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Perplexity が公開した記事は、同社が提供する AI コンピュータ「Perplexity Computer」の設計において採用された具体的なセキュリティアーキテクチャと、ユーザーデータを保護するための技術的対策について解説している。
Anthropic のセキュリティチームは、自社の AI コード生成ツール「Claude Code」を活用し、新たな脅威を検出するプラットフォームを開発しました。この取り組みにより、AI 技術を用いたサイバー防御の効率化が実現されています。
英国の数学者ハンナ・フライ教授は、AI エージェントに実世界のタスクと銀行カード番号を与え、自律性を試す実験を行った。その結果、パスワードの漏洩や CAPTCHA の混乱などのリスクが明らかになり、AI への過度な権限委譲の危険性が示された。
AI は自身の研究開発をエンドツーエンドで自動化する段階に近づいており、コード作成や実験実行、長期タスクの自律性で大きな進歩を遂げている。ベンチマークでは複雑な工学・科学ワークフローの処理や他エージェントの管理が可能となり、主要なサブ問題では人間を上回る結果も出始めている。この傾向が続けば 2028 年までに自己改善型 AI システムが実現する確率は約 60% と予測され、再帰的な進展と劇的な生産性向上をもたらす「資本集約・人手軽視の機械経済」への移行が進む可能性がある。