日記250111(土)晴

［出所 読売新聞］

▶︎AI法、悪質事業者公表 / 政府検討「人権侵害事案など」

二月に通常国会に提出を目指している。その概要は、悪質と判断した場合に、その事業者を公表すると言うものである。

今後、公表の基準について詳細を詰める、としている。［出所 日経電子］

▶︎大学内でハンマー殴打事件 / 法政大学多摩

✍️ 新聞の記事は事実の速報なので、事件の謎は闇に葬られる例が多い。新聞の役割としては、事実の速報ということなら仕方がない。しかし、我々が知りたいのはその事件の『なぜ』なのだが、新聞では役割が違うので無理だ。たまには解説で深追いしている記事もないわけではないが、十分ではない。そこまでつっこんでいる暇がないのだろう。

例えば、今回は韓国の女子学生が被疑者だ。何か差別的な発言などが問題になったのかも知れない、と思ってしまうのだが、そこは全く語られないし、その後の報道はないのでわからないままだ。もっとも勝手な推論で記事は書けないのだから仕方がない。ところで、私的には安倍晋三総理のその後の調査推移など、いったい真実はどうなったのかなど全くわからない。［出所 読売29面］

▶︎国産診療支援AIシステムを政府が着手 / 個人がAIを用いて問診結果の病名を医師に伝えるなど

数年以内に実用化へ / 海外でも開発が進められているが、学習データの偏りなどから日本の実態が反映されにくい。遺伝子も違うのだから仕方がない。そこで政府による国内開発だ。他に、個人情報の漏洩の懸念も指摘される。そんなことで、政府で検討され、国内で開発することになったようだ。

✍️ 知識ベースはAIが人間を遥かに超えるのは目に見えている。使ってみると既に超えていると気づく。それに驚く企業の面々が急に利用しようとしているのは周知の事実である。ただし、学習の元になるデータは、人間の集めたデータや研究成果によるものであり、主としてインターネットで公開されたものだろう。実際使っていて思うのは扱う側のニーズに沿う形に情報を得るにはプロンプト（AIに指示する言葉）を工夫するなど少し手間がかかる。と言っても、それは旧来の実務上の手間に比べれば遥かに容易である。

【関連用語】大規模言語モデル、ハルネーション

‖ 大規模言語モデル（LLM） ‖ 生成AIの基盤技術。膨大な文字データを学習し、次に来る単語の確率を予測して文章の作成や要約、質問への回答といった処理をする。LLMは、Large Language Modelの略。

‖ ハルネーション（幻覚） ‖ 事実に基づかない回答をする場合がある。実際に使ってみてわかるのは、一般的に検索頻度が少なそうな質問に対するケースで発生する。例えば、松尾芭蕉の弟子の俳句をプロンプトに入れて「この俳句は誰の作ですか」などを質問すると、松尾芭蕉です、とか違う答えが出てきたりするので注意が必要である。こうした問題の解決も今回の開発のテーマになるだろう。ハルネーションは英語の「hallucination」をカタカナで転記したもので、カタカナ語として使う場合、やや医療・心理学的な専門用語としての意味合いが強い。

▶︎ロス山火事5300棟消失 / 米国史上、最も巨大な損害となる可能性を指摘。

山火事の初期の推計では、最大9兆円と見積もられている。

▶︎米、雇用の伸び加速 / 12月

✍️11月から伸びが加速し、史上予想（16.4万人増）を大きく上回り、26.5万人増だった。失業率も4.2%から4.1%へと改善し歴史的な低水準となっている。平均時給の伸びは前年同月比で3.9%と先月から縮小し、インフレの懸念は縮小しているようだ。

▶︎東北大、卓越大認定第１号 / 今年度154億円、最長25年間助成

東北大が東大、京大に競い勝ちし、政府が設けた10兆円規模の大学ファンドで支援する「国際卓越大学研究大学」第1号に認定された。

旧7帝大が政府から受ける運営交付金の平均は500億円だが、実績次第ではこれを上回る期待もできる「異次元の支援」だと言う（文部科学省幹部）。 ‖ それでも、東北大は研究力世界ランクで104位と言うレベルだ。日本が科学技術立国から遅れをとって久しい。政府はこのほか卓越大学を数校選定する方針で、2回目の公募を始めた。

文科省によると、修士課程から博士課程に直接進学した学生数は2023年度で8777人で、2003年度比で4割減ったという。それだけ大学の研究職の魅力が低下し、国際競争力も低下している。今後大学院の魅力構築のために、どこまで改革できるか。それにより復権できるか、、、である。旧態然とした体質のままでは益々国際社会から遅れてゆくことだろう。