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Blue Bayesでは、毎日生成AIに関する海外ニュースを最速で日本にお届けします。
忙しい人は、まとめだけでも見てみてください⭐️
Google’s vision for Pixel 9 is great, but doesn’t escape my biggest problem with AI
本日はこちら
引用：https://9to5google.com/2024/08/25/googles-vision-for-pixel-9-cant-escape-my-biggest-problem-with-ai/
忙しい人はここだけ！｜本日のまとめ
🤖 生成AIの信頼性向上が必要
• Google Pixel 9シリーズでAIの重要性が増加 📱
• ジェミニが誤った情報を提供する事例あり 🙅♂️
• AIの間違いが致命的な誤解を生む可能性 ⚠️
🔮 AIの実用性と信頼性を高めることで、より良い製品開発とユーザー体験が期待できる！
では、内容に入ります。
最近の技術革新の中でも、生成AIが取り沙汰されることが多く、その影響は日常生活にも色濃く現れています。ただ、私自身はまだそれを生活の一部として完全に取り入れるには至っていません。特にGoogleの新しいPixel 9シリーズでは、AIの存在が一層重要視されているようですが、この最新技術の影では、生成AI独特の問題点に悩まされています。この技術が持つ大きな課題の一つは、しばしば自信をもって誤った情報を提示してしまう点にあります。たとえ9回の応答が正確であったとしても、1回の間違いが致命的な誤解を生むこともあります。
特にGoogleのAIは、他社製品と比較しても、この点で存在感が強いように思われます。思い返せば「グループリザ」という案件があり、そのケースは今でも記憶に新しいです。このような不具合が、より信頼性の高いサービスへの期待を裏切る形となってしまうのは残念でなりません。
具体的な一例として、ある日の昼食会が思い出されます。私たちはその日訪れる予定だったレストランの営業時間をGoogleのジェミニに尋ねましたが、結果的にその店は閉店中で、営業中の他の店を探さざるを得ませんでした。何度質問してもジェミニから返ってくるのは閉店中の店の情報のみ。異なる方法で情報を探した結果、Googleマップでわずか20秒で解決できたという事実が、生成AIの限界を感じさせました。本来であれば、技術は人々がより良い決断を下せるよう助けるものであるべきです。しかし、この例に見られるように、必要な情報が適切に活用されなければ、技術の恩恵を享受することはできません。
さらに、Pixel Screenshotsアプリが例として挙げられます。商品到着日を尋ねた際、アプリから返されたのは的外れな日付でした。このような経験は、ジェミニだけにとどまらず、Gemini Liveにおいても見受けられます。会話自体は流暢で魅力的であっても、間違った情報があたかも事実であるかのように提示されることがあるのです。中でも、フロリダ旅行の計画があると誤解されたときは、現実との乖離に気づかされる瞬間でした。
このような問題が解決されない限り、Pixel 9シリーズにおけるAI技術への期待は、現実的利用において大きな課題を残したままです。製品利用者に対する免責事項だけでは、安心して使用するには充分ではありません。AIが実用面で確固たる信頼性を持たなければ、技術的な進化の道筋としては問題があるのかもしれません。ユーザーにとって、テクノロジーは使いやすさと信頼性があって初めて価値を持つものです。
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