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Large Language Models (LLMs) have gained significant attention in AI research due to their impressive capabilities. However,  their limitation lies with long-term planning and complex problem-solving. While explicit search methods like Monte Carlo Tree Search (MCTS) have been employed to enhance decision-making in various AI systems, including chess engines and game-playing algorithms, they present challenges… Read more

In a new copyright lawsuit against AI startup Perplexity, Dow Jones and the New York Post argue that hallucinating fake news and attributing it to real papers is illegal. Read more

America PAC purchased ads yielding tens of millions of impressions on X between July 8 and October 1, according to the platform’s ad disclosure data. Read more

理想的な世界では、企業ITは、既存の業務が停止することなく、セキュリティインシデントもなく機能し、競争優位を生み出すイノベーションイニシアティブの管理可能なポートフォリオに投資できるレベルで資金が提供されるべきである。これはあまりにも多くを求めているだろうか？ 2025年の予算編成シーズンを前に、私の未来学者の同僚は、企業ITリソースを巡るドラマチックなストリートファイトが繰り広げられると予測している。2025年の予算は厳しいものになると予想されるため、IT部門は「価値のストーリー」を用意しておく必要がある。 私は30人のシニアテクノロジーエグゼクティブを対象に、「ITには価値の問題があるか？」という自由回答形式の質問をした。90%以上が肯定的な回答をした。私たちは価値の創造を二元論的な問題として捉えがちである。価値は多面的な問題である。価値は調整可能なダイヤルとして捉えるべきである。 認識の問題 マーケティングは価値の問題を抱えていると認識されている。マーケティングにおける最も有名で象徴的な言葉は、百貨店業界のパイオニアであるジョン・ワナメーカーの言葉である。「広告費の半分は無駄になっている。問題は、その半分がどれなのか私にはわからない」毎年スーパーボウルでは、広告が利益を消し去るという広告の独特な能力を思い知らされる。例えば、スーパーボウルLVIIIの30秒間の広告枠の平均費用は700万ドルであった。 立法府にも価値の問題が認識されている。法案の草案のうち、法律となるものは5%にも満たない（Melinda Richie著『Backdoor Lawmaking: Evading Obstacles in the US Congress』を参照）。 IT/デジタル業界は、価値創造の妨げとなる存在として認識されていないという点でいくらか安心できるが、ITの価値創造者としての役割に対する世論や政府の意見は、ますます厳しい監視の目にさらされるようになっている。 ジェネレーションX（1965年～1980年生まれ）、ミレニアル世代（1981年～1996年生まれ）、ジェネレーションZ（1997年～2012年生まれ）は、ITが概ね良いもの、素晴らしいものに近いものと考えられていた世界で育ってきた。このITに対するポジティブな世代的バイアスは急速に消えつつある。ITの古株たちは、ノーベル賞受賞者のロバート・ソローが「コンピュータ時代は至る所で見られるが、生産性統計には見られない」と述べた1980年代後半の価値に対する懐疑論を覚えている。 私は、テクノロジーやテクノロジーへの投資に対する認識について、社会全体で態度に変化が現れ始めていると感じている。テクノロジー全般、特に企業ITには価値の問題がある。つまり、現在利用可能なテクノロジー・ポートフォリオの潜在能力を十分に引き出せていないということだ。 2025年の予算を確保するためには、ITリーダーは、最大限の利益を生み出すIT/デジタルイニシアティブに費やされる予算の障害となっているものを理解し、対処しなければならない。 ユーザーのせいではない 私は半世紀近く、恥ずかしげもなくCIOの応援団長を務めてきた。私のヒーローであり、メンターであり、親友でもあるのはITリーダーたちだ。デジタル実務者の立場を一度も経験したことのない学者やコンサルタントが、ITの重要性を疑問視するようなことがあれば、私はたちまち荒々しくなる。 私は約30年にわたり、オピニオンコラムという特権的な立場を利用して、IT以外の分野の欠点を公表し、非難し、断罪し、恥をかかせてきた。私はITの価値の問題をユーザーのせいにしていた。それは間違いだった（実際には完全に正しくはなかった）。 テクノロジーの新たな機会とリスクの世界に足を踏み入れ、情報テクノロジーの価値を最大限に引き出すという意図をさらに強める中、ITリーダーとして、より良い仕事をする必要があるかどうか、自分自身に問いかける必要がある。 私は、教師から政治家になった人物が、もしテストで90%の生徒が落第した場合、その責任は生徒にあるのではないという洞察を述べたのを聞いて、ITの短期的思考やスプレッドシート中毒、デジタルに疎いラッダイトを非難することをやめた。 テクノロジーの利用者に何か問題がある、あるいは、私たちが提供しているデジタルの恩恵を理解するだけの賢さが彼らにない、などと考えて進めていくのは非生産的である。CIOは、従業員がテクノロジーの価値創造者として能力を発揮できるよう支援する必要がある。 ITの価値をどのように測定するかを修正する必要がある ほとんどの組織は、ITにどれだけの費用が使われているか（いわゆるインプット）を測定することには長けている。改善が必要なのは、そのインプットが生み出す利益を計上することである。カリフォルニア大学サンディエゴ校のCIOであるヴィンス・ケレン博士は、真正の価値を疑いの余地のない方法で測定し、それに基づいて英雄的な物語を構築することを提唱している。例えば、「正直な時間短縮、生産性の向上、市場シェアの拡大」などである。四半期ごとの報告書では不十分である。 小売業AI協議会のエグゼクティブ・リーダーシップ・カウンシルのキャシー・ホトカ氏は、常に興味深い小売業界の動向を把握しており、長年にわたりCIO 100 Awardsの審査員を務めている。彼女は、ITは価値のメッセージングを向上させる必要があると信じている。「私は何十年もテクノロジー企業と仕事をしてきたが、その多くは自社のテクノロジーが何をするのかを説明するのが本当に難しい。 最近退職したサザンコネチカット州立大学（通称「フール・ザ・アウル」）のテクノロジー担当副学長兼CIOのデニス・レイマン氏は、ITの価値に関する問題の一部は、ITの恩恵が実際に実現されるようにする責任が誰にあるのかという点について、組織的に曖昧であることにあると指摘している。 ITの価値に関する問題について、あなたはどう考えるだろうか？ さらに重要なのは、それに対してどのように対処しているかだ。 Read more

A future full of AI agents, postquantum cryptography, hybrid computing and more is speeding your way. What has you most excited? Most worried? Personally, I find one of Gartner’s predictions pretty far-fetched. Read more

The rise of large language models (LLMs) has equipped AI agents with the ability to interact with users through natural, human-like conversations. As a result, these agents now face dual responsibilities: engaging in dialogue and performing complex reasoning or planning tasks. Their conversational interactions must be contextually informed, while their actions need to work toward… Read more

The dynamics of protein structures are crucial for understanding their functions and developing targeted drug treatments, particularly for cryptic binding sites. However, existing methods for generating conformational ensembles are plagued by inefficiencies or lack of generalizability to work beyond the systems they were trained on. Molecular dynamics (MD) simulations, the current standard for exploring protein… Read more

Data management is hard, and it’s not getting easier, thanks to the continued tsunami of big data (a data-nami, as it were). One company that’s aiming to help with the continued digital onslaught is data virtualization vendor Denodo, which recently launched an academic program to expand data management education in universities, and today unveiled a… Read more

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) revolve around building models capable of learning from data to perform tasks like language processing, image recognition, and making predictions. A significant aspect of AI research focuses on neural networks, particularly transformers. These models use attention mechanisms to process data sequences more effectively. By allowing the model to… Read more

As artificial intelligence (AI) technologies and automation evolve, the way we work is changing faster than ever. Traditional jobs are being redefined, and our growing dependence on technology is altering how we tackle tasks in many industries. Alongside the challenges of an aging population, these shifts are creating a significant transformation in the U.S. workforce.… Read more