Keras 作者のフランソワ・ショレ氏がXに投稿した。AI産業の目的は、人が手にして使うことで人類の繁栄と幸福を高める道具を作ることだと述べた。人類の「後継種」を作ることを目的にすべきではなく、そうした考えを持つ者は事実上、現在と未来のすべての人間の敵になるとした。投稿には2100件以上の「いいね」が付いた。

AIを「道具」とみるか「種」とみるか。業界の分かれ目がそのまま言葉になっている。

ペンシルベニア大学ウォートン校のイーサン・モリック教授が、LLMは人間の言語のモデルでありながら、一見無関係に思える幅広い問題を解く鍵になったと投稿した。引用元は、GPT Astra で動かすヒューマノイド「HomeBody」の研究紹介だ。初めて入るキッチンで、部屋をまたいだ片付けや、あいまいな指示を受けて覚えておいた物を取ってくるといった長い手順の作業をこなしたという。その環境専用の学習データや追加の方策学習は使っていないとされる。

言葉のモデルが台所で体を動かす段階に入った。

英国のスタートアップが、ビデオゲームをプレイした人の操作入力を、AIモデルの学習データに作り替える取り組みを進めているとWiredが報じた。狙いは、現実の物理空間で動き回れるAIを作ることだ。一般のプレイヤーの、うまいとは言えない操作も学習の材料になる。

下手なプレイ記録にも値札が付く時代になった。

Nvidiaが、AIエージェントが決められた範囲の外で勝手に動くのを防ぐ、オープンソースのセキュリティソフトを公開したとWiredが報じた。AIの安全性をめぐって注目を集める事案が相次いだことを受けたものだ。エージェントを想定した動作範囲の中に閉じ込めておくための仕組みを、開発者に提供する。

半導体の会社が、エージェントを閉じ込める側の道具まで配り始めた。

MIT Technology Reviewが、AIエージェントが意図しない行動をとって損害を出した場合、誰が法的責任を負うのかを解説する記事を掲載した。候補になるのは、モデルを作る開発企業、エージェントを組み込むサービス事業者、使う利用者だ。責任の所在をめぐって整理が進んでいない論点を取り上げている。

技術の議論が、ようやく責任の分担表に追いついてきた。

Workeraの調査で、働く人のおよそ70%がAIを日常的に使っていることが分かったとZDNetが報じた。一方で、その多くはAIのスキルを高めるための時間を職場で与えられていない。AIの利用は広がっているが、使い方を学ぶ機会はそれに追いついていない。

使うことは求められても、学ぶ時間は勤務時間に入っていない。