人工知能（AI）は技術業界で人気のある話題ですが、その用語は混乱を招くことがあります。ここにいくつか一般的なAI用語の概要があります： 1

米国商務省の国立標準技術研究所（NIST）は、米国製造業者のレジリエンスを強化するために人工知能（AI）を活用する新しいManufacturing USA研究所を設立するための競争を開始しました。NISTは、5年間で最大7000万ドルの資金を提供する予定です。目標は、AIを活用して生産性を向上させ、労働力を強化し、安全なサプライチェーンを構築することです。研究所は産業界、学界、政府と協力して、コスト効果の高いAIベースの先進的な製造能力を開発します。運営分野には、技術開発、労働力教育、共有インフラストラクチャが含まれます。競争は2段階の申請プロセスを持ち、概念提案書の締め切りは2024年9月30日です。認定された高等教育機関、米国内の非営利および営利組織、政府機関が申請資格を持ちます。Manufacturing USAは、公私協力による先進的な製造業の革新を推進する研究所のネットワークです。

パンデミックが収まり、4月にベルギーで開催されたイギリスのシンガーソングライター、バーディーのコンサートに初めて参加しました。バーディーの音楽は私の人生に深い影響を与え、彼女の声は私の心に強い感情を呼び起こし続けています。しかし、音楽業界における生成AIの台頭が、音楽の創作、流通、収益化に混乱をもたらしています。AIツールはプロンプトに応じて音楽を生成するために使用されていますが、その出力は人間の芸術性がもたらす深さと反抗的な要素に欠けています。AIは楽器演奏や改訂などの特定の側面でミュージシャンにとって有用なツールであるかもしれませんが、独自で時代を象徴する音楽を形作る複雑な人間関係や個人的な経験を再現することはできません。真の懸念は、AI技術がアーティストの生計や労働にどのような影響を与えるかにあります。それが、商業用ジングルやプロダクション作業で人間を置き換える可能性があるからです。AIが音楽を生成する規模と速度がこの業界におよぼす影響とそれに関連する権力のダイナミクスについて疑問が生じます。AIモデルが驚異的な速度で類似性やスタイルを再現する中で、知的財産、権利、および少数の大手テクノロジー企業間の権力集中の問題に対処することが重要になります。AI生成された音楽があふれる世界では、人間のタッチと創造性の増幅を追求することがますます重要になるかもしれません。

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電気通信サービスプロバイダー（CSP）は、ネットワーク管理を自動化し、効率を向上させるために、テレコ専用の人工知能（AI）ソリューションに目を向けています。Telco AIは、ネットワーク監視、障害検出、パフォーマンス最適化などのタスクを自動化し、コスト削減とサービス信頼性の向上を実現します。Telco AIは、特定の産業に合わせた差別化された5Gサービスを提供し、新たな収益源を生み出すのにも役立ちます。さらに、AIを通信業務に統合することで、CSPは敏捷性、対応力、および顧客体験を向上させることで競争力を維持できます。CSPは、短期の運用改善、中期の効率向上およびサービス革新、長期のネットワーク自動化にAI投資を集中するべきです。デバイスエッジクラウドの連続体は、AIワークロードの展開を促進し、AIはデバイス、エッジインフラストラクチャ、およびクラウドで実行されます。5Gは、これらの層を接続し、動的なAIワークロードをサポートする重要な役割を果たします。AIOps（ITオペレーションのための人工知能）は、AIと機械学習を活用してITオペレーションを自動化および改善します。AIOpsプラットフォームは、システムを監視および分析し、問題を予測および防止し、パフォーマンスを最適化して効率と信頼性を向上させます。CSPにとって、AIOpsはネットワークの監視と管理を自動化し、パフォーマンスを最適化し、動的な5Gネットワークをサポートすることができます。AIネイティブの6Gネットワークは、AIを深く統合し、自律的なネットワーク管理とインテリジェントな意思決定を可能にします。CSPは、AI能力を構築し、既存の5GネットワークにAIを統合し、パートナーおよび機関と協力してAIネイティブの6Gネットワークに移行することができます。ネットワーク進化戦略にAIを取り入れることで、CSPは効率、パフォーマンス、およびサービス革新を実現できます。

製品開発におけるAIの統合は、企業が革新し、ユーザーのニーズに応える方法を革新しています。技術リーダーは、ユーザー中心性、関連するAI最適化、AI統合の準備をバランスさせ、取り組みが実際の影響を持つようにする必要があります。こうすることで、組織は製品の革新においてAIの真の価値を引き出す革新的かつユーザーフレンドリーなソリューションを作成できます。 AIを導入する前に、企業はそれが実際の問題やギャップに対処し、製品戦略を見失うことなくユーザー体験を向上させるかどうかを評価すべきです。AIを活用した検索はパーソナライゼーションを強化できますが、機能的なフィルターを犠牲にしてはいけません。ステップバイステップのプロセスを構築し、ユーザーフィードバックから学ぶことが価値ある体験を作り出すために重要です。 AIモデルのカスタマイズは魅力的ですが、早急な微調整はイテレーションを遅らせ、革新の速度を妨げる可能性があります。カスタム体験を作成するには、プロンプトを通じてトーンを設定し、技術と理解の進化に応じて改善と適応の柔軟性を提供することが必要です。品質保証プロセスを早期に実装することで、改善の効果的な評価と劣化の検出が可能になります。 AIの変化のペースに対応するために、チームは迅速なイテレーションと製品全体の一貫性を可能にするAIプラットフォームという堅実な基盤が必要です。承認されたベンダーとモデル、基本的なクエリフレームワーク、品質テストアプローチ、およびデータ抽出パターンの標準化は重要な考慮事項です。製品開発チームの全メンバーは、それぞれの分野でAIをうまく活用できる必要があります。 この記事はTechRadarProの「エキスパートインサイト」チャンネルの一環として作成され、BoxのエンジニアリングVPであるタマー・ベルコビッチの見解を特集しています。

この件に詳しい情報筋によると、Nvidiaは中国市場向けに特化した新しい旗艦AIチップのバージョンを開発していることが明らかになった。この動きは、現在の米国の輸出管理規則に準拠することを目的としている。仮称「B20」と名付けられたこのチップは、中国の主要な販売パートナーである浪潮（Inspur）との協力で発売・配布される予定だ。米国の輸出管理強化により、HuaweiやTencentが支援するEnflameなどの競合他社が国内の高度AIプロセッサ市場で勢いを増している中、Nvidiaは自身の地位を強化するためにBlackwellシリーズの中国向けバージョンを導入しようとしている。