AIレポーターSharon Goldmanと一緒にEye on AIへようこそ。今回のエディションでは：OpenAI、スタートアップAstral買収、コーディング分野拡大… 14人のカトリック神学者がアントロピックを支持する説明会を連邦裁判所に提出しました。 Meta内部の悪意のあるAIエージェントがセキュリティ警告を引き起こす… AIがまだインドのIT産業を揺るがしていない理由。 私は、テキサス州オースティンのSXSWで毎日、音楽、食べ物、技術、文化的誇大広告がクラッシュするように、数日間、旋回風を吸って戻ってきました。すべての建物でライブ音楽が流れ、タコスとバーベキューが終わりがないようで、その間どこかで人々がAIの未来について話し合うために忙しく過ごす一種のイベントです。 私はイギリスのバイオテクノロジー会社Basecamp Researchが発表したパネルを進めるためにそこにいました。このスタートアップが2019年に新しい種と遺伝子を発見するために北極探検を始めたことを考慮すると、特に興味深いと思いました。共同創設者であるGlen GowersとOliver Vinceは、アイスランドの臨時実験室にインポートしたサンプルの3分の2が以前に記録されたことがないことを発見しました。その経験により、彼らはAIモデルが訓練できる「生物学的インターネット」の構築に投資することになりました。それは44億年の進化過程を捉え、生命の木全体の指導を描く努力、文字通り野心的な目標でした。 「ジョー遺伝子アトラス」 6年が過ぎた今でも、Basecamp Researchは依然として非常に野心的な領域を開拓しています。今週、同社は、1兆個の遺伝子規模の生物学的データを生成しモデリングすることを目指すイニシアチブである「Trillion Gene Atlas」を開始すると明らかにしました。同社によると、Anthropic、Ultima Genomics、PacBioと協力して開発され、NvidiaのAIインフラストラクチャに基づくこのプロジェクトは、世界中の何千ものサイトから1億種以上のゲノムデータを収集し、遺伝的多様性について知っている情報を100倍に拡張することを目指しています。現在までベンチャーキャピタルで8,500万ドルを集めたBasecampは、この最新計画を人間のゲノムプロジェクト（13年かかり、約30億ドルの費用がかかった画期的なシーケンシング作業）と比較しています。 これらの取り組みは、Basecampの広範なAI戦略に基づいています。今年初め、同社は増加する生物学的データセットを学習したEdenモデルをリリースしました。アイデアは、これらのモデルを使用して、人間が検出するのが難しい遺伝子と生態系全体のパターンを特定し、潜在的に薬物開発などの分野で発見を加速することです。 AIデータの様々な利害関係 ここではステーキが違います。科学のためのAIは、しばしば「善のためのAI」がどのような外観であるかについての最も明確な例として提示されます。がんを治療しますか？データをインポートします。新しい医薬品？ここにDNAがあります。 しかし、もちろん決してそれほど単純ではありません。 昨年、Basecamp Researchを長文の記事として扱ったFinancial Timesは、同社が探検家をカメルーン、コスタリカ、北極万年説、さらには海で最も遠い場所にあるポイントニモのような場所に派遣するにつれて、これらの努力が現代式植民主義を反映し、これを適切に共有せず、地域社会で価値を抽出した。 この緊張のため、Basecampは国とコミュニティにデータを補償する方法を再考しました。同社は、2023年からAIモデルを裏付ける遺伝データであるデジタルシーケンス情報の使用に基づいて、21カ国の60の組織にロイヤリティを支払ったと明らかにしました。この目的のために、各データサンプルのソースをタグ付けして追跡し、それがダウンストリーム出力にどれだけ貢献するかを測定し、それに応じて支払いを分配できるシステムを構築しました。実際、Basecampはトレーニングデータのソースを追跡し、価値が生み出されたときにその費用を支払うことを試みています。これは、幅広いAI産業がこれまでに実行するために努力しています。部分的には、部分的には、LLMが通常、何百万ものソースの所有権、同意、および個々の貢献を追跡することがほとんど不可能であるインターネット上でスクラップされた膨大で汚れたデータセットについてトレーニングを受けているためです。 しかし、データは最終的にバランス（trade-off）でもあります。私たちが喜んで提供することは私たちが得たいものに依存します。 Basecamp Researchの努力は、人々が医学や科学的発見を促進するのに役立つよりも無限のコンテンツストリームを生成するために使用されるデータをはるかに受け入れることができないことを示唆しています。結局のところ、質問は簡単です。それだけの価値はありますか？多くの人々の目標が病気を治すか、科学を発展させることであれば、答えは「はい」です。 AIの運独占：Andreessen Horowitzは、AIエージェントのための「トレーニングジム」を構築するためにDeeptuneの4,300万ドル規模のシリーズAをサポートしています。 Goldman Sachsは、中小企業はAIを受け入れていますが、実際にAIを統合するのに堪能な企業は5人のうち1人未満だと言います。...

19世紀のアメリカの哲学者であり、作家であるラフ・ワルド・エマーソンは、「あなたはまだ到来していない悪のためにどれほど大きな悲しみの苦しみに耐えてきたのか」と書いた。何百万人もの労働者が同じような感じを持っています。人工知能はどのくらいの雇用を破壊するのでしょうか。そして私たち全員が不必要に心配していますか？ インドの巨大情報技術企業であるTech MahindraのCEOであるMohit Joshiは、「人材の需要は消えない」と述べた。世界は技術が複雑になり、新しいビジネスチャンスが生み出される時代に入っています。このような変化により、職務仕様は根本的に変わっても「主導する人間」に対する需要が増える可能性が高い。 Joshiは自分の主張を裏付けるデータと歴史的先例を持っています。 1990年代には、Millennium Bugの脅威を恐れた多くの企業が、保護措置として技術更新に多大な投資をしました。 20世紀から21世紀への新年の日付の変更に関連するバグは決して実現されておらず、技術支出が20世紀レベルに戻るという予測につながりました。反対方向に流れて'消費トレンド'を続けた。 「人間労働に対する需要は消えないだろう」モヒート・ジョシュテック・マヒンドラ最高経営責任者（CEO） 人工知能が人材に与える影響に関して、2026年にも同様の推進力が現れるでしょう。 Joshiは、「生産性の向上が即時の人数の影響につながるとは思わない」と述べています。 「単純化、近代化、最適化を推進するには、今後数年間にわたって多くの投資が行われる必要があります。特にデータの面では、システムの近代化と簡素化には3〜5年以上の投資が必要になるでしょう。」 「それ以上の最善のケースでは、組織の複雑さが劇的に増加すると考えています。そして、AIの前提が完全に実現されれば、経済成長ははるかに重要になります。はるかに広い環境を持つようになるため、より多くの機会を創造する必要があります。」 Elon Muskは、ロボットが買い物をすることができ、エネルギーが宇宙から出てくる応用AI革命から始まった豊かさの時代について話します。メディアのエズラ・クライン（Ezra Klein）は、豊かな時代（Abundance）という同名の本を執筆し、政府が欠乏時代を終息させるのに重要な役割を果たすと主張しました。製品とサービスが急激に変化し、従業員の需要が高まります。 Joshiは、「私のチームに与えるアドバイスは、常に勝者になる人はいるということです」と言います。 「そして、私の考えでは、勝利する人々はいくつかの属性を持っているでしょう。最初のものはスピードのための大きなプレミアムがあるので、彼らが速いということです。 「2番目は好奇心です。そして最後に、大きな変化の時期にリーダーがチームをリードできるようにするには、ある程度の共感とフレンドリーが必要です」。 変化の「滝型方法」は、ビジネスリーダーによく知られています。つまり、プロジェクトが厳密に定義され、再評価する機会がほとんどない部門別サイロを通じて作業が推進される順次計画です。現在、ほとんどは、ビジネス全体にわたってチーム間の作業を促進するプロジェクト管理へのより柔軟なアプローチである「機敏な方法」を好みます。 アジャイルプロセスにAIをどのように構築するかが重要な質問です。 「ビジネスの生産性と効率性を高めるために何ができますか？」ジョシュは言います。...