比屋根 一雄

評判グラフによってレビューの信頼度を向上させるのは、Web3を使わずとも1社のサービス内でもできます。 サービスを超えたレビュアーの信頼性評価が出来れば面白いですね。ただ、匿名のままでは限界がある気もします。

Google Glassをリリースした時期に近いので、スマートウォッチやスマートグラスの技術が欲しかったのでしょうね。しかし、Appleと対照的にGoogle自身はこの10年は売れる製品が出せていない感があります。

マイカーを置き換えるのは現在の延長線上では難しいということかと。それはレアな状況への対処能力です。これはデータから学習するだけでは達成困難でしょう。 生成AIの次の目標の一つである、自律判断できるエージェントAIの成熟が必要です。レベルによりますが、それほど遠い未来ではなさそうです。 もう一つは歩車分離した道路を走るのを原則として、歩行者がいる道路では超低速で走行することでしょう。つまり道路インフラの改良でレベル4の範囲を広げて行くことです。

AIモデルのカーネルソフトウェアをGroqのGPU(彼らはLPUと呼ぶ)に合わせてコンパイル(最適化)する。この発想が新しいです。 GPT-4の最大の弱点は遅くて高いこと。各社がAIモデルの代替品を求めています。GeminiやClaudeはかなり速く安く魅力的になってきました。 一方、エヌビディア はAIチップは高いけど速いと思われていました。これを高くて遅いと位置付けるようなGroqは破壊的です。

皮革だけ止めても、食肉が残れば、廃棄物が増えるだけな気もします。

博士が少ないからイノベーションが少ないのか、 イノベーションが少ないから博士のニーズが少ないのか。 鶏と卵の問題ですね。 もっとも米国でロースクールやビジネススクールの修士でイノベーションに携わる方が多いとも思えません。オペレーショナルだけど高給の職場が多いからだと思います。その背景には、高収益率なビジネスが多数存在する今の米国市場があります。 だから、博士を増やすには、高収益企業が増えることに尽きます。もちろんそのために必要なのがイノベーションではありますが。 日本でも、金融・IT・自動車・素材・部品などに高収益率な企業は存在します。それらの企業が博士を上手く活用するのが一番近道かもしれません。AIに関しては博士需要は旺盛にみえますから。

ディープポルノ、選挙に対する政治的世論操作、個人への誹謗中傷、偽災害・偽テロニュースによる社会的不安、等々。ディープフェイクの悪影響は看過できません。 厳しく広いAI規制には反対ですが、ディープフェイク規制には賛成です。焦点を絞った先行法制化を望みます。

競合調査はビジネスの基本ですが、ここまで徹底的にやるAmazonはやはりすごいですね。 日経新聞でも先週報じられていました。 ・Amazon、楽天など競合に出品し情報収集　WSJ報道 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN187TI0Y4A410C2000000/

雑草一本ずつ狙い撃つ除草農機と言えばblue river technologyのレタスボットが有名でした。確か10年近く前の話です。今は農薬ですらなく、レーザー光も出てきているのですね。

AI事業者ガイドラインの全体像を把握するのは至難の技です、、、。

米国IT大手の各社が日本投資を表明する背景として、グローバルユーザへのクラウド供給力強化があるのでしょうか？ これまで日本リージョンは主に国内企業向けでした。円安が定着すると見られているのかもしれませんね。

もうレビューレーティングは機能していないと感じてます。また、多くの方は悪いレビューを長々と書くより、レビューしないと思います。 それを踏まえると、良いコメントと悪いコメントを生成AI要約する機能で十分です。早く実装して欲しいものです。技術的に案外難しいのではありますが。