データと AI のプレスレビュー – 2024 年 6 月

1. 信頼できる AI: CNIL からの指示

CNILは4月に最初の明確化を行った後、月初めに「AI計画」を完成させた。 目的: AI への GDPR の適用に関する推奨事項を提供すること。「特に、生成AI. »

7 段階と 2 段階のアプローチが CNIL によって提案されており、あらゆる種類の人工知能に関係します。

続きを読む ルマジット。

2. GenAI と持続可能な開発を調和させる 3 つの IT 戦略

人工知能によって引き起こされるエネルギー消費の指数関数的な増加に対する重要な解決策はまだ見つかっていません。 ただし、IT 部門は環境への影響の観点から利益と影響を評価する必要があります。

灰色の部分が残っているにもかかわらず、問題を軽減する 3 つの方法が判明しています。生成 AI プロジェクトの影響 使用量を最適化するために大規模なサプライヤーを利用するなど、持続可能性のロードマップに取り組んでいます。

続きを読む コンピューターの世界。

3. 人工知能、がんとの闘いにおける希望

人工知能は、がんの早期発見と治療の研究を大幅に改善するのに役立つ可能性があります。 これは、ケンブリッジ大学とインペリアル・カレッジ・ロンドンの研究者らの研究から明らかになったもので、オックスフォード大学出版局がジャーナル「Biology Methods & Protocols」に掲載した。

がんは早期に発見されるほど治癒の可能性が高まり、治療の負担が軽減されるため、大きな課題であると同時に重要な希望でもあります。

続きを読む ラデペッシュ。

4. 一部の企業は独自の LLM を開始する – それが賢明な動きである理由

1,300 人の CEO を対象とした TCS の調査によると、CEO の 51% が独自の生成 AI 実装を計画しているとのことです。 このために、企業はすでに構築された基盤に依存することになります。 LLM (大規模言語モデル) 一般の人がアクセスできます。

「効果的な AI ソリューションを構築するには、高品質のデータが必要です」と TCS の最高技術責任者であり、この研究の共著者である Harrick Vin 氏は ZDNET に語った。 しかし、「企業が企業データと一緒にクラウドでホストされている基盤的な LLM を活用することは難しい」ことが判明しつつあります。

読む 翻訳。

5. 顔を抱きしめる: オープンソース、AI の秘密の倫理ソース

なぜオープンソース AI に注目するのでしょうか? なぜ倫理を人工知能の中心に置き、この約束を守るという困難に直面するのでしょうか?

Trench Tech のこのエピソードでは、Hugging Face の AI 哲学者で倫理学者である Giada Pistilli が、Hugging Face プラットフォームの用途、倫理/テクノロジー/法律をどのように組み合わせるかについて説明し、AI による世界の表現について説明します。

聞いてください トレンチテック。

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