AIに関する投稿
難問。ひとまずノーコメントで。
メタ、OpenAI営利化に反対 マスク氏による提訴支持 – 日本経済新聞
Metaは、フェイスブックを運営する会社である。ソーシャルメディアプラットフォームに加え、ARやVRなどの技術開発も手掛ける。メタバース構想を推進している。企業のビジョンは、仮想空間での人々のつながりを重視している。データプライバシーやコンテンツ管理の問題も抱えている。革新性と倫理が求められる時代である。
LLaMA（Large Language Model Meta AI）は、Meta（旧Facebook）が開発した大規模な言語モデルである。自然言語処理におけるさまざまなタスクに対応するために設計されている。多様なデータセットでトレーニングされ、優れた生成能力を持つ。特に、テキスト生成や質問応答、翻訳などに有効である。オープンソースの特性もあり、多くの研究者や開発者に利用されている。高い性能を誇るが、倫理的な使用についても議論されている。
社会が理想ではないだろうか。
インセンティブ設計やモティベーションの涵養も必要だろうが、この地球と世界はあなた一人で回っているわけではない。
重度知的障害の女性が活躍する仕事 川崎 “あるシステム”が決め手に 職場全体にメリットも | NHK
このシステムだろうか。
ところで、豊橋には、久遠チョコレートというお店があって、わたしもチョコ好きの相方にプレゼントするために何度か足を運んだことがあるが、その魅力は単なる味わいだけではなく、ハンドメイドで作られるチョコレートの一つ一つに込められた思いや、素材に対するこだわりにあると感じる。さらに言えば、久遠チョコレートは、ただ美味しいチョコレートを作るだけでなく、社会全体に良い影響を与えようとしている企業だと強く感じている。
全国の働きたい！と願う多様な方々が力を合わせてチョコレートを作り、一般市場で通用するものを作り続ける。彼らがショコラティエとして、社会の中で輝き続け、チョコレートを手に取る人々にロマンを与え、 豊かで明るい未来づくりを目指します。
合理的配慮とは、障がいを持つ人々が平等に社会参加できるようにするための支援や調整を指す。具体的には、物理的環境の改善や情報へのアクセスの向上、職場での柔軟な勤務時間の設定などが含まれる。
例えば、車椅子利用者のためにバリアフリーの施設を整備することや、視覚障がい者向けに音声化された情報を提供することも合理的配慮の一環である。これにより、障がいのある人々が自立し、力を発揮できる場を提供することが目的である。
合理的配慮は、法的な義務として企業や団体に求められる場合も多い。そして、社会全体の理解と協力が不可欠である。合理的配慮を通じて、すべての人々が共に活躍できる社会の実現を目指す。
ばかりの自分に読み聞かせたい。
Preferred Networks（PFN）は、人工知能（AI）と機械学習の分野で先駆的な企業。多様な産業において、AI技術の活用を推進している。自動運転、ロボティクス、ヘルスケアなど、多岐にわたるプロジェクトを展開。特に深層学習を用いた技術開発に注力している。
株式会社Preferred Networksは、2014年に設立。東京に本社を置く。著名なベンチャーキャピタルからの出資を受けている。企業との連携も幅広く行い、実用化を目指した研究開発が特徴。AIを駆使した新たなビジネスモデルの創出を目指している。今後の成長が期待される企業と言える。
カーン・アカデミーの新しい取り組み
カーン・アカデミーは、教育を提供する非営利団体である。オンラインで学べる多様な科目を持ち、さまざまな年齢層の学習者に対応している。動画講義や練習問題を通じて、理解を深めることができる。個別指導のアプローチを強調し、学習者の進捗を追跡する機能も備えている。教育のアクセスを向上させることを目指している。
日経新聞の元記者で、経済系インフルエンサー、後藤達也氏のChatGPT 「o1 pro」に関するエッセイ。
読後感としては、かなり購入（サブスクリプション）意欲をそそられました。
もし、「やっぱり使えない」と思えば、すぐに解約できます。人を雇ってうまくいかなかった場合のような、手間や配慮、ストレスもありません。
私も学生に解約?されないように、日々精進したいと思います 🙂
平成の時代にマンパワーでこなしてきた業務の多くをAIに代替し、そこで浮いた時間や労力を、上記回答③にある「多様でインタラクティブな情報発信」「コミュニティーの形成」などにまわしていくのが大切だと思っています。
教育者のスキルとしてもとても重要だと感じています。
インフルエンサーとは、特定の分野において影響力を持ち、他者に対して行動や意見に影響を与える人々である。SNSなどのプラットフォームを通じて、多くのフォロワーと接触し、自らの意見や情報を発信する。彼らの投稿はマーケティング戦略としても活用され、商品のプロモーションやブランド認知の向上に寄与する。市場において重要な存在である。
企業が開発するツールベースのエージェントと社会科学者が開発するシミュレーションエージェントが統合され、個人の性格を模倣し、代理で行動することが可能になる。そこにはAI倫理が必要だ。
シミュレーションにおけるエージェントとは、特定の環境内で自主的に行動し、意思決定を行うプログラムまたはアルゴリズムを指す。これらのエージェントは、定義されたルールやパラメータに従って動作する。社会科学者や技術者によって設計され、さまざまな状況を模倣する能力を持つ。エージェントは、個人や集団の行動をシミュレーションし、結果を分析するために使用される。データを基に学習し、環境に適応することも可能である。シミュレーションエージェントは、複雑なシステムを理解し、予測するための強力なツールとなっている。
強化学習によるファインチューニング
We encourage research institutes, universities, and enterprises to apply, particularly those that currently execute narrow sets of complex tasks led by experts and would benefit from AI assistance. We’ve seen promising results in domains like Law, Insurance, Healthcare, Finance, and Engineering because Reinforcement Fine-Tuning excels at tasks where the outcome has an objectively “correct” answer that most experts would agree with.
強化学習は、エージェントが環境を探索し、行動から得られる報酬を基に学習する手法である。学習の目的は、長期的な報酬を最大化することである。エージェントは状態を確認し、行動を選択する。結果として新たな状態と報酬を受け取る。探索と活用のバランスが重要である。さまざまな分野で応用されている。
ファインチューニングとは、既に訓練されたモデルを特定のタスクやデータに適応させるプロセスである。事前訓練されたモデルは一般的な特徴を学習しているが、ファインチューニングによって特定のニーズに応じた調整が可能になる。少量のデータで行うことが多く、効率的かつ効果的な方法として広く用いられている。多様なアプリケーションで成果を上げている。
マインクラフトは、サンドボックス型のビデオゲームである。プレイヤーはブロックを使って自由に世界を構築できる。冒険や探索も楽しめる。多様なモードがあり、自分のスタイルで遊ぶことが可能である。クリエイティブな要素が強く、人気を集めている。
マルチエージェントシステムとは、複数のエージェントが相互に作用し、協力または競争を通じて特定の目標を達成しようとするシステム。各エージェントは独立して行動し、環境に対して反応する能力を持つ。これにより、複雑な問題の解決やデータの処理が可能となる。
MIT Sloanからの資料
Download: Insights for success in AI-driven organizations | MIT Sloan
MIT Sloanは、マサチューセッツ工科大学（MIT）の経営大学院であり、ビジネスリーダーや経営者を育成することを目的としている。ここでは、経営学、情報技術、データ分析、起業家精神など、幅広い分野の知識を学ぶことができる。また、イノベーションや持続可能性に関する研究にも力を入れており、多様なアプローチでビジネスの課題を解決する方法を探求している。MIT Sloanは、国内外のビジネス界で高い評価を受けており、世界中から優秀な学生が集まる教育機関である。
以下は記事のまとめ。
1. Leading the AI-driven Organization
AIの活用をリードするための組織設計と戦略について、MIT Sloanの専門家がガイドラインを提供している。重要なポイントは、AI戦略がビジネスの優先事項、データ戦略、従業員のスキルを包括するべきだということ。また、AIを活用した責任ある実験や適切なガバナンスの必要性も強調されている。
2. How Generative AI Can Boost Highly Skilled Workers’ Productivity
生成AIが熟練労働者の生産性を向上させる可能性についての研究結果が紹介されている。AIを適切に活用することで生産性が最大40%向上するが、誤ったタスクに適用すると生産性が低下するリスクがある。導入には文化的な調整や役割の再構築が必要。
3. Generative AI is Enabling Companies to Execute with Speed
生成AIが企業のプロジェクト実行速度を加速させている事例が示されている。PfizerやComcastなどの企業が、データ分析と生成AIを組み合わせて、新製品の市場投入や顧客対応の迅速化を達成している。
4. The Risk of Letting Junior Professionals Teach AI to Senior Colleagues
若手社員が上司に生成AIを教える際のリスクについて議論している。特に、技術の深い理解やシステム設計への配慮が欠如する可能性があることが指摘されている。企業は、システム設計とエコシステムレベルでの介入を重視すべきと述べている。
5. How Companies Can Use AI to Find and Close Skills Gaps
AIを活用して従業員のスキルギャップを特定し、解消する方法が紹介されている。Johnson & Johnsonの事例をもとに、スキル推論プロセスや従業員のキャリア開発支援の重要性が明らかにされている。
アーサー・C・クラークはイギリスのSF作家であり、発明家である。1917年に生まれ、2008年に亡くなった。彼の代表作は『2001年宇宙の旅』であり、映画監督スタンリー・キューブリックとのコラボレーションで知られている。科学技術の未来や人類の進化をテーマにした作品が多く、彼の考えた「クラークの三法則」は科学技術の発展に対する洞察を表現している。宇宙探査に関する予想やアイデアは現代の宇宙科学にも影響を与えた。未来の技術や社会について独自の視点を持つ作家であった。
個人にはなかなか厳しい価格。知の分断が起こらないように祈る。
追記(2024年12月14日)：まだサブスクリプション購入には至っていませんが、その理由はもちろん価格です。そういえば、90年代末に自宅にインターネット専用線(64KB)を引いて、httpd/DNS/SMTP すべて自分で勉強してLinuxサーバを構築したことを思い出しました。もちろんすべて自腹、支払いは5万円超だったと思います。私が一番熱かったころのお話です。
In this new role, Dr. Chatterji will lead research into how AI will influence economic growth and job creation; including the global economic impacts of building AI infrastructure, insights on longer-term labor market trends, and how to help the current and future workforce harness the benefits of this technology.
は可能だろうか。Meta のオープンソースモデル、Llama に期待する。
LLM（大規模言語モデル）とは、膨大なテキストデータを学習し、自然な言語を生成または理解する能力を持つ人工知能の一種。主に、文章の生成、翻訳、要約などのタスクに利用される。
