NVIDIAがRun:aiを買収し、AIワークロード管理の効率を高めることがEUにより承認された。この動きがAI技術と市場にどのような影響を及ぼすのかを掘り下げる。

スーパアラインメント問題とそれに対する戦略を通じて、超知能AIのリスクと対策について掘り下げます。

Google DeepMindが最新AIモデルGemini 2.0を発表。多機能性に優れたこのモデルは、AI技術の新時代を切り開きます。

Anthropic社が開発したModel Context Protocol (MCP)は、AIとデータソースのシームレスな統合を可能にする新しい技術です。本記事ではMCPの仕組みとそのビジネスへの応用例を詳しく解説します。

人工汎用知能（AGI）開発を行うアメリカの主要AIラボのセキュリティ課題とその対策の必要性について深掘りします。国家安全保障にも関わるこの重要な問題に迫ります。

「2027年までにAGI（汎用人工知能）が実現する可能性は非常に高い」。挑戦的なステートメントで元OpenAIの技術者が発表した論文「Situational Awareness」を紹介します。今回はその第3弾として1兆ドル規模に向かう中で直面する電力やチップの課題を紹介します。

「2027年までにAGI（汎用人工知能）が実現する可能性は非常に高い」。挑戦的なステートメントで元OpenAIの技術者が発表した論文「Situational Awareness」を紹介します。今回はその第二弾として、人工汎用知能（AGI）から超知性への驚異的な進化、いわゆる「インテリジェンス爆発」の可能性について探っていきます。この進化プロセスは驚異的な速度で進行し、我々の社会や技術に多大な影響を与えることが予想されます。

「2027年までにAGI（汎用人工知能）が実現する可能性は非常に高い」。挑戦的なステートメントで元OpenAIの技術者が発表した論文「Situational Awareness」を紹介します。

この記事では、OpenAIが新たに発表した「OpenAI o1」モデルの革新性とその進化点について詳しく解説します。GPT-4oとの比較を通じて、o1がもたらす高度な推論能力やコーディング能力の向上、実際の利用シーンでの可能性を探ります。また、未来に向けた課題とその解決策についても考察し、AI技術が私たちの生活やビジネスにどのように貢献するかを展望します。

この記事では、AI（人工知能）がどのように進化し、現代のテクノロジーにおいてどのように役立っているのかを歴史と共に詳しく解説します。