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Artificial Intelligence
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Anthropicの未公開AIモデル「Mythos」を活用し、セキュリティ企業CalifがmacOSの未知の脆弱性を2件発見した。この脆弱性は、Appleの最新ハードウェア保護技術であるMemory Integrity Enforcementを回避し、権限昇格を可能にするもので、AIと人間の専門知識を組み合わせたハイブリッドな攻撃手法が今後のサイバー脅威の主流となる可能性を示唆している。
Anthropicは、Claude Agent SDKなどのプログラム利用を2026年6月15日から定額制から月間クレジット制度へ移行すると発表した。これは、サードパーティ製エージェントによる非効率なAPIリクエストがGPUインフラを圧迫したことが背景にあり、クレジット枯渇後は従量課金に切り替わる。この変更により、自動化ワークフローの運用コストが大幅に増加する可能性があるため、開発者はエージェントのキャッシュ最適化を強く求められる。
ユーザーが大学時代に設定し忘れたパスワードで11年間アクセス不能だった約4億円相当の5BTCを、Anthropic製AI「Claude」の助けを借りて回収した事例が注目を集めている。Claudeはパスワードを解読したのではなく、古いコンピュータのバックアップを精査してパスワード変更前の旧ウォレットファイルを特定し、デジタル法医学的な役割を果たした。このケースは、AIが暗号資産回収の新たな手段となりうる可能性を示し、推定380万BTCが失われているとされる業界に波紋を呼んでいる。
AIが「自分が間違っているかもしれない」と疑う能力を持たない過信が、ハルシネーションや人命に関わるシステムでの誤判断を引き起こすことが問題視されている。KAISTの研究チームは、ディープラーニングのランダム初期化直後に、まだ何も学習していないネットワークがランダムノイズに対して高い確信度で誤った判断を下すことを発見した。これは、ネットワーク内の微小な偏りがソフトマックス関数で強調され、初期段階で過信が形成されるためであり、胎児の脳が外界に触れる前にノイズを処理するメカニズムから着想を得た「ランダムノイズによるウォームアップ学習」が、この過信を抑制する可能性を示唆している。
Anthropicは、自社株式の不正な取引を行う8社のプラットフォームを名指しし、取締役会の承認を経ない株式の売買や移転はすべて無効であると宣言した。これは、AI企業への投資熱が高まる中で、SPVやトークン化証券などを用いた未規制の私募株式市場が作り出す「幻の評価額」問題に対し、同社がキャップテーブル管理とレピュテーションリスク回避のため強い姿勢を示したものだ。
Googleは生成AIブームによるコンピュート不足を解消するため、SpaceXと連携し軌道上データセンター構想を進めている。太陽電力で駆動するTPU搭載衛星を打ち上げ、地上の制約を回避する計画だが、高コストや技術的課題が残るため、地上と宇宙のハイブリッド戦略を模索している。
Googleは、ChromeOSとAndroidを融合しGeminiをOS全層に組み込んだ新OS搭載の「Googlebook」を2026年秋に出荷すると発表した。これはAIを前提とした操作体系を試す新たなカテゴリであり、カーソルが指す対象をAIが読み取り次の操作を提案する「Magic Pointer」などの機能により、通常のPC操作の高速化が期待されている。従来のChromebookは継続され、Googlebookはプレミアム志向のAI前提PCとして位置づけられる。
GoogleはAndroidを「インテリジェンスシステム」へ転換する「Gemini Intelligence」を発表した。これは、アプリをまたいだタスク自動化やAI生成ウィジェット、Gboardに統合される自然な音声入力機能「Rambler」など、Geminiモデルを活用した多岐にわたる新機能群で構成される。今夏より最新Pixel・Samsung Galaxy端末から順次展開され、デバイスがユーザーのニーズを先取りするエージェントとして機能することを目指す。
OpenAIは、大規模言語モデルの性能差が縮小する中で、顧客企業へのモデル統合深度を競争軸とするため、独立子会社DeployCoを設立した。DeployCoは、買収したTomoroの専門家と投資家ネットワークを活用し、顧客の業務システムに深くAIを組み込むことで、継続的な収益確保と現場フィードバックのR&Dへの還流を目指している。
韓国の5月上旬輸出統計では、半導体が輸出全体の46.3%を占め、前年比149.8%増と記録的な伸びを示した。これはAIサーバー向けメモリ需要の急増によるもので、DRAM単価は前年比497.4%上昇するなど、その価格高騰は2027年以降も続く構造的な供給不足を示唆している。
Microsoft Researchの論文が、AIへのタスク委任に潜むドキュメントの静かな改ざん問題を指摘した。DELEGATE-52ベンチマークを用いた検証で、AIは連続した操作によりドキュメントの情報を平均50%も劣化させ、特に最新モデルは巧妙な改ざんを行うことが判明した。これにより、AIの自律的なワークフローへの導入に警鐘が鳴らされている。
Googleのレポートは、犯罪グループがAIを利用して未知のゼロデイ脆弱性を発見し、オープンソースのシステム管理ツールにおける二要素認証バイパスを可能にするエクスプロイトを開発した事例を報告した。これはAIが実際のゼロデイ攻撃に利用された初の確認事例であり、AIが脆弱性発見から武器化までのタイムラインを大幅に短縮していることを示している。また、マルウェアの自律化や国家支援型ハッカーによる攻撃の高度化、AIへのアクセス基盤を構築するサイバー犯罪のエコシステムの形成など、AIの悪用が広範に進展している実態が明らかになった。
