MIT、拡散モデルで未知のタンパク質構造を生成する「FrameDiff」を発表
MIT CSAILの研究チームは自然界に存在しない新規タンパク質構造を生成するAIツール「FrameDiff」を発表した。画像生成で使われる拡散モデルを微分幾何の剛体フレームに応用し、既存の予測モデルに依存せず骨格を構築できる。標的創薬やワクチン開発の大幅な効率化が期待される。
研究
注目のAI論文、新しいベンチマークや手法、そして生物学・医療・材料などの科学研究でAIが生んだ成果。
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AI検出ツールに非英語話者への偏見、TOEFL作文の半数以上を誤判定
スタンフォード大学の研究チームが7つの主要AI検出ツールを検証したところ、英語を母語としない人々が書いたTOEFL作文の半数以上がAI製と誤認され、1つのツールでは98%に達した。語彙が平易でパープレキシティが低いことが原因で、皮肉にもChatGPTで書き直すと全て人間判定される逆転現象が起きている。
OpenAI、超知能の制御を目指す「Superalignment」チーム発足
OpenAIは人間を超える超知能AIを制御する新研究チーム「Superalignment」の発足を発表した。チーフサイエンティストのイリヤ・サツケヴァー氏らが率い、今後4年間で確保済み計算資源の20％を投入する。超知能が今十年中にも到来すると予測し、AIを使ってAIを監査する自動化研究者の構築を目指す。
Insilico、生成AIで見つけた肺線維症の新薬候補が第2相臨床試験入り
Insilico Medicineは生成AIを活用して発見・設計した特発性肺線維症の治療薬候補が第2相臨床試験に入ったと発表した。標的特定から分子生成までAIを用い、従来の10分の1の費用と3分の1の期間で開発を進めた。米中両国の患者を対象に試験が実施される。
AI学習データを作る作業員、最大46%がChatGPTに「下請け」
スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究で、Amazon Mechanical Turk でデータ作成を請け負う作業員の33%〜46%がChatGPTなどのAIを使って作業していることが判明した。AI生成データで別のAIを再学習させると誤情報が増幅する恐れがあるが、有効な判別手段はまだ確立されていない。
カンザス大、ChatGPT製論文を99%超の精度で見分けるAIを開発
米カンザス大学の研究チームは、ChatGPTが生成した科学論文を99%以上の精度で検出できる機械学習アルゴリズムを開発した。語彙の豊富さや段落の長さ、句読点の使い方など、人間とAIの文体の違いを分析して判定する。ただしテスト規模が小さく、人間による微修正にどこまで耐えられるかは今後の課題だ。
NVIDIAがNeuralangeloを発表：スマホ動画から高精度な3Dシーンを復元
NVIDIA Researchは2D動画から高精細な3Dモデルを生成するAI「Neuralangelo」を発表した。Instant NeRFの技術を取り入れ、従来難しかった大理石や屋根瓦などの複雑な質感を忠実に再現できる。ゲーム開発やロボティクス向けの技術で、コードはGitHubで公開されている。
AIで致死性スーパーバグを倒す新抗生物質を発見 1時間半で候補特定
米加の研究チームがAIを活用し、多剤耐性菌アシネトバクター・バウマニに効く新抗生物質「abaucin」を発見した。AIは6680種類の化合物からわずか1時間半で候補を絞り込み特定に成功。標的菌のみに作用するため耐性化しにくい利点があるが、臨床応用には2030年頃までかかる見通しだ。
画像をクリック＆ドラッグで自在に変形・再生成する新AI技術「DragGAN」が登場
ドラッグ操作だけで画像内の物体を自在に変形できるAIモデル「DragGAN」の研究が公開された。従来のピクセルを歪ませる変形ツールとは異なり、AIが物体自体を再生成するため、顔の向きの3D回転や隠れた歯の描画まで自然に行える。直感的な画像編集を実現する技術として注目されているが、現在は論文とデモ段階にとどまる。
テキサス大、GPTとfMRIで脳内の思考を非侵襲でテキスト化する技術を開発
テキサス大学オースティン校の研究チームが、fMRIとGPTモデルを組み合わせて脳活動から思考を非侵襲で読み取る言語デコーダーを発表した。電極埋め込みなしで連続した意味内容をテキスト化でき、失語患者支援への期待と同時にプライバシー保護の課題も指摘されている。
OpenAIが「Consistency Models」発表、1ステップで画像生成 拡散モデル超え狙う
TechCrunchによると、OpenAIの研究チームが「Consistency Models」に関する論文を公開した。数十から数百ステップの計算を要する従来の拡散モデルに対し、わずか1〜2ステップで画像生成や超解像を行い、速度を桁違いに高める。初期段階のため画質はまだ粗いものの、スマホでの端側動作やリアルタイム生図に向けた布石となる。
GPT-4がデータ注記で人間を凌駕：50万ドルと2万時間を削減
Carnegie MellonやYaleなどの研究チームは、OpenAIのGPT-4がデータラベリング作業で熟練クラウドワーカーを上回る精度を示したと発表した。572,322件のシナリオ注記でGPT-4を活用し、費用を5,000ドル未満に抑え、500,000ドルと20,000時間の労働を節約した。専門家の判断との相関も高く、注記産業に大きな影響を与える可能性がある。
スタンフォード大がAIエージェント研究発表：仮想空間で自発的に交流
スタンフォード大学の研究チームが記憶・内省・計画能力を持つ「生成エージェント」を発表した。ChatGPTを組み込んだ25体のエージェントをシムズ風の仮想空間に配置したところ、自発的にパーティーを企画したり町長選に出馬したりする振る舞いを見せ、人間によるロールプレイ以上に人間らしいと評価された。
AppleがFaceLitを発表：2D写真から自由なライティングが可能な3D顔を生成
Appleの研究チームが生成フレームワーク「FaceLit」を発表した。特別な撮影機材や手動アノテーションを使わず、ネット上の2D画像から学習してユーザー指定の照明や視角でレンダリング可能な3D顔を生成できる。FFHQデータセットでFID 3.5を達成した。
ヒト脳細胞でAIを駆動、研究チームが「オルガノイド知能」構想を発表
火曜日、John Hopkins Universityなどの国際研究チームがFrontiers誌で「オルガノイド知能（OI）」のロードマップを発表した。三次元培養したヒト脳細胞と脳コンピューターインターフェースを組み合わせ、シリコン半導体の物理的限界を超えるバイオコンピューティングを目指すが、実用化は初期段階にある。
画像生成AIは原画を「記憶」している：Stable Diffusionなど既存画像の複製リスクが判明
米 Google Brain やカリフォルニア大学バークレー校などの研究チームは、Stable Diffusion や Imagen などの拡散モデルが訓練画像を記憶し、そのまま複製出力することがあると発表した。再現率は 0.03% と稀だが、モデルが大型化するほど著作権侵害や個人情報の漏洩リスクが高まる恐れがある。
Google、文章から楽曲を作るAI「MusicLM」を発表するも公開は見送り
Googleの研究チームはテキスト指示から高品質な音楽を生成するAIモデル「MusicLM」を発表した。28万時間の音楽データで学習しハミングからの作曲も可能だが、約1%で学習元の音源が直接複製される問題が判明。著作権リスクを理由に一般公開は見送られている。
Salesforce、言語モデルで人工タンパク質を設計 自然進化に匹敵する活性を実証
Salesforce Researchやカリフォルニア大学などのチームが、言語モデル「ProGen」を用いて機能的な人工タンパク質を設計することに成功した。2億8000万件の配列を学習し、アミノ酸の並びを文法のように予測する。合成されたサンプルの73%が機能し、大腸菌を死滅させる活性も確認された。
UCLA、光速で計算する光ニューラルネットワークを開発：数千の波長で並列処理
IEEE Spectrum は UCLA の研究チームが光子を用いた広帯域回折型光プロセッサを開発したと報じた。波長多重化によって数千の波長で同時・光速に行列計算を実行でき、光源以外の電力をほぼ消費しないため、AI の省電力化の切り札として期待される。
AIで「動物の言葉」を解読へ：種を超えた対話を目指す研究
世界経済フォーラムの報告によると、非営利組織Earth Species Projectなどの研究者らが、AIを活用して動物の音声や生態系データを解析し、動物の言語解読に取り組んでいる。野生動物の保護や持続可能性の向上に向け、双方向の意思疎通を目指す。