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Amazon BedrockとAmazon Transcribeを使用して、生成AIを使用して録音のサマリーを作成します

「会議のメモは共同作業の重要な一部ですが、しばしば見落とされてしまいます討論を主導し、注意深く聞きながらメモを取ることは、重要な情報が記録されずに逃げてしまうことが簡単ですメモが取られていても、整理されていないか、読みづらいことがあり、無意味になってしまうこともありますこの記事では、Amazonを使った効果的なメモの使い方について探っています」

「AIは詐欺検出にどのように使われていますか?」

西部劇にはガンスリンガー、銀行強盗、賞金が存在しましたが、今日のデジタルフロンティアではアイデンティティ盗難、クレジットカード詐欺、チャージバックが広まっています。 金融詐欺による収益は、数十億ドル規模の犯罪企業となっています。詐欺師の手に渡る「生成AI」は、これをさらに収益化することを約束します。 世界的には、2026年までにクレジットカードによる損失は430億ドルに達する見込みです。これはニルソン・レポートによるものです。 金融詐欺は、ハッキングされたデータをダークウェブから収集してクレジットカードの盗難に利用するなど、さまざまな手法で行われます。「生成AI」を用いて個人情報をフィッシングする場合もあり、仮想通貨、デジタルウォレット、法定通貨間での資金洗浄も行われています。デジタルの裏世界にはさまざまな金融詐欺が潜んでいます。 対応するために、金融サービス企業は詐欺検出にAIを活用しています。なぜなら、これらのデジタル犯罪の多くはリアルタイムで停止し、消費者や金融企業がすぐに損失を止める必要があるからです。 では、詐欺検出にはAIはどのように活用されているのでしょうか? 詐欺検出のためのAIは、顧客の行動と関連、アカウントのパターンや詐欺特性に合致する行動の異常を検出するために、複数の機械学習モデルを使用しています。 生成AIは詐欺の共同パイロットとして活用できる 金融サービスの多くはテキストと数字を扱うものです。生成AIや大規模言語モデル(LLMs)は、意味と文脈を学習する能力を持ち、新しいレベルの出力と生産性を約束するため、産業全体に破壊的な能力をもたらします。金融サービス企業は、生成AIを活用してより賢明かつ能力の高いチャットボットを開発し、詐欺検出を改善することができます。 一方で、悪意のある者は巧妙な生成AIのプロンプトを使用してAIのガードレールを回避し、詐欺に利用することができます。また、LLMsは人間のような文章を生成することができ、詐欺師はタイプミスや文法の誤りのない文脈に沿ったメールを作成することができます。さまざまなバリエーションのフィッシングメールを素早く作成することができるため、生成AIは詐欺行為を実行するための優れた共同パイロットとなります。詐欺GPTなど、生成AIをサイバー犯罪に悪用するためのダークウェブツールもあります。 生成AIは声認証セキュリティにおける金融被害にも悪用されることがあります。一部の銀行は声認証を使用してユーザーを認証しています。攻撃者がボイスサンプルを入手することができれば、ディープフェイク技術を使用して銀行の顧客の声をクローンすることができ、このシステムを破ろうとします。声データは、スパムの電話で集めることができます。 チャットボットの詐欺は、LLMsやその他の技術を使用して人間の行動をシミュレートすることに対する懸念があります。これらはインポスター詐欺や金融詐欺に応用されるディープフェイクビデオと音声クローンのためのものです。米国連邦取引委員会はこの問題に対して懸念を表明しています。 生成AIは不正使用と詐欺検出にどのように取り組んでいるのか? 詐欺審査には強力な新しいツールがあります。マニュアル詐欺審査を担当する従業員は、ポリシードキュメントからの情報を活用するために、バックエンドでRAGを実行するLLMベースのアシスタントのサポートを受けることができます。これにより、詐欺事件がどのようなものかを迅速に判断し、プロセスを大幅に加速することができます。 LLMsは、顧客の次の取引を予測するために採用されており、支払い企業は事前にリスクを評価し、詐欺取引をブロックすることができます。 生成AIはまた、トランザクション詐欺を撲滅するために精度を向上させ、レポートを生成し、調査を減らし、コンプライアンスリスクを軽減するのに役立ちます。 不正防止のための生成AIの重要な応用例の1つとして、「合成データ」の生成があります。合成データは、詐欺検出モデルのトレーニングに使用するデータレコードの数を増やし、詐欺師が最新の手法を認識するための例のバラエティと洗練度を高めることができます。 NVIDIAは、生成AIを活用してワークフローを構築し、情報検索のために自然言語プロンプトを使用するチャットボットと仮想エージェントを作成するためのツールを提供しています。 NVIDIAのAIワークフローを活用することで、様々なユースケースに対して正確な応答を生成するためのエンタープライズグレードの機能を迅速に構築し、展開することができます。これには、ファウンデーションモデル、NVIDIA NeMoフレームワーク、NVIDIA Triton Inference Server、GPUアクセラレートベクトルデータベースが使用され、RAGによって強化されたチャットボットが展開されます。 安全性に焦点を当てた産業では、悪用されにくいように生成AIを保護するための取り組みが行われています。NVIDIAはNeMoガードレールをリリースし、OpenAIのChatGPTなどのLLMsによって動作するインテリジェントアプリケーションが正確で適切、トピックに即して安全であることを確保するために役立てています。…

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「GPTの力を解き放つ:ReactJSでOpenAIのGPTを実装するための包括的なガイド」

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VoAGI ニュース、12月 13日 データサイエンスをマスターするための5つの超便利なチートシート• データサイエンスのためのGoogleのNotebookLMの使用:包括的なガイド

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「なぜマイクロソフトのOrca-2 AIモデルは持続可能なAIにおいて重要な進展を示すのか?」

「マイクロソフトのOrca-2が持続可能なAIへの画期的な進歩を遂げていることを発見してください大規模な言語モデル(LLM)のエネルギー消費が激しい性質から解放されたOrca-2は、サイズよりも知的なデザインを重視することで既成概念に挑戦しますこの転換が、高度なAIを包括的で、環境負荷の少ない、影響力のあるものにする新たな可能性を示していることを学んでくださいOrca-2の意義を探り、技術の進歩と環境責任への取り組みを調和させる持続可能なAIの未来の形成における役割を探ってください」

「研究データ管理の変革:AIの役割によるデベロッパーのエンパワーメント」

「人工知能(AI)は、開発者にとって便利な友達のような存在ですAIは大量のデータの中から情報を見つけることを簡単にします」

大規模な言語モデルについて企業が知っておくべきこと

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『UC BerkeleyがAIフィードバックから強化学習を使って訓練されたオープンなLLMを発表』

新しいレポートでは、UCバークレーの研究者がReinforcement Learning from AI Feedback(RLAIF)を使って作成された革命的な大規模言語モデルであるStarling-7Bを紹介しています研究者たちは、このモデルが最先端の技術と手法を取り入れ、自然言語処理の領域を再定義する助けになることを期待しています研究者たちは、...

グーグルはコントロールを失っている – CTR操作から大量のAIコンテンツまで

人工知能(AI)の時代は私たちに迫っており、私たちの日常生活を形作り続けていますAIによるコンテンツの人気が高まる中、スマートなアルゴリズムが新しい記事から製品の説明まで作成を支援することができるようになりました最大の検索エンジンであるGoogleも、この革命から免れませんもし... Googleの制御を失う - CTR操作から大量のAIコンテンツへ続く記事を読む»

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