アンドレイ・カルパシー氏によると、テスラは小型検出器を車両群に配信して稀な事例を収集し、ファームウェア更新なしで1日以内にデータを回収する仕組みを構築している。モデルが苦手な事例が見つかると専用検出器を作り、車両群がその事例を現場で探して送り返す。ドライバーの運転操作自体が無償のラベリングになっている。

人間の運転が知らぬ間に教師データになっている、という設計の巧妙さ。

ロボティクス企業Humanoidは新手法「KinetIQ Ascend」により、産業タスクにおいて人間と同等以上の速度で99.9%の把持・操作信頼性を達成したと発表した。強化学習ベースのアプローチで、工場などでの実用配備を見据えた性能を示している。

米国の富裕層の間で、子どもの学習指導をAIに委ねる動きが広がっている。AIを核にしたカリキュラムを掲げる私塾型のスクールが登場し、従来の教師中心の教育モデルから距離を置く保護者が増えている。

信頼度の低いAIを、最も守りたい対象である子どもに預ける矛盾。

Google WorkspaceのAI活用を宣伝する新CMが、米国建国の父たちが「グループプロジェクト」としてAIを使う設定を描き、視聴者から強い違和感の声が上がっている。史実的な違和感を伴う演出が話題となった。

企業広告のAI礼賛が、逆に一般層の警戒心を刺激している。