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【イベントレポート】第96回 Machine Learning 15minutes! 年末交流会 #ML15min

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いつも記事を読んでいただきありがとうございます!
モブエンジニア(@mob-engineer)です!

今回は12/21(土)に参加した第96回 Machine Learning 15minutes! 年末交流会へ参加したのでアウトプットとしてイベントレポートを執筆しました。

サクッと読める分量で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただければ幸いです。

誤字脱字、分かりにくい表現に関して極力なくすように心がけておりますが、リアルタイムで執筆しているため、チェック漏れがあるかと思います。その際は、お気軽にコメントいただけますと幸いです。

イベントページ

目次

  • OpenAIエージェントOperatorが及ぼす破壊的インパクト
  • AIと人間の共創が変える創造の未来
  • 生成AI時代のプログラミング革命
  • 参考サイト

OpenAIエージェントOperatorが及ぼす破壊的インパクト

  • 自己紹介
    • 山本さん
      • デロイトトーマツの方
      • 音楽活動を行っている方
    • 知的生産性の3つの思考
      • フレームワーク思考
      • 仮説思考
      • 抽象化思考
    • 遠藤さん
      • 会社経営者でありながら学芸大の職員
    • エクサウィザーズ社出身の方
  • OpenAIの考える5段階思考
    • 第一段階:チャットボット
    • 第二段階:論理的思考(ココ)
    • 第三段階:自律的に思考するエージェントー
  • o3モデルの知能
    • プログラミング:世界レベルのプログラミング
    • 数学:数学オリンピックモデル
    • 難問読解:25%回答できるようになった
    • 科学的思考:博士レベルの問題に対しても87%正答
    • 新しい学習:与えられたルールを理解して未知の問題に対応する
      • 人間のように新しいスキルを身に付けていく
  • AIが思う未来像
    • 人間が何十年かけていたタスクをAIが1時間に対応してしまう
  • Open AIのエージェントプラットフォーム(Operator)
    • ブラウザ内で動くエージェントのイメージ
      • 自律型エージェントだとすべての権限が握られる
  • AIがすべて操ることはできるのか
    • 技術的には実装可能
  • ブラウザ型エージェントによる世界
    • AIアシスタントの統合
    • タスク実行機能
    • ユーザの好みに応じたパーソナライズ機能
    • APIを通じて繋いでいくことで他のプラットフォームと連携できる
    • エージェントに役職を与えたら組織が生まれる
  • ブラウザ型エージェントのリスク対策
    • 他アプリを通じてSSOを行うと勝手に操作できるようになる
    • 権限リスクを考えるとSSOはまだ実装しないのでは
  • エージェントによる未来像
    • エージェントが自律的に社会活動を行っていく
    • 株価予測・営業活動・プロジェクト管理などなど
      • 戦略立案・サプライに関してもリアルタイムに行われる
    • エージェントを介した社会が構築される
      • 資本主義がなくなる可能性...
    • 人間の役割は「AIのアウトプット確認」に留まる
      • AWSの責任あるAIにつながっていくのかしら...
  • AIマンハッタン計画について
    • 国家間の超知能開発競争になるだけではないか
    • AIを通じて爆発的に成長していくのではないか
      • AIを通じたリスクに関してはAAAI PSS Workshop論文で執筆

AIと人間の共創が変える創造の未来

  • AIが出来ないこと
    • 人間心理(今やりますといった意図を推定する)を把握できない
      • AI特有の問題というよりコミュニケーションの問題
  • AIむかしばなしから見た課題
    • 人間タッチでイラストを生成するのであればAIは効率的とは言えない
      • AIタッチのイラストを生成するのであればいい
      • 人間が努力して作っていることに価値がある
  • AIとブランディング
    • 今の若者はYoutuberを信じている
      • 誰が作っているのか顔が見えるから
      • 逆にTVは製作者の顔が見えない
  • AIと個性
    • AIで個性は生み出せる
      • 人気のAI絵師は淡々と絵のみを出してくれる
  • AIと人間の共創の目指すところ
    • ノーベル経済学賞では民主的な制度と経済の関係性を明らかにした
      • 効率化より付加価値が求められる世界になっていくのでは
      • 企業視点だと効率化を重視している(AI活用人材の単価が低くなっている)
        • PoC段階だと売れにくい
    • AIへの代替
      • 経済生産性としては上がるわけではない
    • AIとの分業
      • 企画構想は人間が行っていく
    • AIとの共創
      • 企画構想含めAIと一緒に行っていく
    • そもそも資本家との関係を変えていくことが必要なのではないか
    • 購買力平価換算だと日本は成長している
      • GDP視点だけだとAI活用は難しくなる
      • 生産性が上がった場合のマージンを誰がとるのかを考える必要がある
  • まとめ
    • 価値は誰が作っているのか考えていく必要がある
      • AIの価値について、経済界含め考えていくことが大切。

生成AI時代のプログラミング革命

  • 神威プロジェクト
    • アンソロピック・Geminiなどの複数モデルを組み合わせて動画・コードを生成するプロダクト
    • 設計~実装まで一括で行ってくれる
    • タスクに関してはGemini、Claudeなどに分けている
      • Claudeに関してはAPI実行上限数緩和を要望している
    • タスク分けについて
      • フロントエンドはClaude
      • バックエンド・K8SはGemini
      • バックエンドはChatGPTに任せている
    • ビジネス活動への使い方について
      • PDCAサイクルで回していく
        • 量子スケジュール最適化に関してはAIは強くない
        • マルチAIエージェントを通じた実装に力を入れている
    • プログラミングに関しても実装可能なのか
      • プログラム生成領域は強い印象
    • OSSメンテナンスに関してもフォローしてくれるのか
      • リバースエンジニアリング機能も組み込んでいる
      • マルチAIエージェント対応は今後対応していく
      • 神威でフォローしているのは設計~実装まで、運用はフォローしていない
    • 量子コンピューティングとは
      • 量子コンピューティング(アニーリング)を通じて、各LLMの特性を踏まえて最適なタスクを割り当てる
      •  ARRでは0.5億稼いでいる
    •  どこまでのプロンプト粒度でプロダクトは生成可能か
      •  ざっくりとした粒度(〇〇を作ってなど)で生成してくれる
    •  作るうえでの課題は
      •  プロダクトのPDCAが人力対応だった
    •  脆弱性対応は考慮しているのか
      •  今後検討していく

参考サイト

最後まで読んでいただきありがとうございました!

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