KADOKAWA Technology Review
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知性を宿す機械 2023年1月の記事

  1. The economy is down, but AI is hot. Where do we go from here?
    GAFAレイオフでも「AI冬の時代」が再来しない理由
    アルファベット、アマゾン、メタ、マイクロソフト、ツイッターなど世界的な巨大テック企業が大規模な人員削減計画を発表している。それでも、AIの世界では依然として好況が続いている。この好況はいつまで続き、その後に何が起こるのだろうか。 by Melissa Heikkilä2023.1.31
  2. 脳インターフェイスで「分速62語」の新記録、自然な会話に近づく
    スタンフォード大学の研究チームが脳インターフェイスで新記録を達成した。言語発話能力を失った人々が、通常の会話とほぼ変わらない速度で「話す」ことが可能になるかもしれない。by Antonio Regalado2023.1.27
  3. 2022年に突如として一大ブームになった「生成AI（ジェネレーティブAI）」。ブームに火をつけたオープンAIも、これほどの反響を呼ぶことは予想できなかった。生成AIの台頭は、私たちをどこへ導くのだろうか。 by Will Douglas Heaven2023.1.18
  4. 高齢者介護を「自動化」する日本の長い実験
    日本は官民あげて、高齢者介護をロボットに手伝わせようとしてきた。その結果、何が起きたのだろうか？ 日本で民俗学的な実地調査を実施してきた外国人研究者が目にした現実をお伝えする。 by James Wright2023.1.13
  5. 人工生命の交配による優秀なAIの探究
    ニューラルネットワークの構造を自動的に探索するNAS（ニューラル構造探索：Neural Architecture Search）。AI研究者の清水亮氏が、人工生命（A-Life）における遺伝的アルゴリズムにおいても、ニューラル構造探索が有効かどうかを検証した。 by Ryo Shimizu2023.1.13
  6. How it feels to be sexually objectified by an AI
    人気アプリでアジア系女性記者が直面したAIのバイアス問題
    「ステーブル・ディフュージョン」や「チャットGPT」といった最新のAIモデルは、私たちを驚かせるような能力を発揮する。しかし、性別や人種によるバイアスを反映した思いがけない結果が返ってくることもある。 by Melissa Heikkilä2023.1.12
  7. How AI-generated text is poisoning the internet
    AI生成コンテンツに汚染されるインターネット、その対策は？
    大規模言語モデルAIが生成した有害なテキストはインターネット中に広がり、別のAIを訓練するのに使われる。しかも、AIが生成したテキストであるかどうかを見分けるのは、非常に難しい。 by Melissa Heikkilä2023.1.6
  8. What's next for AI
    2022年にはテキストから画像を生成するAIが世間の注目を浴びた。2023年、AI分野で何が起こるのだろうか。MITテクノロジーレビューのAI担当記者が予測する。 by Will Douglas Heaven2023.1.5
  9. The AI myth Western lawmakers get wrong
    中国「社会信用スコア」への誤解はなぜ生まれたか？
    AIアルゴリズムが市民を評価するという試みは、中国のような権威主義的国家が進めるディストピア的な政策だと批判されることが多い。だが、実際に普及が進んでいるのは西側諸国だ。 by Melissa Heikkilä2023.1.4
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