2023年06月20日（火）のニュース
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Generative AI：デザインにおける創造性と倫理のバランス
ジェネレーティブAIは、テキストプロンプトを見事な2D画像や3Dモデルに変換し、人々がアートやデザインオブジェクトを作成する方法に革命を起こしています。メーカーであるAndrew Sink氏は、ChatGPTを使用して3Dプリント可能なファイルを生成し、有形製品の製造におけるAIの可能性を示しました。MidjourneyやAdobeなどの企業は、テキストプロンプトを息をのむような2Dアートに変えるツールを開発しており、3DFY.aiではテキスト記述から3Dモデルを作成することができます。しかし、ジェネレーティブAIは、オリジナリティ、データ利用、クリエイターの権利など、倫理的な問題をはらんでいる。しかし、ジェネレーティブAIには、オリジナリティ、データ利用、クリエイターの権利など、倫理的な問題があります。そこでガイドラインを設け、クリエイターをサポートすることで、これらの問題を解決することができます。AIの開発を正しい方向に導くことで、アーティストやデザイナーの可能性を引き出し、『スタートレック』のホロデッキのような想像力の尽きることのない未来に近づけるのです。
スペースX社、世界初の宇宙工場打ち上げに成功
Varda Space Industries社は、SpaceX社と共同で、世界初の宇宙工場をFalcon 9ロケットに搭載し、打ち上げに成功しました。この小型衛星は、地上では再現できない無重力の状態で高性能な製品を製造するために使用されます。Varda社のCEOであるWill Bruey氏は、SpaceX社で宇宙船の開発・飛行に携わった経歴を持つ。医薬品は単位質量あたりの価値が最も高い化学物質であり、地球上で大きな市場を持つことから、同社は医薬品の製造に注力する予定です。宇宙での最初の1週間は、バルダが衛星のシステムをテストし、その後2週間はHIVエイズ治療薬リトナビルの微小重力下での結晶化を研究することに専念します。約1ヵ月後、パラシュートシステムを使って宇宙工場を地球に持ち帰ることを試みる予定です。ヴァルダ社の宇宙工場は、製造施設と極超音速ミサイルのテストベッドという2つの役割を果たす可能性があり、すでに空軍は、極超音速ミサイルのハードウェアのテストに次の再突入カプセルを使用する契約をこの新興企業に結んでいる。
Mistral、OpenAIに対抗するため1億500万ユーロのシードラウンドを調達
パリに拠点を置くAIラボMistralは、OpenAIのヨーロッパでの競合を構築する計画で、米国VC Lightspeedが主導する1億500万ユーロのシードラウンドを発表しました。Timothée Lacroix、Guillaume Lample、Arthur Menschからなる設立チームは、MetaとDeepmindでAIと機械学習の分野で合わせて20年近い経験を積んでいる。Mistralは、独自の大規模言語モデル（LLM）を構築してビジネス顧客にサービスを提供し、研究開発、カスタマーケア、マーケティングなどのプロセス改善を支援するとともに、新しいAI製品を構築するためのツールを提供することを目指しています。同社は、オープンソース戦略を用いて「ヨーロッパのDNA」を持つ生成AIを構築し、安全性の高い研究者がその研究にアクセスできるようにし、顧客と協力して、より安全でセキュアな特注モデルを構築することを計画しています。Mistralのアプローチは、シリコンバレーに拠点を置く競合のOpenAIとは一線を画しており、これまで安全への取り組みを一元化してきた。1億500万ユーロの資金調達の大部分は、2024年初頭に完成予定の最初のモデルを訓練するための計算能力を借りるために使用される予定です。DeepmindのChinchillaなど、モデルを効率化したMistralの経験は、彼らの目標達成に役立つことでしょう。
認知フィルターをリラックスさせることで、クリエイティブな可能性を引き出そう
優れたアイデアを生み出し、創造性を高めるには、認知フィルターをリラックスさせ、新しい可能性を探求することが不可欠です。そのためには、メッセージに返信する時間を決めたり、通知をオフにしたりするなど、気を散らすものを管理し、明確な境界線を設定することが有効です。また、締め切りに追われると、創造的思考や実験が妨げられるので、自由な遊びのための時間を十分に確保することも重要なポイントです。また、失敗を恐れることで、いつもと違うアイデアを受け入れ、失敗から学ぶことも大切です。失敗する可能性のある低い活動に取り組むことで、成長思考を養い、学習との関係をより健全なものにすることができます。気晴らしをし、時間をかけ、失敗を恐れないようにすることで、創造的な潜在能力を引き出し、革新的なアイデアを生み出すことができるのです。
LinkedInのAIチャット機能：改良の余地がある時間節約
LinkedInは、ユーザーがリクルーターへのメッセージの下書きや求人情報の探索を支援するAIチャット機能をテストしています。AIが生成するメッセージは時間を節約できますが、ユーザーの経験に関する誤った情報など、エラーが含まれる場合があります。このような問題はあるものの、メッセージはフォーマルな英語で書かれており、採用担当者が求める主要な側面をカバーしているため、求職者にとって良い出発点となる。AIを搭載したライティングアシスタントは、現在、米国では一部のプレミアム加入者のみ、デスクトップでは英語での利用が可能です。マイクロソフトが所有するLinkedInは、送信前に確認、編集、パーソナライズするための確かな初稿をユーザーに提供することを目的としています。
互いに学習させたAIがジャンクなコンテンツを生み出す、との研究結果が発表される
イギリスとカナダの科学者の研究により、数世代のAIを互いに訓練し合うと、生成されるコンテンツが無意味になり、「モデル崩壊」と呼ばれる現象が起こることが明らかになった。AIが生成するコンテンツがオンラインで増えるにつれ、将来の大規模言語モデル（LLM）がこのデータから学習するようになり、エラーや無意味な事例が制御不能に陥ることになります。このため、後のAIは事実とフィクションを区別することが難しくなり、自分の信念を強化することになる。人間が作成したデータは、AIの訓練に不可欠なものではありませんが、その自然な変化、エラー、あり得ない結果は、AIが作成したコンテンツの改善に役立ちます。この研究は、AIが生成するコンテンツの品質とインターネットへの影響について、また、マーケティングやPR会社における人間のライターを置き換える可能性について懸念を示しています。
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