療AI領域に参入します。Med-PaLMの複雑な質問に答え、可能性のある診断を提供する能力は、診断の正確性を高め、医療の意思決定を効率化する潜在能力を示しています。また読む: GoogleのMed-PaLM 2は最先端の医療AIになる見込み MicrosoftのNuance買収：ヘルスAIの大きな飛躍 Microsoftは、ヘルスAI企業であるNuanceを買収するという重要な動きを行い、AIを通じて医療を前進させることを示しています。この協力により、音声筆記や会話の要約など、AmazonのHealthScribeと同様のAI自動化された臨床文書作成アプリケーションの開発が行われました。この統合により、臨床プロセスの効率化、行政の負担の軽減、患者の結果の改善が約束されています。また読む: AI技術が患者ケアを革新する AIが医療に与える影響：節約と懸念医療にAIを統合することで、Harvard大学の研究者は2000億ドルから3600億ドルの節約の可能性を推定しています。請求や予約スケジュールなどの労働集約的な行政業務は、これらの節約の35％を占めています。ただし、医療の品質やデータの正確性に対する懸念から、AIアルゴリズムに対する連邦監督と検証プロセスが必要です。また読む:…

「LangChainとOpenAI APIを使用した生成型AIアプリケーションの構築」

イントロダクション生成AIは、現在の技術の最先端をリードしています。画像生成、テキスト生成、要約、質疑応答ボットなど、生成AIアプリケーションが急速に拡大しています。OpenAIが最近大規模な言語モデルの波を牽引したことで、多くのスタートアップがLLMを使用した革新的なアプリケーションの開発を可能にするツールやフレームワークを開発しました。そのようなツールの一つがLangChainです。LangChainは、LLMによるアプリケーションの構築を可能にする柔軟性と信頼性を備えたフレームワークです。LangChainは、世界中のAI開発者が生成AIアプリケーションを構築するための定番ツールとなっています。LangChainは、外部データソースと市場で利用可能な多くのLLMとの統合も可能にします。また、LLMを利用したアプリケーションは、後で取得するデータを格納するためのベクトルストレージデータベースが必要です。この記事では、OpenAI APIとChromaDBを使用してアプリケーションパイプラインを構築することで、LangChainとその機能について学びます。学習目標： LangChainの基礎を学んで生成AIパイプラインを構築する方法を学ぶオープンソースモデルやChromadbなどのベクトルストレージデータベースを使用したテキスト埋め込み LangChainを使用してOpenAI APIを統合し、LLMをアプリケーションに組み込む方法を学ぶこの記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 LangChainの概要 LangChainは、最近大規模言語モデルアプリケーションのための人気のあるフレームワークになりました。LangChainは、LLM、外部データソース、プロンプト、およびユーザーインターフェースとの対話を提供する洗練されたフレームワークを提供しています。 LangChainの価値提案 LangChainの主な価値提案は次のとおりです：コンポーネント：これらは言語モデルで作業するために必要な抽象化です。コンポーネントはモジュール化されており、多くのLLMの使用例に簡単に適用できます。既製のチェーン：特定のタスク（要約、Q&Aなど）を達成するためのさまざまなコンポーネントとモジュールの構造化された組み立てです。プロジェクトの詳細 LangChainはオープンソースプロジェクトであり、ローンチ以来、54K＋のGithubスターを集めています。これは、プロジェクトの人気と受け入れられ方を示しています。プロジェクトのreadmeファイルでは、次のようにフレームワークを説明しています：大規模言語モデル（LLM）は、以前は開発者ができなかったアプリケーションを作成するための変革的な技術として現れつつあります。ただし、これらのLLMを単独で使用するだけでは、本当に強力なアプリを作成するには不十分なことがしばしばあります。真のパワーは、他の計算ソースや知識と組み合わせるときに発揮されます。出典：プロジェクトリポジトリ明らかに、フレームワークの目的を定義し、ユーザーの知識を活用したアプリケーションの開発を支援することを目指しています。 LangChainコンポーネント（出典：ByteByteGo） LangChainには、LLMアプリケーションを構築するための6つの主要なコンポーネントがあります：モデルI/O、データ接続、チェーン、メモリ、エージェント、およびコールバック。このフレームワークは、OpenAI、Huggingface Transformers、Pineconeやchromadbなどのベクトルストアなど、多くのツールとの統合も可能にします。…

「Co-BioNetに会ってください：モナッシュ大学の敵対的AIシステムが医療画像解析を革新し、広範な人間の注釈なしで精度を向上させています」

ディープラーニングは医療人工知能を大幅に進化させました。しかし、特に画像セグメンテーションのタスクにおいて、訓練に多量の注釈付きデータが必要であり、これは手間がかかり人間の偏見にも影響される可能性があります。モナシュ大学の研究者は、人間によって注釈付けされた医療画像の限られた利用可能性を認識し、この問題に対処するための革新的な対抗学習アプローチを提案しました。彼らは医療画像解析の進歩を目指しており、放射線科医や医療専門家に利益をもたらすことを目指しています。現在の手動の人間注釈に頼ることは時間がかかり、主観的で誤りが生じやすく、代替的な解決策の必要性を強調しています。従来、放射線科医や他の医療専門家は、腫瘍や他の病変などの特定の興味領域をハイライトすることで、医療スキャンに手作業で注釈を付けてきました。しかしこの方法は個人の主観的な解釈に依存し、時間がかかり、特に3D医療モダリティ（例えばMRIやCT）に関しては誤りが生じやすく、治療を求める患者にとって待ち時間が延びる原因となります。さらに、医療画像で解剖学的構造（臓器や組織など）をコンツアリングするには、医療画像は通常、曖昧な領域を持つ低コントラストのスライスを持っているため、手間のかかる手動入力が必要です。モナシュ大学の研究チームは、従来の医療画像注釈技術の制約を克服するための「デュアルビュー」AIシステムを開発しました。この革新的なアプローチでは、2つのコンポーネントが互いに競い合い、一方は医療画像にラベルを付けることで放射線科医の専門知識を模倣し、他方はAIが生成したラベルの品質を限られた人間の放射線科医による注釈付きスキャンと比較することで評価します。ラベル付きとラベルなしのデータを活用することで、提案されたAIアルゴリズムは精度を向上させ、半教師あり学習において画期的な結果を実現します。限られた注釈でも、AIモデルは情報を元に意思決定を行い、初期評価を検証し、より正確な診断や治療判断を行うことができます。この進歩は、医療画像解析において広範な人間注釈に対する有望な代替手段を提供します。研究者たちは、彼らの新しいAIアルゴリズムにおいて、批評家ネットワークを使用して、AIシステムの各ビューがお互いの高信頼性の予測から学習できるようにしました。不確実性を取り入れることで、AIシステムは生成されたラベルの品質を効果的に測定し、医療画像セグメンテーションの精度を向上させることができます。デュアルビューと批評家を共同で学習するために、研究者たちは学習問題を最小最大最適化として定式化し、より堅牢かつ正確なセグメンテーションを実現しました。研究者たちは、提案された手法のパフォーマンスを最新のベースラインと比較する実験を行いました。評価は質的かつ量的であり、コンピュータトモグラフィ（CT）や磁気共鳴画像（MRI）などの複数のモダリティを持つ4つの公開データセットを対象としました。その結果、提案された半教師あり手法は競合するベースラインを上回り、完全教師あり手法と競争力のあるパフォーマンスを達成しました。公開されている3つの医療データセット全体で、ラベル付きデータのわずか10％の利用により、同一の条件下で最新のベースライン手法と比較して平均3％の改善が実現されました。この結果は、不確実性に基づく共同トレーニングフレームワークが妥当なセグメンテーションマスクを生成する効率性を示し、半自動化されたセグメンテーションプロセスを容易にし、放射線科医や医療専門家のための医療画像解析を進歩させることを示しています。提案されたアーキテクチャ https://www.nature.com/articles/s42256-023-00682-w モナシュ大学の研究チームが開発したAIシステムは、医療画像解析の重要なブレークスルーです。AIモデルが情報を元に意思決定をし、評価を検証することで、より正確な診断や治療判断を導く可能性を秘めています。研究チームのさらなる研究開発、異なる医療画像への応用の拡大、放射線科医向けの専用エンドツーエンド製品の開発など、彼らの医療をAI技術を通じて進歩させるための献身を示しています。

AIを使用して画像をビデオに変換する（Runway 2 チュートリアル）

RunwayMLは、ユーザーが静止画像を数秒でビデオに変換することができるAIツールです

OpenAIのCEOであるSam Altman氏：AIの力が証明されるにつれて、仕事に関するリスクが生じる

OpenAIのCEOであるSam Altmanは、特に彼の作品であるChatGPTに関するAIの潜在的な危険性について公言してきました。最近のインタビューで、AltmanはAIが仕事や人類全体に与える影響について詳しく語りました。一部の人々はAIが人間の努力を補完するだけだと考えていますが、Altmanは異なる見解を持ち、技術の進歩によって仕事が消失すると主張しています。Altmanの視点とAIと人間の共存の興味深い未来を探求しましょう。また読む：人工知能の急速な台頭が仕事を奪う：テックセクターに数千人が影響を受ける AIの仕事の置き換えに対する懸念 ChatGPTのようなAIツールの台頭は、一般の人々やテクノロジーの専門家の間で懸念の波を引き起こしました。恐れられているのは、AIが様々な産業で人間の労働者を置き換える可能性があり、大規模な仕事の置き換えが起こることです。AltmanのAIチャットボットの潜在的な危険性に対する懸念は、これらの不安をさらに煽り立てました。また読む：AIの急増：Stability AIのCEOが2年以内にインドの開発者の仕事の喪失を予測 Shopifyの例：未来の一端 AIによる仕事の置き換えに対する懸念は単なる理論的なものではありません。Shopifyが一部の従業員を置き換えるためにAIを使用しているという現実の例が既に明るみに出ています。Shopifyの従業員が非開示契約（NDA）を破り、会社の物議を醸す行動と戦略的な方向性を明らかにしました。この衝撃的な暴露は、仕事市場へのAIの影響に対する懸念が高まっている中で加わりました。もっと知る：Shopifyの従業員がAIによる解雇と顧客サービスの危機を暴露 Sam Altmanの大胆な主張：仕事は消えていく最近のインタビューで、Sam AltmanはAIの未来と人間の仕事との関係について大胆な立場を取りました。彼はAIが人間の努力を補完するだけだという考えを否定し、技術の進歩によって仕事が確実に消えるだろうと主張しました。AIの雇用への影響は「いつ」ではなく、「いずれ」の問題です。 Altmanは、AIの進歩によって仕事が必然的に失われると予測していますが、同時に未来の予測不可能性も認識しています。可能性は広範であり、AIと人間の共存は予想外の結果をもたらす可能性があります。それはプラスの側面も困難な側面も含めてです。また読む：OpenAIの従業員が新しい機会を求めてGoogle DeepMindに集まる進歩と準備のバランス Altmanは、OpenAIはChatGPTよりもさらに強力なAIツールを作成することができたかもしれないが、それをリリースしないことを選んだことを明らかにしました。この決定の背後にある理由は、社会の準備状態への懸念です。Altmanは、強力な新しい知性が人間と共存するという考えについて、社会が十分に受け入れるための時間を与えることの重要性を強調しました。ChatGPTは、AIの進歩の潜在的な影響を一般の人々に紹介するための優しい「警告射撃」でした。また読む：AIでは代替できない仕事私たちの意見 Sam AltmanのAIが仕事と人類に与える影響に関する洞察は、技術の進歩の複雑さを浮き彫りにしています。AIは産業と人間の生活を革命的に変える可能性がある一方、仕事の置き換えという重大なリスクも伴います。この変革期を航海するにあたり、進歩と準備のバランスを取ることが重要であり、社会がAIの力を責任を持って受け入れる準備が整っていることを確認する必要があります。未来は不確かですが、懸念事項に対処し、協力してAIの軌道をより明るい人間との共存に向けることができます。

「4つのテック巨人 – OpenAI、Google、Microsoft、Anthropicが安全なAIのために結集」

人工知能の世界で最も有名な4社が、先進的なAIモデルの責任ある開発を確保するための強力な業界団体の設立を目指し、連携する画期的な動きを行っています。OpenAI、Microsoft、Google、Anthropicは、Frontier Model Forumの設立を発表しました。この連合は、公共の安全に重大なリスクをもたらすと考えられる高度なAIおよび機械学習システムである「フロンティアAI」モデルによって提起される独特の規制上の課題に取り組むことを目的としています。この画期的な取り組みとその将来のAI開発への潜在的な影響について詳しく見ていきましょう。また読む：Google、AIモデルをより安全にするためにSAIFフレームワークを導入フロンティアモデルフォーラムの誕生 AI技術の規制監督の需要が高まる中、フロンティアモデルフォーラムが誕生しました。チャットGPTプラットフォームの開発で有名なOpenAIは、テックジャイアントMicrosoftとGoogle、さらにはAnthropicの革新的なメンバーと連携して、AI開発の未来を形作るリーダーとなることを目指しています。彼らの共通の目標は、公共の安全を保護しながら革新の限界を押し進める「フロンティアAI」モデルの責任ある創造を確保することです。また読む：Microsoftがリード：未来を守るためのAIルールの緊急呼びかけフロンティアAIとその課題の理解フロンティアAIモデルは、技術の最先端に位置し、社会に大きな影響を与える可能性を持っています。しかし、これらの能力ゆえに、効果的に規制することは困難です。危険なのは、AIモデルが予期しない危険な機能を獲得する可能性があることであり、これによって誤用や意図しない害を引き起こす可能性があります。この問題には、業界のリーダーや関係者の協力が必要です。また読む：OpenAIがスーパーアライメントを導入：安全でアライメントされたAIの道を開拓フロンティアモデルフォーラムの目標フロンティアモデルフォーラムは、安全で責任あるAI開発を推進するための野心的な目標を設定しています。これらの目標には、以下が含まれます： AIセーフティ研究の推進：フォーラムは、フロンティアAIモデルの能力評価と安全対策の標準化につながる研究を推進することを目指しています。これにより、リスクを最小限に抑え、高度なAI技術の責任ある展開を確保します。ベストプラクティスの特定：フォーラムは、集合的な専門知識を通じて、フロンティアAIモデルの開発と展開のためのベストプラクティスを確立することを目指しています。明確なガイドラインは、開発者がこの技術の複雑さに対処し、責任あるイノベーションを促進します。知識共有と協力：フロンティアAIによって引き起こされる課題に取り組むためには、協力が重要です。フォーラムは、政策立案者、学者、市民社会、企業を結集し、AI技術に関連する信頼性と安全性のリスクについての知識と洞察を共有します。社会的利益のためのAI：フロンティアAIには潜在的なリスクが伴いますが、気候変動、がん検出、サイバーセキュリティの脅威など、重要なグローバル課題に取り組むためのAIアプリケーションの開発をサポートすることをフォーラムは約束しています。新しいメンバーを歓迎する包括的なフォーラムフロンティアモデルフォーラムは現在4つのメンバーで構成されていますが、拡大を歓迎しています。フロンティアAIモデルの開発と展開に積極的に関与し、安全性への強い取り組みを示す組織は、この革新的な取り組みに参加することを招待されています。フォーラムの包括的なアプローチは、多様な視点を持ち込むことで、AI倫理と安全に関する議論を豊かにします。また読む：MicrosoftとOpenAIがAIの統合を巡って対立協力的な取り組みを前進させるフロンティアモデルフォーラムの創設メンバーは、イニシアチブの即時の将来に向けたロードマップを策定しています。具体的なステップには、戦略を指導する諮問委員会の設立、憲章とガバナンスの構築、資金の確保などが含まれます。企業はまた、市民社会や政府からの意見を求めることにも取り組んでおり、フォーラムの設計が社会全体の広い利益と一致するようにしています。また読む：OpenAIとDeepMindが英国政府と協力し、AIの安全性と研究を前進させる私たちの意見フロンティアモデルフォーラムの設立は、AIの風景における画期的な瞬間を示しています。産業界のリーダーが安全で責任あるAIの開発をリードするために結集することは、安心感があります。OpenAI、Microsoft、Google、Anthropicによるこの連携は、フロンティアAIの未来を形作る可能性を秘めています。彼らは潜在的なリスクに対して保護しながら、AIの変革的な力を解き放つことができます。この協力の取り組みは、確かにAIコミュニティと社会全体に大きな影響を与えるでしょう。フォーラムが新しいメンバーを迎え、その使命に取り組むにつれて、世界はその良い結果を期待して注目しています。

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