Googleは、AI駆動の広告ツール「Performance Max（Pmax）」にA/Bテスト機能を導入しました。これにより、広告主はクリエイティブアセットやランディングページの変更を評価できます。このアップデートは10月末に発表され、11月のベータ版では追加アセットや動的ランディングページ選択が可能になります。一部の広告主は、ホワイトリストプログラムを通じてこの機能に1カ月以上アクセスしています。 BrainlabsのAndy Goodwinは、A/Bテストにより、以前「ブラックボックス」的と批判され透明性が不足していたPmaxに重要な洞察を提供すると指摘しています。TinuitiのMichelle Merklinも同様の懸念を示し、キャンペーンの影響を理解するのが難しかったと述べました。この新しいテストでは、信頼性の低い事前事後の方法とは異なり、リアルタイムで効果を示します。 追加されたコントロールにもかかわらず、結果の信頼性について疑問を持つ広告主もいます。Googleは、以前から求められていたコントロールの強化に応え、18カ月前にこの機能をほのめかしていたものの、遅れを生じていました。今、広告主はベースと実験キャンペーンを同時に実行し、検索やYouTubeなどのプラットフォームでトラフィックを均等に分配してどちらがよりパフォーマンスが高いかを判断できます。 Merklinは、顧客獲得、スマートビディング、オーディエンスターゲティングの戦略をテストするために約10社のクライアントがアクセスを求めていると報告しました。これは、季節性などの変数を考慮したより明確な洞察を広告主に提供します。 しかし、この機能を完全には受け入れない人もいます。匿名のマーケティングエージェンシーの幹部は、テスト要素のコントロールを望むため、エージェンシー全体での採用が遅れていると述べました。従来のテストとは異なり、Pmaxアカウント内でのPmaxのA/Bテストは、変更の影響を隔離するのを複雑にし、透明性に関する懸念を生じさせています。 Rain the Growth Agencyの過去のテストでは、Googleのレポートがパフォーマンスを過大評価する傾向があることがわかっており、ディレクターのStacia Fulginitiはこれらの実験を完全に採用することに慎重です。Googleのスポークスパーソンは、広告主が実験のトラフィック分割を定義でき、バランスの取れたテスト条件が確保されると説明しました。

サウジアラビアは、人工知能（AI）、データ分析、先端技術の分野で主要なプレーヤーとなることを目指し、「プロジェクト・トランセンデンス」と名付けた1000億ドルのイニシアチブを開始しました。この取り組みは、石油に依存しない経済の多様化を目指すビジョン2030の一環です。投資は、最新のデータセンターの創設、スタートアップの支援、AIインフラの拡大に注力し、国内の成長と国際競争力を高めることを目指します。 プロジェクト・トランセンデンスは、データセンター、技術系スタートアップ、労働力開発、先端技術企業との提携といった重要分野に投資する計画です。世界中の優れたAI人材を引き寄せ、外国企業のサウジアラビアでの事業展開を奨励することを目的としています。このプロジェクトの構造は、持続可能な製造業に特化した同様の1000億ドルの基金「アラット」に似ています。 注目すべき協力には、サウジアラビアの公共投資基金と提携し、5～10億ドルをAIプロジェクトに投資するGoogleが含まれています。これにはアラビア語でのAIモデルの開発や地域のアクセス問題の解決、サウジアラビアのニーズに合わせたAI応用の創出が含まれます。 サウジアラビアの目標は、10年以内にAI大国のトップ15に入ることです。国は2030年までに世界的なAIリーダーかつ輸出国となる基盤を築いています。最近の取り組みには、研究センターの設置、教育プログラムの開発、OpenAIのChatGPTに似た先進的なAI言語モデルの開発が含まれます。 AI戦略は、知識に基づく経済を構築し、石油以外の収入源を多様化することを目指すビジョン2030にとって重要です。サウジアラビアの取り組みは、労働力のトレーニング、AIリテラシー、トップ人材を引き付けるための規制枠組みの作成に焦点を当てています。 このイニシアチブの一環として、主要な技術企業がサウジアラビアに投資しています。Microsoftはクラウド技術に21億ドルを、Oracleは地域ビジネス拡大のために15億ドルを、Huaweiはクラウドインフラに4億ドルを投資し、ZoomはAramcoと提携してサウジアラビアにクラウドエリアを開設します。

人工知能（AI）擁護団体が、トランプ次期大統領に対し、億万長者の起業家イーロン・マスク氏をホワイトハウスの特別顧問にAI分野で任命するように促しています。この団体「アメリカン・フォー・レスポンシブル・イノベーション（ARI）」は月曜日に、マスク氏のAIへの貢献を強調した署名運動を開始しました。彼らは、マスク氏がAI技術の安全な開発と進歩を両立させていると主張しています。 AIが急速に進化する中、ARIはアメリカがAIを安全かつ確実に進めるリーダーになるべきだと述べ、「トランプ政権がAIでリードするのを助けるのに、マスク氏ほど適した人はいません」と主張しています。この署名運動は、起業家であり思想的リーダーであるマスク氏のAIへの貢献を強調し、AIの安全性と存在的リスクの管理を提唱しています。 署名運動は、最近マスク氏が「ビッグテック」のAI活動に関する洞察を規制当局が持つべきだと示唆したことを言及しています。利害の対立を管理する仕組みが必要だと認識しつつ、マスク氏がこの変革的な技術の開発をトランプ政権が扱うのに極めて有益であると述べています。 マスク氏はテスラのCEOおよび2023年に設立したAIに特化したスタートアップxAIの創業者として、AI革命に積極的に参加しています。また、非営利から営利モデルへの移行をめぐってOpenAIに対する訴訟を起こしました。 加えて、マスク氏はAI開発者が1億ドル以上を費やす際、安全なテストとサイバーセキュリティ対策を確保するように義務付けるカリフォルニア法案を支持し、州検事総長に「重大な被害」をもたらす開発者に対して行動を起こす権限を与えました。しかし、ギャビン・ニューサム知事は、その法案が大規模AI開発者に焦点を当て、小規模な企業も重大なリスクをもたらす可能性があることを懸念し、拒否しました。 また、金融ニュースでは、テスラ（TSLA）の株価がマスク氏のこれらの取り組みを反映して顕著な上昇を見せました。 マスク氏はまた、トランプ次期大統領に対し、連邦の無駄を削減するため「政府効率部門」の設置を促しました。彼はこの取り組みに貢献する意向を示し、トランプの選挙運動を支援して以来、このイニシアチブを推進しています。トランプ氏は選出された場合、この効率委員会を主導するためにマスク氏に任命を提案しました。 しかし、ホワイトハウスでの潜在的な顧問役と彼のさまざまな事業活動が重なり、投資家からのマスク氏の多岐にわたる関与への注目が高まっています。テスラの投資家は彼の560億ドルの報酬パッケージに反対しており、多くの関与が多すぎて、公開企業のCEOとして最も大きな報酬を与える正当性がないと主張しています。 FOXビジネスを通じて今後の展開に注目してください。

Googleは、「Learn About」と呼ばれる新しい実験的AIツールを紹介しました。これは、GeminiやChatGPTのような従来のチャットボットとは異なります。このツールは、Googleが春に発表したLearnLM AIモデルに基づいており、「教育研究に基づいており、人々の学び方に合わせて調整されています。」その応答には、視覚的かつインタラクティブな教育要素が組み込まれています。 私たちは、「宇宙の大きさは？」という質問でLearn AboutとGoogle Geminiの両方を評価しました。両者とも「観測可能な宇宙」の直径が「約930億光年」であることを引用しました。 GeminiはWikipediaからの宇宙の図と、リンク付きの二段落の要約を提示しました。一方、Learn Aboutは教育サイトPhysics Forumsからの画像を掲載し、事実や定義よりも教育に重点を置いた関連資料を提供しました。 Learn Aboutの応答には、「それがなぜ重要か」といった追加の文脈を提供する教科書スタイルのボックスや、「Build your vocab」で語彙を増やすための単語の定義が含まれていました。サイドバーにはさらに探求するための追加トピックも表示されていました。 さらに、過去にGoogleのAI検索ツールを困らせてきた「ピザに塗るのに最適な接着剤は？」という質問をLearn Aboutに投げかけました。Learn Aboutはこの質問を正しく処理しましたが、「一般的な誤解」というラベルが付いており、この質問がどれほど頻繁に出るのか興味を引きました。

Google DeepMindによって開発されたAlphaFold3が非商業利用向けに公開され、科学者たちはソフトウェアコードをダウンロードして利用できるようになりました。11月11日に発表されたこのリリースは、当初DeepMindがコードを公開しなかった際に生じた論争を受けてのものです。AlphaFold3は前任者と異なり、他の分子と一緒にタンパク質をモデル化できる大幅なアップグレードを示しています。当初、このツールはウェブサーバーを通じてのみアクセス可能で、科学者が潜在的な薬物の存在下でタンパク質の挙動を予測する能力を制限していました。再現性に関する批判を受け、DeepMindはオープンソース版をリリースしましたが、トレーニングの重みは学術関係者のみがリクエストに応じてアクセスできます。 Baidu、ByteDance、Chai Discoveryなど、いくつかの他企業もAlphaFold3の仕様に触発され、オープンソースツールを開発していますが、これらは商業利用のライセンスを受けていません。しかしChai DiscoveryのモデルであるChai-1は、薬物発見のためにウェブサーバーを介してアクセスできます。サンフランシスコのLigo Biosciencesは、より制限の少ないバージョンのツールを提供していますが、完全な機能は備えていません。様々なチームによって、独自データを使用してモデルを再訓練できる完全なオープンソース版の開発が進行中で、期待されるOpenFold3がその一例です。 この分野でのオープン性に関する議論は続いています。コロンビア大学のMohammed AlQuraishiのような専門家は、完全にオープンなモデルを支持しており、ウィスコンシン大学マディソン校のAnthony Gitterは、AIモデルを共有する際の透明性の必要性を指摘しています。課題はあるものの、AlphaFold3のオープンソース公開は、AlphaFold2の時と同様のイノベーションを促進すると期待されています。それにより、例えば癌標的のためのタンパク質設計や、精子と卵の結合に重要なタンパク質の特定など、重要な進展が生まれました。AlphaFoldチームを率いるJohn Jumperは、失敗と成功の両方の可能性を認識しつつ、未来の意外な用途に対して興奮を表明しています。

オースティン市は、先週の木曜日の市議会会議中に発生したAI生成の通話を調査しています。この通話は公開コメントセッション中に行われ、市は今後同様の事件を防ぐ方法を模索しています。 発信者は「アメリカの爆弾がガザに落とされても、それがなぜ私たちの責任になるのか？他国で何が起ころうと心配しない。正直なところ、あの人たちはいつも死んでいる」と語り、シオニストと名乗った後、AIであることを明かす前にさらに攻撃的な発言をしました。 発信者は、AIソフトウェアが人々を公開コメントに登録し、すべての利用可能なスポットを占拠することを目的としていると主張しました。 カーク・ワトソン市長は、市議会メッセージボードでの声明で、この通話がどのようにして発生したのかを解明し、再発を防ぐことに尽力していると述べました。市の事務官ミルナ・リオス氏と市のマネージャーのTC・ブロードナックス氏が調査を主導しています。 サイバーセキュリティの専門家であるマーティン・ヤーボロー氏は、選挙中にAI生成のロボコールが蔓延しており、イスラエル-ガザ紛争の影響で増えていると指摘しました。彼は、このような通話は容易に生成でき、ヘイトスピーチや人種差別を助長するプラットフォームを提供すると説明しました。 今年初め、連邦通信委員会はAI生成のロボコールを違法と宣言し、違反者に罰金を科すことができるようになりました。 ロボコールに対し、ワトソン市長は「いつかお会いできることを楽しみにしています」と述べました。 調査が続く中、ヤーボロー氏はAIの利用を細かく監視する必要性を強調し、プロアクティブなコールスクリーニングの重要性に触れました。彼はこれらの通話を即座に識別し終了させるために、自分自身の判断力を使うことを勧めています。 ヤーボロー氏は、AI通話を検知する難しさに注意を喚起し、人間の応答を引き出すための誤解を招く質問を投げかけることで、ロボコールを注意深く評価することを推奨しました。専門家は、疑わしい場合は電話を切るようアドバイスしています。

CIOはAI技術への投資をますます増やしており、IDCによると、2025年には世界の支出が3370億ドルから2028年には7490億ドルに増加すると予測されています。この急増は、様々な分野での生成AIの展開によって引き起こされています。例えば、Dairyland Power CooperativeはAIを文書要約や嵐の管理に使用しており、Marsh McLennanは効率と利益を向上させるために40のアプリケーションにAIを採用しています。JP Morgan Chaseは様々なサービスにAIを統合しており、CIOのGill Hausはその変革的な利益に自信を持っています。 IDCは、2025年までにAIへの投資の67%が主要なビジネスオペレーションをサポートすると報告しています。多くの企業は、Amazon、Microsoft、Googleといった主要プロバイダーによって提供されるクラウドベースのAIソリューションを選択しており、これはリスクを最小限に抑えつつAIの可能性を活用するのに役立っています。このAIとクラウドコンピューティングの共生関係は、新しいビジネスモデルを育成し、生産性を向上させています。企業の53%は自分たちのデータで事前に訓練されたAIモデルを適用し、13%だけがゼロからモデルを開発します。 組織は、ビジネスプロセスを大幅に変更することなく、AIを使用した自動化と生産性の向上に焦点を当てていますが、将来的なアプリケーションは組織の変革を要求するでしょう。Marsh McLennanのような一部の企業は、内部プロセスを自動化して効率を高めながら、AIの強力な基盤とガバナンスを強調して積極的に活用しています。Marsh McLennanのBeswickは、AIを適切に管理することでコスト効率が向上し、時間の大幅な節約と特定のニーズに対応した言語モデルが構築できると指摘しています。 ガバナンスとリスク管理は、CIOが内部のAI委員会やフレームワークを確立する際の重要な要素です。ChaseのHausは、幻覚などのAIの課題に対処することの長期的な利益を強調しています。一方、Dairyland PowerのMelbyは、堅牢なガバナンス構造を実施しながら、AI投資を組織のリスク許容度と整合させて最大限の利益を得ることが大切であると述べています。