Openaiに対するMuskの入札：今週のAIニュース

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億万長者が再びそれにいるようです。

月曜日に、現在地球上で最も裕福な男であるElon Muskは、基本的にOpenaiを運営する非営利団体を購入するために、なんと974億ドルの申し出を捨てました。かなり生意気なカムバックで、OpenaiのCEOであるSam Altmanはその日の早い時間にXに連れて行って、「ありがとうございますが、必要に応じてTwitterを97億4,000万ドルで購入します」と言いました。ちょうどリマインダー、マスクと彼の乗組員は、2022年に440億ドルでTwitterをスナップしました。

今、マスクが冗談を言っていたかどうかにかかわらず、彼の入札は、今後数年間で営利目的の公的給付法人に切り替えるというオープンの計画にレンチを投げるかもしれません。 Openaiの取締役会は現在、研究からのIPのような資産を掘り出し物（Altmanのように）の誰かに手渡すことで、非営利のショートを販売していないことを証明する必要がある場所にいます。

Openaiは、特に彼とAltmanが正確に仲間ではないので、Muskの動きは敵対的な買収であると主張することができました。彼らはまた、マスクの申し出はすでに再編の最中にあるため、水を保持していないと言うかもしれません。または、マスクが彼の入札を裏付ける現金さえ持っているかどうかを疑問視するだけです。

火曜日の声明の中で、Openaiの理事会の外部弁護士であるAndy Nussbaumは、Muskの申し出は「[Openai's]非営利団体に価値を設定しない」と非営利団体が手に入れることはないと述べた。 Nussbaumは続けて、「敬意を表して、Openaiの使命の最善の利益を決定するのは競争相手次第ではない」と言いました。

私の同僚のマックスウェル・ゼフと私は、今後数週間のうちに私たちが見るかもしれないものを深く身につけています。しかし、1つのことは、マスクの申し出と、彼が主張していることに対するオープンライに対する彼の進行中の訴訟で、私たちはいくつかの激しい法廷の戦いに参加しています。

ニュース

AIは私たちを馬鹿にしていますか？：最近の研究では、職場での生成AIを使用することが批判的思考スキルにどのように影響するかを検討しました。結局のところ、私たちがAIにあまりにも多くのことを考えて思考をするなら、AIが助けにならないときに自分で問題を解決することが悪化します。

おそらくAIのAI：彼の個人的なブログの新しいエッセイで、AltmanはAIの利益がすべての人に届かないかもしれないと認めました。そして、彼は「奇妙なサウンドの」アイデアが「計算予算」のようなアイデアにオープンであり、地球上の全員が多くのAIを使用できるようにします。

Christieの論争：ファインアートオークションハウスChristie'sは、以前にAIに生成されたアートを販売しています。しかし、彼らはAIが作成した作品に完全に捧げられた最初のショーを開催しようとしており、それはいくつかの複雑な感情をかき立てました - オークションをキャンセルする請願さえあります。

Googleよりも優れている：GoogleのトップAI研究室であるGoogle DeepmindのAIシステムは、国際数学コンペティションでの幾何学的問題を解決する際に平均的な金メダリストを克服したようです。

今週の研究論文

彼らの新しい研究では、MIT CSAilの研究者は、最高のモデルがまだ人気のあるAIベンチマークで本当の間違いを犯しているが、「モデルエラー」と呼ばれるものの50％以上が、実際にはそれらのベンチマークの誤ったラベルと不明確な質問によるものであることを発見しました。

「これらのモデルがどれだけ信頼できるかを適切に測定したい場合は、ラベルエラーを削減するためにこれらのベンチマークを作成する方法を再考する必要があります」と、MITの教員およびOpenaiスタッフのAleksander MadryはXの投稿で述べました。

今週のモデル

Boreal-HLは、アイスクリームを食べる観光客、肉を焼く人々、昼食会の人々、会議でのスピーチ、結婚式のカップル、その他の日常生活の瞬間のクリップを盛り上げることができます。私はすべてがかなり面白いと思います - 特にそれは正確に実用的ではないので。 1つのクリップを生成するには、少なくとも5分かかります。

グラブバッグ

AI効率の最近のブレークスルーのおかげで、非常に洗練されたモデルをトレーニングする方が安くなり、簡単になりました。

新しい論文の中で、上海Jiao Tong大学の研究者とSIIと呼ばれるAI会社は、わずか817の慎重に選択されたサンプルで訓練されたモデルが、100倍のデータでトレーニングされたモデルを打ち負かすことができることを示しました。彼らは、モデルがトレーニング中に見たことのない質問に「ドメインから」と呼ばれるものを示すことができるとさえ主張しています。

これは、スタンフォード主導のプロジェクトの直後に、50ドル未満でOpenaiのO1「推論」モデルに匹敵する「オープン」モデルを作成できることがわかりました。