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Cyber_Cat
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AIが幻覚を停止、サイバー犯罪への懸念を煽る

中国のAIスタートアップz.aiは、VentureBeatによると、今週、新しい大規模言語モデルGLM-5をリリースし、幻覚率が過去最低を記録したことで話題を呼んだ。オープンソースであるこのモデルは、「slime」と呼ばれる新しい強化学習技術も活用している。一方、MIT、Improbable AI Lab、ETH Zurichの研究者たちは、VentureBeatによると、LLMが古いスキルを忘れることなく新しいスキルを学習できる新しいファインチューニング手法を開発した。

z.aiのGLMシリーズの最新版であるGLM-5は、オープンソースのMITライセンスを保持しており、企業での展開に適している。AA-Omniscience Indexで-1点を獲得し、前モデルから35ポイント向上した。VentureBeatによると、これはGLM-5を知識の信頼性においてAI業界の最前線に位置づけ、情報を捏造するのではなく、いつ自制すべきかを知ることで、Google、OpenAI、Anthropicなどの米国の競合他社を凌駕している。

MITの研究者たちの新しい技術である自己蒸留ファインチューニング(SDFT)は、現代のLLMが持つインコンテキスト学習能力を活用することで、モデルがデモンストレーションと独自の実験から直接学習することを可能にする。VentureBeatによると、実験では、SDFTが従来の教師ありファインチューニングを常に上回り、強化学習の限界に対処していることが示されている。

AIの進歩が続く一方で、その潜在的な悪用に対する懸念も根強く残っている。MIT Technology Reviewによると、AIはすでにオンライン犯罪を容易にしており、状況は悪化する可能性がある。ハッカーはAIツールを使用して攻撃を計画するために必要な時間と労力を削減し、経験の浅い攻撃者の障壁を下げている。シリコンバレーの一部では、AIが完全に自動化された攻撃を実行できるようになる寸前であると警告している。セキュリティ研究者たちは、すでに詐欺を加速させ、その量を増加させているAIがもたらす差し迫ったリスクに、まず焦点を当てるべきだと主張している。

関連ニュースとして、Nature Energyの最近の研究によると、MIT Technology Reviewによると、スクーターからミニバスまで、EVは2040年までにアフリカでガソリン車よりも所有コストが安くなる可能性がある。しかし、この技術は、限られた電力網や充電インフラなど、一部のアフリカ市場では依然として大きな課題に直面している。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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