テクノロジー
速度20倍、精度78%向上。生成AIの限界を突破する新技術「Omni RAG」とは？
AIのハルシネーションは、データベースの構造的欠陥による事実の欠落が原因である。KAISTの研究チームは、ベクトル、グラフ、リレーショナルの三要素を単一エンジンでネイティブ統合したAkasicDBを開発し、高精度な検索でAIの虚偽回答を防ぐことに成功した。
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テクノロジーAIブームの本当のリスクは株価より設備投資、専門家が警告する減価償却の波
AI投資は実物資産を伴う設備産業の側面が強く、期待が外れた際の経済的打撃は過去のバブル崩壊より広範に及ぶ恐れがある。利用ごとの計算コストや巨額の減価償却費が利益を圧迫する構造であり、需要が鈍化すれば企業の利益率は大きく損なわれる。
サイエンス意識の錯覚を打ち砕く。Age of Empires IIと「ヤギ」が暴いたAIの正体
AI研究者のデ・ウィンター氏は、ゲーム内のヤギを用いた演算回路でAIの仕組みを再現し、LLMに心があるという錯覚を批判した。洗練されたUIが計算プロセスを隠蔽し、擬人化を誘発している実態を、あえて不条理な手法を用いることで暴き出している。
テクノロジー波が電力を生む：洋上AIデータセンター「Ocean-3」が陸上の三大制約を外洋で回避する理由
AIの急拡大で陸上データセンターの電力・冷却・許認可が限界まで逼迫する中、米Panthalassaが波力発電で自給電する浮体式データセンター「Ocean-3」の1億4000万ドル調達を完了した。2026年後半の北太平洋パイロット展開と2027年商用化を目指す同社の挑戦は、AIインフラの立地前提そのものを問い直す。
テクノロジーEpic Games Store再設計、ランチャーをストアと交流の入口に変える
Epic Games Storeは2026年に向けてランチャーを刷新し、単なる速度改善を超えたソーシャル体験の強化を目指す。これは低い手数料や配布条件の強みを活かすための基盤であり、購入から交流までを統合したPCゲームの新たな入口を構築する狙いがある。
テクノロジーノーベル賞受賞者John JumperがDeepMindを去り、AnthropicはAlphaFoldの知性を手に入れた
AlphaFold2でノーベル化学賞を受賞したJohn JumperがDeepMindを去りAnthropicへ。同週にはGemini共同リードのNoam ShazeerもOpenAIへ移籍し、Googleはわずか1週間で2つの旗艦プロジェクトの中核研究者を失った。
サイエンス小学校卒業で文字が読めない子が1万5,000人：iPad失敗を経てノルウェーがAIを禁じた10年の教訓
ノルウェーが2026年8月から小学校での生成AI使用を原則禁止すると発表。2016年のiPad全国配布後にPISA読解力が36点急落し、1万5,000人が読めないまま卒業するという自国の「デジタル化の失敗」を踏まえた政策転換で、EdTech先進国が教育とAIの共存をめぐり問い直す契機となっている。
テクノロジー16年前のSSD、SanDisk P4はなぜ1PBの書き込みでも壊れなかったのか？TBWとnCacheの誤解
16年前のSSDが公称値の25倍にあたる1PBの書き込み後も動作した実験は、TBWが即座の故障を示す境界線ではないことを示唆している。ただし、これは当時のMLCの耐久性やキャッシュ構造に起因する結果であり、現代の製品にそのまま適用できるわけではない。
サイエンスAIを使う人は急増、社会への恩恵を信じる人は16%：最新調査が明かす「使用と信頼の乖離」
米国成人の49%がAIチャットボットを使うようになった2026年、社会への好影響を信じる人はわずか16%にとどまる。最もヘビーユーザーの18〜29歳が最も懐疑的という逆転現象が示す、「使用と信頼の乖離」の構造と、信頼を勝ち取るために何が必要かを読み解く。
テクノロジーAMD GAIAにローカル実行のBash コーディングエージェントを搭載、RESTとMCPで外部ツール連携へ
AMDがローカルAI基盤「GAIA」の最新版を公開し、Bashの作成やデバッグを支援するC++製エージェントを追加した。MCP等の多様な接続方式を備えており、機密データを外部に送らず開発作業を自動化するローカルAIの活用を加速させる。
テクノロジーAI解雇が月間最多を記録した週、ベゾスが「AIは雇用を生む」と宣言した
AI起因の解雇が月間最多を記録した2026年5月の翌月、Jeff BezosはVivaTech Parisで「AIは労働力不足を生む」と宣言した。登壇6日前には「人工汎用エンジニア」を目指すAIスタートアップPrometheusで120億ドルを調達済みの共同CEOでもある。楽観論の背後にある3つの巨大な賭けの構造を読み解く。
テクノロジーヤン・ルカン氏がAIバブル崩壊を警告、焦点は推論コストへ
AI開発競争は、モデルの知能だけでなく運用の経済性へと焦点が移っている。ヤン・ルカン氏は、推論コストが利用者の支払い意欲を上回る現状に警鐘を鳴らしており、企業はモデルの性能だけでなく、タスク完遂までの総費用を最適化する能力が求められている。
