週刊AIブリーフィング｜モデルを比べる前に、評価・利用量・受け渡しを見る

こんにちは、QAILaboratoryの鳴海です。 先週は、大手各社の足並みがどれだけ早く崩れたかではなく、それでも変わらない自分の運用ルールをどう先に決めておくか、のほうを見ています。 9月13日、Anthropicのダリオ・アモデイCEOが、最前線を走るAI開発のペースを落とすべきだと訴えるエッセイを自身のブログで公表しました。その2日後、トランプ大統領は自身のSNSでこの主張を退け、中国外務当局も同じ提案を批判しています。同じ週、Metaのマーク・ザッカーバーグCEOも、各社が自主的にペースを管理すればよいとして、足並みをそろえる案には加わりませんでした。 外の歯止めがいずれできる、それまでは様子見でよい。そう思いたくなるところですが、この数日の動きを見る限り、歯止めがいつ・どんな形でできるかは、今のところ誰にも分かりません。 ■ 足並みが崩れる速さのほうが、内容そのものより見...

こんにちは。鳴海です。 今週、こんなものを書きました。   ■ AIのニュースから、次に試す使い方を見つける 新発表と実際の工程をつなぎ、仕事や作品づくりで次に試すAIの使い方を選べる二つの週刊ニュースレターを紹介しました。 https://www.narumitakayoshi.com/blog/weekly-ai-briefing-guide   ■ AIの「最後の同意」を、仕事の根拠にしない ― 5モデルで試した記録 5つのAIへ反論を重ねた小規模試験から、会話の最後の同意を正解にせず、根拠を長い会話の外で確かめ直す方法を整理しました。 https://www.narumitakayoshi.com/blog/ai-last-agreement-not-evidence   ■ AIは判断に、コードは計算に——18分のエージェントが85秒になった理由 広告運用エージェントの事例...

こんにちは、QAILaboratoryの鳴海です。今週は、何を作ったかより、どこで受け取ることにしたか、のほうを見ています。Instacartが、買い物を代行するAIアシスタントClementineを出しました。同社の説明では、利用者が送ったテキストメッセージ、または撮影した買い物リストの写真から、そのままカートを組み立てます。海外の事例というと、同じ機能を自社でも作れるかどうかを考えたくなります。ただ、この例で変わったのは機能ではなく、受け取る場所のほうです。利用者は、いつもの書き方のまま送っています。■ 真似るのは仕組みの大きさではなく、受け取る場所のほう目を留めておくとよいのは、入口の位置です。相手がすでに使っている形式、たとえば手書きのメモの写真や、いつも来る短い文面を、そのまま受け口にする。こちらの都合で作った入力欄に相手を連れてくる必要がなくなります。この置き方は、失敗し...