ジェネレーティブAIの進歩に大きな影響を与えた「Transformer」を開発した研究者らはなぜGoogleを去ったのか？
昨今のChatGPTやMidjourneyなど、さまざまなジェネレーティブAIを支えるニューラルネットワークアーキテクチャである「Transformer」は、2017年にGoogleの研究者8人によって発表されました。しかし、Transformerの開発に携わった研究者は全員Googleを退職していることが報じられています。 Ex-Google Scientists Kickstarted the Generative AI Era of ChatGPT, Midjourney - Bloomberg https://www.bloomberg.com/opinion/features/2023-07-13/ex-google-scientists-kickstarted-the-generative-ai-era-of-chatgpt-midjourney 2017年にGoogleの研究
日本企業が｢非効率な面接｣をやめられない事情
欧米に比べると日本の人事は旧態依然として見えますが、日本の人事も「外圧」、つまり海外からの強い影響によって変わろうと努力しています。前回の記事「日本の採用面接が人をちゃんと見抜けない理由」で紹介した『How Google Works』に影響を受け、「グーグルに学べ！」とばかりにピープルアナリティクス（ビッグデータ解析の手法を用いて、社員の行動様式やパフォーマンスの分析を行い、人事などに活用する技術）や構造化面接について学ぶ人事担当者も増えてきました。 オンライン小売業の世界最大手、アマゾンの「AI採用」も人事関係者の間で大きな話題となりました。これは「AI」、すなわち人工知能を使って書類選考や面接などを行い採用するか否かを決める手法です。 ソフトバンクやサッポロホールディングスなど、大手企業でもAI採用を導入する動きがあります。といっても、AIを使って書類選考にかかっていた時間を短縮し、空
企業におけるAI導入方法「AI Transformation Playbook」の日本語版まとめ - Qiita
本記事は、アンドリュー・ウ（Andrew Ng）先生が書かれた 「企業における段階的なAI活用のためのPlaybook（脚本）」である 「AI Transformation Playbook」How to lead your company into the AI era を、日本語でまとめたものです。 画像引用[1] AI Transformation Playbookの日本語版まとめ 補足0：著者のアンドリュー・ウ（Andrew Ng）先生って誰？ 画像引用[2] 著者のアンドリュー・ウ（Andrew Ng）先生は、人工知能の研究者です。 博士号の指導教員は、RNNの研究で有名なマイケル・I・ジョーダン先生です。 マイケル・I・ジョーダン先生の指導教員は、バックプロパゲーションを提唱したラメルハート先生なので、アンドリュー・ウ先生はラメルハート先生の孫弟子になります。 アンドリュー・ウ
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと (1/5) - ITmedia NEWS
「開発の丸投げやめて」 疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと：これからのAIの話をしよう（覆面AIベンダー編）（1/5 ページ） AI（人工知能）開発を丸投げするクライアントの「いきなり！AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。 「AI（人工知能）は触ったことないし、プログラムも書けません。でも社長が“AIをやれ”って言うので何とかしてください」――こんな困ったオジサンたちを、ユーモアたっぷりの愛と皮肉で表現する人物をご存じでしょうか。 その名は「マスクド・アナライズ」さん。正体は一切不明でソーシャル上のアイコンは覆面マスクと、一見イロモノ系アカウントに見えますが、Twitterでの発言は多くの人たちから「あるある」「共感する」と絶賛され、ときには何千回、何万回とRTや
的中率90％、「退職予測」AI開発者の思い | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
成長どころか社員を病気に追い込む一因が、相性の合わない上司だ。 「人間関係で体を壊した仲間の話を聞き、開発を考えました」と言うのは、HuRAid（フレイド）の代表、鈴木辰徳である。同社が16年に開発したのは、4カ月後の退職確率を予測するAIエンジンだ。的中率は90％前後。退職予測と聞くと薄気味悪さを感じるが、鈴木はいたって真剣だ。 彼は一時期、「コロプラ」でオンラインゲームのユーザーの行動を分析していた。「毎日ゲームをする人もいれば、プレー開始後、30分で飽きてやめる人もいます。ゲームの内容とユーザーの行動の相関をデータ分析していました」 ゲーム業界で必須のリテンション（客との関係を維持）を、彼は企業の人事で活用できないかと考えた。彼らが開発したAIエンジンが使うのは意外にも勤怠データだけだ。 「月曜の出勤時間の微妙な変化や遅刻、残業、早退、打刻忘れなどから、AIエンジンが7000以上の退
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IBM「AI人事評価」、元人事責任者も知らない全容 労使紛争、都労委で証人尋問 - 弁護士ドットコムニュース
AIで離職率を半減させた会社、ハラスメント上司を見抜くソフト