驚くべき出来事で、元Cody Enterpriseのスタッフメンバーであったアーロン・ペルチャーが様々な個人（酒屋のオーナー、天文学者、副地区検事を含む）からの引用句を生成するために人工知能（AI）を使用していたことが発覚しました。Powell Tribuneのスタッフ記者であるCJベイカーは、違法なエルク狩りに関する記事を読んだ後、話されたことのない無害な引用句が含まれていることに疑念を抱きました。ベイカーはペルチャーに対峙し、少なくとも7つの捏造された引用句の証拠を提示しました。Cody Enterpriseは事件について遺憾の意を表明し、現在はAI生成のストーリーを検出するための対策を講じていると述べました。影響を受けた記事には訂正が添付され、ペルチャーは辞任しました。生成型AIの普及とそのジャーナリズム倫理への影響は、浮上する懸念事項です。

JPMorgan Chaseは、LLM Suiteと呼ばれる人工知能アシスタントを立ち上げ、数万名の従業員がメールやレポートの作成などのタスクを支援するためのものです。内外の言語モデルを利用するこのソフトウェアは、ビデオ会議プログラムZoomと同様に、銀行内で広く利用されることが期待されています。JPMorganのこの動きは、アメリカの企業における生成AI技術の急速な採用を示しており、競合他行のMorgan StanleyもすでにOpenAIのツールを導入しており、AppleもOpenAIモデルを消費者デバイスに統合しています。JPMorganのCEO、ジェイミー・ダイモンは生成AIを称賛しており、銀行のほぼすべての仕事を強化することを提案しています。LLM Suiteは6万人以上のJPMorgan従業員に提供されており、銀行のさまざまな部門でその適用を拡大する計画があります。この技術はすでに、コンテンツ作成、旅程計画、会議の要約、詐欺防止、コールセンターのサポートなどのタスクに使用されています。JPMorganは、顧客との対話に生成AIを使用するリスクにも慎重であり、不正確な情報を提供するリスクがあるためです。また、AI能力を拡張するために米国のテックジャイアントやオープンソースモデルとの提携も模索しています。JPMorganでの生成AIの進化は段階的に進むと期待されており、最終的には複雑なタスクを実行できる高度に自律的なAIエージェントに繋がり、業界における職務の性質を変える可能性があります。

生成AIは、企業が既存のデータから貴重な洞察を得て、初期入力を超えることを可能にします。組織は、予算に優しいモデルを活用し、独自のデータでカスタマイズすることでAIの力を利用できます。ビジネスリーダーが自身の組織内で生成AIの位置付け、どのプロセスが最も恩恵を受けるか、自社で構築するか購入するか、そして関連するコストを検討することは重要です。考慮すべき5つの重要な点には、職務機能と運用の強化、自社で構築するか購入するかの判断、ビジネスニーズの理解、AI導入のコストの考慮、安全とセキュリティの優先順位があります。ガードレールツールとデータガバナンスは、生成AIの責任ある安全な使用を確保するために不可欠です。

生成AIは自然言語を理解し、コミュニケーションする革新的な技術を活用することで、ビジネスリーダーに競争優位を提供します。これにより、パーソナライズされた顧客とのやり取り、没入型のバーチャル体験、そして従業員の能力強化が可能になります。従来のAIとは異なり、生成AIは既存のパターンから新しいデータを生成するだけでなく、生産性を向上させ、コストを削減し、ビジネスの運営方法を刷新します。 生成AIがビジネスの風景を変革する4つの主要な使用例があります: 1

人工知能（AI）の進歩は、死者を「復活」させる可能性を開き、生と死の境界を曖昧にしています。AIプロジェクトを通じて、亡くなった人々をデジタルで再現し、愛する人々が彼らとコミュニケーションを取ることができるようになります。これらのプロジェクトでは、通常、AIツールに故人についての情報を提供し、AIがそのデータを処理して、その人の性格を模倣し、ユーザーとコミュニケーションすることが含まれます。さらに、一部のプロジェクトでは、故人とのビデオ対話も可能にしています。 AIの「復活」が悲しみを克服し、心の整理を助けると主張する一方で、この技術の使用に伴う心理的影響と潜在的な落とし穴について懸念を示す人もいます。批評家は、長期間の使用が喪のプロセスを妨げ、故人の不在を受け入れるのを遅らせる可能性があると指摘しています。また、これらのAIサービスに提供された個人データが第三者によってアクセスされる可能性があるため、プライバシーに関する懸念もあります。 AI復活サービスの支持者は、これを人生の物語を保存し、世代を超えて物語を伝える従来の方法に代わる手段と見なしています。しかし、AI駆動ツールの環境への影響についても懸念が提起されています。これらのツールには、大量のデータセンターが必要であり、高レベルの炭素を排出し、電子廃棄物を生成します。 多くのAIチャットボットのユーザーは、亡くなった愛する人々と再びつながるためにあらゆる手段を試す意欲がありますが、指導者や科学者は倫理的な問題と、どのような世界を作りたいかを考慮することが重要です。AI復活が必要かどうかという問題は、まだ議論の余地があります。

法執行機関はますますサイバーチェックのようなAIツールに頼って犯罪解決を支援するようになっていますが、その信頼性に関する懸念もあります。サイバーチェックは高度な機械学習アルゴリズムを利用してさまざまな種類のデータを分析し、人間の捜査官が見逃す可能性のある証拠を発見することができます。しかし、一部の捜査官はこのツールに問題を提起し、その創設者アダム・モシェを批判しています。 ビジネスインサイダーは、特に信頼性に関する懸念を強調する報告を公開しました。特筆すべきは、被告の運命がサイバーチェックの秘密のアルゴリズムによって影響を受けた多くの刑事事件があるということです。たとえば、アダラス・ブラックはドライブバイシューティングの殺人で有罪判決を受けましたが、サイバーチェックのアルゴリズムは彼を高精度で犯罪現場の近くに配置したとされています。陪審員たちは、サイバーチェックの報告なしではブラックを有罪にしなかったと述べています。それにもかかわらず、弁護側の弁護士はAI生成の証拠の信頼性に異議を唱えるのに苦労しており、サイバーチェックのような企業は基盤となるアルゴリズムとトレーニングデータが専有であるため開示できないと主張しています。 サイバーチェックの調査に加えて、いくつかの法的挑戦が浮上しています。オハイオ州アクロンの殺人事件では、ある法医学会社がサイバーチェックのシステムの正確性と合法性を疑問視し、異なる日付で2つの同一レポートが生成されたことを指摘しました。弁護側の弁護士たちはサイバーチェックの正確性、信頼性、透明性について質問し、一部の裁判官や検察官がその使用に反対しています。一部の裁判官は信頼性と受け入れに関する懸念からサイバーチェックの証拠の導入を禁止しています。 NBCニュースもサイバーチェックに関する調査を公開し、2023年までに40州と約300の機関で8,000件近くの事件で使用されたことを明らかにしました。しかし、その正確性、信頼性、および独立した検証がすべて疑問視されています。反対者たちは、刑事司法制度が個人の自由に影響を与える証拠を提供するために一社に依存すべきではないと主張しており、これは適正手続きの権利を損なうと述べています。

広告主は、DoubleVerify（DV）とIntegral Ad Science（IAS）の提供するサービスに関する問題を指摘するAdalyticsの報告書にショックを受けました。DVとIASは、その報告書の方法論を批判して自己弁護しました。しかし、業界筋はその報告書の所見に同意し、DVとIASの透明性の欠如に懸念を示しました。広告主と専門家は、ブランドセーフティテクノロジーの適用方法、ページセーフティの分析過程、ユーザー生成コンテンツの扱いに関する詳細な情報を求めています。透明性はブランドセーフティツールにおける信頼構築に不可欠です。専門家は、測定企業がページレベルの分類の精度に関する詳細なデータを提供し、未分類のURLなどの潜在的な問題に対処するべきだと提案しました。ブロックリストからより洗練されたフィルタリング技術へのシフトが必要です。有害コンテンツをフィルタリングするSeekrは、すべてのコンテンツをレビュー可能にし、詳細なスコア、分類、およびフラグ説明を提供することで透明性を重視しています。透明性は信頼を向上させるだけでなく、より良いビジネス意思決定を可能にします。