AIで牧師を偽装する詐欺、教会ができる対策
米国の教会で確認されたAIディープフェイクによる牧師偽装を受け、寄付の検証ルール整備やデジタルリテラシー教育、二段階認証導入で信頼回復を目指す動きが広がっています。
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米国の教会で確認されたAIディープフェイクによる牧師偽装を受け、寄付の検証ルール整備やデジタルリテラシー教育、二段階認証導入で信頼回復を目指す動きが広がっています。
続きを読むFalcon H1R 7Bの登場は、約70億パラメータ級モデルを実務で扱いやすい選択肢にし、Hugging Faceの発表を注視しつつライセンスや倫理を整えたパイロット導入を教育・研究・企業が検討する好機となるでしょう。
続きを読むVaroufakis氏の体験を通じて、深偽(AIで生成された偽映像)が日常の断片を利用して信頼や議論を揺るがす実態と、個人や報道がすぐに実行できる検証法や心構えを分かりやすくまとめました。
続きを読むSubtleの新イヤホンはノイズアイソレーションとデスクトップ・スマホ横断のディクテーション(音声を文字に変換する技術)を搭載し、在宅や移動中の作業を効率化する期待が高く、対応アプリの幅や騒音下での認識精度が鍵ですが、段階的な導入で利便性は大きく向上するはずです。
続きを読む本稿では2026年のAI投資の現状をわかりやすく整理し、単位経済性や「slop」現象の意味を解説するとともに、収益性重視の評価法やリスク分散など実務的対応を示します
続きを読むPlaudが発表した新AIピンとデスクトップ会議ノートは、会議の記録と要点整理を自動化して業務効率を高める有望な機能で、Granolaとの競争や価格・セキュリティ対応に注目が集まっています。
続きを読むDoorDashがAI生成画像で配達を偽装した疑いのドライバーを公表して排除した事例は、写真の真正性検証や身元確認の強化が配達プラットフォームの信頼維持に重要だと示しています。
続きを読むフランスやマレーシア、インドがGrokに関する深層偽造疑惑の調査を進め、TechCrunch報道を契機に国際連携や規制の議論が進む中で、企業と利用者が情報確認や拡散抑制などの対策を強化する意義が高まっています。
続きを読む同じ入力でLLMの出力が変わる原因は、単なる確率的選択だけでなくバッチサイズの変動に伴う計算順序の違いにあります。KVキャッシュや固定分割の工夫で安定性を高める道が開けています。
続きを読むStiefel(直交制約)とMuon(更新量を整える正規化)を組み合わせる新設計は、巨大モデルの数値安定性と性能向上を両立する可能性があり、実装工夫で実用化が期待されます。
続きを読むLoRAは条件次第でFullFTに迫る性能を示します。データ量とLoRAの容量、全層適用の可否が鍵で、実務では容量見積りとランク設計を重視すると効果的です。
続きを読むTinkerの公開によりQwen-235Bなどの大規模モデルがワンクリックに近い手軽さで微調整できるようになり、分散トレーニング管理を提供側が担い、LoRAで計算資源を共有してコストを抑えつつ研究や実験が加速すると期待され、オンボーディングは本日開始予定で主要大学や研究所が既に試験導入している点も注目です。
続きを読むOn-Policy蒸留は、小型モデルを低コストで実戦投入するための実践手法です。教師との逆KLを利用した密な報酬設計で安定的に性能向上を狙えます。AIME'24などのベンチで有望な結果が出ており、LoRA併用でさらにコスト削減が可能です。
続きを読むTinkerが教育と研究向けの助成を開始し、授業向けに学生一人あたり「0クレジット」配布、金額表記が欠けたResearch Grantsの開始もありつつ、スタンフォードやCMUでの活用事例が示すように教育と研究の連携が一層進みそうです。
続きを読むThinking MachinesのTinker募集は、研究者とビルダーが自由にモデルを訓練し成果を公開する舞台を提供し、write-upやオープンソース公開を通じて透明性と再現性に基づく堅実なAI研究文化の拡大を促し、参加希望はtinker@thinkingmachines.aiへご連絡ください。
続きを読むTinkerのGA公開で誰でも利用可能になり、長推論に強いKimi K2や視覚入力Qwen3-VLが加わって、開発効率と実務適用の幅が一気に広がります。
続きを読むベルリンで橋付近の火災が原因とみられる停電が発生し、最大で3万5千戸と1,900事業所が影響を受ける可能性があり、復旧には数日を要する見込みです。公式情報の確認と備えの見直しが重要です。
続きを読む英国の専門家デイビッド・ダルリンプルの指摘を踏まえて、急速に進化するAIに対し、政府や企業、国際社会が連携し、技術的検証や法整備、運用上のリスク管理を同時に進める現実的な安全対策を速やかに整える重要性をわかりやすく解説します。
続きを読むAnthropic社長ダニエラ・アモデイの見解をもとに、AIの指数成長と人材や組織の制約を整理しました。成長の可能性と現実的な注意点を両方踏まえ、企業と個人が取るべき視点をやさしく解説します。
続きを読むニューヨーク大学(NYU)の36名対象実験では、1人42セントの音声AI口頭試験が学生の理解と教員の授業設計の改善点を明らかにし、透明性と運用ルール整備がAI活用の前向きな一歩になることを示しました。
続きを読む米国11州でAIデータセンター計画の約3分の2が阻止・遅延の局面に入り、環境や地域の不安が表面化している今、企業と自治体が透明性を高め継続的に対話することが投資と地域共生の道を拓く鍵です
続きを読む最新研究は大型言語モデル(例:ChatGPT)の高い問題解決力とともに、解法の根拠をより明確に示す説明性強化の必要性と改善の道筋を教育現場や企業に示しています。
続きを読むジェフ・ベゾス氏が2025年6〜7月に約2,500万株を売却した事実をもとに、株高と個人の現金化の関係や市場への影響をわかりやすく整理し、投資家が参考にできる今後の注目点を提示します。
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