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Charter Workplace Summitでサル・カーンとAIおよび将来のスキルについて議論しよう
10月8日に開催されるCharter Workplace Summitのバーチャル参加者は、Khan AcademyのCEOで創設者であるサル・カーンとのディスカッションに参加する機会を得ます。無料のバーチャルイベントへの登録はこちらから行えます。 Khan Academyは、その影響力のあるオンライン教育プラットフォームで知られており、教育、雇用、AIの役割に関する洞察を提供しています。カーンはAIチューター「Khanmigo」をテストしており、最近では『Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That's a Good Thing)』という本を著し、学生を将来の職業市場に備えるための楽観的なビジョンを提示しています。 サミットを前に、カーンはAIが支配する状況での労働スキルに関する重要な質問についての考えを共有しました。 一つの重要なトピックは、進化するAI技術の中で必要とされる人間の基本的なスキルです。意見は様々で、リベラルアーツを推奨する人もいれば、専門知識やマネジメントスキルを重視する人もいますが、カーンは対人能力が依然として重要であると信じています。彼は、個人的なつながり、協力、そして販売能力を必要とする役割は、AIによって効果的に置き換えられることは当分ないと指摘しています。彼は、人々がこれらの側面に注力し、好奇心旺盛で起業家的なマインドセットを育むことを奨励し、組織がAIツールの探索を奨励すべきであると提案しています。 また、カーンは雇用者のニーズと一致した能力ベースの教育システムに関心を持っていると述べています。彼は、AIを活用して従来の方法（履歴書やインタビューなど）よりも効果的にスキルを評価する評価フレームワークを構想しています。将来的には、販売力などの能力を評価するためのシミュレーションが、AIを活用して高度にインタラクティブでリアルなものになることを提案し、評価プロセスを大幅に向上させる可能性があります。 詳細を知り、ディスカッションに参加するには、Charter Workplace Summitへの登録をしてください。
Brief news summary
10月8日、Charter Workplace Summitはオンライン教育改革の先駆者であるKhan Academyの創設者兼CEO、サル・カーンを迎えます。参加者は学習体験を向上させる革新的なAIチューター「Khanmigo」に触れる機会を得ます。カーンの著書『Brave New Words: How AI Will Revolutionize Education (and Why That’s a Good Thing)』では、教育におけるAIの役割について楽観的な視点を示し、技術進歩の中で通信、協力、好奇心などの重要な人間スキルの重要性を強調しています。 彼はAIが感情のニュアンスを理解することが限界があると述べ、職場でのテクノロジー採用と併せて起業家的なマインドセットの育成を提唱しています。カーンは学生の成果を雇用者の要求と一致させる能力ベースの教育モデルを推進しており、スキル評価を向上させるための代替としてAIシミュレーションを提案しています。これにより、従来の履歴書やインタビューに代わる画期的な転機を迎え、能力がどのように評価されるかが大きな変化を遂げると予想されます。これらの革新的な概念とその教育および雇用の未来に対する影響を探るために、ぜひサミットに参加してください。
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オープンAI、より安価なライバルに侵食されるリスク—スター投資家メアリー・メーカーが警鐘を鳴らす
メイカー氏は、米国の人工知能（AI）セクター内の競争ダイナミクスについて、重要な警告を発しています。彼女の最近の分析は、OpenAIなどの米国トップ企業が、よりコスト効率の良い中国のDeepSeekなどの代替手段からの競争激化によって直面する課題を浮き彫りにしています。メイカー氏は、巨大な言語モデル（LLM）のトレーニングにかかる高コストと、より安価でカスタム訓練されたモデルの登場が、米国を代表する開発者たちの支配的地位を脅かす変化するAI市場の風景を指摘しています。 彼女の詳細な報告書によると、OpenAI、xAI、Anthropicといった企業の総評価額は約4,000億ドルで、年間収益は約120億ドルにのぼります。しかしながら、これらの成功には膨大な資本投入が伴い、合計で約950億ドルに上る資金調達を実現しています。これにより、そのような資本集約型モデルの持続可能性や収益性、長期的な存続可能性について懸念が生じています。 この変化の主な要因は、ハードウェアとアルゴリズムの効率化によるものであり、これにより複雑なAIモデルの運用コストが大きく削減されています。これらの改善によって、新たなプレーヤーが低コストのモデルを開発しやすくなり、競争が激化し、従来の高コストバリアを覆す動きが進んでいます。 2022年のChatGPTの登場以来、AIセクターは爆発的な成長を遂げ、巨大なインフラ投資も伴いました。この成長とともに公共の関心も高まりましたが、メイカー氏は、汎用のLLMビジネスを一種のコモディティ市場に例え、高い資金燃焼率とともに、収益を超えるコストが短・中期的に発生し得ると指摘しています。 長期的に赤字が続いたことで知られるUberやTeslaといった企業と類似点を挙げながら、メイカー氏は、投資家や関係者には注意深いリスク管理と慎重な戦略的判断を促しています。彼女は、ポートフォリオの分散やリスクの適切な調整を行い、AI業界の不確実性や競争圧力に対応することの重要性を強調しています。 ハードウェアとアルゴリズムの進歩によるコスト低減は、良い面と悪い面の両方をもたらしています。消費者は低コストで多様なAIアプリケーションを享受できる一方で、AIスタートアップや新規参入者は、価格競争と資本要求の激化の中で収益化に苦戦し、イノベーションや成長の妨げとなる可能性もあります。 総じて、メイカー氏の分析は、AIの進化において重要な節目を示しています。投資や開発は依然活発ですが、コスト効率の良い競合者の出現により、大規模なAI運用の維持は変革を迫られており、市場の競争環境も変化しています。今後のAIの未来は、技術革新だけでなく、戦略的な資金管理と市場のコモディティ化に適応する能力にかかっています。 結論として、投資家、起業家、政策立案者、消費者を含むすべてのAI関係者は、この変化の複雑さと競争ダイナミクスを理解する必要があります。コスト構造、市場の圧力、戦略的な優先事項を深く理解することが、持続可能な成長と長期的な成功を実現する鍵となるでしょう。
ブロックチェーンエコシステムが40億人のサッカーファンにWeb3の普及の舞台を整える
0xFútbolは、ブロックチェーン技術を取り入れることで、世界中のサッカーファンコミュニティを団結させ、ファンが積極的に参加し、影響を及ぼし、所有権を持つことができるスポーツ体験を提供しようとしています。 サッカーは単なるスポーツを超えた、世界的な現象であり、約40億人の熱狂的なファンがいます。ファンがブロックチェーンやWeb3技術を探求する中、業界のリーダーたちもこの変化に対応しています。国際サッカー連盟（FIFA）は最近、ブロックチェーンプラットフォームのAvalancheと提携し、自身のブロックチェーンネットワークを立ち上げました。これにより、サッカーは分散型時代への足がかりを得ました。このカスタムブロックチェーンでは、デジタルコレクティブルや高度なファン体験が提供され、2026年ワールドカップなどの大規模イベントに向けて動きが加速しています。 しかし、FIFAだけではありません。世界中のさまざまなプロジェクトが、ファンをただの観客から積極的な所有者や参加者へと変革しようとしています。その一つが0xFútbolであり、これはサッカーの世界的なファン層をWeb3に引き込むことを目的としたブロックチェーンを基盤としたエコシステムです。 0xFútbolの使命は、次の40億のサッカーファンをWeb3に迎え入れ、魅力的で文化的に共鳴し、価値のある製品を提供することです。これは単なるアプリではなく、ゲーム、予測市場、ファンエンゲージメントプラットフォームなど、さまざまな体験を備えたエコシステムを築き、そのすべてがネイティブトークンFUTBOLを通じて連携しています。2023年6月3日にローンチされます。 このエコシステムは、多様なファンの興味に応えます。メタサッカー（MetaSoccer）は、50,000人以上のベータユーザーが参加しており、Web3管理ゲーム内で仮想サッカーチームを構築・管理できます。WonderkidはTelegram上のカジュアルなミニゲームで、すでに16万8千人以上のユーザーを惹きつけています。Ultrasは、最小限の実用段階にある「フィジタル」プラットフォームで、クラブとサポーターを直接つなぎ、支持者に報酬を提供することを目的としています。トップクラブとのパートナーシップも進行中です。今年後半には、FútbolPMという予測市場も立ち上げ、ファンはサッカーの洞察をもとに報酬を得ることができるようになります。これらのサービスは、FUTBOLトークンによってシームレスに連携しています。 0xFútbolは、ファンがただの傍観者ではない、より参加型のサッカーコミュニティを目指しています。現状では、熱心なファンであっても所有権や意思決定権は限定的であり、グローバルなサッカーコミュニティは統一された連帯感に欠けています。そこで0xFútbolは、ファンが文化、ガバナンス、経済に影響を与える参加者、主催者、ステークホルダーとなる世界を作り出すことを目標としています。 各製品は、新しいユーザーをこの分散型エコシステムに引き込み、個々の声を集結させてスポーツの未来を形作る力に変えていきます。 この野心的なビジョンを支える投資者やパートナーには、Protocol Labs、Consensys Mesh、Techstars、AWS for Startups、Microsoft for Startups、Brinc、XDC Network、Atleta Network、Boba Network、Matchain、そしてサッカースターのクン・アグエロが率いるFitchinなどが名を連ねています。 サッカーが新たな時代に突入する中、ファンはゲームの未来を形作る所有者へと変わりつつあります。Web3のスポーツ界への浸透とともに、0xFútbolのような取り組みは、ファンの関与を再定義し、サッカーをより公平で透明性の高いものに、そして根本的にファン所有のスポーツへと進化させることを約束します。 詳しくは0xFútbolの公式情報をご覧ください。 免責事項：Cointelegraphはここに掲載されている内容や製品を推奨するものではありません。この記事は発行者が収集した情報を提供するものであり、読者の皆様にはご自身のリサーチを行い、いかなる決定に対しても責任を負うことになります。本記事は投資勧誘を目的としたものではありません。
幕の向こう側：偉大なる融合
米国政府と主要な技術企業との継続的な融合は、人工知能（AI）と宇宙技術における変革的な転換を示しています。この戦略的統合は「偉大なる融合」と呼ばれ、中国との地政学的競争を背景に進められており、米国の世界的な技術革新における支配を確保することを目的としています。トランプ政権下では、Microsoft、Google、OpenAI、Nvidiaなどのシリコンバレー巨人企業がワシントンとの結びつきを深め、5,000億ドル規模の「スターゲート」イニシアチブのような野心的なプロジェクトを中心とした複雑な官民連携を形成しています。スターゲートは、次世代のコンピューティングと宇宙技術の開発に焦点を当てており、国家安全保障、経済競争力、科学研究に深遠な影響をもたらします。 国際的な関係者もスターゲートにおいて重要な役割を果たしており、選ばれたグローバルパートナーと協力しています。資源、専門知識、技術資産を国境を越えて結集することで、このプログラムは前例のない多国間の連携を示しています。この多国的アプローチは、ブレークスルーを加速させるだけでなく、AIと宇宙探査で同時に進展を遂げる中国と緊張関係の中で同盟を強化することも目的としています。 革新の加速が進む一方で、この政府と技術の連携に伴う懸念も見過ごせません。AIによる広範な自動化は労働市場を混乱させ、大規模な労働力の置き換えをもたらす危険性があります。さらに、AIの生活や政府の機能への統合は、プライバシー保護に関する深刻な課題を引き起こし、十分に対処されていません。 複雑さを増すのは、新たな仲介者層の存在です。彼らはベンチャーキャピタリスト、影響力のある技術革新者、政策コンサルタントなどであり、技術政策や革新の方向性に大きな影響を及ぼしながら、自らのビジネス利益を守っています。これらの役割は、公共政策の形成と私企業の成功促進という二重の役割を担い、米国の技術ガバナンスの透明性と説明責任に疑問を投げかけています。 一方、防衛技術企業は米国防総省内で前例のない影響力を増大させており、先進技術の軍事利用へのシフトを示しています。海中ドローンや宇宙兵器の開発は、概念段階から実用化へと進展しており、防衛能力の新たな段階に入っています。この動きは、海域、宇宙、サイバーなど多領域作戦の準備を促進し、現代戦争の広がりを反映しています。 矛盾も存在します。トランプ政権は、イノベーションを促進するために優秀な外国AI人材の受け入れを推奨しながらも、多くの外国人専門家の入国を制限する厳格なビザ政策を実施しています。この対立は、激しい技術競争の中で、オープンなイノベーションと国家安全保障のバランスを取る難しさを如実に示しています。 要約すると、政府と技術セクターの融合は、将来性と不確実性の両面を持ち合わせています。リーダーシップを維持する緊急性、驚異的なイノベーションの促進とともに、そのリスクも未だ十分に検討・軽減されていません。今後は、慎重な監視と包括的な政策によって、これらの進展の社会的・倫理的な影響に対応しつつ、その恩恵を最大限に引き出すことが求められるでしょう。
なぜブロックチェーンのプライバシーはオープンソースから始める必要があるのか
従来、信頼は銀行や決済ネットワーク、決済機関といった中央集権的な機関に置かれてきました。これらの閉鎖的なシステムでは、ユーザーは外部監査や政府規制、長い遵守履歴に依存して安心感を得ていました。これらのモデルは効果的ではありますが、不透明さ、権力の集中、イノベーションの制限といったトレードオフも伴います。 しかし、ブロックチェーンや分散型アプリケーション（dApps）の登場により、新たな信頼モデルが出現しました。このモデルは、従来の機関に依存するのではなく、基盤となるコード自体に信頼を置くものです。この変化は、ブロックチェーンにおいて義務付けられるオープンソースの原則に基づいています。オープンソースは、誰もがプロトコルを検査し、スマートコントラクトを監査し、システムの挙動を検証できる仕組みであり、それがなければユーザーは実際に何に関与しているのかを真に理解することはできません。 一見すると、オープンソースとプライバシーは相反するように思えます。コードが公開されているのに、どうやって機密性を保つことができるのでしょうか？ブロックチェーンの採用が進むにつれ、透明性とプライバシーのバランスを取ることが重要かつ誤解されやすい課題となっています。オープンソースは、仲介者なしで信頼を構築し、分散化を支えるものです。公開されたコードベースは、開発者やセキュリティ研究者により継続的にレビューされ、その結果、OpenSSLやLinux、Bitcoinのような堅牢で安全なシステムが築かれ、その安全性は時間とともに強化されていきます。 この考え方は、19世紀の暗号学者オーギュスト・ケルホフの理論に遡ります。彼は、「設計が公開されていても、その秘密鍵が秘密にされていれば、システムは安全であり続ける」と唱えました。これがケルホフの原則であり、現代暗号学の基礎です。オープンソースは、コードを公開して独立した検証を可能にすることでこれを実現しており、データの透明性と区別されます。プロトコルはオープンソースであっても、ユーザーの機密性を保護することは可能であり、これがブロックチェーン技術の現在の方向性です。 当初、ブロックチェーンは公開された取引履歴による透明性を優先していました。これは、プライバシー保護技術が登場する前の必要な妥協点であり、例えば2006年にTLSが登場するまで、WebのHTTP通信は暗号化されていませんでした。今日、給与や個人情報などの機微な情報を公開して記録することは許されません。そこで求められるのは、監査性を犠牲にせずにプライバシーを回復する方法です。 この課題に対処するのが、プライバシー保護技術（PETs）です。中にはトラステッド・エグゼキューション・環境（TEE）のようにオープンソースではない技術もありますが、ブロックチェーンで使われる暗号技術を基盤としたPETはすべてオープンソースです。例として、ゼロ知識証明（ZKP）があります。これは、詳細を明かさずに真実性を証明できる技術であり、プライベートなオンチェーン取引やアイデンティティ検証を可能にします。現代のZKシステムにはPlonKやGroth16、STARKsなどがあり、これらはすべてオープンソースであり、世界中の研究者によりレビューされています。完全準同型暗号（FHE）は、暗号化された状態のデータに対して計算を行うことを可能とし、スマートコントラクトが入力を復号化せずに動作することを可能にします。例えば、TFHE-rsといった暗号ライブラリもオープンソースです。セキュアマルチパーティ計算（MPC）は、複数の当事者が個別の入力を秘匿したまま共同で結果を計算する技術であり、多くのMPCプロトコル（閾値署名や分散鍵生成（DKG）も含む）もまたオープンソースです。これは、信頼は仕組みの透明性に基づくべきだからです。 最終的に、オンチェーンのプライバシーを実現するには、コードの透明性が不可欠です。オープンソースはプライバシーの脅威ではなく、むしろ秘密の欠陥や裏口を排除し、コミュニティによる改善を可能にするために必要不可欠なものです。ブロックチェーンや分散型金融の未来は、システムの仕組みを公開し、厳密に検査できる状態を維持することで、プライバシーと監査性のバランスをとることにかかっています。これこそがオープンソースの目的であり、私たちの見解では、それが唯一の実現可能な道です。
自動運転車におけるAI：未来の道を切り開く
人工知能（AI）は急速に進展する自律走行車業界の中心であり、車両の機能や環境との相互作用に大きな変革をもたらしている。AIは自動運転車が膨大なセンサーのデータをリアルタイムで処理し、安全かつ効率的なナビゲーションを可能にする。これは交通の重要な節目を示すものであり、事故の削減、交通流の改善、そして運転が難しい人々へのアクセシビリティ向上に寄与する可能性がある。 近年、世界中の企業や研究機関が人間の認知を模倣したAIモデルへの投資を増やし、目覚ましい進展が見られる。これらのアルゴリズムはカメラ、レーダー、ライダーなどのセンサーからの入力を分析し、物体を認識し、他の道路利用者の行動を予測し、最適な走行経路を選択する。これらの進歩にもかかわらず、普及にはまだ多くの課題が残っている。 主要な懸念の一つは、多様で予測不可能な走行状況においてAIの安全性と信頼性を確保することである。制御された環境とは異なり、実際の道路は悪天候や突然の障害、突如として現れる無秩序な運転者など、多様なシナリオに満ちている。AIはこうした複雑さに耐え、適応できる堅牢性を持つ必要がある。研究は、機械学習を向上させて車両が即時の変化に反応し、前方の危険を予測できるようにすることに焦点を当てている。 倫理的な問題も大きな壁となっている。避けられない事故シナリオにおけるAIの意思決定や、その判断を導く道徳的枠組みについて重要な問いが浮上している。開発者、倫理学者、政策立案者は、技術的能力と社会的価値をバランスさせるガイドラインの策定に積極的に取り組んでおり、公正性と透明性を確保しながら自律走行車を運用するための枠組み作りを進めている。 公衆の信頼を築くことも同じく重要だ。多くの消費者は、メディアで報じられる失敗事例からAI搭載車に対して懐疑的な見方を抱いている。これに対処するため、自動車メーカーは透明性を重視し、徹底したテストやAIの能力と限界についての明確なコミュニケーションを行っている。パイロットプログラムや制御された展開は、信頼性を示すとともに、実地データの収集にも役立てられている。 研究は引き続き、歩行者や自転車、複雑な交通状況が入り混じる都市環境でのAIアルゴリズムの強化に進展している。センサーフュージョン（複数のデータソースの統合）の革新は状況認識を向上させ、ディープラーニングやニューラルネットワークの進歩はより高度なパターン認識と意思決定を可能にしている。 自律走行車の開発は工学、コンピュータサイエンス、心理学、法学、倫理学など多分野の協力を必要とする。産業界、規制当局、学界の連携は、安全な交通システムへの統合を支える枠組みを作るうえで不可欠である。 結論として、AIは自律走行車の基盤技術であり、革新的な自律性を実現している。顕著な進展にもかかわらず、安全性、倫理、公共の認識に関する課題は研究と開発を続ける要因となっている。AIの進化と信頼性の向上に伴い、自律走行車は安全性、効率性、アクセス性を高めながら交通を変革しつつある。今後も持続的なイノベーション、徹底的なテスト、そしてこの変革的な技術の複雑な倫理的・社会的側面に対する取り組みが求められる。
バーゲン郡、土地記録の近代化とセキュリティ向上を目的としたブロックチェーン導入のパイロット事業を開…
バーゼン郡は、ブロックチェーンスタートアップの Balcony と5年間のパートナーシップを結び、37万件の不動産権利証書をデジタル化・安全化します。これにより、約2400億ドル相当の不動産価値を管理することになります。アバランチ（Avalanche）のブロックチェーン基盤を活用したこの取り組みは、アメリカ史上最大規模の権利証トークン化プロジェクトであり、ニュージャージー州で最も人口の多い66の自治体すべてで、公的記録の近代化を目指しています。県認証官のジョン・ホーガンは、マーフィー知事のブロックチェーンタスクフォースのメンバーであり、このシステムにより住民は自宅から不動産記録にアクセスできるようになり、詐欺を減少させ、アクセス性を向上させると説明しました。 このデジタル化により、権利証の処理時間は90%以上短縮される見込みであり、ますます標的となるランサムウェア攻撃からも防御できます。Balconyのプラットフォームは、変更不可能な所有権のチェーンを提供し、所有権移転を簡素化するとともに、よりスマートな公共データの活用を促進します。 BalconyのCEO、ダン・シルバーマンは、このプロジェクトを不動産と政府インフラの「転換点」と表現し、カムデンやオレンジ、モリスタウン、フォートリーでも類似のパートナーシップが進行中であると述べました。Balconyの導入拡大に伴い、ニュージャージー州だけで46万件を超える物件がブロックチェーンに登録される見込みであり、全国の自治体が透明性、効率性、公衆の信頼性向上のためにブロックチェーン技術を模索しています。
医療におけるAI：診断の精度向上と患者の健康結果の改善
人工知能（AI）は、医療の診断、治療、疾患管理の手法を革新しつつあり、その進化はますます加速しています。近年、医療システムへの導入が進む中、AIは高度なデータ分析やパターン認識を駆使して、診断の正確さや患者の治療成績の向上をもたらすことが期待されています。AIの主要な応用分野の一つが医用画像診断であり、深層学習アルゴリズムは放射線科医の画像解釈を支援します。X線、CTスキャン、MRI、超音波画像などの複雑な画像から微妙なパターンや異常を検出し、従来よりも早期かつ正確な病気の診断を可能にしています。例えば、AI搭載のツールは乳房X線写真から潜在的に悪性の腫瘍を特定し、早期乳がんの発見に役立ち、治療や生存率の向上に寄与しています。 画像診断を超えて、AIは電子カルテ（EHR）、遺伝情報、ライフスタイルデータなど、多種多様な患者情報を処理し、個別化された治療のための傾向分析を行います。予測分析は、AIの重要な機能の一つであり、疾患の進行を予測したり、高リスク患者を早期に認識して合併症を防ぐことに役立ちます。例えば、慢性疾患患者の再入院リスクを予測し、事前のケアを行うことで、治療の質向上やコスト削減につながっています。Healthcare IT Newsによると、多くの診断支援ツールが開発されており、これらは臨床医の意思決定をサポートするとともに、ワークフローの効率化やエラーの削減、人間の偏見を減少させる役割も果たしています。AIの導入は、技術が医療の専門知識を補完し、置き換えるのではなく協力する形で進んでいます。 一方で、医療におけるAI導入には課題も存在します。医療情報の機密性と安全性確保は最重要であり、患者の信頼と倫理基準を維持するために厳格な規制遵守が求められます。トレーニングデータの質と多様性もAIの性能に大きく影響し、不十分または偏ったデータを用いると誤った結果をもたらし、医療格差を拡大させる恐れもあります。そのため、AIツールは継続的に検証とモニタリングを行い、公平性と信頼性を確保する必要があります。さらに、既存の医療インフラや作業環境にAIを効果的に取り入れるには、医療従事者への教育やサポート、また自動化による雇用への影響への懸念にも対応しなければなりません。 将来に向けては、技術者、医療従事者、政策立案者、患者が協力してAIの医療分野での潜在能力を最大限引き出すことが重要です。リアルタイム患者モニタリングやロボット手術の補助、医薬品の新規発見など、AIの能力向上を目指す研究も進んでいます。要するに、AIは診断の精度を高め、治療を個別化し、患者ケアを最適化することで、医療の革命の最前線に立っています。課題もありますが、慎重に導入すれば、より効率的で正確、かつ包摂的な医療の標準を築くことが可能です。
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