Recent posts
NSA長官時代について 「アメリカの中小企業のセキュリティはひどくてね。あんまりなので政府に言って予算をつけた。何か起きてからより、最初からセキュリティ強化した方が安く済むのになぁ...」 と、映画では黒幕な天下のNSA長官も世間のしょうもない事情に振り回されるのだと妙に親近感を覚えました
来日中のOpenAI取締役でアメリカ軍元大将(サイバー軍司令官・NSA長官)、ポール・ナカソネ氏と意見交換を行いました。 OpenAIのMythos級モデルの話や中国に対するアメリカのサイバーセキュリティ関連AIの研究リードなどについて話を伺いました。 意外なことに、「技術的には遥かにリードしている」という返事を予想してたのですが、「そこまで大きな差があるとは思えない。半導体や人材のリード、先端モデルを先に出せているのはチャンスで生かさなければならない」と冷静に脅威を分析されていました。
アイ・オー・データは、地元金沢の企業ということもあり、色々とお世話になっているのですが、光栄なことに50周年記念式典にお招きいただき、記念トークセッションもさせていただきました！ 社名変更告知の瞬間もしっかり見てきました。
子供がAI相手に相談することの是非はまさに研究者内でも議論中ですが、突如とんでもない爆弾が飛んできた 暴行容疑の巨人・阿部監督 娘がチャットGPTに相談し児相通報(毎日新聞) https://news.yahoo.co.jp/articles/a33ac043bb7a5629460e1d40be037cbb2263e0d3?source=sns&dv=sp&mid=other&date=20260526&ctg=dom&bt=tw_up
特定の企業にMythosのアクセス権を与えたProject Glasswingについて、Anthropic公式から最初のアップデート報告。 ・パートナー企業において1ヶ月程度で1万件以上の脆弱性発見 ・バグ発見率が10倍になった ・あまりにも多くバグが発見されるので、今後の配布されるパッチ数は増加傾向が続くだろう ・証明書を偽装して銀行などの偽サイトをホストできるなどの脆弱性も含まれる ・ダッシュボードを作成(https://t.co/lppP8EAyxB)し、発見された脆弱性の総数、分類、一部については詳細も報告 ・Mythosによるバグ発見の容易さと、修正する難しさの差分がネック。Mythosが重大バグを大量に見つけてくるにも関わらず、それの修正には2週間かかる
Patching these vulnerabilities will make us safer. But the software industry will need to adapt to the volume of vulnerabilities that models like Claude Mythos Preview will be able to find. We discuss this in our initial update on Project Glasswing: https://www.anthropic.com/research/glasswing-initial-update
AI関連の内容的には、 ・技術に善悪はないが、設計者、資金提供者の性格を帯びる ・現在のAIは国家ではなく、巨大な資本と影響力を持つ多国籍民間企業が開発主体である という部分が強調されており、AI企業への教皇からの「便利なツール作ってますだけでは済まない」という公開説教感がある
本物のローマ教皇によるAIに関する文書（回勅）です。 "AIの時代における人間人格の保護"という内容で、バベルの塔の例はさすが。 （ローマ教皇の回勅はかなり重要度が高いらしく、普通に歴史的文書になるそうです）
本物のローマ教皇によるAIに関する文書（回勅）です。 "AIの時代における人間人格の保護"という内容で、バベルの塔の例はさすが。 （ローマ教皇の回勅はかなり重要度が高いらしく、普通に歴史的文書になるそうです）
Humanity, created by God in all its grandeur, is today facing a pivotal choice: either to construct a new Tower of Babel or to build the city in which God and humanity dwell together. In Jesus Christ, this humanity in its grandeur becomes the Way, the Truth and the Life, opening the path for each of us to grow toward fullness. #MagnificaHumanitas https://t.co/6i9MWs6LJl
AIが難しそうな頭脳ゲーム、プログラミング、数学の分野で特に強いというのは、単純に生物種としての人間（ホモ・サピエンス）が、これらに向いてないというだけかもしれない（そもそも、ヒトが誕生してからこれらに頭を使うようになったのはつい最近なので、進化的に向いているはずがなさそう）。 もちろん人間の中では、アインシュタインと一般人では大きな違いがあるが、AIからすると、人間から見た「一番賢いアリと一番頭が悪いアリ」程度かもしれない
よろしくお願いします！
「基調講演.2「生成AIで世界はこう変わる」」 💁♂️今井 翔太 北陸先端科学技術大学院大学 客員教授 @ImAI_Eruel https://event.nii.ac.jp/event/15609/module/web_page/416349/0#u-program-a 📌国立情報学研究所 オープンハウス2026 📅2026年 6月12日（金）13:50-14:20 🏫一橋講堂(学術総合センター) 🎟️参加費無料 #情報研 #オープンハウス
AIの性能が予想以上に急速に高まって実用的になったため、AIの利用者側、AI提供者側ともに準備が間に合っておらず、いろんなところできしみをあげている例が出てきたと思う。 従業員があまりにもコーディングAIを使うのでトークン予算が足りない、AIサービスの需要はあるが推論需要に計算リソースが追いつかないなどなど。
Google IOに関して、速報的にいつものTBS CROSSDIG AIQUESTの収録をやってきました。 （残念ながら私は予定があって現地に行けなかったので、シリコンバレー東京の変則収録です） 珍しく（？）私が「イッタイドウイウコトナンダ...?」となっています。 https://www.youtube.com/watch?v=3DwPpS2DDcI
来日中のOpenAI取締役でアメリカ軍元大将(サイバー軍司令官・NSA長官)、ポール・ナカソネ氏と意見交換を行いました。 OpenAIのMythos級モデルの話や中国に対するアメリカのサイバーセキュリティ関連AIの研究リードなどについて話を伺いました。 意外なことに、「技術的には遥かにリードしている」という返事を予想してたのですが、「そこまで大きな差があるとは思えない。半導体や人材のリード、先端モデルを先に出せているのはチャンスで生かさなければならない」と冷静に脅威を分析されていました。
最先端のモデルを使った生成AI関連の大規模事業で営業黒字が出ることがあるのかと、割と本気で驚いています。 とてつもない計算資源をぶん回しながらフロンティアモデルの研究開発と一般向け事業をやるモデルで営業黒字が出るのは多分初の事例で、いわゆる「AIバブル」懸念も和らぎそう。
アンソロピック、4〜6月に初の「営業黒字」見通し AI売上高3カ月で倍増 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN210GZ0R20C26A5000000/?n_cid=SNSTW001&n_tw=1779320842
Google I/OでもGemini Omniという、特に動画像生成に焦点を当てたマルチモーダル・世界モデル的な内容が目立ちました。 個人的には、Googleはこの領域で「次のChatGPTモーメント」を起こすと思っています。 ChatGPTは、単なる穴埋め問題学習で言語処理が全てできるようになりましたが、動画像生成AIも、本来は単に「生成」のために学習されているにもかかわらず、従来のコンピュータビジョンのタスク（セグメンテーション、深度推定）が解けることがいくつかの研究で示されています。 “Video models are zero-shot learners and reasoners”では、本来は「動画生成」のために作られたモデルを使って、セグメンテーションや超解像、物理法則を反映したモデリングなど、今までは特化型モデルを使っていたような幅広い画像タスクを解けることが報告されています。 また”Image Generators are Generalist Vision Learners”では、本来は画像生成で高い性能を持つNano Bananaについて「画像を生成できる能力があれば、もっと深いところで視覚タスクに関する汎用的な能力も獲得しているはずである」という仮説のもと、ファインチューニングしただけで生成ではないはずのタスクで特化型の最先端モデルを上回ることが報告されています。 Google I/Oで発表されたGemini Omniを、例えば中国モデルのSeedanceなどと比較して「性能が低い」とする意見も見られるのですが、Geminiに関してはあえて動画生成に特化させず、マルチモーダルで汎用的な性能を持つ世界モデルという思想に基づいて学習されていると思われるため、単なるゼロからの生成で比べられる物ではないと思います。 なお、上記の２つの論文のタイトルは、今までOpenAIのGPTシリーズの研究等を追ってきた人であればなんとなく記憶にある響きになっています。おそらく、Googleも論文タイトルでGPTを意識していると思います。 GPT-2：Language Models are Unsupervised Multitask Learners GPT-3：Language Models are Few-Shot Learners
Meta等のレイオフ、卒業式でのAIブーイングなど、AIが仕事を奪う論が本格化しており、海外では 「年配層が好意的で、若い人が反発する最新技術は史上初では?」 と言われ始めています。 実は「AIで若い人は仕事が減り、年配者は逆に仕事が増えている」とする研究が存在し、今週のBSフジ出演時にも取り上げました。 スタンフォード大学から出た"Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence"という論文では、生成AI普及と共に労働市場がどうなったか実際のデータを用いて分析しているのですが、まず「AIによって仕事が奪われやすい」とされていた職種については、実際に雇用の減少が見られました。 ただ、画像の図を見てもわかるように、確かに雇用の減少傾向が見られるものの、年齢別に見てみると、むしろ雇用が増えている層がいます。 「Early Career」とされている20代〜30代の雇用は減少しているものの、Seniorとされてい50代くらい層を中心に、年配者は雇用が伸びています。 元々、AIによって仕事が奪われる論は、職種ごとに「奪われる/奪われない」を見ていたのですが、この研究によると、さらに年齢という軸が重要だったことがわかります。 この辺の研究を踏まえると、特に若い人ほどAIに反発し、大学の卒業式でブーイングが起きるような事態になるのはわかる気がします。
Google I/Oの内容や色んなところから聞こえてくる話を総合すると、おそらくGoogleは既にMythosレベルのモデルの学習に着手しているとは思います。 それがGemini3.5 Proなのか、そもそも現状コーディング能力でやや劣るGeminiの延長で作ってくるのかはわかりませんが。
Google I／Oで発表された内容を見ると、Googleもかなり計算リソース不足で悩んでいるように思えます。 Gemini 3.5のコストや、Omniの動画生成のリミットが色々とおかしいこと、Proの公開を見送ったことなどなど。 NVIDIAの決算は好調だったらしいですが、計算需要の重点が推論になったことで計算力のスパイクがいつ発生するか予測不能かになったかつ、同時にMythosレベルの事前学習スケーリングが求められる(まぁ、元々事前学習スケーリングを復活させたのはGoogleですが)ということで、お金があっても難しいフェーズになってきた感。
ちゃんとnews zero見ることができたんですが、なんと国会の党首質問における安野さんの話から綺麗にMythosに繋がって、ここでも松尾研コラボが発生しました。
本日の日テレnews zeroで、Mythosに関する私のコメントが出ると思います。 （なお、同時刻にGoogle I/Oに関していつものTBSの番組を変則収録しているので、自分では見れなさそうです。）
本日の日テレnews zeroで、Mythosに関する私のコメントが出ると思います。 （なお、同時刻にGoogle I/Oに関していつものTBSの番組を変則収録しているので、自分では見れなさそうです。）