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Agentic AI の約束と危険性——複数ステップの自動実行が開く機会と、人間監督の必然

Agentic AI の約束と危険性——複数ステップの自動実行が開く機会と、人間監督の必然

LLM から agentic AI へ。推論・計画・ツール使用・自動実行を備えた AI エージェントは科学発見から日常業務まで変革する一方で、プロンプトインジェクション、長期推論の信頼性、意図との乖離が新たなセキュリティリスクに。人間による厳格な監督がなければ、その能力は脅威に変わる。

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Google『Preferred Sources』は規制対策の建前——AI 摘要での出版社排除を温存、責任を利用者へ転嫁
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Google『Preferred Sources』は規制対策の建前——AI 摘要での出版社排除を温存、責任を利用者へ転嫁

Google が導入した『Preferred Sources』機能は、ユーザーが信頼できるメディアを手動指定できるものだが、実質的には AI が参照するソース層の支配権を Google が維持する戦略。ほぼ誰も使わない機能で法的正当性を確保。

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Anthropic が Trump 対立で企業シェア 41% 獲得——Ramp データが規制対立が採用促進を示唆
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Anthropic が Trump 対立で企業シェア 41% 獲得——Ramp データが規制対立が採用促進を示唆

政府規制により Fable 5・Mythos 5 のアクセスを制限されながらも、Anthropic のビジネス向けシェアは 41% に達し、OpenAI の 39.5% を超過。Ramp の分析では、政府による『危険視』が逆に企業採用を促進する逆説的な効果を確認。

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Grok が複数の問題を発生中——セキュリティ脆弱性とバグ報告が相次ぐ

Grok が複数の問題を発生中——セキュリティ脆弱性とバグ報告が相次ぐ

Xai の Grok で、Cryptographic Context Injection による脆弱性でユーザーデータが流出する可能性と、Grok Lite で無意味な単語の羅列を生成するバグが報告されました。Xai は最近組織内で大量の人員離職が起きており、対応能力が低下している可能性があります。

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Meta AI が Mac 向けディクテーション機能をリリース——Muse Spark で全アプリでの音声入力に対応

Meta AI が Mac 向けディクテーション機能をリリース——Muse Spark で全アプリでの音声入力に対応

Meta が Mac 上の全アプリケーションで使える AI ディクテーション機能を提供開始。Muse Spark モデルが画面内容を認識し、文脈に応じた回答を生成します。Google Gemini との競争が激化する中、Meta のビジネスユーザー向け AI 戦略の一環です。

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チューリング賞受賞者 Richard Sutton が合成データを『大きな誤り』と批判——AI スケーリングの限界を指摘

チューリング賞受賞者 Richard Sutton が合成データを『大きな誤り』と批判——AI スケーリングの限界を指摘

Oak Lab を設立した Richard Sutton 氏が、現在の AI 企業の中核戦略である合成データによる訓練を『根本的な誤り』と批判。『Big World Hypothesis』に基づき、エージェント自身の経験学習がスケーリングの唯一の道と主張しています。

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Meta が AI ゲーム制作アプリ『Pocket』を米国全域に展開、プロンプトからゲーム生成

Meta が AI ゲーム制作アプリ『Pocket』を米国全域に展開、プロンプトからゲーム生成

Meta の experimental app『Pocket』が米国全域で利用可能になった。AI プロンプトを入力すると直感的にインタラクティブゲーム(『gizmos』)が生成され、他のユーザーと共有・リミックス・再投稿できる。iOS 限定。

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中国AI が西側に急追、Kimi K3 は第3位、モデル性能だけでは競争に勝てない時代へ

中国AI が西側に急追、Kimi K3 は第3位、モデル性能だけでは競争に勝てない時代へ

THE DECODER の『Frontier Radar #4』分析によると、中国の Moonshot AI・Zhipu の Kimi K3・GLM-5.3 が Artificial Analysis Intelligence Index で第3位を獲得。西側モデルとのベンチマーク格差が顕著に縮小し、『モデル競争では優位を防衛できない』という業界の根本的な転換が始まった。

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ロボットが数秒のデモから新スキルを習得——GEN-1.5 と HOST が示す『インコンテキスト学習』の時代

ロボットが数秒のデモから新スキルを習得——GEN-1.5 と HOST が示す『インコンテキスト学習』の時代

Generalist AI の GEN-1.5 と北京工業大学の HOST フレームワークが、ロボットが単一デモンストレーション(3~12秒)から新タスクを学習できることを実証。トレーニング不要で 59~83% の成功率を達成し、産業用ロボティクスの汎用化が加速する。

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