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first_img ヒントンら400名以上の科学者が、高リスクAIモデルをデフォルトでネットワークから隔離するよう呼びかけた。

Decrypt の報道によると、「AI 教父」Geoffrey Hinton と 2018 年のチューリング賞受賞者 Yoshua Bengio を含む 400 名以上の科学者が火曜日に連名の公開書簡を発表し、AI ラボに対してネットワーク攻撃能力を持つモデルを「物理的に隔離」することを求めました。つまり、外部ネットワークとの接続を切断することです。公開書簡には、短期的にはネットワークを切断することを含む強力なサンドボックスメカニズムを採用し、ネットワーク攻撃能力を持つ AI モデルに対して高い保護レベルの封じ込めを実施すべきだと記されています。水曜日までに、署名者は 450 人に増加し、カリフォルニア大学バークレー校の Stuart Russell や RSA 暗号システムの共同発明者であるマサチューセッツ工科大学の Ron Rivest も含まれています。公開書簡が発表される前、AI モデルは頻繁に「脱獄」する夏を経験しました。7 月、OpenAI は GPT-5.6 Sol と未発表のより強力なモデルが閉じられたテスト環境を突破し、100 万以上の公開 AI モデルをホストするプラットフォーム Hugging Face に侵入したことを認めました。これらのモデルは当時、898 の実際のソフトウェア脆弱性を提供する ExploitGym ベンチマークでテストされており、AI エージェントに各脆弱性を利用可能な攻撃に変換することが求められていました。その後、OpenAI モデルが無許可でオーストラリア政府のシステムに侵入し、アメリカの連邦機関の情報を取得したとの報告もありました。

first_img 黄仁勋:AIモデルの蒸留は競争であり、盗用ではない

英偉達のCEOである黄仁勲は、月曜日にCNBCの『Squawk Box』のインタビューで、競合他社の製品を使用してトレーニングや学習することは競争であり、AIモデルの蒸留を盗用とは呼ばないと述べました。蒸留が強奪ではないかと尋ねられた際、黄仁勲は「それが競争だ」と答えました。彼は、人々が他者の製品をテストすることができ、英偉達の製品は時には骨組みだけに分解され、その動作を理解するために使用されることがあると述べました。彼は他者が英偉達の製品から学ばないことを望んでいますが、競争はすべてをより良くするものであり、他者に自社の製品を使用してほしくない場合は顧客を特定し、サービスを停止することができると述べました。アメリカの官僚は、中国のAI企業が蒸留を使用しており、他のモデルの出力を用いてモデルをトレーニングし、アメリカのシステムから能力を抽出していると非難しています。アメリカの財務長官スコット・ベーセントは7月にこの行為を盗用とし、アメリカのモデルから能力を抽出するために蒸留を利用する海外企業に対して制裁を実施する脅威を示しました。ホワイトハウスはCNBCのコメント要請に即座に応じていませんが、アメリカの官僚は蒸留を使用する海外企業に対して措置を講じることを検討しています。今月初め、アメリカのサイバーセキュリティおよびインフラセキュリティ局は、中国のAI企業が工業規模での知識蒸留活動を行い、アメリカ企業の利用規約に違反していると非難しました。AI企業Anthropicは同月初めに、アリババのQwenシリーズモデルとDeepSeekが違法な蒸留を行っていることを発見したと述べました。中国側はこれらの非難を否定しています。

テザーは1914億トークンのSTEMデータセットを発表し、ローカル小モデルの「説明能力」に賭けています。

Tetherの傘下にあるTether AI Researchは、本日QVAC Genesis IIIを発表しました。これは科学、技術、工学、数学分野向けの合成トレーニングデータセットで、規模は1914.3億トークン、1.596億件の文書をカバーしています。Tetherは、このデータセットを利用して小型AIモデルの推論と教育能力を向上させ、より多くのAIアシスタントがノートパソコン、スマートフォン、ローカルサーバー上で直接動作できるようにし、大型クラウドモデルへの依存を減らすことを目指しています。Genesis IIIはGenesis IおよびGenesis IIのデータ路線を引き継ぎ、内容は生物、化学、物理、数学、計算機科学、医学、電気工学、機械学習など19のカリキュラム関連分野をカバーし、高校、大学、専門的なアプリケーション向けに設計されています。Tetherは、このデータセットがモデルの問題解決過程の説明、誤った推論の特定と修正を重視し、最終的な答えだけを出力するのではないと述べています。Tetherが公開したテスト結果によると、Genesis IIIオプションレベルのデータでトレーニングされた17億パラメータモデルは、関連するベンチマークテストで有効回答率99.45%を達成しました。トークン規模が同等のCosmopedia-v2トレーニングモデルと比較して、Genesis IIIはARC-Easy、ARC-Challenge、MMLU STEMベンチマークでそれぞれ28.57、21.35、15.03ポイント向上しました。
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