AI支援でコードを書く開発者、バグと脆弱性が増加＝スタンフォード大研究
スタンフォード大学の研究者が発表した論文によると、GitHub CopilotなどのAIアシスタントを使用した開発者は、利用しなかった開発者に比べて安全性の低いコードを書く傾向にあることが判明しました。さらに、AI利用者は自分のコードが安全であると誤認しやすいことも明らかになっています。
研究 · デイリー
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12月21日 水曜日
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12月14日 水曜日
AI研究の倫理審査はどうあるべきか：学会横断での枠組み構築を研究者らが提言
AI研究における倫理審査の実践を前進させる提言が発表された。従来の審査機関は被験者保護に偏り、アルゴリズムの悪用や社会的バイアスなどの広範なリスクに対応できていないと指摘。学術界全体で審査プロセスの効果検証と連携を進めるよう求めている。
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12月7日 水曜日
AIは自律的な「発明者」になれるのか？ DABUSの特許却下から見る限界
AIシステム「DABUS」を単独発明者とする特許出願が世界各地で却下され、AIの発明能力を巡る議論が白熱しています。技術的な検証では、問題のモデル化から有望な概念の選別、出力の解釈まで人間の手が必要であり、現状は補助ツールに過ぎません。完全な自律的発明はまだ遠いのが実情です。
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11月29日 火曜日
スタンフォード大、Stable Diffusionを微調整して胸部X線画像を生成
スタンフォード大学の研究チームは、Stable Diffusionを微調整して病変を含む胸部X線画像を生成する手法を発表した。専用の膨大な計算資源を使わずに医療画像を合成でき、希少疾患の研究データ不足解消に道を開く。ただし多様性やライセンス上の制限が残る。
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5月11日 水曜日
英アストン大学がAI信号制御システムを開発：強化学習で渋滞解消へ
英アストン大学の研究チームが、深層強化学習を活用した交通制御AIを開発した。従来の固定ルールとは異なり、シミュレーション学習を通じてリアルタイムに交差点の信号機を自動制御し、未経験の道路状況にも適応して車の待機時間と排出ガスを削減する。