商用化の道はどこ？…ラボ発ベンチャーたちの試行錯誤
https://newswitch.jp/p/22177
(ニュースイッチ 2020/05/11)
・大学などで培われた独自の最先端技術をもつAIであっても商用化するのは非常に困難である現実がある。
・研究と事業において必要とされる技術が異なっており、特にAIのソフトフェア部分の受注開発からハードウェア部分を含む自社製品への転換には大きなハードルがある。
・技術は陳腐化も早いため、①ベータ版から即座に提供し②製品のフィードバックを得ると③同時に一定の収入を得ていく、という構造の確立が特に求められる。
パンデミック時の人々の奇妙な行動がAIモデルを混乱させている
Our weird behavior during the pandemic is messing with AI models
https://www.technologyreview.com/2020/05/11/1001563/covid-pandemic-broken-ai-machine-learning-amazon-retail-fraud-humans-in-the-loop/
(MIT Technology Review 2020/05/11)
・コロナウィルスの影響で人々の行動が極端に変化した結果、在庫管理、詐欺検出、マーケティングなどで使われるAIに一時的な障害を引き起こしている。
・AIが新たに収集したデータで変化していくことをいかにサポートしていくかが今後重要となることが明らかになった。
・世界で起こっていることとアルゴリズムで起こっていることを結びつけることができるデータサイエンティストチームが必要となると提言されている。
フェイスブックAIは依然としてコロナウィルスの偽情報に混乱されている
Facebook’s AI is still largely baffled by covid misinformation
https://www.technologyreview.com/2020/05/12/1001633/ai-is-still-largely-baffled-by-covid-misinformation/https://www.technologyreview.com/2020/05/12/1001633/ai-is-still-largely-baffled-by-covid-misinformation/
（MIT Technology Review 2020/5/12)
・Facebookは今四半期に削除したヘイトスピーチの88.8％がAIによって検出されたと発表した。
・投稿のニュアンスと意味をよりよく解読できる大規模な自然言語モデルの使用と、画像とテキストを組み合わせたコンテンツ（悪意のあるミームなど）を分析できるようになった。
・しかし、それでもFacebookはコロナウィルスに関する偽情報など新しい偽情報にうまく対応できておらず既存の機械学習モデルに限界があると認めており、新しいモデルの構築を進めていくとしている。