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この流れは必然だと思いますし、歓迎することだと思っています。
一方で、ヤフーユーザー5億人分の情報が流出したとのニュースをちょうど今、目にしたところでした。

個々人の医療情報をもっと抽出し集約化することが、全体としての疾病予防や新しい治療法の開発に必要なのは言うまでもないことですし、自分としても理解しています。
しかし、個人情報に紐付いた医療情報はとても危険であり、限定した(特徴的な塩基配列を持った)民族を攻撃する薬(毒?、食物?)だって開発することが出来そうです。医療情報、特にゲノム情報はその他の個人情報と分けて考えなければならないものだと思います。
これは実に正しい開発手法だと思いますね。費用も時間も節約できる上、恐らく社会のニーズも先取りできる。
先日、応用物理学会での講演テーマでした。
膨大な論文などに基づくテキストデータマイニング(TDM)では、対象となる論文の著作権処理が課題だったが、この点は2009年の著作権法改正で「データ解析に必要な著作物の読み込み」などは権利処理不要で可能。
ただし、肝心の論文がデジタルでアクセス可能でないと広く活用は進まず、まず前提として論文のデジタル公開のための著作権処理が必要となる。この点も対応は進むがまだ道半ばで、デジタルアーカイブの現場は常に「ヒト・カネ・権利」の壁に悩まされる。
本格的なデジタルアーカイブ法制やナショナル・デジタルアーカイブの整備が急がれるところ。

他方、論文を相互に積極的に利用しあうことで開発を促進しようという機運も世界的には高まっており、「クリエイティブコモンズ」などオープンソース・ライセンスは主要ジャーナルでも導入が加速化する。「ここまでの利用は自由におこなって良い。ここからは許可を取って使ってね」と、著者自らがルールを事前に表示しておく仕組みだ。
著作物をどこまで独占で保護し、どこまでオープンにして活用を促すか。AIを活用したイノベーションの現場でも、日本が取り組むべき課題は多い。
コンピュータサイエンスの専門性が他分野の専門性を吸収するってことなんだろうな
中身はいいが、タイトルがダメ。「AIが提案」はおかしい。「AIで提案」とすべきだ。根拠のない擬人化とAIを主語にした表現は慎むべきだ。AIの目的も動作も制約も人間が決めているのだから。
AIが使い易いように研究者は論文のデータフォーマットを揃える努力が必要でしょうね。グラフも図ではなく数値で残すとか。
新薬の候補を見つけることにAIを活用し、時間とコストの短縮されることは期待できそう。こういうところに国が積極的に参画し、税金を投入していくのは賛成。
いま国はとってもAIの未来をよく理解していると思います。今後に期待。
新薬開発って、とてつもなく確率が低いし、そこにAIを活用していくことはとても可能性が高いこと。しかしながら奈良原先生がいっているように、問題は個人情報の扱いで、こうしたところでミソがついちゃうと、革新的研究も進められなくなる。イノベーションには常にリスクはつきものですが、ゲノム情報をどう扱うのか、これまた難しい問題です。
奈良原先生のコメントに注目です。医療情報集約のメリット・デメリットが簡潔に書かれています。これは医療従事者だけではなく、全ての人が理解しておく必要があると思います。個々の医療情報は、SNSなどの個人情報とは別枠で考えるべきでしょう。

AIの活用によって研究者の在り方も変わってきそうです。AIに仮説を立ててもらい、その現象を確認する、テクニシャンのような存在になるかもしれません。一方で、methodologyの分野ではどうでしょう。PCRやCRISPR/Cas9のような歴史に残る発明はAIにも可能なのか、興味深いです。