人工知能はサイバーセキュリティだけでなく、経済や国家安全保障に対しても大きな可能性を提供します。現在、アメリカはAI競争において優位性を維持していますが、この優位性を保ち、国家安全保障を強化し、将来の機会を活用するためには、産業と政府の協力が不可欠です。両セクターは既存の取り組みを基にし、貴重な洞察を交換しなければなりません。 この文脈の中で、私たちは政策立案者への新しい提言を発表し、AIの敵対的利用に関する研究を行い、国家安全保障におけるAIの役割について、Googleのグローバル affairs社長ケント・ウォーカーの視点を共有しました。さらに、AIの時代におけるユーザー保護とサイバー防御の強化を目的とした新しい取り組みも導入しました。

アバランチ（Avalanche）は、分散型金融（DeFi）とスマートコントラクトに特化したブロックチェーンで、2022年12月16日のAvalanche9000アップグレードの導入以降、利用コストが大幅に減少し、取引量が33%以上増加しました。 アップグレード後、プルーフ・オブ・ステーク（Proof-of-Stake）ブロックチェーンでの平均利用料金、いわゆるガス料金は、FlipsideおよびBitqueryのデータによれば、前の数ヶ月と比較して約75%減少しました。平均日次取引数は38%増加し、約354,691件に達しました。 アバランチは、ネイティブトークンAVAXの市場価値に基づいて世界で5番目に大きなスマートコントラクトブロックチェーンです。そのマルチチェーンアーキテクチャには、スマートコントラクト用のCチェーン、ステーキングとバリデーター管理用のPチェーン、および資産移転用のXチェーンが含まれています。 アップグレードには7つの改善提案が含まれており、その中のACP-125は、Cチェーン上でスマートコントラクトを実行するための基本手数料を25 nAVAXからわずか1 nAVAXに引き下げました。1 nAVAXはAVAXの10億分の1に相当します。 さらに、アップグレードでは、以前の高額なバリデータ料金2,000 AVAXが、1～10 AVAXの手頃な月額サブスクリプションに置き換えられ、大規模を問わずプロジェクトがアバランチプラットフォームでレイヤー1（L1）プロトコルを開発しやすくなりました。

グロリア・スタイネムのリビングルームは、ほぼ60年にわたるフェミニズム運動を見守ってきた場所であり、私たちはフェミニズムの重要な人物の一人に初めてAIツールを紹介しました。これは歴史と未来の可能性の重要な交差点を象徴しています。人工知能は平等を求める闘いを革新する可能性を秘めていますが、その影響は、女性やマイノリティがこの急速に進化する技術に関与し、影響を与えることができるかにかかっています。しかし残念ながら、私たちは厳しい現実に直面しています。現在、女性はこの新しい領域で遅れをとっています。 AIの専門家の3分の1未満、AI研究者のわずか18%が女性であることから、女性の過少代表問題は深刻です。これは労働力だけでなく、女性が日常生活の中でAIツールを積極的に活用する必要がありますが、AIトレーニングプログラムへのグローバルな登録者のうち女性は28%にとどまっています。研究によると、女性は職場でAIツールを利用する可能性が男性より16ポイント低く、このために彼女たちのキャリアと社会的領域における進展を妨げる躊躇のサイクルが生まれています。 しかし、この瞬間には希望もあります。誰でもAIツールにアクセスでき、多くは無料で利用できるため、コンピュータサイエンスの背景や企業のサポートは必要ありません。この技術は進展を加速させる可能性があり、女性がいつでもメンターにアクセスし、自分のペースで新しいスキルを学ぶことを可能にすることで、つながりを邪魔する時間のかかるタスクから解放します。 AIは、特にメンターシップに関する女性が直面する根本的な障壁に対処する上で重要な役割を果たすことができます。確立されたロールモデルがいないため、多くの女性は男性がネットワークを通じて受けている指導が欠けています。たとえば、女性はシニアレベルのアドバイスを受ける可能性が24%低く、特に有色人種の女性においてその差は大きくなっています。AIツールは利用可能なメンターシップを提供し、重要な会話のコーチングを行い、彼女たちのキャリアで直面する課題をサポートすることができます。 さらに、AIは女性の参与を歴史的に制限してきた自信のギャップを軽減するのに役立ちます。コミュニケーションスタイルを評価したり、交渉の準備を助けたりするツールは、女性が自分の能力を効果的に伝えるための力を与えます。研究によると、女性がこれらの技術を利用すると、しばしば男性の同僚を上回る結果を示しており、参入障壁は能力よりもアクセスと訓練に関するものであることが明らかです。 しかし、AI技術に内在する偏見を認識することが重要です。これらは有害なステレオタイプや不平等な扱いを助長する可能性があります。したがって、AI開発における女性の関与は不可欠です。ジェンダー平等のために闘ってきた人々が、AIシステムの中の偏見を特定し、修正するのを手助けすることで、これらの技術が女性の権利と尊厳を尊重することを保障できます。 AIツールの利用可能性は、女性が自分の可能性を探求することを促します。シンプルで無料のプログラムは日常のタスクを支援し、他者との経験を共有することで学びと協力を促すことができます。これは、何十年にもわたってフェミニスト運動を特徴づけてきた連帯の精神を反映しています。 私たちは分岐点に立っています。AIが既存の権力ダイナミクスを強化することを許しますか、それともより公平な未来を生み出すために活用しますか？グロリアのアパートを出る際、彼女はこの技術がもたらす機会を「あなたはここに以前は存在しなかった全宇宙を創造した」と表現しました。

**ドバイ、アラブ首長国連邦、2025年1月30日（グローブニュースワイヤー）** – AI駆動のブロックチェーンアシスタントであるKlaus Agentが、カスタムDeepSeekモデルを組み込み、現存する中で最も高度でコスト効率が高く、自律的なAIエージェントの一つとして位置付けられました。 Klausミームに触発されたKlaus AIエージェントは、音声から音声への会話を得意とし、メール送信、購入、暗号通貨取引、予約管理などの実世界のタスクを遂行できる洗練されたデジタルアシスタントとして設計されています。 この新しい統合により、Klaus開発チームはDeepSeekの大規模言語モデル（LLM）をダウンロードし、カスタマイズし、最適化して自社のGPU上で動作させることができ、独自の技術フレームワーク内でエージェントの性能、効率、コスト効果を向上させました。 **最先端のAIテクノロジースタック** 外部LLMに完全に依存する多くのAIエージェントとは対照的に、Klaus Agentは敏捷性、インテリジェンス、自立性を考慮して設計された独自のAIシステムを使用しています。中核技術スタックは以下の通りです： - **Google DialogFlow** – ユーザーコマンドを解釈してからLLM処理に入ることで非常に迅速な応答時間を実現します。 - **Klaus Novel Graph** – ユーザーの問い合わせを分類し導くための教師あり学習グラフで、生成的AIへの依存を軽減します。 - **Klaus Neural Network** – 買い物から暗号通貨取引までのAI駆動活動を整理・管理するマルチクラスターのフレームワークです。 - **Klaus Vectorized Database** – 自己学習型データベースで、継続的な改善を促進し、ユーザー行動に適応し、シームレスなAI開発を可能にします。 - **Claude Anthropic** – 高度な人間のような対話モデルを提供する応答構造の洗練を行います。 **DeepSeek統合：AI学習の革命的ステップ** オープンソースのDeepSeekモデルは、Klaus Agentの教師なし学習アーキテクチャに完全に統合されました。GPTやClaudeなどの専有LLMとは異なり、DeepSeekはKlausのベクトル化データを通じて微調整を可能にし、AIが実世界のインタラクションに基づいて学習・適応します。 「この統合により、Klaus Agentは受動的な応答者を超え、自身の経験から学べる適応型デジタルエンティティへと進化しました。また、DeepSeekの包括的なトレーニングデータを活用しています」とKlaus Agentのリードデベロッパーはコメントしました。 **Klaus Agentの初回ライブ展開** Klausの強力なAI統合は既にx

多くのAI専門家は、2024年にはClaudeやChatGPTのような生成AIモデルやカスタムGPTとは異なるAIエージェントの利用が大幅に増加すると予測しています。これらの違いについて簡単に概説します。 - **生成AI:** 主にユーザーのプロンプトに基づいてコンテンツ（テキスト、画像、コード）を作成します。 - **カスタムGPT:** 特定の業界やニーズに合わせて修正された生成AIです。 - **AIエージェント:** より自律的に機能し、予算設定や提案作成などの行動を実行します。例えば、設定された目標に基づいてタスクを管理する個人資産管理エージェントの例があります。 Ash Stearn（Ash Stearn AIコンサルタントの創設者）は、AIエージェントを個別にカスタマイズされたツアーガイドに例え、予期しない状況に適応し、旅行計画を立て、リアルタイムの支援を提供できると説明しています。それに対して、カスタムGPTは行動を起こさず情報を提供する詳細な旅行ガイドにたとえられ、生成AIは特定の指導を得るために多くの質問が必要な一般的な情報デスクに似ています。 ビジネスの観点から、StearnはAIエージェントが効果的に機能するためには徹底的なトレーニングと質の高い入力が必要であり、これは新入社員のオンボーディングに似ていると強調しています。LunivateのCEOであるRoberto Lunaは、クライアントにとって大幅な生産性向上を報告し、音声エージェントが伝統的なコールセンターを排除する可能性がある重要な成長分野だと述べています。 AIエージェントへの投資は増加しています。a16zのパートナーであるSeema Ambleは、AI主導の自動化の進展が意思決定の迅速化や金融や貨物などの分野での効率性を可能にすることを強調しています。AIへの投資は大幅に成長すると予測されており、2028年には支出が7490億ドルに達する見込みです。 雇用の置き換えに関する懸念があるものの、専門家はAIエージェントが人間の仕事を置き換えるのではなく、強化すると合意しています。StearnはAIが退屈な作業を簡素化し、戦略的な活動に集中できるようにすると指摘しています。Lunaは、実際の雇用に対する脅威はAI自体ではなく、それを効果的に活用できる人々にあると主張しています。Ambleは、AI戦略を持つことが競争力のために不可欠であり、市場での生存の問題だと結論付けています。

CEOプカール・ハマルによるスタートアップ、SecurityPalは、AirtableやOpenAIなど多くのトップテック企業が直面している重要な運用上の課題に取り組んでいます。この企業は、規制やデータプライバシー法の遵守を確保するために、巨大企業にとって不可欠なセキュリティ質問票への対応という煩雑なプロセスを効率化しています。通常、データの取り扱いやセキュリティ対策に関する数百の質問を含むこれらの質問票には、多大なリソースと時間が必要です。 SecurityPalは、AIとカトマンズの「シリコンピークス」にいる180人のアナリストからなる専属チームを組み合わせて、これらの膨大な質問票の対応時間を最短24時間に短縮しました。クライアントがサインアップすると、アナリストは包括的なナレッジライブラリを構築し、AIツールの助けを借りて迅速なデータアクセスとベストプラクティスを提供し、効率的に問い合わせを処理します。 わずか4年で、SecurityPalは200万件の質問に回答し、著しい成長を遂げています。同社の推定収益は2年間で3倍の1,000万ドルを超え、最近では2,100万ドルのシリーズA資金調達ラウンドを経て、1億5百万ドルの評価を達成しました。ハマルは、一般的なアウトソーシングモデルとは異なり、競争力のある給与を提供し、市場を上回る報酬や福利厚生を受けるフルタイムのスタッフを雇うことで、ネパールのテックエコシステムを育成することを目指しています。 ネパール出身のハマルの旅は、アメリカでの経験を含み、そこでテクノロジーに関する経験を積んだ後、2020年にSecurityPalを設立しました。同社の急速な成功は、品質へのコミットメントとAI自動化と人間の専門知識を組み合わせたハイブリッドアプローチに起因し、新たな競合が現れる進化する市場において独自の位置を確保しています。 SecurityPalは、業務の拡大に注力するだけでなく、地元の人材プールの育成にも取り組んでおり、教育機関と協力して将来のセキュリティアナリストに必要なスキルを開発しています。同社の積極的なインテリジェンスと、コンプライアンスソリューションの提供における人間の判断への献身は、テクノロジーの進化をサポートし、ネパールの強固なスタートアップコミュニティを構築する上での役割を浮き彫りにしています。

1月29日、XYOは65％以上の驚異的な急騰を見せ、日中の最高値である0