ChatGPTで給与情報提供、米国で日300万件の質問
米国ユーザーが毎日およそ300万件のメッセージをChatGPTに送信して給与・収入について質問しており、賃金情報格差を解消するのに役立つことが新たな調査で明らかになった。
出典: OpenAI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
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AIエージェントは業務を何割まで自力で終わらせられるのか（1,431タスクで58.54%）
現実業務に近い1,431タスクを集めたベンチマーク「OmniaBench」で、最高性能クラスのモデルの1回目成功率は58.54%だった。おおよそ2回に1回は失敗する水準であり、中小企業が受発注や見積をエージェントに丸投げする段階ではない。ただし工程の切り出し方次第で実用域は確かに存在する。
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AIに社内資料を読ませて文書を作らせると、何％が出典の辿れない創作になるのか — 2,629点の来歴監査
公式文書を与えたうえでAIに合意文書を作らせ、生成物1点ずつの出どころを監査した研究があります。原典に直接遡れたのは43.7%、一切遡れない創作が22.1%、仕組み由来のゴミが6.8%。AIに社内資料を読ませて提案書や議事録を作らせる運用に、そのまま効く数字です。
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本物の顔写真を使わずに、顔認証システムの優劣は比較できるのか（合成データ12件×モデル24本の検証）
ルクセンブルク大学らの研究が、AI生成の合成顔データセット12件と実データのベンチマーク7件を、学習済みモデル24本で突き合わせた。上位の合成データは実データとの相関が平均0.90に達する一方、最下位は-0.52まで落ちる。顔写真を集めずにベンダー比較ができる条件と、鵜呑みにしてはいけない境界を整理する。
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