24/8/21 今日のAI関連ニュースまとめ

お久しぶりです。AI・ロボット・半導体関連のニュースと論文をまとめます。

StoryがIP管理のためのブロックチェーン開発で2.25Bドルの評価額で80Mドルを調達

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • コンテンツIP管理に特化したブロックチェーンプラットフォームを開発するStoryが、2.25Bドルの評価額で80Mドルの資金調達に成功

  • 創業者は、次世代デジタル消費者向けの「持続可能なIPエコシステム」を目指すと発言

  • 既に200以上のチームと2,000万以上のIPが登録、商用ローンチを目指して開発中

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AI時代におけるIP管理の新モデルとして注目されるが、実用性の証明が課題。


SkyfireがAIエージェントによる自動支払いを実現

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • SkyfireがAIエージェント向けの決済ネットワークを開発し、8.5Mドルの資金調達に成功

  • AIエージェント用のデジタルウォレットで支払いを制御し、過剰支出を防ぐ仕組みを導入

  • Densoなどの企業が既にテスト導入、B2B向けに展開を開始

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AIエージェントの実用化が進む中、安全な決済の仕組みとして注目。


SleekFlowが会話型AI市場をアジアで拡大、7Mドルを調達

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • アジア市場向けに会話型AIを活用した顧客エンゲージメントツールを提供するSleekFlowが7Mドルの追加資金を調達

  • 東南アジア、中東、ヨーロッパ市場への展開を目指し、音声やメールにも対応した自動化機能を強化

  • ARRは2024年6月時点で8M~9Mドルに増加、グローバルで5,000以上の顧客を獲得

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急成長するソーシャルコマース市場で、会話型AIを活用したカスタマイズ性が競争力の鍵。


Rippling創業者が指摘するAIウォッシングの現状

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • Ripplingの創業者Parker Conradが、AI技術を過剰にアピールする「AIウォッシング」を批判

  • 多くの企業が、実際には役に立たないAI機能を製品に追加して投資家向けの評価を上げようとしていると指摘

  • ConradはAIが重要な技術であると認めつつも、現状では多くのAI機能が「不十分」であると感じている

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AIバブルの中、本当に価値ある技術と単なるマーケティングが見極められるかが鍵。調達のニュースがいくつかある一方で、AIの性能は市場の期待を下回っていることを指摘する声が増えている印象がある。


OpenAIがCondé Nastと提携、ChatGPTでコンテンツを提供

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • OpenAIがCondé Nastと契約し、ChatGPTやSearchGPTで「The New Yorker」「Vogue」「Wired」などのコンテンツを提供

  • 複数年契約で、OpenAIがCondé Nastのコンテンツをトレーニングデータとして使用する許可を得る

  • APやNews Corpなど、他の大手メディアとも同様の契約が進行中

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メディアとAI企業の提携が進む中、ジャーナリズムの独立性や報道陣の意見が反映されないことが懸念。


C2PAによるAI偽画像検出システムの普及の遅れ

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • C2PAの認証基準により、AI生成画像を識別するシステムが存在するが、普及が遅れている

  • カメラや編集ソフトは対応を進めているが、主要プラットフォームでの導入が進まず、視聴者への情報提供が不十分

  • 全てのシステムが対応しても、偽情報への懐疑主義が根強く、完全な解決には至らない懸念

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技術的には解決策があるってことか?今度ちゃんと調べたいけど、こんなもんいたちごっこ

中国の自動運転用AIチップ「黒芝麻智能」、香港上場初日は株価3割下落

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • 自動運転向けAIチップを開発する「黒芝麻智能」が8月8日に香港証券取引所に上場

  • 上場初日、株価は一時31.57%下落し、19.16香港ドルまで値下がり

  • 売上増加にもかかわらず、累積赤字は約100億元に達し、今後も損失が見込まれる

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収益化の壁は厚い。


AI科学者が科学研究を自動化へ—その未来と課題

ニュース要約(以下リンクから引用)

  • Sakana AI Labsが「The AI Scientist」を発表、科学研究プロセス全体を自動化するAIシステム

  • AIが研究アイデアの生成から実験、論文執筆、査読までを自動で行い、低コストで論文を生成

  • 現状の課題として、生成された論文の品質や実験結果の信頼性、視覚的な問題点が指摘されている

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サカナAI、大胆なこと言い出した。まあみんな考えてるようなことを体系的にまとめてくれた。新規性も難しいと思うけど、特許でいうところの進歩性のあるアイデアの発想はハードルがあるよな。組み合わせやんそれ、っていわれちゃだめってなると、LLMの仕組みだと厳しそう。

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