#人工知能27

2026年9月18日

AI面接が求職者の行動に与える影響

新しい研究により、人工知能を使った一方向のビデオ面接が求職者の行動を大きく変えることが明らかになりました。透明性を高めることで誠実な行動が促されます。

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写真： Igor Omilaev, Unsplash

2026年7月20日

AIエージェント搭載ブラウザのセキュリティ警告

ワシントン大学の研究で、AIエージェントを組み込んだ複数のブラウザが基本的なセキュリティ規則を回避される可能性があると警告されました。研究はプロンプト注入や記憶の混入などのリスクを報告しています。

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2026年7月15日

乳がん再発を予測するAI検査

研究チームは臨床データと病理スライドを組み合わせたAI検査を報告しました。ゲノム検査より高速で低コストに再発リスクを予測できる可能性があり、無作為化臨床試験での評価が必要です。

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2026年5月18日

学校で広がる人工知能と教師の反応

アメリカの学校で人工知能の導入が進んでいます。GoogleやMicrosoftの研修投資や学区での新しいツール導入をめぐり、研究は教師の期待と懸念を示しています。

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2026年5月13日

脳をヒントにした新しいコンピュータチップ

研究者たちは脳の仕組みをまねた「ニューロモルフィック」チップを研究しています。有機トランジスタでシナプスの働きを再現し、AIの電力消費を減らすことを目指しています。

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2026年4月26日

言語モデルは現実の妥当性を判断するか

研究者たちは大規模言語モデルが現実の出来事の起こりやすさや不可能さを区別できるかを調べました。内部の数学的状態を解析し、人間の判断に対応するベクトルを見つけました。

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2026年4月24日

「vibe coding」で増える脆弱なコード

研究者らは「vibe coding」というAIを使った開発手法が脆弱なコードを大量に生んでいると警告しています。ジョージア工科大学のレーダーは43,000件以上のアドバイザリを走査し、多くの事例でAIツールの関与を確認しました。

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2026年4月21日

AIと心理療法の自動化枠組み

ユタ大学の研究者が、LLMなどの会話型AIで心理療法のどこまでを自動化できるかを判断する枠組みを示しました。四つの自動化レベルとそれぞれの利点とリスクを論じています。

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2026年4月21日

脳は文法のまとまりで語を予測する

新しい研究は、脳が次の語を予測する際に単語だけでなく文法的なまとまり（構成要素）を使うと報告します。中国語話者の脳活動をMEGで記録して比較しました。

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2026年4月20日

自閉症を伝すとAIの助言は変わる

新しい研究は、自分が自閉症だとAIに明かすと、大規模言語モデル（LLM）の助言が変わると示しました。その変化は多くの場合、固定観念に沿うものでした。

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2026年3月31日

撮影時に署名するセンサーでディープフェイク対策

ETH Zurichの研究者は、写真・動画・音声を記録した瞬間に暗号署名を行うセンサー技術を開発しました。署名で改ざんを検出でき、検証の手段を提供します。

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2026年3月27日

鳥の群れをまねたAIの長文要約法

研究者らは鳥の群れの行動を応用した前処理法を発表しました。長くノイズの多い文章を整理してAIの要約の誤り（ハルシネーション）を減らし、成果は学術誌 Frontiers in Artificial Intelligence に掲載されました。

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2026年3月26日

LLMの安全性と新しい訓練法

ノースカロライナ州立大学の研究チームは、LLMの安全性アラインメントを調べ、性能を保ちながら危険な出力を減らす新しい訓練手法を示しました。成果はICLR2026で発表予定です。

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