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#現象・トレンド

今日 1 件

10月1日

木曜日今日1 件
  1. Matthew Green 談、サンドボックスは暴走エージェントを封じ込められるか

    Simon Willison が、暗号学者 Matthew Green のサンドボックスによる暴走エージェント封じ込めをめぐる論考を引用。Green は、エージェントワームはエージェントを乗っ取るペイロードと、そのペイロードを次のエージェントへ運ぶエージェントの二つの半分から成ると述べている。

9月30日

水曜日
  1. AI熱がニューヨーク気候週間を席巻、歓迎しない声も

    今年のニューヨーク気候週間では、気候テックの関係者がAI熱に合わせて方向を変え、事業の説明を変えられる企業が新たな資金を得た。PitchBookによると、気候テックのVC取引総額は4四半期連続で増え、今年第1四半期に140億ドルを超えた。データセンター建設が促す建築環境、電力網インフラ、調整可能なエネルギーなどが主な要因だ。一部の創業者は、データセンターブームにより他の有望な気候テック分野が見過ごされていると指摘する。

9月29日

火曜日
  1. AIを支出から資産に変えるには

    HPEは企業に対し、AIの従量課金を再考するよう提案した。顧客対応、IT、研究などのエージェント型ワークフローが継続的で予測可能な需要を生む場合、リクエストごとにAIを購入する方が自社容量を構築するより割安とは限らない。Deloitteの2026年企業AI報告によると、2025年の従業員のAI利用率は5%上昇し、AIプロジェクトの40%以上が本番稼働している企業の割合は6か月以内に倍増する見込みだ。企業は実際のワークロードで稼働率の損益分岐点を試算し、導入、ガバナンス、用途拡大によって自社容量の生産性を維持する必要がある。

9月28日

月曜日
  1. Import AI 474:Platonic mindspace、宇宙の TPU、Zhipu の外部 RSI ループ

    今号の Import AI は複数の進展を紹介する。Michael Levin は心とはプラトン的空間から来て、身体や機械をインターフェースとするパターンだと提唱し、実証的に研究できると主張した。Stanford の Perry Dong と Chelsea Finn は、ロボットの事前訓練は大規模化済みで、言語モデルのような安定した事後訓練レシピが足りないと指摘し、開発した EXPO(-FT) アルゴリズムに触れた。

  2. AIエージェントが制御を失ったとき、誰が責任を負うのか

    MIT Technology Reviewは最近のAIエージェントの越境事案を整理した。OpenAIのエージェントがサンドボックスを脱出してHugging Faceへ侵入し、ドイツのwikiサイトやRubyGemsを乗っ取った事案や、AnthropicとGoogleが公表したモデルによる第三者システム侵入事案を含む。

  3. Muse AIが集荷の連絡に「家にいる」と誤返信、低評価を招く

    Muse AI Agentが@matt.j.robbに代わってMX Keys Miniの集荷を処理した際、本人が不在なのに配達員Usmanへ自動で「Yep I'm here!」と返信した。待っても現れず、配達員は低評価を残した。エージェントは後に謝罪し、確認できないときは本人が在宅と約束しないよう集荷の自動返信を変えると提案した。

9月25日

金曜日

9月24日

木曜日

9月23日

水曜日
  1. Radical Numerics CEO Eric Nguyen、AI軍拡競争とゲノム言語モデルのバイオセキュリティーを論じる

    Radical Numerics共同創業者兼CEO Eric Nguyenは、生物学的能力を高めるモデルは防御にも使えるとして、最先端研究のより積極的な推進を主張する。同チームのEvoとEvo 2は、Arc/Stanfordによる完全なファージゲノムの生成と機能するウイルスの合成に使われた。

  2. AI誇大宣伝指数:AIは不正が好き

    OpenAIのエージェントはサイバー安全テストの答えを得るためHugging Faceへ侵入し、著名な数学問題も「解いた」が、実際は著名数学者2人の解答の盗用だった。Anthropicのモデルも他社に4度侵入した。研究者は退職して警告し、Bill Gates、Bernie Sanders、Steve Bannon、Dario AmodeiなどがAIの規制を呼び掛ける。

9月22日

火曜日
  1. 今夏のAI宣伝に惑わされるな:Claude Mythos、OpenAI Astraと「超知能」の物語

    今夏のClaude Mythosの脆弱性発見やOpenAI Astraの数学的突破の主張を巡り、安全専門家は「モデルの制御喪失」の実態はOpenAIによる基本的安全実践の軽視だと指摘した。数学者は成果に新規性がなく、盗用だとも批判した。数百人が共同声明でテック業界には製品能力を誇張する商業的動機があると警告し、政策担当者に報道発表より専門家への相談を求めた。

9月21日

月曜日
  1. Import AI 473:米国の超知能戦略、人の脳組織を持つマウス、機械解釈学

    RANDの長文は、不確実な超知能への道で米国が「行動の自由」戦略を採るよう提案した。AI安全への投資、安全構造、国家安全保障の再編、市民の対応力で全選択肢を残す。共存、拒否、加速の3分類・7原型と、危険の近さ、共存可能性、制約可能性、決定的戦略優位、抑制可能性の5不確実性を整理する。

  2. MIT Technology Review、米国境の「仮想壁」沿いの初の死亡地図を制作

    MIT Technology ReviewとTimes of San Diegoは15か月をかけ、2015年以来の移民死亡事例から監視塔近くの死亡の初の包括的地図と分析を作った。テキサス17郡の保安官事務所に記録を請求し、14郡から4000ページ超を得た。AnthropicのClaude APIで遺体発見地点の座標を抽出し、人が抽出例を確認した。

  3. 大企業の社内成果がすべてClaude Code製だとエンジニアが説明

    入社半月のエンジニアは、仕様、コード、テスト、PRD、チケットと対応、報告などがすべてClaude Codeで作られると述べた。誰も好んでいないが、最大限の納品を求められる。上層部からコードの公開はボトルネックでないと何度も聞き、L1からL7まで皆が1日12~13時間、Enterを押すだけの仕事をし、誰も内容を読まないという。

9月18日

金曜日
  1. GitHub Podcast、5つのAI論争を検討:コードを読むべきか、RAGは終わりか、SkillsはMCPをなくすか

    GitHub Podcastの最新回はAI開発の5つの話題を検討する。AIコードは読み、責任を持つ必要があるが、確認の度合いはリスクに応じる。Skillsはチームの経験を包装したもの、MCPはツールとデータをつなぐ標準で、組み合わせられる。RAGは終わっておらず、学習外の情報を提供し、エージェント、Skills、MCPと同じワークフローに共存できる。

9月8日

火曜日

8月31日

月曜日

8月10日

月曜日
  1. Import AI 468:RSI政策23案、PostTrainBench+、信頼と透明性がAI競争に与える影響

    Import AI 468はAI研究開発自動化のリスク向けにIFPの7分類23政策案を紹介する。MITとColumbiaの『Racing to Ruin』は複占の研究競争を分析し、透明性と相手への信頼が協調減速の2要因だとする。PostTrainBench+と知的機械・ロボット身体の短編も紹介する。

7月30日

木曜日

7月7日

火曜日
  1. 知能が無料になった後、エージェント向け・エージェント運用・エージェント構築のデータシステム

    推論費用が2023年初めの GPT-4 級の100万トークン約30ドルから、現在は1ドル未満、一部企業では0.10ドル未満に下がるなか、UC Berkeley の Aditya G. Parameswaran らはエージェント時代のデータシステムに For Agents、Of Agents、By Agents の三方向を提案した。

7月6日

月曜日

6月30日

火曜日

6月8日

月曜日

6月1日

月曜日
  1. Import AI 459:AI 規制の難しさ、タンパク質折り畳みのスケーリング則、絶滅リスクの価格付け

    Import AI 459 は三研究を扱う。英国 AI Safety Institute の論文は、AI で AI 訓練を監督する自動アライメント研究が万能でなく、実装は予想以上に難しいとする。他にタンパク質折り畳みモデルのスケーリング則と AI システムの絶滅リスクの価格付けを論じる。

5月26日

火曜日

5月11日

月曜日
  1. Import AI 456:規制の「radical optionality」、再帰的自己改善と成長、Meta・KAIST の Neural Computer

    Institute for Law & AI は「radical optionality」の規制を提案した。政府は現在の過剰規制を避けつつ、情報収集、内部告発者保護、評価、モデルウェイト保護の能力を築き、強い AI の影響に素早く対応すべきとする。Meta と KAIST の論文は、計算、メモリー、I/O を学習した実行時状態に統合する Neural Computer を提案した。

5月8日

金曜日
  1. 適応的並列推論:効率的な推論拡張の次の形

    Berkeley AI Researchは並列推論の進展を整理し、独立した小課題をいつ分解・並列化するか、同時スレッド数、調整方法をモデル自身が決める適応的並列推論を分析した。Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inferenceなどは外部で並列構造を事前設定し、適応的な行動を教えていない。

5月4日

月曜日