今後のテクノロジーの進歩が人間の可能性、生産性、創造性を置き換えたり制御したりするのではなく、増大させるとし、自律エージェント、インテリジェント インターフェイス、空間テクノロジー、ブレインコンピューター インターフェイスなどの一連の革新的なテクノロジーが、パラダイムシフトの先頭に立つだろうとしています。
人類は限界を超えるためのツールを開発してきた歴史があるとしつつも、これらのツールには人間味が欠けていることが多く、効率的に機能していましたが、人間の特性と共鳴することができていないとのこと。
この分断により、ツールやテクノロジーの長時間使用から生じる健康上の問題などの悪影響が生じているとしています。
しかし、テクノロジーがより人間らしい方向へ方向転換しているとし、ユーザーフレンドリーなインターフェイス、直感的なデザイン、生成AIなどをその例としてあげ、特に生成AIは、日常業務や、人間の創造性を強化し、専門的な知識労働を民主化しているとしています。
これにより、テクノロジーと人間の特性の融合が目前に迫っており、業界全体で比類のない生産性と価値創造が可能になるとのこと。
一方で、テクノロジーが人間の能力を反映するにつれて、AI が創造性や職を奪い、社会に悪影響を及ぼすとの懸念、倫理的ジレンマが表面化。
企業は、技術の進歩と倫理的配慮のバランスをとりながら、ポジティブエンジニアリングの責任に取り組んでいるとし、テクノロジーと人間が調和して共存する未来を形作る上で企業が果たす重要な役割を強調、テクノロジーの人間中心の進化を活用するよう企業に求めています。
<参照URL>
https://www.accenture.com/cr-en/insights/technology/technology-trends-2024
83% が、Gen AI の研究または実験を行っており、一方で、60％強が、自社のビジネス戦略にとってデータ／AIイニシアチブへの投資が極めて重要または非常に重要であると考えており、今後12カ月でデータ／AIへの取り組みへの投資を最大10％増やす計画とのこと。
また、すでにパイプラインにユースケースがあるとし、回答者の半数以上は、顧客エクスペリエンスの強化 (64%)、製品開発 (59%)、セルフサービス データ分析 (58%)、ナレッジ マネジメント (56%) など、テクノロジーの潜在的な応用例を複数特定しているとしています。
一方で、データ保護法とプライバシー法に違反するリスク (31%) や、データ保護法とプライバシー法に違反するリスク (31%) 、データ保護法とプライバシー法に違反するリスクとガバナンスのスキルとガバナンスを開発するという課題 (31%) など、AI導入を成功させるための一定の障害があルトもしています。
加えて、50% 以上が、生成 AI の出力の品質に影響を与える偏見や幻覚のリスクを強調。
最大の障壁は、堅牢なデータ インフラストラクチャの欠如で、回答者の 35% が、大量のデータの消費、保存、共有をサポートするインフラストラクチャが不十分であることを問題点として挙げています。
また、同じ数の回答者が既存のインフラストラクチャとの統合の難しさを指摘し、27% が計算能力の限界を挙げています。
彼らが指摘した他の障壁は、ガバナンスメカニズムの処理 (35%)、AI の解釈可能性と説明可能性 (25%)、人材とスキルのギャップ (31%)、および関連するモデルのスケーラビリティに関するものなどがあります。
マッキンゼーによると、生成 AI だけでも世界の企業利益が年間 2 兆 6000 億ドルから 4 兆 4000 億ドル増加する可能性があるとしており、AI は、銀行、ハイテク、ライフ サイエンスの分野で最大の影響を与える可能性が高いと推定されています。
<参照URL>
https://pages.dataiku.com/forrester-survey-accelerate-generative-ai?hsCtaTracking=a2f27bd0-8366-43b6-a6ca-e428a374c617%7C10de31c8-7298-449d-ab1b-47f1cbce7dc3
https://www.mckinsey.com/mgi/overview/in-the-news/ai-could-increase-corporate-profits-by-4-trillion-a-year-according-to-new-research
SpaceX Corp.は、アンテナなどの追加のハードウェアを購入することなくスマートフォンユーザーにインターネットアクセスを提供できる6機のStarlink衛星を打ち上げた(高度約 340 マイルで地球を周回)とのこと。
各 Starlink システムには、地上のデバイスにインターネット接続を提供するために使用される 6 個のアンテナが含まれており、レーザーを使用して衛星間で相互にデータ交換する光送信機が搭載され、特定の衛星が地上のデバイスの到達範囲外にある場合、そのデータをより近い衛星に転送し、そのシステムにブロードキャストを実行させることができるとしています。
2022 年 8 月、T-Mobile は SpaceX と 提携 し、加入者がポータブル アンテナを購入して Starlink を契約利用できるようにしていました。
両社は共同サービスの実地テストを「近いうちに」開始する予定で、衛星を利用したテキスト メッセージングを提供し、音声プランとデータ プランも今後数年以内に追随する予定としています。
また、これらの衛星は、T-Mobile だけでなく、他のISPでも使用される予定で、日本の KDDI、オーストラリアの Singtel Optus Pty Ltd.、ニュージーランドに本拠を置く One New Zealand Group Ltd.、およびカナダの Rogers Communications Inc. は、加入者に Starlink を利用した接続を提供することを計画している通信事業者とのこと。
DT はEricsson傘下の Vonage と協力して、「MagentaBusiness API」というブランドの下で3 つのネットワーク API をリリース。開発者や企業顧客がDT のネットワークと通信するアプリやサービスを構築できるようにしています。
現在、Quality-on-Demand、Device Status、Device Location の 3 つの API が利用可能になっています。
このキャリアネットワーク APIを開発者や企業顧客に販売する取り組みを強化するため単独の部門を設けたとのこと。
新しいAPIにより、顧客はDTのネットワークからの追加機能だけでなく情報を利用することで、コアプロセスをさらにデジタル化できるようになるとし、2024年2月のMobile World Congress（MWC）でさらなる発表が行われることを示唆しています。
なお、昨年のMWCで発表されたGSMA Open Gatewayは、12 月初旬の時点で、世界 11 の商用ネットワークで部分的・限定的に公開する形で開始され、19 の CAMARA API が公開、使用できる状態になっています。
FTTP (Fiber To The Premise)サービスにおいて、2024 年末までに国内顧客の 30%、2026 年末までに 100%がGPONからXGS-PON(2016 年にリリースされた規格、最大 10 Gbps )経由でのアクセスに移行するとのこと。
対応端末であるOrange Livebox 7は、WiFi6eに対応し、一般顧客向けに下り最大 5 Gbit/s、上り 1 Gbit/s、法人顧客向けに下り 8 Gbit/s、上り 2 Gbit/s を提供するとしています。
Android スマートフォンに Direct-to-Device (D2D) 衛星接続を提供すべく、既存の L バンド スペクトルを使用して、3GPP 5G 標準ベースの狭帯域 IoT (NB-IoT) 非地上ネットワーク (NB-NTN) サービス開発を行うとのこと。
2025年に試験を開始し、2026年にサービスを開始する予定としています。
<参照URL>
https://investor.iridium.com/2024-01-10-Iridium-Unveils-Project-Stardust-Developing-the-Only-Truly-Global,-Standards-Based-IoT-and-Direct-to-Device-Service
https://www.iridium.com/project-stardust/
Wi-Fi 7 では、周波数を効率的に使用できるMLO( multilink operations)や4K QAMにより、最大スループットを 40 Gbpsに高め、遅延の低減も期待されています。
すでに、、Intel Corp.、Qualcomm Inc.、Broadcom Inc.、Ruckus Networks Inc.、MediaTek Inc.、MaxLinear, Incが登録したとのこと。
2024年は Wi-Fi 7 と互換性のある 2 億 3,300 万台のデバイスが出荷されると推定しています。
<参照URL>
https://www.wi-fi.org/news-events/newsroom/wi-fi-alliance-introduces-wi-fi-certified-7
Teraformでは、新しいライセンスの下で、エンドユーザーはプラットフォームのソースコードにアクセスし、これまでと同様に無料で使用できますが、ソフトウェア メーカーが Terraform を使用して競合製品を構築することは禁止されています。
この状況を受けて、より寛容なライセンスを持つ Terraform のソースコードコピー、つまりフォークがOpenTofuであり、(ソフトウェアメーカーがプロジェクトを商用製品に組み込む方法に制限はありません。)
コードベースがほぼ同一であるため、OpenTofu は Terraform と互換性があるとされます。
そのため、Terraform を使用している企業は、クラウド環境に大幅なコード変更を加えることなく、以前のプロジェクトを移行可能ですが、2つのプロジェクト間のコードの違いは時間の経過とともに拡大する可能性があり、ユーザーにとってプロジェクト間の切り替えがより困難になる可能性があるともしています。
60 名超のエンジニアにより 4 か月の開発作業と、エンタープライズソフトウェアスタートアップ企業を含む150社以上の企業からも支援されて完成したとのこと。
<参照URL>
https://www.linuxfoundation.org/press/opentofu-announces-general-availability
Character.AIが提供するスキルでは、Alexa ユーザーは、架空の人物、パーソナル トレーナー、さらにはイーロン マスク、ソクラテス、ウィリアム シェイクスピアなどの有名人や歴史上の人物などを模したさまざまなアシスタントとリアルタイムで会話できるようになります。
Splash が提供するスキルでは、 ユーザーが自分の声を使って曲を作成でき、Volley が提供するスキルは対話式のクイズゲームを提供します。
他のAmazonの発表には、2024年にPanasonicのスマートテレビにFire TVを導入すること、Fire TVおよびEcho Show 15デバイスでのMatter Castingのサポート、最新世代のロボタクシーZooxなどがあります。
＜参照URL＞
https://www.aboutamazon.com/news/devices/amazon-ces-2024-announcements
ユーザーは、Copilot を使用してOpenAI の GPT-4 テクノロジーに無料でアクセスできるようになり、AI アシスタントを活用して、電子メールの下書き、ストーリーやスクリプトの作成、複雑なテキストの要約、パーソナライズされた旅行旅程の作成、職務経歴書の作成と更新などを行うことができます。
さらに、DALL-E 3 を利用したアプリの Image Creator 機能を使用して、新しいスタイルやアイデアの探索、ソーシャル メディア コンテンツのキュレーション、ブランド モチーフの開発、ロゴ デザインの生成、カスタム背景の作成、ポートフォリオの構築、映画、ビデオストーリーボードなどの視覚化を行うことができます。
＜参照URL＞
https://apps.apple.com/us/app/microsoft-copilot/id6472538445
Microsoftは、2025 年までに化石燃料による電力使用量を 100% 再生可能エネルギーで賄い、2030 年までにカーボン ネガティブ、ウォーター ポジティブ、廃棄物ゼロの企業になるという環境目標を掲げています。
今回、クラウド サービスの持続可能性を向上させ、環境目標に向けて前進するために、太陽光発電インフラ プロバイダーの Qcells と提携、12 ギガワット の再生可能太陽エネルギーを利用する計画を発表しています。
<参照URL>
https://us.qcells.com/blog/qcells-announces-expansion-of-strategic-alliance-with-microsoft/
小売業の意思決定者の81％が自社のビジネスにGen AIを導入することが「緊急」であると感じており、72％がGen AIテクノロジーを今すぐ導入する準備（特に顧客サービスの自動化、マーケティングサポート、サービスの分野で）ができているとし、小売業者がオンライン ショッピング エクスペリエンスをパーソナライズし、バックオフィス業務を合理化できるように設計された新世代 AI 製品を発表。
Conversational Commerce Solution を使用すると、小売業者は、Gen AI を活用したエージェントを自社のウェブサイトやモバイル アプリに埋め込めるとしています。
会話型コマース ソリューションを補完するのは、Google Cloud のカタログおよびコンテンツ エンリッチメントツールセットで、PaLM やImagen などの生成 AI モデルを利用して、わずか 1 枚の製品写真から製品説明、メタデータ、分類の提案などを自動的に生成します。
小売業者は既存の画像から新しい製品画像を生成したり、AI が生成した製品写真の基礎として製品説明を使用したりすることもできるとのこと。
また、小売向け AI でIT コストとリソース投資を削減するためのマネージドハードウェアキットである、小売業向けの分散クラウド エッジ デバイスも発表しています。
マートやガソリン スタンドからファスト カジュアル レストランや食料品店まで、顧客の生成 AI アプリを強化できるとのこと。
MRデバイス Vision Pro の予約を1月19日から開始、2月2日に顧客に出荷予定。
<参照URL>
https://www.apple.com/newsroom/2024/01/apple-vision-pro-available-in-the-us-on-february-2/
AI ベースのチャットボットは、ソフトウェア会社 Cerence の Chat Pro 製品と OpenAI のLLMをベースにしており、ヨーロッパを皮切りに第 2 四半期に展開される予定とのこと。
AI チャットボットを導入するモデルには、ID.7、ID.4、ID.5、ID.3 などの EV シリーズと、新型ティグアン、パサート、ゴルフが含まれます。
ドライバーはこれを使用してインフォテインメント、ナビゲーション、エアコンを制御したり、一般知識に関する質問に答えたりすることができます。
自動車業界では、メルセデス ベンツが、昨年 6 月に自社の MBUX インフォテインメント システムにAIチャットボットを追加することを発表するなど、しています。
ユーザーの日常生活を向上させる、「ゼロ労働ホーム」ビジョンの実現に向け、「万能のホームマネージャーとコンパニオンがひとつになった」とのこと。
Qualcomm Robotics RB5 Platformを使用するAI Agentは、顔認識やユーザー認識などのオンデバイス AI 機能が含まれており、内蔵カメラ、スピーカー、さまざまなセンサーを利用して、温度、湿度、室内空気の質などのリアルタイムの環境データを収集。
AI はこのデータを分析し、継続的に学習して外部情報と組み合わせることができるとのこと。
家の中を移動し、ユーザーと口頭で対話し、関節のある脚によって可能になる動きを通じて感情を表現することができます。
このロボットは、音声および画像認識と自然言語処理を組み合わせたマルチモーダル AI テクノロジーを使用して、コンテキストや意図を理解し、ユーザーと積極的にコミュニケーションし、スマート家電と対話可能。
ペットの監視、ホームセキュリティ、ホームオートメーション、ホームコンパニオンとして利用できるとのこと。
製品の検索と補充を管理するための 2 つの AI 搭載ツールや、「Shop with Friends」と呼ばれるAR ソーシャル コマースプラットフォーム(現時点ではベータ版)など、いくつかの新製品を発表。
iOS Appでは、生成 AI 検索機能を提供開始し、顧客が製品名やブランド名ではなくユースケース別に製品を検索できるようにしています。
たとえば、ポテトチップス、チキンウィング、飲み物、90 インチテレビなどの検索結果を具体的に入力する代わりに、「フットボール観戦パーティー」に必要なものの検索結果を返すと言った具合です。
カテゴリにまたがり、製品を推奨したり、レビュー、価格、画像などとともに考慮すべきさまざまな要素を表示できるGoogle の SGE (Search Generative Experience) と同等です。
加えて、顧客が買い物中にチャットボットと対話し、質問したり、パーソナライズされた製品の提案を受けたりできるAIショッピングアシスタントも発表しています。
Walmart InHome Replenishment では生成AIをテスト。
InHome利用者は、定期的に注文する商品を入れたオンライン ショッピング カートを作成、AIで予測された補充時期になるとスマートロックを利用した InHome 配送サービス経由で、キッチンまたはガレージにある冷蔵庫に補充品を配送してもらうことが可能になるとのこと。
顧客が作成した仮想コーディネートを友人と共有し、見つけたものについてフィードバックを得ることができる AR ショッピング ツールShop with Friendsも発表しています。
WalmartはこれらのサービスをAdaptive Retail、単に電子商取引や店舗内取引だけでなく、すべてのチャネルの最良の側面をシームレスに融合、統合した小売体験と呼んでいます。
それ以外では、Amazon Dash Cartと同様にAIコンピュータービジョンで買い物かごの中をキャプチャし、AIがカートの商品と支払金額を照合するセルフレジ、従業員向けた多言語アシスタントMy Assistant、ダラス・フォート・マーティン地区でドローン配送サービス(これまでに2年間のトライアルで2万件以上)の拡大などにも触れています。
＜参照URL＞
Walmart Keynote at CES 2024!
https://tech.walmart.com/content/walmart-global-tech/en_us/ces.html
虚偽の情報や画像の拡散は、現実世界の社会的影響を及ぼし、パートナーであるフォトジャーナリストや通信社だけでなく、社会全体に害をもたらすとし、クリエイターが作品の信頼性を守りながらチャンスを掴めるよう支援するべく、AP通信などと協力して、カメラで撮影した画像のデジタル出生証明書を作成。
撮影時に搭載されたハードウェアがデジタル署名を生成、NFTと同様に、追跡および検証できる一意の識別子が作成することで、コンテンツの出所が検証され、事実を保護し、誤った情報と戦うのに役立つとしています。
＜参照URL＞
https://www.sony.co.jp/corporate/information/news/202311/23-049/
CES® 2024 プレスカンファレンス｜ソニー公式
このCoPilotは、インフラ、交通、医療などを想定、Microsoft の Azure OpenAI Service と Siemens の Xcelerator デジタル ビジネス プラットフォームを利用した共同開発であり、Azureの AIとSIEMENSの産業分野の専門知識を統合、Siemens Industrial Copilot をはじめ、新しい AI を活用したツールで現場労働者とナレッジ ワーカーの両方を支援、エンジニアはコード開発を加速し、イノベーションを促進し、熟練労働力の不足に対処できるとしています。
Siemens Industrial Copilot の機能により、複雑な自動化コードの生成、最適化、デバッグのプロセスが合理化され、これまで数週間かかっていた作業がわずか数分に短縮されるとのこと。
加えて、自然言語対話を通じてスタッフに詳細なメンテナンス手順を提供し、エンジニアにシミュレーション ツールへの即時アクセスを提供し、製造における新たなレベルの生産性と効率を促進するとしています。
また、SonyとSiemensがエンジニアリング設計の視覚化を支援するために、XR ヘッドセットを使用してイマーシブ エンジニアリングにどのように取り組んでいるかも紹介しています。
<参照URL>
https://newsroom.sw.siemens.com/ja-JP/siemens-ces-2024/
ここ数か月間、Juniperは企業支出が逼迫する中、収益の減少に苦しんできました。
Juniper CEOラミ・ラヒムがHPネットワーキングを率いて、HPEのハイブリッドクラウド環境におけるAI基盤戦略Edge to Cloudを推進するとのこと。
ジュニパーは、Mist AI やクラウド プラットフォームなどのソフトウェア、サービスを提供することで、組織がデジタルおよび AI 戦略の基盤となるミッションクリティカルなクラウド インフラストラクチャに安全かつ効率的にアクセスできるように支援。
HPE Aruba Networking と専用に設計された HPE AI インターコネクト ファブリックとの組み合わせにより、エンタープライズ リーチ、クラウドネイティブおよび AI ネイティブの管理と制御が統合され、イノベーションを加速してハイブリッド クラウドに最適化されたさらに最新のネットワーキングを提供する一流の業界プレーヤーが誕生するとしています。
Gartner によると、2022 年末時点で Cisco のエンタープライズ ネットワーキング収益は 241 億ドル、HPE は 37 億ドル (シェア 4 位)、ジュニパーは 21 億ドル (シェア 9 位、収益の 38% ) 、2社を合わせると58億ドルとなり、HPEはHuaweiに次ぐ第3位に浮上します。
マーケット的には、AI 機能は今やネットワーキング ベンダーにとって重要な差別化要因となっており、この買収の目玉はMist AI プラットフォームとされます。
また、Aruba買収後にArubaのネットワーク専門家が流出したHPEにとってはJuniperの人材の獲得もプラスとされています。
一方で、Aruba(特にMistと競合するAruba Central など)、Silver Peak などJuniper製品と競合する分野をどう統合するのかについては懸念事項となっており、ポートフォリオの合理化(特にセキュリティと通信事業をどうするか)、メンテナンスの問題、サプライチェーンの混乱、などが挙げられるとともに、Juniperの買収額130億ドルを賄う手元資金が不足しているHPEは長期に渡る債務を抱えるともさされています。
<参照URL>
https://www.hpe.com/us/en/newsroom/press-release/2024/01/hpe-to-acquire-juniper-networks-to-accelerate-ai-driven-innovation.html
https://newsroom.juniper.net/news/news-details/2024/HPE-to-Acquire-Juniper-Networks-to-Accelerate-AI-Driven-Innovation/default.aspx
AI の急速な進歩により、サイバー犯罪者による欺瞞的なコンテンツの作成が容易になり、悪意を持って生成された音声やビデオを悪用する詐欺が増加しています。
Mcafeeの調査では、68%近くが前年と比べてディープフェイクに対する懸念の高まりを表明しており、特に33%がディープフェイク詐欺に遭遇した、またはディープフェイク詐欺について知っていたと報告しています。
操作された AI 生成の音声を使用して詐欺を実行するサイバー犯罪者から消費者を守ることを目的にAI を活用したディープフェイク音声検出テクノロジーを開発。
Project Mockingbird は、話された言葉を聞いて、その音声が本当に人間であるかどうかを検出、AI を利用したコンテキスト、行動、およびカテゴリの検出モデルを組み合わせて採用しており、悪意を持って変更されたビデオ内の音声の識別と保護において 90% 以上という優れた精度を誇っているとのこと。
大統領選挙が進むにつれて、正当な政治キャンペーンコンテンツの生成だけでなく、偽情報のためにさまざまな形で生成型AIが使用されることが十分に予想されるとし、Project Mockingbirdにより、ユーザーが、ビデオが本物かどうか、信頼したいものであるか、より慎重に扱う必要があるものであるかどうかについて、より多くの情報に基づいた決定を下すために使用できるようになるとしています。
例えば、クローン有名人が新たな期間限定の景品を宣伝する『チープフェイク』詐欺を消費者が回避でき、消費者が大統領候補に関するビデオを視聴したときに、それが本物なのか悪意のある目的で AI によって生成されたものなのかを即座に認識できるとのこと。
とはいえ、安全なソーシャルプラットフォーム上にいるユーザーにディープフェイク音声が届かないようにするのはかなり難しいともしています。
ディープフェイク問題に関しては、暗号透かしやメタデータなどのいくつかの解決策が提案されていますが、どれも完璧なものではありませんが、コンテンツが信頼できる情報源からのものであることを確認する手段として、ブロックチェーン技術を利用する報道機関が増えています。
Fox は Polygon Labs と提携し、メディア企業が記事や写真などを登録するためのオープンソースプロトコルVerifyをリリース、ブロックチェーン上の個々のコンテンツに暗号署名することで、消費者がコンテンツの信頼性を検証しながら、コンテンツプロバイダが自社の IP を保護できる手段として売り込んでいます。
コーディングアシスタントはCopilot Chat と呼ばれます。
アシスタントは主にオートコンプリート ツールとして機能し、開発者はコードの入力を行い、Copilot が次のコードを自動的に生成させることができます。
また、GAに伴い、たとえば、初心者の開発者は、Copilot Chat に新しいプログラミングの概念について説明してもらうことができます。
一方、ソフトウェア開発チームは、この機能を使用して、既存のコードを別のプログラミング言語で書き直すなど、時間のかかるタスクを自動化できるとしています。
加えて、アプリケーションのトラブルシューティングについても、開発者は自然言語で、コードをスキャンしてパフォーマンスの問題やサイバーセキュリティの欠陥を見つけることができ、単体テスト、つまりコードが本番環境で期待どおりに機能するかどうかを自動的に評価するスクリプトを作成できるとのこと。
有料の Copilot サブスクリプションを持つ個人および組織が利用できますが、オープンソース プロジェクトを行う教師、学生、開発者は無料でアクセスできるとのこと。
Copilot Chat は、Microsoft の VS Code および Visual Studio プログラミング ツールの拡張機能として利用できます。
また、Visual Studio と競合する JetBrains sro の IntelliJ IDEA もサポートしています。
経緯としては、昨年8月、NYT紙、CNN、ロイター通信、その他の報道機関が、公開され著作権で保護された情報をインターネットから収集するOpenAIのWebクローラーがWebサイトを閲覧できないようにブロックしたことから始まっています。
これは、高品質のデータを必要とするAIモデルがニューヨーク・タイムズが提供するものを再現できれば、ニュース大手は倒産する可能性があるという起因しているとされます。
NYTは、企業が AI トレーニングを目的としてコンテンツをスクレイピングすることを禁止する条項を利用規約に追加、OpenAI が AI モデルのトレーニングに同紙の数百万件の記事を使用したとして、提訴。
NYTは訴状の中で具体的な損害賠償額には言及しなかったが、弁護士費用と賠償金を求めると述べ、法定損害と実際の損害は「数十億ドル」に達する可能性があると弁護士は述べています。(この手の法廷闘争は法的整備が追いついておらず最高裁まで行くだろうとされます。)
訴状では、NYTのコンテンツを組み込んだすべてのAIモデルとトレーニングセットの破棄も求められているとのこと。
OpenAI は、GPT-3.5 より前にリリースされた LLM が Common Crawl と呼ばれるオープンソース データセットを利用していたとしていますが、タイムズ紙の訴状によれば、そのデータセットには同紙が運営するウェブサイトからの約1600万件の記録が含まれているとのこと。
OpenAIは、公開されているコンテンツを使用して AI モデルをトレーニングすることはフェアユースであると主張、NYTのコンテンツは既存のモデルのトレーニングに有意義な貢献をしておらず、将来のトレーニングにも十分な影響を与えないだろうとしています。
＜参照URL＞
https://openai.com/blog/openai-and-journalism
GPT ストアを使用すると、ユーザーは GPT Builderを使用して、ChatGPT のカスタマイズされたバージョン作成を他の顧客と共有できるとのこと。
このツールでは、顧客がコードを記述する必要はなく、自然言語命令を単純に記述して、カスタム GPT がどのタスクをどのように実行するかを指定できます。
たとえば、開発者は、Java プログラミング言語で書かれたプログラムをデバッグする ChatGPT を作成できます。
ユーザーは独自のデータセットを GPT に提供して、実行できるタスクの範囲を拡張でき、カスタム チャットボットが、Web を閲覧し、APIを通じてサードパーティのサービスと対話する機能を作成可能となることで、マーケティングチームは、クラウドベースのデータベースに保存されている販売ログを分析して将来の需要を予測する GPT を作成できます。
GPT ストアを使用すると、ユーザーは構築したチャットボットを共有するだけでなく、収益化することもでき、開発者は作成したカスタムGPT を使用している人の数に基づいた収益を得ることができるようになるとのこと。
現時点では、AllTrails のトレイル レコメンダー、Khan Academy のコード チューター、Canva のコンテンツ デザイナーなどがあります。
GPT ストアにアクセスするには、ユーザーは OpenAI のプレミアムChatGPTプラン ( ChatGPT Plus、ChatGPT Enterprise、ChatGPT Team )のいずれかに登録する必要があります。
なお、収益化、レベニューシェアについては、2024年第1四半期中に発表される予定です。(支払い基準の詳細は未発表)
＜参照URL＞
https://openai.com/blog/introducing-the-gpt-store
生成 AI を PC 上でローカルに実行できる機能は、プライバシー、遅延、コスト重視が必要なワークロードにとって重要になるとし、RTX SUPER GPU は Nvidia TensorRT アクセラレーションをサポートし、テキストから画像へのワークフロー向けの人 Stable Diffusion XL モデルなどを使用したPC での生成 AI エクスペリエンスを強化するために必要なパワーを提供、ラップトップ パーソナル コンピュータ上で「スーパーチャージされた生成 AI ワークロード」を可能にするとしています。
このGPUシリーズには AI 開発ソフトウェアである Nvidia AI Enterprise の 3 年間ライセンスが付属。
AI を活用した生成テクスチャ ツール用の Nvidia RTX Remix をサポートしているほか、深層学習スーパー サンプリング テクノロジーを使用して低解像度の入力から高解像度のフレームを出力するNvidia ACE マイクロサービスやビデオ ゲームもサポートしています。
自社の開発者がすでに RTX GPU の新機能を活用して、自社マシン上でローカルに実行できる多数の生成 AI アプリケーションを立ち上げているともしています。
GeForce RTX 40 SUPER シリーズ グラフィックス カードには、最高の AI パフォーマンスを実現する GeForce RTX 4080 SUPERの他、4070 Ti SUPER、および 4070 SUPER が含まれます。
Acer Inc.、ASUSTek Computer Inc.、Dell Technologies Inc.、HP Inc.、Lenovo Group Ltd、Samsung Electronics Ltd.、Micro-Star International Co. Ltd、Razer Inc.を含むPCメーカーが今後数週間、数か月以内に新しいRTX AIラップトップを発表するとのこと。
また、開発者が生成 AI モデルと LLM を迅速に作成、テスト、カスタマイズできる AI 開発ツールキットNvidia AI Workbench も発表、今月ベータ版で利用可能になるとしています。
Hugging Face、GitHub、Nvidia NGC などのリポジトリからモデルへの効率的なアクセスを提供するとのこと。
これにより、AI開発プロジェクトをオンプレミスのデータセンターやパブリッククラウド経由で大規模に展開する前に、ローカルRTXシステム上で微調整できるようになるとしています。
自動運転のコア プラットフォームとして Nvidia Drive Orin を搭載したメルセデス・ベンツ Concept CLA クラス、Omniverse のデジタル ツイン機能を生産に活用し、製造および組立施設の開発と運用の効率を向上。
Ansys が自動運転車の開発を迅速化するために Omniverse を活用、Ansys AVxcelerate Sensors は、Drive Sim 内でアクセス可能で、自動車の安全性などのためにセンサーからデータを取得。
Cerence は、自動車業界向けに調整されたLLMである CaLLM を導入し、Nvidia Drive を活用した次世代の車載コンピューティング プラットフォームの基盤を作成。
Cipia は、今年量産の予定のドライバー監視システムである Cabin Sense をデビュー。
Kodiakの自動運転トラックは、高性能コンピューティングに Nvidia GPU を利用、センサーからの膨大なデータを処理して自動運転を可能にし、Luminarとも連携。
Lenovo は、ADASシステムと自動運転向けに設計された Nvidia Drive Thor をベースとした車両コンピューティングのロードマップを発表。
Pebble は、Nvidia Drive Orin を搭載した電気半自律型キャンピングトレーラーである Pebble Flow を披露。
Polestar の Polestar 3 は、Nvidia Drive Orin セントラル コア コンピューターを搭載、Google とパートナーシップ。
また、長城汽車（GWM）、Zeekr、Li Auto、Xiaomiなどの電気自動車メーカーも、自社のインテリジェント自動運転システムを強化するために
Drive Orinプラットフォームを採用。
今日のインテリジェント車両に最適な AI 自動車コンピューターは Nvidia Drive Orin であり、自動車メーカーは将来の車両ロードマップとして、自動運転と駐車機能、ドライバーと乗客の監視、AI コックピット機能を提供するNvidia Drive Thor の高度な機能と AI パフォーマンスに注目しているとしています。
コンセプトとスタイリング、デザインとエンジニアリング、車両内のソフトウェアと電子機器から、車両を製造したスマートファクトリー、車両に搭載されている自動運転技術に至るまで、車両のライフサイクルのあらゆる側面をデジタル化するように設計された統合プラットフォームを提供している唯一の企業だと主張しています。
開発者が120 万人超となり、生成 AI が Nvidia の Isaac ロボット工学プラットフォームに導入されると発表。
ロボット工学への生成AIにより、ロボットを概念実証から現実世界への導入まで加速させる能力があるとし、ボストン・ダイナミクスなどの企業は、倉庫などの場所でロボットがより柔軟に問題を解決できるようにするためにこれを利用する予定とのこと。
1万社と120万人の開発者がNvidia Isaacロボティクスプラットフォームを使用しているとしています。
<参照URL>
https://blogs.nvidia.com/blog/ces-2024/
また、前モデルよりも 10% 高いクロック周波数に達し、2 倍のメモリを搭載できるスタンドアロン GPU Radeon RX 7600 XT も発表しています。
<参照URL>
https://www.amd.com/en/products/apu/amd-ryzen-5-8600g
XR2+ Gen 2は、毎秒 90 フレームで片目あたり最大 4.3k の解像度 (120 fps では解像度がわずかに低下) に加え、GPU パフォーマンスが 2.5 倍向上し、AI パフォーマンスが 8 倍向上するとのこと。
Snapdragon XR2+ Gen 2 は 4.3K 解像度を実現し、部屋での巨大スクリーン、等身大のオーバーレイ、仮想デスクトップなどのユースケースに鮮明なビジュアルをもたらすことで、XR の生産性とエンターテインメントを次のレベルに引き上げとしています。
発売パートナーには、Google および Samsung、HTC Viveなどが含まれます。
＜参照URL＞
https://www.qualcomm.com/products/mobile/snapdragon/xr-vr-ar/snapdragon-xr2-plus-gen-2-platform
Intelは昨年 5 月初めにボストン コンサルティング グループ (BSG) と提携、自社のハードウェアと、オープンソースと社内ソースのソフトウェアを組み合わせて、テキストと画像を読み取ることができる生成 AI システムをBCG のデータセンター内で実行される形で作成。
金融サービス、航空宇宙、半導体、電気通信、その他の「高レベルのセキュリティと専門分野の知識を必要とする」業界の企業向けに拡張したとのこと。
Articul8 の gen AI ソフトウェア製品は、企業のニーズに応えるためにゼロから構築、導入速度、拡張性、セキュリティ、コストを最適化し、顧客データ、トレーニング、推論を企業のセキュリティ境界内に維持する AI 機能を、クラウド、オンプレミス、またはハイブリッドで展開可能な形で提供するとしています。
その他、CES2024では、12月発表の7ナノメートルのMeteor Lakeではない、第 14 世代の Raptor LakeアーキテクチャのCore i9-14900HX/Core i7-14700HX をはじめとした新プロセッサを発表しています。(Core 7 プロセッサー 150U 、Core 1 モバイル プロセッサーなども含みます。)
＜参照URL＞
https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/generative-ai-news-2024.html#gs.33cii3
https://www.reuters.com/technology/intel-spins-out-ai-software-firm-with-backing-digitalbridge-2024-01-03/
トレーニングにDatabricks の MosaicML LLM を使用したところ、Gaudi 2 が NVIDIA H100 に次いで 2 番目に速い単一ノード LLM トレーニング パフォーマンス (チップあたり 260 TFLOPS 以上) を達成、LLMの推論に関しては、Gaudi 2 がデコード時の Nvidia H100 システムのレイテンシと同等であり、Nvidia A100 を上回り、Gaudi 2 での推論は H100 や A100 よりも高いメモリ帯域幅使用率を実現しているとしています。
パブリック クラウドの価格設定から、A100 および H100 と比較して、トレーニングと推論の両方でパフォーマンスあたりのコストが最も優れているのが Gaud i2 であるととのこと。
＜参照URL＞
https://www.databricks.com/blog/llm-training-and-inference-intel-gaudi2-ai-accelerators
生成AI、自動運転、インメモリデータベースの進歩により、DCオペレータはスループットとメモリの増加に直面。
その結果、メモリ帯域幅の拡大と拡張能力に対する大きな需要が生じています。
CXL メモリは、PCIeにより、低遅延・高速なデータ転送を実現、既存のDCを低コストで高速化することができるとされます。
RedHatとの提携は、先進的なハードウェアとソフトウェア間のコラボレーションであり、CXLエコシステムが強化・加速するとしています。
今回のテストでは、SamsungのCXLメモリをRed HatのEnterprise Linux 9.3ソフトウェア向けに最適化、Red Hat 上の仮想マシンおよび Podman 環境内でのメモリ認識、読み取りおよび書き込み操作を検証、「RHEL 9.3 CXL メモリ有効化ガイド」を作成しているとのこと。
Red Hat とのパートナーシップは、CXL、NVMe SSD、メモリとストレージ、データ ファブリックを含む複数のメモリおよびストレージ製品を対象としているとのこと。
SmartThings EnergyのAI Energy Mode は、最小限のエネルギー使用でSamsung 製品を最大限に活用できるようにする省電力機能。
Samsungの家電製品とテレビで AI 強化システムを使用するこの モードは、選択したサイクルと製品で最大 70% のエネルギーを節約。
Tesla デバイスで動作させる契約を締結。
そのほかにも、Samsungの家電製品では、自動で開くドア、AI 対応のテキスト読み上げ機能による音声字幕、視力に問題がある人の視力を向上させる Relumino モードなどの機能を追加。
ワイヤレス8K伝送を備えた8Kプロジェクター、 AI アシスタントBally、車や家庭用の AIコパイロットReadyVisionなどを披露しています。
＜参照URL＞
https://news.samsung.com/global/tag/ces-2024
水平方向に 52 度の視野を備え、片目あたり 1080p 高解像度の解像度で 3D で 90 Hz、2D で 120 Hz (画面再生用) が可能なディスプレイを備えています。
ゲームや映画などのコンテンツを 13 フィート離れた場所で 154 インチの画面を見ているような機能を提供するとのこと。
また、フレームには、環境とユーザーの頭と手の位置をリアルタイムで追跡可能にする一対の新しいカメラが追加されているとのこと。
これにより、ダイニングルームのテーブルなどの現実の物体の上に仮想のオブジェクトを置いたり、ユーザーの周囲の空中に浮かんだりする回転可能な 3D オブジェクトなど、環境に散在するより豊かな AR コンテンツを提供できるとしています。
<参照URL>
https://developer.xreal.com/?lang=en
ネットワークエッジ、エッジ アグリゲーション、メトロ エッジなどのユースケースにおいて、ZR+ 光モジュールが利用可能になることで、光トランスポンダが不要になり、必要なボックスの数が減り、運用コストと設置面積が削減されるとしています。
Harness は、開発者が CI/CD を導入しやすくするプラットフォームを提供。
通常、この方法論を実装するには、ソフトウェア チームが複雑なオープンソース ツールを導入する必要があり、これには多大な時間と労力がかかる場合があります。
Harness のプラットフォームは、事前にパッケージ化された CI/CD 機能を提供しており、セットアップが大幅に容易になるとしています。
同社が買収したスタートアップの Armory は、競合するものの、より狭い範囲に焦点を当てた開発者生産性向上ツールを提供。
主に、CI/CD ワークフローの 2 番目のステップ、つまり継続的デプロイメント プロセスを自動化するように設計されており、開発者は、特定のアプリケーション プロジェクトで継続的な展開をどのように実行するかを指定する比較的単純なスクリプトを作成でき、スクリプトに基づいてコード デプロイメント パイプラインを自動的に作成します。
また、新たに作成されたコード ファイルが本番環境にリリースされる前に、既知の脆弱性がないかスキャンでき、Kubernetes 環境でソフトウェア更新をリリースするタスクを容易にする機能も提供します。
<参照URL>
https://www.harness.io/blog/harness-acquires-armory-assets