大規模言語モデル（LLM）の「GPT-4」を手掛けた米OpenAIとペンシルベニア大学の研究者らは3月17日、「GPTはGPT：LLMの労働市場への影響の可能性に関する初期の考察」と題した論文を公開した。「GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルと関連技術が米国の労働市場に与える潜在的な影響を調査」したとしている。 調査の結果、米国の労働力の約80％が、GPTの導入によって少なくとも仕事の10％に影響を受ける可能性があり、約19％の労働者は仕事の50％に影響を受ける可能性があることが示されたという。 ほぼすべての職種に影響するが、特に現在高収入な職種のリスクが高いとしている。 調査は、学習達成度を表を用いて測定するルーブリック評価によって、職業別の人間の専門知識とGPT-4を使った場合を比較した。 方法は、1016の職業について、職業ごとに測定す

オーストラリアとイギリスの研究チームが、ペトリ皿の中で培養した人間の脳細胞に卓球ゲームの「PONG」の1人用モードをプレイさせることに成功したと発表しました。 In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world | bioRxiv https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2 A mass of human brain cells in a petri dish has been taught to play Pong https://medicalxpress.com/news/2021-12-mass-human-brain-cells-petri.html Mini-brains: Clumps

「『予測』という名の欲望」連続インタビュー＃７（完）　今泉允聡・統計数理研究所助教 囲碁の世界チャンピオンを破ったソフト「アルファ碁」などで一躍注目を浴びるようになったのが、人工知能（AI）の「ディープラーニング」（深層学習）という技術だ。大量のデータを学習してデータ間のつながりを見つけるのに長け、非常に精度の高い予測をする。文字・画像認識の分野での活用が広がるが、どうやってその答えを見つけ出したのか、人間には理解できないという。なぜ、人間はAIの考えが理解できないのか。分かるようになる日は来るのか。ディープラーニングの仕組みなどを研究している統計数理研究所助教の今泉允聡さんに聞いた。（西村宏治） 【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関

――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん　それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない

この画像を大きなサイズで見る Googleが所有するイギリスの人工知能企業「ディープマインド」社の最新の研究によると、AIはまるで人間のように環境に応じて行動を変化させるそうだ。 ディープマインド社の研究者は、ゲーム理論や社会科学の原理を用いて、社会的状況におけるAIの振る舞いを研究している。そこから判明したのは、AIが劣勢に立たされた場合に”超攻撃的”に振舞うことがあるということだ。 劣勢だと攻撃的になるのはまさに人間と同じである。 ＡＩに2つゲームをプレイさせてその挙動を探る実験 実験では、AIに2種類のゲーム（『Gathering』果物採取ゲームと『Wolfpack』狩猟ゲーム）をプレイさせた。どちらもエージェントというAIキャラを使用する基本的な2Dゲームで、かつてディープマインドがプレイしたアタリ社のゲームに似ている。 果物採取ゲーム『Gathering』をプレイ 『Gather

経済産業省は人工知能（AI）に国会答弁を下書きさせる実証実験を始めた。AIに過去5年分の国会の議事録を全て読み込ませたうえで、与えられた質問に対し、過去の答弁内容を踏まえて回答できるかを検証する。行政分野でもAIの活用をめざす。公務員の長時間労働の要因になっている答弁対応の負担を減らし「働き方改革」につ

「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ　2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20