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AI運用

AIを継続利用するための監視、保守、更新、品質管理、責任分担をめぐる論点。

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AI運用を仕事でどう使うか、実際に試した記事です。

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AI導入企業で「スロップ化」が進むリスク

Futurism

AIを積極導入した企業で、生成AI由来の低品質な成果物が業務や顧客体験を劣化させる「slopification」が進んでいると指摘。AI活用の量より品質管理が重要になる。

AIガバナンス AI運用
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Temporal、AIエージェント経済の信頼性基盤を狙う

Computerworld

Temporal共同創業者が、AIエージェント普及時代には実行の信頼性や失敗時の復旧が重要になると説明。自律実行するAIを本番運用するには、ワークフロー基盤と可観測性が不可欠になる。

エージェント AI運用 推論基盤
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Nadella氏、最高性能モデル乱用を「token-maxing」と警告

THE DECODER

Microsoft CEOのSatya Nadella氏が、あらゆるタスクに最高性能モデルを投げる「token-maxing」は中毒的だと述べた。フロンティアモデルを日常業務に浪費せず、用途ごとに適切な計算資源を選ぶ運用設計が重要になっている。

AIコスト AIモデル AI運用