AIの誇大宣伝と現実の間 – AIの大きな二日酔い：テスラのスーパーコンピュータとGPT-5が期待を裏切る理由

AI はドイツ経済の効率性を高めるためにどのような機会をもたらすのでしょうか?

人工知能（AI）の導入は、様々な経済分野において大幅な効率向上を期待できます。ケムニッツ中堅デジタルセンターは、中小企業向けにAIアプリケーションがどのように開発されているかを示す好例です。AIを活用することで、企業は新製品をより迅速かつ低コストで、より高品質な形で製造できるようになります。EUは、特に行政の最適化、熟練労働者の確保、そして競争力の向上を目指し、デジタル化とAI活用への資金提供を通じて、こうした発展を積極的に支援しています。

ケムニッツの事例は、具体的なメリットを明確に示しています。AI分野の発展は、生産効率を向上させる新たな機会を切り開きます。AIは生産プロセスの最適化に活用できますが、AIは利用可能なデータから学習することが知られているため、最も重要な前提条件の一つはデータの品質です。ケムニッツ工科大学は既に、AIを活用した駆動用バッテリーの半自動分解から、ドイツの電気自動車バリューチェーンの全体的な持続可能性を実現するための半自動分解システムの開発まで、様々なAIプロジェクトに取り組んでいます。

プロセス管理において、AIはビジネスプロセスの改善に特に大きな可能性をもたらします。反復的なタスクの自動化、複雑なデータパターンの分析、意思決定の支援などを通じて、AIはビジネスプロセスの最適化に大きく貢献します。AIを導入することで、企業は効率性を高め、意思決定プロセスを改善し、革新的なソリューションを開発することが可能になります。

BND はなぜ最新の AI 翻訳機を使用できないのでしょうか?

連邦情報局（BND）は、矛盾した問題に直面しています。AI翻訳は業務に革命をもたらす可能性がある一方で、厳格なセキュリティ規制によってその使用が禁止されているのです。内部規制とセキュリティ上の懸念から、ChatGPTのような市販のAI翻訳プログラムの使用は禁止されています。主な理由は、これらのプログラムのサーバーと運営者が海外に所在しているためです。これらのプログラムを使用するには、傍受された通信、機密文書、諜報報告書などの機密データを海外のサーバーにアップロードする必要があります。

これは重大な業務上の問題を引き起こしています。同庁の言語サービス部門には数百人の従業員がおり、その中にはフリーランスで働く者もいます。長文の文書の翻訳には数週間かかることもあります。特に問題となるのは、緊急に翻訳が必要なコンテンツを特定する、いわゆる事前評価プロセスです。関係者は、時間的なプレッシャーと情報氾濫によって、関連情報が見落とされる可能性があると警告しています。

処理すべき資料の量は膨大です。バイエルン州バート・アイブリングにあるような盗聴局は、毎日数百件の会話を録音し、世界中から無数のメッセージを傍受しています。これに加えて、人的情報源からの報告もあり、その内容は翻訳後に初めてその危険性が明らかになる何ページにも及ぶ文書であることが多いのです。BND高官は次のように述べています。「何よりもまず、ファイルや電子メールなどの内容を完全に把握していないまま、全く不十分な『事前評価』が行われているため、重要な情報や標的を失う可能性が非常に高いです。これはリスクです。」

BNDは独自のソフトウェアソリューションと、ドイツ企業と共同開発したいわゆるCAT（コンピュータ支援翻訳）ツールを使用していますが、これらはこれまでのところ大まかなガイドに過ぎず、現代のAIシステムの精度には程遠いものです。これらのプログラムの最適化に向けた作業は20年以上にわたって行われていますが、いまだに突破口は見つかっていません。

GPT-5 でどのようなセキュリティ上の脆弱性が発見されましたか?

GPT-5のリリース直後、2つの独立系セキュリティ企業がOpenAIの新しいAIモデルに深刻な脆弱性を発見しました。セキュリティ調査会社Neuraltrustは、テスト開始から24時間以内にGPT-5への侵入に成功したと主張しています。チームはエコーチェンバー法とその他の操作手法を組み合わせ、モデルに爆発装置の製造に関する詳細な指示を生成させました。

SPLX社は並行してテストを実施し、GPT-5のセキュリティに関して同様の結論に達しました。SPLXは、プロンプト要素間に文字を挿入し、架空のシナリオでプロンプトを作成するという文字列結合と呼ばれる難読化攻撃に成功しました。GPT-4oとの比較分析では、後者のモデルがこのような攻撃に対してより安全であることが示されました。

調査結果は、既存のセキュリティ対策が複雑な攻撃手法に対して有効でない可能性があることを示唆しています。これらの手法では、通常は組み込みの保護機能を起動させるような悪意のあるプロンプトを直接発行するのではなく、連続したプロンプトを通じてAIモデルを騙し、悪意のある出力を生成させます。業界の専門家は、レッドチームの調査結果は、機密性の高いアプリケーションにAIシステムを導入する前に、包括的なセキュリティテストを実施することの重要性を強調していると指摘しています。

Microsoftの評価との対比は興味深いものです。MicrosoftのAIレッドチームは、GPT-5が一般的な攻撃タイプに対してこれまでで最も堅牢なセキュリティプロファイルの一つであると認定しています。OpenAI自身も、専門組織と共同で5,000時間にわたるレッドチーム演習を実施した結果、GPT-5の堅牢な保護対策を実証しています。これらの矛盾した評価は、GPT-5のセキュリティ状況が当初提示されたよりも複雑であることを示しています。

テスラはなぜ AI プロジェクト Dojo を中止したのでしょうか?

テスラは、社内のスーパーコンピュータープロジェクト「Dojo」を突然終了し、チーム全体を解散した。プロジェクトリーダーのピーター・バノン氏は2016年からテスラに勤務し、以前はアップルに勤務していたが、同社を去る。報道によると、CEOのイーロン・マスク氏が自らプロジェクトの終了を指示したという。

Dojoシステムは当初、テスラのAI開発における野望の中核となる予定でした。このスーパーコンピュータは、TSMC社が7ナノメートル技術を用いて製造した特注のD1チップをベースにしており、645平方ミリメートルの面積に500億個のトランジスタを搭載していました。このシステムは1エクサフロップス以上の演算能力を実現するように設計されており、世界最強のAIトレーニング用コンピュータの一つとなるはずでした。

マスク氏はXに関する決定を正当化し、「テスラがリソースを分割し、全く異なる2つのAIチップ設計をスケールアップするのは理にかなっていない」と述べた。同社は代わりに、自動運転車やロボット向けに特化して開発された次世代AIハードウェアに注力したいと考えている。同社の電気自動車に搭載される次世代AIチップは、「推論性能に優れ、少なくとも学習性能はかなり優れている」という。

この決定は、7月末の第2四半期決算発表後のアナリスト向け電話会議でマスク氏がDojo 2を来年発売すると強調していたため、驚きをもって迎えられた。この決定以前から、チーム内には問題がいくつか存在していた。20人の従業員がDensityAIという新興企業に移籍していたのだ。テスラは以前、Dojoプロジェクトに10億ドルを投資すると発表していた。

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米国と中国による世界的なAI競争はどのように展開しているのでしょうか?

米国と中国のAI競争は、DeepSeekの登場により劇的な変化を遂げました。かつてはOpenAIが市場リーダーと目されていましたが、DeepSeek、Alibaba、Tencentといった他の企業も徐々に追い上げを見せています。中国のテック都市、杭州に拠点を置くスタートアップ企業DeepSeekは、1月末に米国の競合他社に匹敵するAI言語モデルをリリースしました。

この競争の決定的な要因は、100万トークンあたりのコストです。OpenAIは約15ユーロを請求しますが、DeepSeekはモデルをわずか55セントで提供しています。 – 差は27倍です。同社によると、DeepSeekの開発コストは600万米ドル未満ですが、専門家はそれが本当に安価だったのか疑問視しています。

米国の投資家マーク・アンドリーセン氏は、ディープシークの予想外の成功をAIにおける「スプートニクの瞬間」と呼んだ。米国は、1957年のソ連の衛星打ち上げ成功に驚いたのと同じくらい、中国のAIの成功に驚いている。半導体大手エヌビディアの株価は月曜日、AIが従来考えられていたよりも効率的に運用できるという認識を受けて、時価総額が5927億ドルという歴史的な下落を記録した。

EUは2024年に「AI法」を制定し、世界初の包括的なAI規制を制定したにもかかわらず、この競争におけるヨーロッパの技術的役割は実質的に無視できるほど小さい。この分野での優位性は、国際的に最も先進的とみなされる規制にあるものの、「Made in Europe」の先駆的なAI開発が不足している。しかし、連邦破壊的イノベーション庁長官のラファエル・ラグナ・デ・ラ・ベラ氏は、「ドイツとヨーロッパには、まだ5つか10のモデルが眠っている。今こそ、それらのモデルが台頭するチャンスを与えることに注力すべきだ」と述べている。

スターゲイト プロジェクトとは何ですか? また、その目標は何ですか?

スターゲイト・プロジェクトは、OpenAI、ソフトバンク、オラクル、MGXによって設立されたアメリカの人工知能企業です。同社は2029年までに米国のAIインフラに最大5,000億ドルを投資する計画です。2025年1月21日、ドナルド・トランプ米大統領によって「史上最大のAIインフラプロジェクト」と発表されました。

このプロジェクトは1,000億ドルの投資で開始され、2029年までに5,000億ドルにまで増額される可能性があります。孫正義氏が会長に就任します。同社はテキサス州に10か所のデータセンターを建設しており、今後は他州への展開も計画しています。このプロジェクトは、米国で10万人以上の雇用を創出する計画です。

OpenAIのサム・アルトマン氏によると、ソフトバンクはこのベンチャー事業において「財務責任」を負い、OpenAIは「運用責任」を負う。ARM、Microsoft、Nvidia、Oracle、そしてOpenAIが、初期の主要な技術パートナーとなる。OpenAIは、このプロジェクトは「米国の再産業化を支援するだけでなく、米国とその同盟国の国家安全保障を守るための戦略的能力を提供する」と述べた。

AIメガプロジェクト「スターゲイト」はすでに建設が始まっています。数十万基のAIアクセラレーターを収容する施設が、安価な風力発電と十分な敷地を有するテキサス州アビリーン近郊に建設されています。トランプ大統領は、緊急事態宣言を活用してエネルギーインフラの整備を加速させる意向を示しました。

に適し：

• 人工知能（AI）はスターゲートを10億ドルのフロップに発展させますか？プロジェクトはうまくいきません

AIはどのように日常生活に浸透するのでしょうか?

AIは日常生活の様々な分野でますます定着しつつあり、画像編集はその中でも特に顕著な例の一つです。2025年のAI写真編集ツールとして最適なものとしては、PhotoDirector、Luminar Neo、Fotor、Canva Pro、Picsart、Adobe Photoshop Expressなどが挙げられます。これらのツールは – 素早いデザイン作成から、アバター、背景、画像のアイデア生成まで、幅広いAI機能を備えています。

現代のAI画像編集プログラムは、驚くべき性能を実現できるようになりました。画質を自動で向上させたり、ワンクリックで背景を削除または置き換えたり、ポートレートを簡単にレタッチしたりできます。例えば、Luminar Neoは100を超える強力な機能を備えており、そのうち24は最新のAI技術を直接ベースとしています。このソフトウェアは、画像から不要なオブジェクトを除去したり、焦点が合っていない部分を自動的にシャープにしたり、画像を拡大したり、欠けている部分をリアルに補ったりすることができます。

特に興味深い分野の一つは、退職プランニングにおけるAIの潜在的な応用です。ドナルド・トランプ米大統領は、米国の1兆ドル規模の民間年金制度を、デジタル通貨や不動産といったリスクの高い投資に開放する大統領令に署名しました。米国で401(k)として知られる民間年金制度には、約12兆5000億ドルが投資されています。トランプ大統領は、労働省をはじめとする関係機関に対し、責任ある投資管理に関するガイドラインを改訂し、代替投資オプションを有効化するよう指示しました。

写真ソフトウェアの分野でも、2025年は明確な兆候です。AIが画像編集に旋風を巻き起こしています。これは、全く新しい画像を作成するための生成AIだけではありません。AIがトリミング、背景の追加、画像のレタッチを支援することも意味します。AIツールが同じタスクを数秒で実行できる時代において、手作業による編集は時代遅れとみなされ、この分野での進歩に追いつけない企業は取り残されるでしょう。

AI開発者の約束は守られているのでしょうか?

現実は、マーケティング上の約束と実際のパフォーマンスの間に、厳しい現実を突きつけています。GPT-5は画期的な進歩というよりは、過剰な期待の時代の終焉を象徴するものです。このモデルは特定の分野で確かな改善をもたらしますが、前例のない誇大宣伝や環境コストの劇的な増加を正当化するものではありません。

GPT-5のパフォーマンスは、OpenAIが約束する量子飛躍ではなく、典型的な進化的進歩として提示されています。同社はこのモデルを「あらゆる分野で博士レベルの専門知識を備えた、知能の大幅な飛躍」と宣伝していますが、現実はより微妙な様相を呈しています。専門家は、OpenAIが提示したグラフに欠陥があり、棒グラフのサイズが表記値と一致していないことを批判しています。

AI評論家のゲイリー・マーカス氏はGPT-5のリリースに鋭く反応し、OpenAIの過熱した宣伝を非難した。彼はGPT-5のリリースを「時期尚早で、過大評価され、期待外れ」と評し、「最新の漸進的な改善点しか見当たらず – 急いでいるように感じる」と述べている。以前のモデルの根本的な問題は依然として残っており、GPT-5はチェスのルール、視覚物体認識、そして論理エラーに依然として苦戦している。

コミュニティの反応は転換点を示唆しています。ユーザーはマーケティング上の約束に対してより批判的になり、機能と制限に関するより透明性のあるコミュニケーションを求めています。ChatGPTのサブレディットでは、3,000人以上のユーザーがGPT-4oへの回帰を要求し、OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏はこの選択肢を検討することを表明しました。多くのパワーユーザーは、応答時間が短くなること、プロンプトの制限が減ること、そして予測不可能な動作を批判しています。

AI プロジェクトにはどのような技術的な実現可能性の限界があるのでしょうか?

近年の進展は、現在のAI技術の明確な限界を露呈しています。例えばテスラは、人工知能（AI）競争の最前線に立つための数十億ドル規模の計画の中核を担うと考えられていた野心的なDojoプロジェクトを断念せざるを得ませんでした。この失敗は、技術的な課題や遅延が、資金が潤沢なプロジェクトであっても頓挫させてしまう可能性があることを如実に示しています。

GPT-5には技術的な限界もあります。GPT-4oからGPT-5への移行は、以前の世代と比べて大幅に小さくなっています。GPT-3からGPT-4への移行は大幅なパフォーマンス向上をもたらしましたが、多くのユーザーはGPT-5を新たな弱点を伴う漸進的な改善と捉えています。OpenAIは、リクエストに応じて異なるモデルバリアントを切り替える自動ルーティングシステムを導入しましたが、多くのユーザーからリリース時に不具合が報告されました。

GPT-5のセキュリティ問題は、さらなる技術的限界を浮き彫りにしています。専門機関と連携した5,000時間のレッドチーム演習にもかかわらず、2つのセキュリティ企業が24時間以内にこのモデルを侵害することに成功しました。これは、徹底的なセキュリティテストを実施してもすべての脆弱性を特定できないことを示しています。

BNDの例は、組織的な技術的限界を如実に示しています。同局は20年以上にわたり独自の翻訳支援ツールの最適化に取り組んできましたが、その精度は現代のAIシステムの精度には遠く及びません。同局独自のソフトウェアソリューションは今のところ大まかな目安に過ぎず、日々のデータ量は人間の翻訳者の処理能力を超えています。

AI 分野におけるセキュリティ上の懸念はどのように進化しているのでしょうか?

最近の様々な事例が示すように、AI分野におけるセキュリティへの懸念は高まっています。BNDは、セキュリティリスクの観点からAI翻訳機を使用できません。これは、極秘情報の漏洩につながる可能性があるためです。データ漏洩への懸念は、機密性の高い機関がAI技術をどのように扱わなければならないかを如実に示しています。

GPT-5はリリース直後、重大なセキュリティ脆弱性が発見されました。2つの独立したセキュリティ企業がこのモデルに侵入し、爆発物の製造に関する詳細な指示書を生成させました。これらの発見は、GPT-5の運用準備状況や、企業がこのAIシステムを利用するべきかどうかについて疑問を投げかけています。

セキュリティ状況は相反する評価によって複雑化しています。MicrosoftのAIレッドチームはGPT-5がこれまでで最も堅牢なセキュリティプロファイルの一つであると証明していますが、独立したテストではその逆の結果が出ています。この矛盾は、AIセキュリティを客観的に評価することの難しさを浮き彫りにしています。

特に懸念されるのは、GPT-5が高リスクの生物兵器・化学兵器に分類されていることです。OpenAI自身も、「このモデルが一般人が深刻な生物学的危害を与えることを著しく助長する可能性があるという具体的な証拠はありませんが、予防措置として必要な安全対策を実施しています」と述べています。これは潜在的なリスクを認識していることを示していますが、このような技術を公開することの責任について疑問を投げかけています。

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AIによってどのような著作権の問題が生じますか?

AIシステムの開発は、現在激しい議論の的となっている複雑な著作権問題を提起しています。ケムニッツ・ミッテルシュタント・デジタル・センターは、とりわけ人工知能の利用に関連する法的課題に取り組んでいます。ケムニッツ工科大学の私法・知的財産法学科長は、これらのプロジェクトに関連する専門知識を提供しています。

AIモデルにはデータを入力する必要があるため、データ保護規制が厳しい国では問題となる可能性があります。多くの出版社、メディア企業、そして著者が、米国企業OpenAIが著作権法に違反しているとして、既に訴訟を起こしています。しかし、ニューヨーク連邦裁判所は先日、このテクノロジー企業に対する訴訟を棄却しました。

2024年に採択された「AI法」により、EUは他の地域とは異なる道を歩んでいます。「人工知能規則」は、特に機密データを保護し、人工知能が人々を操作するために利用されないことを確保することを目的としています。これは、予防的な法的枠組みを構築しようとする試みを示しています。

AI製品の承認には様々な法的側面が伴います。認証マークは安全性を示すものであり、企業はAI技術の利用において法令遵守を確保する必要があります。法的課題は、データの利用や責任の問題から、AIの利用における倫理的配慮まで多岐にわたります。

現在の AI 開発はどの程度持続可能でしょうか?

現在のAI開発の持続可能性はますます批判にさらされています。GPT-5は、わずかな改善しか見られず、エネルギー消費量が大幅に増加しています。GPT-5の不安定な着陸は、より現実的な期待とより持続可能な開発戦略を促すことで、最終的には業界に利益をもたらす可能性があります。

しかし、DeepSeekの例は、他に方法があることを示しています。この中国企業は、米国の競合他社よりも効率的で費用対効果が高く、リソース消費量が少ない運用を実現できることを実証しました。これは、少数の大規模施設ではなく、多数の小規模データセンターによって可能になっています。この分散型アプローチは、より持続可能なAI開発のモデルとなる可能性があります。

効率改善の分野では、デジタル化とAIの活用がCO2排出量の削減に大きな可能性を秘めています。既存プロセスの最適化と問題の早期発見により、さらなる削減が可能になります。したがって、AIは効率改善に特化して活用することで、持続可能性の向上に貢献することができます。

ケムニッツ工科大学は、AIを活用した駆動用バッテリーの半自動分解など、持続可能なAIプロジェクトに取り組んでいます。分解・加工プロセスをロボット部品やAI技術と連携させることで、ドイツの電気自動車バリューチェーンにおける包括的な持続可能性を実現することを目指しています。これらのプロジェクトは、AIが持続可能なソリューションにどのように活用できるかを実証しています。

AI競争はヨーロッパにとって何を意味するのでしょうか?

欧州は、世界的なAI競争において複雑な立場に立たされています。中国と米国がAI競争を支配している一方で、欧州の技術的役割は実質的に取るに足らないものとなっています。EUは「AI法」によって国際的に規制の先駆者とみなされているにもかかわらず、「Made in Europe」の先進的なAI開発は不足しています。

しかし、中国のディープシークはヨーロッパにもチャンスをもたらす。中国は米国の支配からの解放が可能であることを実証しており、これは当然ヨーロッパにとってのインセンティブとなるだろう。ヨーロッパのAIモデルはより広い視野を提供し、ヨーロッパが追いつくことは全く不可能ではない。

連邦破壊的イノベーション庁のラファエル・ラグナ・デ・ラ・ベラ氏は楽観的な見方を示す。「ドイツとヨーロッパにはまだ5つか10のモデルが眠っている。今こそ、それらのモデルが台頭するチャンスを与えることに焦点を当てよう」。ヨーロッパにとって、ヨーロッパの価値観と基準を考慮した独自のAI戦略を策定することが極めて重要となるだろう。

欧州の規制に関する専門知識は、強みとなる可能性があります。EU AI法は、AIに関する世界初の包括的な規制であり、世界的に採用される基準を確立する可能性があります。同時に、欧州は過剰な規制によって技術革新を阻害することを避けなければなりません。

ケムニッツ・ミッテルシュタント・デジタル・センターは、ヨーロッパが自らの強みをどのように活用できるかを示す好例です。中小企業と実用的なAIソリューションに重点を置くことで、ヨーロッパはAI競争において独自の道筋を見出すことができるでしょう。科学、ビジネス、そして実用化の緊密な連携は、ヨーロッパ独自のセールスポイントとなる可能性があります。

AIは従来のビジネスモデルをどのように変えているのでしょうか?

AIは、画像処理の例が示すように、従来のビジネスモデルを根本的に変革しています。従来の手作業による処理方法は、AIを活用した自動化に置き換えられつつあります。AIツールが数秒で同じタスクを実行できるようになる2025年には、AIの進化に追随できない企業は取り残されてしまうでしょう。手作業によるプロセスは時代遅れと感じられるようになるでしょう。

特に劇的な変化は金融セクターに顕著です。トランプ大統領は大統領令により、数十億ドル規模の米国401(k)退職年金制度を、仮想通貨や不動産といったリスクの高い投資に開放する道を開いたのです。これにより、約12兆5000億ドルがオルタナティブ投資に利用可能となり、従来の投資戦略に革命をもたらす可能性があります。

DeepSeekの成功は、新しいビジネスモデルがいかに破壊的であるかを実証しています。AIが従来考えられていたよりも効率的に運用できることが明らかになったことで、チップメーカーのNVIDIAの株価は時価総額で5,927億ドル下落しました。これは、AIインフラの既存のビジネスモデルに疑問を投げかけています。

ケムニッツ中堅デジタルセンターは、AIの統合を通じて中小企業向けの新たなビジネスモデルを開発しています。デジタルビジネスモデルは、従来の専門知識とAIの能力を組み合わせることで生まれます。企業は、AIを単なるツールとしてではなく、全く新しいビジネスアプローチを実現する手段として理解する必要があります。

テスラはDojoビジネスモデルを放棄せざるを得なくなり、今では社内開発ではなく外部パートナーに依存しています。これは、特定のビジネスモデルが持続不可能になった場合、テクノロジー大手でさえ戦略を適応させなければならないことを示しています。

仕事の将来において AI はどのような役割を果たすのでしょうか?

AIは、様々な開発が示すように、仕事の世界を根本的に変えつつあります。西ザクセン州の「変革型仕事のためのコンピテンスセンター」は、人間中心のワークデザインに関する中心的な窓口として機能しています。既存または新規のプロセスにおけるAIの有意義な活用に重点を置いています。

プロセス管理へのAIの統合は、反復的なタスクの自動化と意思決定の支援を可能にします。企業はAIを人間の専門知識に代わるものではなく、補完するものと捉える必要があります。AIの統合を成功させるには、企業固有のニーズと課題を考慮した戦略的なアプローチが必要です。

BNDの例は、自動化の限界を如実に示しています。AI翻訳者の必要性があるにもかかわらず、BNDは人間の翻訳者に依存しており、資格のある通訳者を切実に求めています。BNDは現在、「有償のフリーランス翻訳者（男性・女性・日系）」を募集しており、人間の専門知識が依然としてかけがえのないものであることを示しています。

プロセス管理の未来は、人間の専門知識と人工知能の能力をインテリジェントに組み合わせることにあります。この相乗効果を活用する企業は、プロセスを継続的に改善し、革新性を維持し、長期的な成功を確保することができます。従業員の理解を深め、倫理的および法的問題を慎重に検討することが重要です。

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