電力を多く消費する人工知能の成長は、ヨーロッパのデータセンターの状況を変化させており、主要な技術ハブであるアイルランドは後退する可能性があります。データセンターは、ストリーミングやメール送信などのデジタル活動に不可欠で、アイルランドにとっては多くの大手技術企業を抱える重要な経済資産となっています。 Synergy Research Groupの調査によれば、ダブリンは世界で3番目に大きなハイパースケール・データセンターハブであり、ヨーロッパでは1位です。これはAmazon、Microsoft、Googleなどの大規模なクラウドオペレーターによって推進されています。しかし、アイルランドの電力網はAIによる増加する電力需要に対応できず、その需要は2026年までに倍増する可能性があり、アイルランドのデータセンターマーケットでの地位を脅かす可能性があります。 アイルランド選出のEU議員であるシェーン・ケリー氏は、デジタル経済に対応するためにアイルランドの電力網の拡張が不十分であることに懸念を示しました。その結果、国の電力網運営会社であるEirGridは、2021年11月以降、データセンターの要請を個別に評価し、エネルギーインフラの制限のためダブリンでの新データセンターを事実上停止しています。彼らは条件が改善しなければ「大規模な脱出」が起こる可能性があると警告し、2016年以来続く需給の不均衡を浮き彫りにしました。 昨年、データセンターはアイルランドの電力消費の21%を占め、都市部の家庭の使用量を超えました。公共事業規制委員会は、需要がインフラの開発を上回り続ければ、電力不足や消費者コストの増加といったリスクを警告しました。ケリーは、ビジネスの成長をサポートしながら電力供給を維持する必要性を強調し、これら双方の目標を達成するために電力網を近代化することを提唱しました。 アイルランドの環境省は、すべてのデータセンター開発を持続可能に受け入れるという挑戦を認識し、気候法やエネルギー安全保障と一致する必要があると指摘しました。Amazon、Microsoft、Googleといった大手企業がヨーロッパのAI駆動型クラウドインフラに投資する中、特に安価で再生可能なエネルギーの利用可能性は、将来の投資において重要な要因になると考えられます。 データセンター需要は、ダブリンやフランクフルトのような混雑した市場から他地域へ移る可能性があります。すべての地域が同等に恩恵を受けるわけではなく、データセンターをホストするには多大なインフラとエネルギー資源が必要であるため、結果的に電気料金が上昇する可能性があります。McKinseyのレポートは、炭素フリーの電力が豊富で冷涼な気候の国が繁栄する可能性があると示唆しています。気温が低い北欧と、原子力のあるフランスは、有利な立場にあるかもしれません。フランスのエマニュエル・マクロン大統領は、低炭素で手頃な価格のエネルギーの必要性を強調し、AIがこれらのニーズに応える可能性のあるソリューションとして位置づけています。

GitHub Universe 2024で、GitHubは開発者の自律性を高め、AIネイティブな体験を統合することに焦点を当てた大規模なアップデートを発表しました。イベントではアクセシビリティ、イノベーション、柔軟なマルチモデルオプションのテーマが強調され、すべてのレベルの開発者がAIを活用できるように設計されたツールが紹介されました。 GitHubのCopilotは、OpenAIやAnthropic、Google Geminiなどの様々なAIモデルをサポートするようになり、開発者に柔軟性を提供します。開発者はプロジェクトニーズに合わせてモデルを選べるとGitHubはプレスリリースで伝えています： 開発者はCopilot Chat内でモデルを切り替えて、各ユースケースに適したモデルを選択することができ、またCopilotの強力なデフォルトを使い続けることも可能です。このマルチモデル戦略により、開発者は通常のワークフローで最新のモデルを活用できます。 また、GitHubは自然言語プロンプトを使用して全アプリケーションを開発できるAIベースのツール「GitHub Spark」を発表しました。このツールにより、コーディング初心者の参入障壁が下がり、10億人以上のグローバルユーザーにリーチする可能性があります。日常の言語を実用的なコードに変換することで、Sparkは、経験豊富な開発者にも初心者にもアプリ開発の機会を提供します。プラットフォームXでWeb開発者で教育者のKitze氏は次のように述べています： GitHub Sparkはコーディングの未来です。ユーザーが必要なものを生成できるようにしましょう、基礎的なコードを心配することなく。（ただし、頑ななVim愛好者は手動プログラミングを懐かしむかもしれません。） さらに、GitHubはVisual Studio Codeなどの人気の開発環境内でAI機能を強化し、より直感的なコード提案やパーソナライズされたガイダンス、手動入力を最小限に抑えたデバッグとテスト用のツールを提供しています。Copilot Extensionsにより、開発者はAIツールをカスタマイズし、さまざまな開発段階でワークフローを効率化し、効率を高めることができます。 GitHubのアップデートではセキュリティも重要な焦点となっており、リアルタイムで脆弱性をキャッチし修正するAI駆動の「Copilot Autofix」を導入しています。これにより手動でのレビューを最小化し、GitHubはより安全な開発プラクティスへの取り組みを強化し、重要なプロジェクトを保護することを目指しています。 Redditスレッドで、あるユーザーがAutofix機能について次のようにコメントしました： AIはマーケットアピールのために追加されたように見えます。AIが静的解析を上回るとは思えません。SonarのようなツールはAIなしで既にこの点で優れています。 さらに、55,000人以上の開発者がCopilot Workspaceを使用してコードの計画、構築、テスト、実行を行い、10,000件以上のプルリクエストをマージしました。彼らのフィードバックに基づき、GitHubは100以上のアップデートを展開しました。この中には、ビルドと修復エージェント、エラー修正コマンド、ブレインストーミングモード、VS Code統合、反復フィードバック、そしてよりコンテクストのあるパーソナライズされたAI支援が含まれています。

株式市場は、2040年までにAIが世界経済に13兆ドルをもたらす可能性があるというマッキンゼーの予測によるAIへの関心の高まりを受け、急騰しています。過大評価されているように見える株もありますが、まだ投資価値のある有望なAI関連株があります。Fool

シリコンバレーでは、大規模AIモデルの進展が減速しているという信念が広がっており、人間レベルのAIの登場が遅れる可能性が指摘されています。当初は、十分なデータと計算力があれば、人工汎用知能（AGI）が自然に生まれると考えられていました。この信念に基づき、OpenAIが66億ドルを調達し、イーロン・マスクがNvidiaの先進的なチップのために資金を集めるなど、テクノロジー企業は大規模な投資を行いました。しかし、内部関係者は、これらの大規模言語モデル（LLMs）が期待されたほど急速に改善していないと指摘しています。Gary Marcusのような批評家は、LLMsがAGIに到達することはもともと神話であると主張しています。AIの訓練に利用できる言語ベースのデータが限られていることが一本の壁となり、進展を妨げる可能性があります。Sasha Luccioniのような専門家は、業界がモデルの目的よりもサイズに焦点を当てたことで進展が遅れたと考えています。これらの懸念にもかかわらず、AI業界のリーダーたちは、やがてAGIに到達することについて楽観的です。 OpenAIの戦略変更は予想より遅れた改善を受けて、データと計算力の増強に頼るのではなく、現在のモデル能力を強化することに焦点を当てています。新しいo1モデルは、より正確な回答を導くための推論の向上に特化しています。OpenAIと他の企業は、既存のAI能力を特定のタスクに対して洗練する時期だと示唆しており、単に燃料を追加するだけでなく、火を効果的に使うことに例えています。これは、生徒が教育の過程で頻繁に間違いを犯す段階から思慮深い問題解決に移行する過程に似ています。

ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの哲学教授ジョナサン・バーチによれば、人工知能（AI）システムが意識を持っているかどうかについて、社会的な分断が予測されています。世界のリーダーたちがサンフランシスコでAIの安全性について議論を進める中、バーチはAIが感情を持つと信じる人々と信じない人々の間で「社会的破裂」が起きると警告しています。最近、一部の学者たちは、2035年までにAIが意識を持つ可能性があると示唆し、AIシステムの権利が人間や動物と同様に議論される可能性があるとしています。AI技術が急速に進化する中、AI安全保障団体はより強力な安全プロトコルを確立するための会合を開いています。 この議論は、スティーブン・スピルバーグの「AI」やスパイク・ジョーンズの「her」のようなSF物語を反映し、人間がAIの感情に向き合う内容です。異なる国や文化、動物の感覚に対する様々な立場に似て、AI意識に関する対立意見を持つ可能性があります。この問題はまた、家族内でも分裂を引き起こすかもしれません。特に、AIや亡くなった親族のデジタルアバターと関係を築く人々が増えるにつれて。 動物の感覚に関する研究で知られるバーチは、AIシステムの感覚について調査するよう技術会社に求めています。これらのシステムはますます独自の道徳的意義を持つと見なされています。しかし、AI企業はしばしばAI意識に関する哲学的探求よりも信頼性と収益性を優先することを指摘しています。AIの感覚を判断するためには、動物に使用される指標に似たものが必要かもしれません。例えば、AIが幸福や苦痛といった感情を経験できるかどうかを評価するなど。 AIシステムの意識を評価することを主張する人もいますが、神経科学者のアニル・セスのように、AIがすぐに意識を持つ可能性は低いとしながらも、その可能性を完全に否定すべきではないと考える人もいます。マイクロソフトやグーグルのような企業はAIの感覚を評価する要請についてコメントしていませんが、この議論は続いており、急速な技術進歩と倫理的考慮との間の緊張を浮き彫りにしています。

AIのキャリアはトレンドになっていますが、必要なスキルを持つ人にとって市場は競争が激しいです。GoogleのAIスペシャリスト、Yann AïtBachir氏は、技術力の強固な基盤を持つことの重要性を強調しています。彼はまた、ビッグテックを目指す前に小さな企業でキャリアをスタートすることを勧めています。 この物語は、シンガポールのGoogleのAIスペシャリスト、Yann AïtBachir氏との会話を基にしており、簡潔さと明確さのために編集されています。Business Insiderは彼の身元と職務を確認済みです。 私は約2か月前にGoogleでAIスペシャリストとして働き始め、企業がGoogleの製品を使用してAI戦略を開発するのを支援しています。20年前、AIの仕事は主に軍事グループにありましたが、私は初期のキャリアで主にスタートアップや小規模企業でデータ分析、エンジニアリング、サイエンスに注力していました。 過去数年間のAIの急成長は、AIに特化した仕事と機会の数を大幅に増やしました。多くの企業がAIに投資し、それを使った業務の変革を進めています。 AIでキャリアを築くことを目指す方への私のアドバイスです： 強力な技術スキルを育てる 私は20年前にAIを学びましたが、基本は変わっていません。今日のシステムは、過去と同様の基礎的な地図、統計、確率、コンピュータサイエンスの原理を持っています。数学、統計、コンピュータサイエンスにおける強固な基盤を持つことは、全てのアルゴリズムがこれらの基本概念に基づいているため、重要です。しっかりした基礎があることで、新たな開発に迅速に適応し、急速に進化する分野で関連性を保つことができます。 技術スキルが重要ですが、キャリアを進める上でそれだけでは不十分です。成功するには、他者と協力して働く能力が必要です。 ビッグテックに直接飛び込むのは避ける 成功するAIキャリアを築きたいなら、特定の分野で専門性を高めることが重要です。AIには生成AI、予測AI、自然言語処理などの分野が含まれます。エンジニアリング、研究、製品管理、消費者関連のポジションを含む多くの役割があります。キャリアの初期には、さまざまな役割を探求し、真に興奮し興味を引くものを見つけてください。 キャリアの初期にビッグテックに飛び込むのは避けた方が良いとアドバイスします。キャリアは長い旅であり、短距離走ではなくマラソンのようなものです。何を楽しんでいるか、そして時間と共に変化するかもしれません。小さな企業は、成長と探求のためのより良い機会を提供し、幅広い業務に触れることができます。後に特定の分野に興味を持った場合、ビッグテックで特定の側面を深く掘り下げることができます。

詐欺と不正なサイバー攻撃はここ数ヶ月で増加しており、Googleの信頼と安全の副社長であるローリー・リチャードソンがGoogleのセーフティーニュースの投稿で強調しています。この増加の要因にはランディングページのクローキング技術やAIの利用があり、これらは多くの場合、トランスナショナル犯罪組織によってオンラインとオフラインの戦略を組み合わせて実行されています。この問題に対抗するために、Googleは「定期的なオンライン詐欺とスキャムに関するアドバイザリー」を立ち上げ、ユーザーに情報を提供します。 最初のアドバイザリーでは、暗号通貨投資スキーム、アプリのクローン作成、大型イベントの悪用、AIによるなりすましキャンペーン、ランディングページのクローキングなど、5つの懸念される詐欺のトレンドを強調しました。AIによってなりすまし詐欺はより巧妙化し、様々な不正技術を融合させています。これに対処するために、GoogleはGoogle Adsの虚偽表現ポリシーを更新し、不自然なコンテンツや怪しいプロモーションに注意するようユーザーに警告しています。 ランディングページのクローキングは、ユーザーとは異なるコンテンツをGoogleに表示し、モデレーションやポリシーの施行を回避して直接ユーザーに詐欺を届ける手法です。Googleはこれらの戦術に対抗するため、URLの確認やGoogle Chromeの強化保護機能を使用するように推奨しています。KnowBe4のマーティン・クレイマー博士は、プロフェッショナルなサイバー犯罪シンジケートから守るためにユーザー教育の重要性を指摘し、Googleの取り組みを支持しています。