🔍 Meta、AI検索エンジンを開発

Metaは、GoogleやBingへの依存を減らすために、リアルタイム情報に焦点を当てた独自のAI検索エンジンを開発しています。

Author

Jack Lajoie
October 28, 2024 • 読了時間3 minutes

ザ・デイリー・カレント ⚡️

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Metaは独自のAI検索エンジンの開発に乗り出し、GoogleやBingへの依存を減らそうとしています。これはテクノロジー業界における大きな変化を示しています。その一方で、Googleはコンピュータを自立的に操作できるAI「Project Jarvis」を進めています。これらのテックジャイアントがAIの限界を押し広げる中、NotionのCEOはコンピュータを使用するエージェントの現在の非効率性を批判し、その限界を強調しています。並行して、エンタープライズAIの導入が加速しており、データ品質のような課題があるにもかかわらず、さまざまな機能にAIを統合しています。しかし、OpenAIのWhisperのようなAIツールを医療などのセンシティブな分野で使用することにより、正確性の懸念から注意と規制の必要性が続いています。

🔌 これらのヘッドラインに注目：

Metaは独自の人工知能を搭載した検索エンジンの開発を進めていると報じられています。この動きは、GoogleやMicrosoftのBingに依存せず、ウェブから情報を取得することを目的としています。Metaのウェブクローラーは、同社のチャットボットであるMeta AIを通じて、ユーザーに現在の出来事についての答えを提供することを目指しています。

  • Metaの検索エンジンは、リアルタイム情報と現在の出来事に焦点を当てる予定です。

  • このプロジェクトは、Googleのウェブクローリングとインデックス作成の優位性に挑戦する可能性があります。

  • Metaは検索エンジンを一般に公開するかどうかをまだ決定していません。

🏗️ Metaの検索エンジン開発への進出は、外部依存を減らし、自社のAIインフラを縦に統合する戦略を示しています。

Googleは、コンピュータを自立的に操作し、複雑なタスクを実行できるAIシステム「Project Jarvis」を開発しています。このプロジェクトは、大規模な言語モデルとコンピュータビジョンを組み合わせ、AIが画面上のコンテンツやさまざまなアプリケーションと対話できるようにするものです。

  • Project Jarvisは、大規模な言語モデルとコンピュータビジョンを組み合わせ、AIがコンピュータのインターフェースと対話できるようにします。

  • システムは人間のデモンストレーションから学習し、複雑なマルチステップタスクを実行する能力を持っています。

  • GoogleはProject Jarvisを文書編集やプレゼンテーション作成などの実用的なアプリケーションでテストしました。

  • AIはマルチステップの指示を理解し実行することで、高度な推論能力を示しています。

  • 2024年末時点で、Project JarvisはAI開発における重要なステップを示しつつも、まだ研究段階にあります。

💼 Project JarvisのようなAIシステムがより高度になるにつれ、企業は自社の労働力戦略を再評価し、自動化される可能性のある役割の従業員の再訓練プログラムに投資する必要があるかもしれません。

NotionのCEO、Ivan Zhaoは、コンピュータタスクの自動化を目的としたAIエージェントを批判し、その非効率性を指摘しています。彼は、AnthropicやOpenAIのような企業がコンピュータを制御するAIを開発している一方で、現在のAIエージェントは遅く、コストがかかり、多くのソフトウェアアプリケーションを効率的にナビゲートするのが困難であると主張しています。

  • Anthropic、OpenAI、Googleなどの主要なテクノロジー企業は、コンピュータを制御するAIを開発しています。例えば、Anthropicのエージェントはカーソルを使って画面をナビゲートし、テキストフィールドに入力し、ソフトウェアと人間のように対話します。

  • Zhaoは、これらのエージェントは複数のソフトウェアアプリケーション、パスワード、および他の障壁をナビゲートするのに苦労し、特定のタスクに特化したアプリほど効率的ではないと主張しています。

  • 現在のAIエージェントは、操作が遅く、運用にコストがかかるとされています。業界関係者によれば、これらの画面制御モデルは運営に高額で、パフォーマンスの課題に直面していますが、今後の改善が期待されています。

🏃‍♂️ コンピュータタスクの自動化を目指すAI競争が進む中、NotionのCEOによる効率性の懸念は、この技術が複雑なソフトウェア環境で抱える現在の限界に対する（おそらく偏った）現実の確認となっています。

企業がAIの実験から実装へと移行する中で、さまざまな機会と課題に直面しています。多くの企業がAIの投資に満足していると報告していますが、データの品質や計算力の不足といった問題も依然として存在しています。強力なデータ戦略の重要性が明らかになり、企業は成功するAI展開をサポートするための強固なインフラの必要性を認識しています。

  • 生成AIはこの傾向の主要な推進力であり、ビジネスオペレーションの様々な側面に統合されています。

  • AIは特にマーケティング、営業、IT部門で生産性を向上させています。

  • AI技術に対する投資が増加しており、企業は予算のより大きな部分をAI技術に割り当てています。

  • 組織は、いくつかの期待が満たされていないにもかかわらず、AIの投資に全体的に満足していると報告しています。

🔄 AIがバズワードからビジネスの必須要素に移行する中、企業は戦略とインフラを適応させなければ、ますますAI主導の市場で後れを取るリスクがあります。

OpenAIのWhisperを医療の記録で使用することは、その内容を捏造する傾向があるため批判されています。この問題は、患者ケアにおいて正確な記録が重要である医療現場でリスクをもたらします。この問題は、センシティブな分野でAIツールを導入する際の幅広い課題を浮き彫りにし、公共の安全とプライバシーを確保するための慎重な評価と規制の必要性を強調しています。

  • OpenAIのWhisper AI転写ツールは、センシティブなコンテキストで内容を捏造することが示されています。

  • このツールは、患者の相談記録を転写するために医療で使用されており、潜在的な誤診の懸念を引き起こしています。

  • 専門家は、ツールの不正確さのために改善と規制を求めています。

  • Nablaのような企業は、Whisperを医療の転写に使用し続け、その欠陥を認識しています。

  • カリフォルニアの立法者は、医療におけるAIの使用に関するプライバシーの懸念を表明しています。

💊 WhisperのようなAIツールが医療に浸透する中、業界は革新と患者の安全の間で重要なバランスを取る必要があります。