高木浩光＠自宅の日記 - 知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷──処遇AIと生成AIを混ぜると、全部壊れる
■ 知財検討会にまで及ぶAI規制の混迷──処遇AIと生成AIを混ぜると、全部壊れる Twitterで、12月12日の「AI時代の知的財産権検討会（第10回）」の配布資料「AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル型コード（仮称）（案）」が、これはひどいと話題になっているのが流れてきたので、読んでみたところ、色々言いたいことが思い浮かんだ。本来ならば論文で指摘するべき話だが、他に先に書かないといけないことばかりで、いつになったらできるかわからない。今動いている話なので、急ぎここに記す必要があるが、書くのが面倒なので、生成AIに書かせた。自分で書けばぐちぐちと悩みながら2、3日かけるところだが、もはや生成AIのおかげで、気づいてから半日で完成だ。（どういうプロンプトで書かせたかは末尾に開示しておく。） 関係者の皆さんには読んでほしい。方向付けさえすれば自然にここま
AIで生成した「やたら長文だが内容は薄い情報」とか「意味のある情報が抜けた要約文」を上司や同僚に送りつけるのはやめようね、の話。 - フジイユウジ::ドットネット
生成AIによって作られた「やたら長文なのに内容は薄い文章」とか「要約されてはいるけど、必要なことが書かれていない文章」を上司や同僚に送りつける人がいます。 そういう仕事の邪魔になるようなAI生成物ををハーバード・ビジネス・レビューが「ワークスロップ」って名付けてるそうです。来年くらいにワークスロップがヤバいって記事が増えそうな気がしますね。 いうまでもなく、「やたら長文なのに内容は薄い文章」とか「要約されてはいるけど、必要なことが書かれていない文章」を上司や同僚に送りつけてしまうのは避けた方が良いことです。 テック系ではない一般の会社の方も含め、ビジネス基礎スキルとして「読み手の負担を想像しながらAIを使うスキル」が重要になりそうな気がしますよ。 人事系の方は、来年の新卒研修にぜひ入れてほしい。 ※謎マナーを増やしたいわけではないので「こうあってはならない」という話ではなく、「自分の効率を
ノア・スミス「AI がちょっぴり期待外れになるかどうかにアメリカの未来はかかってるのかも」（2025年10月12日）｜経済学101
Photo by Siddhant Kumar on Unsplashアメリカ経済の支柱がひとつ倒れたら，トランプ政権は大コケするだろういま大勢の人たちの脳裏でざわついている問題といえば，これだ：「なんでアメリカ経済は持ちこたえてるんだろう？」 トランプ関税で製造業は大打撃を受けているし，雇用統計の数字もふるわないし，消費者感情は2008年からの大不況レベルにまで落ちている： こういう警戒信号がともっているのに，ギリギリ経済の瓦解に見えなくもない事態すら起きていない．失業率はちょっとだけ上がったけれど，まだまだ極めて低いし，働き盛りの人たちの雇用率は史上最高水準近くにとどまっている（労働市場の健康状態を見るときにぼくが重宝してる数字が雇用率だ）．ニューヨーク連銀の GDPナウキャストでは，GDP 成長率の目下 2% をわずかに上回って推移している一方で，アトランタ連銀のナウキャストはそれよ
AIの作品は誰のもの？ 弁理士と考えるAI×著作権 | 技術評論社
概要 昨今めざましい発展を見せるAI関連技術ですが、そのひとつに画像や文章などを生み出せる「生成AI」があります。テキストからの画像生成、文章のまとめや整形などその活用は発展を続けており、適した利用を行えば大きな効率化や工夫を図れると言えるでしょう。しかしながらクリエイティブ分野に代表される著作権問題など課題や懸念点は多く、「AI生成物の権利・責任の所在」「教師データの著作権」などの問題・課題も新たに生まれる中で現行法の整備は追いついていないと言わざるを得ません。 本書では特許や著作権に精通した弁理士の視点から、知的財産の中身やAIのしくみ、AI周辺の権利問題にいたるまでを過去の裁判や海外の事例などを踏まえつつ要点および論点・争点となっている箇所を整理、解説して解説していきます。 AIを使いたい人・作りたい人・使われたくない人のすべてに役立つ、これからを考えるための一冊です。 目次 1章
Anthropic著作権侵害訴訟、和解へ──史上最高額の著作権回収に
米Anthropicを被告とする著作権侵害訴訟で9月5日（現地時間）、和解が成立した。Anthropicは少なくとも15億ドルを和解基金として支払うことで合意し、約50万点の著作物に1作品当たり推定3000ドルが分配される見込みだ。さらに、同社は海賊版サイトから取得した書籍ファイルとそのコピーをすべて破棄する義務も負う。 これは、公表されている中で史上最大規模の著作権回収額であり、AI企業が違法コンテンツ利用の対価を支払うという先例を築いたとされる。 この訴訟は2024年8月、作家のアンドレア・バーツ氏らがAnthropicを相手取り、同社がLibGenやPiLiMiといった海賊版リポジトリから著作物を取得し、「Claude」のトレーニングに利用したことが著作権侵害にあたるとして、米カリフォルニア州北部地区連邦地裁に提起したもの。 2025年6月には裁判所が「フェアユース」の主張を一部退け
もともと思考力が高い人は生成AIを使い倒すことができるが、批判的思考に慣れていない人は、AIを使えば使うほど、思考力が弱くなるという研究結果が出てしまう→残酷過ぎて笑う
Tatsuhiko Fujimoto @Tatsu_Fujimoto 8100億円ブロックバスター博士・イノベーター・科学者・新薬探求・ 啓発 (ナルコレプシー・過眠症・てんかん・発達障害)・過眠症の自立支援/指定難病を要望; Innovator, Druggernaut, Advocacy, Pioneer & Lead for Orexin Research at Takeda medicinalchemistry.blog120.fc2.com Tatsuhiko Fujimoto @Tatsu_Fujimoto "けっこう残酷な研究結果です。 もともと思考力が高い人は、依存して思考力を弱くすることもなく、生成AIを使い倒すことができる。 一方で、あまり批判的思考に慣れていない人は、AIを使えば使うほど、思考力が弱くなり、生成AIに使われる状態になってしまう" x.com/ysk_m
原論文から解き明かす生成AI | 技術評論社
著者 菊田遥平（きくたようへい） 著 定価 3,300円（本体3,000円＋税10%） 発売日 2025.8.18 判型 B5変形 頁数 304ページ ISBN 978-4-297-15078-5 978-4-297-15079-2 概要 生成AI技術は目覚ましい進歩を続けています。そのため、表面的なトレンドを追うだけでは、そのしくみを理解することが困難になっています。こうした状況において、本書は生成AIを支える理論的基礎について原論文レベルまで深く踏み込んで解説し、読者が技術の核心部分を理解できるよう導く一冊です。本書の主な特徴は、以下の3つにあります。 1つ目の特徴は、Transformerから推論時のスケーリング則に至るまでの「生成AIの重要な理論」について、原論文の内容を参照しながら数式と図版を用いて詳細に解説しています。2つ目の特徴は、英語・日本語を問わず既存の文献ではあまり扱わ
LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門 | 技術評論社
概要 本書では、OpenAIによるAIサービスを利用するためのOpenAI API、オープンソースのLLMアプリ開発ライブラリLangChain を使って、LLM（大規模言語モデル）を活用したRAG（検索拡張生成）アプリケーション、そしてAIエージェントシステムを開発するための実践的な知識を基礎からわかりやすく解説します。 OpenAI のチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基礎知識 について解説したあと、RAGの実践的手法や評価のハンズオンを行います。今後の生成AIシステム開発で重要となるAIエージェント開発はLangGraphを使って行い、さらにAIエージェントのデザインパターンと、パターン別のAIエージェントハンズオンまで解説します。 OpenAIのAPIとフレームワークLangChainを学ぶことで、LLMの性質を活かしたサービスや業務システムを構築する
いちばんやさしいAIエージェントの教本 人気講師が教える自律型AIの基礎と実践ノウハウのすべて - インプレスブックス
1,980円（本体 1,800円＋税10%） 品種名書籍 発売日2025/8/26 ページ数224 サイズA5判 著者 古川渉一 著 ISBN 9784295021926 いま最も注目されている業務自動化ツールが「AIエージェント」です。RPAやマクロなど、これまでもさまざまな自動化ツールはありましたが、AIエージェントはLLMによって人間の指示を理解し、自律的にタスクを達成する仕組みです。本書では、AIエージェントとはどういうものでどう便利なのか、そしてどうやって使えばいいかについてわかりやすく整理しています。「興味はあるがよくわからない」「どうやって導入すればよいかわからない」といった人たちの受け皿となるべく、自らもAIエージェントを開発する古川渉一氏が、AIエージェントの仕組みや先行ビジネスモデルなどをわかりやすく解説します。 目次を見る
直感 LLM
急速に進化する大規模言語モデル（LLM）を、視覚的に理解しながら実践的に学べるハンズオンガイド。本書では、Jupyter Notebookやクラウド上で実際にモデルを動かしながら学ぶことができます。大規模言語モデルに欠かせないTransformerの仕組みをはじめ、要約、セマンティック検索、テキスト分類、クラスタリング、RAG（検索拡張生成）といった技術も、図解とともに直感的に理解できます。豊富なコード例と既存ライブラリの活用法を通じて、直感を重視したアプローチでLLMを学びたい読者に最適な一冊です。 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 言語モデルの理解 1章 入門大規模言語モデル 1.1 言語AIとは？ 1.2 言語AIの近年の歴史 1.2.1 Bag-of-Wordsによる言語の表現 1.2.2 埋め込みによる言語の表現 1.2.3 埋め込みの種類 1.2.4 注意機構による文脈
ゼロから作るDeep Learning ❷
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！ 関連ファイル サンプルコード 学習済みの重みファイル（6章、7章） 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付で
知能と技術的特異点 - Sideswipe
これは 人工知能アドベントカレンダー の1日目の記事です。 はじめに 本アドベントカレンダーは25日間をかけて、知能、あるいは人工知能（あとで触れますが、正確には汎用人工知能を指す）について、それを理解しまた実現する技術について、広く浅く解説と紹介をします。 ここでいう人工知能は、後述するように一般に考えられている人工知能(Artificial Intelligence) ではなく、汎用人工知能 (Artificial General Intelligence, AGI) であり、一言で表すなら、「人と同じような知性をもった機械」を考えます。ただし、以降は特に断りのない限り、AGIの意味で単にAIといいます。AIとAGIの違いについては、以前の記事 人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe を御覧ください。こちらは今回のシリーズで扱う内容の概要
asahi.com（朝日新聞社）：スパコン、米のクイズ王に圧勝 本１００万分冊の知識 - サイエンス
【ワシントン＝勝田敏彦】本１００万冊分の知識を持ち、人間の言語を理解する米ＩＢＭ製の人工知能「ワトソン」と、米国の人気クイズ番組「ジョパディ！」の王者２人の対戦の最終結果が１６日夜に放送された。結果はワトソンの圧勝。１９９７年にチェスの王者を破ったスーパーコンピューターが、大幅に進化したうえで新たな「偉業」を成し遂げた。 対戦は、同番組で連勝と獲得賞金でそれぞれ記録を持つ王者との間で２試合に分けて行われた。１４、１５日に放送された第１試合では、前半ではビートルズに関する問題に続々、正答。後半戦では冒頭７問に連続正解して猛ダッシュした。最後の問題で空港名の由来から米国の都市名を問われた質問で、ワトソンが、正解はシカゴなのに、カナダの「トロント」と答えるミスを犯したものの、王者２人を圧倒した。 １６日放送の第２試合も、前半は王者２人相手に苦戦したものの後半で盛り返し、終わってみれば、順位を
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