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誰もがオープンと言い出した ——AI業界で攻防、 オープンソースの定義を巡り
MITテクノロジーレビュー
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
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NTTと読売新聞、生成AIを巡る速やかな法整備を訴え
The Wall Street Journal
レノボとインテルがCore Ultra搭載「AI PC」で取り組む次世代PCの姿
Business Insider Japan
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
AI技術の浸透を背景にGPU(Graphical Processing Unit)の開発で他を圧倒するNVIDIAに対し、かつてのCPU(Central Processing Unit)の王者Intelは完全に後塵を拝している状況です。 そうした状況もあってかIntelは数年前からNPU(Neural Processing Unit)搭載のPC開発に本腰を入れ始めた流れがあります。 知られた話ですが、GPUは元々は画像処理のために用いられるもので、並列処理を得意とし、AI=機械学習との相性が良いとされ、近年市場が拡大しています。 一方でGPUは、一般的に機械学習専用のプロセッサよりは効率が悪いとされます。そこで注目されているのが、その名の通り人間の脳を模した機構で機械学習に最適化されたNPUというわけで、Intelが、 NVIDIAと同じGPU土俵で真っ向から戦うのではなく、違うアプローチから攻めていこうとしている様子が伺えます。 ですが、この市場にはこれもまた機械学習用のプロセッサTPU(Tensor Process Unit)を保有するGoogleがおり、決して楽な戦いではないと思われます。 ただ見方を変えると、CPU、GPU、NPU、TPUはそれぞれ得意とする処理・領域が異なることから、単に市場が細分化してきたと見ることもできます。Intelにとってはかつての一強の時代から、領域特化への戦略転換が求められているということなのかもしれません。 ちなみにCPU、GPU、NPU、TPUの違いについてはこちらの記事がわかりやすいです。 https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/
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クリストファー・ノーランの発言から読み解く、映画『オッペンハイマー』に内包された「核分裂」と「核融合」の真意
WIRED.jp
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
話題作ということもありますが、今のAI時代にも訴える作品だと感じながら本作を観ていました。 "「戦争を終わらせるための兵器を開発する」という大義と「核の可能性」の探求という科学者としての野望は、必ずしも一致しない……テクノロジーの追求について回るこの矛盾と脆弱さは、われわれがいまもなお直面している現代的な問題でもある" この一節に、テクノロジーによる進化とはいったい何なのかを考えさせられます。 現代においては生成AIが急速な勢いで開発が世界中で進められているわけですが、これまでよりも格段に便利になり希望を感じる側面がある一方で、著作権侵害や人権侵害など、それによって不利益を被る自体も起きているのが実際です。 急進的なテクノロジーが常に痛みを伴うことが避けられない代物だからなのか、開発者のエゴ的な探究心が招いていることなのか、確かな原因はわかることはないのでしょうが、私たちがテクノロジーによって得ようとしているものが何なのか、良かれと思って開発・採用・活用するテクノロジーが、本当に豊かな未来につながるものなか、真剣に想像力を働かせることの必要性を感じさせられる作品でした。
マスク氏、テスラのAIエンジニア報酬引き上げ-人材引き抜き阻止へ
Bloomberg.com
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
ここのところAI人材獲得関連の話題が多くなっていますね。 10年ほど前からデータサイエンティストやAIエンジニアの需要は高かったものの、やや様相は異なっていると感じています。 背景はいくつかあると思っていて、一つはアルゴリズム開発のような基礎研究的な領域から、サービス開発のセンスを持ったエンジニアが求められているということです。生成AI関連の爆速的な進化もあって、それだけAIのモデルが"使えるレベル"になってきていて、応用開発的なサービス化が各企業で急がれているという点です。 もう一つはITジャイアントを中心に内製化の流れが強くなってきているということです。オープンソース化を前提に進化してきたAI・機械学習の分野でしたが、OpenAIが非公開でGPT4.0をローンチするなど非公開化・内製化、言い換えれば収益化の傾向が強まっている点が挙げられます。 シンプルに言ってしまえば「サービス化競争に移った」ということで、AI技術の応用可能性が高まったことにより、エンジニアを早期獲得・早期サービス化を進め、先行者利益を獲得しようという企業の動きが活発になっているということだと見ています。 そのため、同じ「AI人材」「AIエンジニア」でも、以前よりもビジネスセンスに長けた人材が求められるようになってきているのではないかと想像しています。
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「AIアート」はアートか? オープンAI初の作家と 創造性について語ったこと
MITテクノロジーレビュー
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
「AIアート」が真にアートかどうかの答えは、レーベン氏の「私は自分のことをAIアーティストとは呼びません。AIは新たなテクノロジー・ツールに過ぎません。」の一言に集約されているように思います。 仮にAIで作品”風”の画像を出力できたとしても、レーベン氏ですらも数千枚の出力をする、最後の微調整は人間が行ったと語ってるように、アートと認められるほどのレベル感に高めるためには人の関わりが欠かせない、言い方を変えてみれば、人の心に響く作品であるためには、それだけの労力をかけなければ、AIだろうが人間だろうが同じことのはずです。 レーベン氏も「より的を射ているのは、何が良いアートで、何が悪いアートか、という問いです」と言っていますが、アートかどうかを問うために必要なことは、「何で作られたか」ではなく、「美しさとは何か」を追究することにあると感じます。 裏を返せば、「何で作られたか」「AI製なのか、人間製なのか」という視点でしかアートを見れなくなってしまったと仮にすれば、それは我々人間サイド側の審美眼が劣化したということを表しているのではないでしょうか。美しさを見抜く力が衰えてしまい、誰が作ったのか、何で作られたのかということでしか、作品の価値を評価できなくなっていることの方が、より恐ろしいことなのだと思います。
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国・地域別の生成AI特許出願で中国が他を圧倒、日本は韓国・欧州にも及ばず
日本経済新聞
和田 崇㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
今の生成AIの主流であるTransformerをベースにしたテキスト生成(Text to Text)、画像生成(Text to Image)などのAIモデルの多くが、米中を中心に開発が促進されていることを考えれば、特許出願も多くなるのは必然で、日本がそれらの国に及ばないことも当然の結果のように思います。 日本のこの遅れは、そもそもの技術開発力の違い、エンジニア等の人材不足、政府による先端分野への投資の少なさ、インフラの整備状況の違いなど、兼ねてから指摘もある多様な要因が関係しているわけですが、個人的には、特許出願の数で巻き返しを図るのはかなり難しいのではないかと思っています。 一方で、特許出願だけが国の経済力を決定するわけでもないはずで、国内の研究機関や企業においては、海外発の研究成果を積極的に活用し、ビジネス化し、それによって出来上がったプロダクト・サービスを海外へ輸出していく、言い換えれば産業応用の重要性が高まっているように感じています。 かつて日本が家電や自動車領域で世界を席巻していたころに似た状況にも思えますが、「AI活用大国」としてのプレゼンスを築いていくことが、いまの日本の勝ち筋のように思います。
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