AIのような急速に進化する産業に遅れを取らないようにするのは大変です。ですので、AIがあなたの代わりにそれを行うまで、機械学習の世界での最近の話題や、他では取り上げなかった注目すべき研究や実験をまとめた便利なまとめをご紹介します。

ちなみに ― TechCrunchは近々AIニュースレターを立ち上げる予定です。お楽しみに。

今週のAIでは、投資大手Alden Global Capitalが所有する8つの著名な米国新聞（ニューヨーク・デイリーニュース、シカゴ・トリビューン、オーランド・センチネルなど）が、OpenAIとマイクロソフトを訴え、生成AIテクノロジーを使用したことに関連する著作権侵害について訴えました。オープンAIとマイクロソフトは、彼らのGPT-4などの生成モデルを構築し商業化する際に許可や補償を受けることなく、IPをスクレイピングしたと、オープンAIに対する継続中の訴訟のニューヨーク・タイムズと同様に訴えています。

「私たちは数十億ドルを投じて情報を収集し、出版物でニュースを報道してきましたが、オープンAIとマイクロソフトに、我々の費用で自分たちのビジネスを拡大させるために私たちの作業を盗む大手テックの悪巧みを許すことはできません」と、Aldenの新聞を監督するエグゼクティブ・エディターのフランク・パインは声明で述べています。

訴訟は、OpenAIが既存の出版社とのパートナーシップや、ビジネスモデル全体をフェアユースの主張にかけることをためらっているため、決着とライセンス取引で終わる可能性が高いようです。しかし、モデルのトレーニング中にコンテンツ所有者の作品が支払いなしで掃い取られているその他のコンテンツクリエイターについてはどうでしょうか？

OpenAIはそれについて考えているようです。

オープンAIのスーパーアライメントチームの科学者であるBoaz Barakが共著した最近公表された研究論文は、「AIに生成されたコンテンツの作成に対して著作権所有者に対してその貢献に比例した補償を支払うための枠組み」を提案しています。どのように？ 協力ゲーム理論を通じて。

この枠組みは、トレーニングデータセットのコンテンツ ― たとえば、テキスト、画像、または他のデータ ― がモデルが何を生成するかにどの程度影響を与えるかを評価し、シャプリー値として知られるゲーム理論の概念を用いて、その評価に基づいてコンテンツ所有者の「正当なシェア」（つまり、補償）を決定します。

たとえば、あなたが4人のアーティスト、ジョン、ジェイコブ、ジャック、ジェベディアからの作品を使用してトレーニングされた画像生成モデルを持っているとします。あなたは、ジャックのスタイルで花を描くようにお願いします。この枠組みでは、各アーティストの作品がモデルが生成する芸術にどのように影響を与えたか、そしてしたがって各アーティストが受け取るべき補償を決定することができます。

ただし、この枠組みには欠点があります。それは計算コストがかかることです。研究者の回避策は、正確な計算ではなく補償の推定に依存しています。これがコンテンツクリエイターを満足させるでしょうか？ 私はあまり確信がありません。いつかOpenAIがそれを実践するようになったら、私たちは確かに知るでしょう。

ここに過去数日間の他のAI関連の注目すべきストーリーがあります：

• Microsoftが顔認識禁止を再確認：MicrosoftのOpenAIテクノロジーを完全管理するAzure OpenAIサービスの利用規約に追加された言語は、米国の警察による顔認識にサービスが使用されることを明確に禁止しています。
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• AIネイティブスタートアップの性質：AIスタートアップは、典型的なソフトウェア・サービス会社とは異なる一連の課題に直面しています。これは、BostonでのTechCrunch Early StageイベントでGlasswing Venturesの創設者兼マネージングパートナーであるRudina Seseriが伝えたメッセージで、Ronがフルストーリーを報告しています。
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• Anthropicがビジネスプランを立ち上げ：AIスタートアップのAnthropicが、エンタープライズを対象とした新しい有料プランと、新しいiOSアプリを立ち上げています。エンタープライズプランであるTeamは、顧客がAnthropicのClaude 3ファミリーの生成AIモデルにより高い優先アクセスを提供し、追加の管理者とユーザー管理コントロールを提供します。
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• もはやCodeWhispererではありません：Amazon CodeWhispererは今やAmazonのビジネス向け生成AIチャットボットQファミリーの一部であるQ Developerとなりました。 AWSを通じて利用可能なQ Developerは、開発者が毎日の作業の一環で行ういくつかのタスク（デバッグ、アプリのアップグレードなど）を支援します。CodeWhispererが行っていたような操作が可能です。
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• サムズクラブから出て行くだけ：ウォルマートの子会社であるサムズクラブは、「退店技術」を加速するためにAIを利用すると発表しました。店を出る際に店員がレシートと会員の購入を対照させるために必要としない代わりに、レジで支払うか、スキャン＆ゴー・モバイルアプリを通じて支払うメンバーは、一部の店舗でも、商品を二重確認せずに店を出ることができます。
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• 魚の収穫、自動化：魚の収穫は、根本的に散らかっているビジネスです。Shinkeiは、魚をより人道的かつ信頼性の高い方法で処分する自動システムを改善しようとしており、それにより完全に異なるシーフード経済につながる可能性があります、Devinが報告しています。
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• YelpのAIアシスタント：Yelpは今週、消費者向け新しいAI搭載チャットボットを発表しました - 会社によると、オープンAIモデルで動作しており、消費者が彼らのタスク（照明器具の取り付け、屋外スペースのアップグレードなど）に関連するビジネスと接続するのを助けます。同社は、AIアシスタントをiOSアプリの「プロジェクト」タブで展開し、今後Androidにも拡大する予定です。
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さらなる機械学習

アルゴン国立研究所では、この冬、100人のAI専門家とエネルギー部門の専門家を招聘し、急速に進化するテクノロジーが国のインフラストラクチャやその分野のR＆Dにどのように役立つかについて話し合いました。その結果生まれた報告書は、そのグループから期待される内容とほぼ同じです。それは実際には空想的ですが、それでも情報提供にはなります。

核エネルギー、電力網、炭素管理、エネルギー貯蔵、材料を見ると、この会合から浮かび上がったテーマは、第一に、研究者が高性能な計算ツールとリソースにアクセスする必要があること；第二に、シミュレーションや予測の弱点を見抜くこと（これによって可能になるものを含む）；第三に、異なるソースからさまざまな形式のデータを統合してアクセス可能にするAIツールが必要です。これらのことは何らかの形で業界全体で行われていることを見てきましたので、それほど驚きではありませんが、記録に残しておくことは、連邦レベルで何も成されることはありません。そのため、記録に残しておくことは良いことです。

ジョージア工科大学とメタは、炭素捕獲プロセスを設計する科学者がより簡単に行うための、反応、材料、および計算を集めた大規模なデータベースであるOpenDACに取り組んでいます。これは、有望で人気のある炭素捕獲材料タイプである金属有機フレームワークに焦点を当てており、数千種類のバリエーションがあり、徹底的にテストされていない。

ジョージア工科大学チームは、オークリッジ国立研究所とメタのFAIRと協力して、これらの材料での量子化学相互作用をシミュレーションしました。これには約4億時間の計算が必要であり、これは大学が簡単に集められることではありません。この分野で働いている気候研究者に役立つといいです。すべてはこちらで文書化されています。

医療分野でのAIの応用についてよく耳にしますが、ほとんどはアドバイザリーロールと呼ばれるものです。これは、専門家が気付かなかったことに気づかせたり、技術で見つけるのに時間のかかるパターンを発見したりする役割です。これは、これらの機械学習モデルが統計間のつながりを理解せずに単なる接続を見つけるだけなので、部分的にはそうです。ケムブリッジとルートウィッヒ＝マクシミリアン大学ミュンヘンの研究者たちは、治療計画を作成する際に非常に役立つことから、その先に進んでいます。

LMUのStefan Feuerriegel教授を中心に進められているこの作業は、相関関係だけでなく因果関係を特定できるモデルを作成することを目指しています。「機械には、因果関係の認識と問題の正確な形式化に対するルールを与えます。その後、機械は、いわば、コンピュータに供給されたデータで実生活の結果がどのように反映されるかを理解し、介入の影響を認識することを学ばなければなりません」と彼は述べています。まだ早い段階にあると彼らは認識していますが、彼らの仕事は重要な10年規模の開発段階の一部であると信じています。

ペンシルバニア大学の大学院生であるRo Encarnaciónは、過去7-8年で女性や有色人種によって主導されてきた「アルゴリズム的正義」分野で新しいアプローチに取り組んでいます。彼女の