IBM、顔認識市場に復帰、2020年の事業閉鎖を発表したにもかかわらず5,470万ポンドの受注を獲得
9月2日の本サイトのニュースによると、IBMは人種平等を推進し、体系的な人種差別と闘う「Black Lives Matter」イニシアチブに応じて、2020年6月に顔認識事業から撤退すると発表した。

IBM はこの約束を履行していません。最新のニュースによると、IBM は英国政府と 5,470 万ポンド (約 5 億 200 万ポンド) 相当の合意に達したとのことです。
#2020 年 6 月、IBM CEO のアルビンド・クリシュナ氏は、 #IBM は人々を監視するためのいかなるテクノロジーの使用にも断固反対し、容認しないと述べました。 、人種的プロフィール、基本的人権と自由の侵害、または当社の価値観と信頼と透明性の原則に矛盾する目的(他社が提供する顔認識技術を含む)。私たちは、国内の法執行機関が顔認識テクノロジーを導入すべきかどうか、またどのように導入すべきかについて、国民的な議論を始める時期が来たと考えています。
IBM と英国政府は今年 8 月、法執行機関や入国管理官にサービスを提供する生体認証顔認識プラットフォームを開発するために 5,470 万ポンドの契約を締結しました。
報道によると外国のテクノロジーメディア The Verge と英国の調査通信社 Liberty のプラットフォームでは、当初は指紋照合をカバーし、後に顔認識システムを導入する予定です。
IBMは後に、
システムの販売は2020年の声明に抵触しないと述べたを明らかにした。 IBM の広報担当者 Imtiaz Mufti 氏は次のように述べています:
私たちは 2020 年に、IBM が汎用顔認識を提供しないこと、および顔認識を大規模な監視や分析に使用しないことを約束しました。人種的またはその他の人権侵害。今回両当事者が署名し開発したプラットフォーム
は大規模な監視には使用されません主に警察と入国管理官が指紋と写真のデータベースを使用して容疑者を特定するのに役立ちます。このシステムはビデオをサンプリングせず、群衆の中で顔認識を実行しません。
関連する推奨事項:
IBM が顔認識事業の運営を停止すると発表しました
広告文: 記事に含まれる外部ジャンプ リンク (以下を含みますがこれらに限定されません)ハイパーリンク、QR コード、パスワードなどへのリンク) は、より多くの情報を伝え、選択時間を節約するために使用されます。結果は参照のみを目的としています。このサイトのすべての記事には、この声明が含まれています。
以上がIBM、顔認識市場に復帰、2020年の事業閉鎖を発表したにもかかわらず5,470万ポンドの受注を獲得の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











IBM が突然、新たなレイオフを発表しました。 IBMの最高コミュニケーション責任者は、最新の7分間のスタッフ会議でこのニュースを発表した。今回は主にマーケティング部門とコミュニケーション部門に焦点を当てます。 IBMは人員削減の規模について正式な声明を発表していないが、今年1月には3,400人を人員削減すると発表した。同社のアルビンド・クリシュナ最高経営責任者(CEO)は先に、同社は今後5年間で8,000人の雇用を人工知能に置き換えると述べた。この突然の措置は従業員を直接混乱させた...この 8,000 人はずっと前から従業員の解雇を始めていたのだろうか△出典: One Acre and Three Minutes 関連ウェブサイトの統計によると、今年これまでに約 204 社のテクノロジー企業が従業員を解雇した。人々。 Googleの親会社であるAlphabet、Amazonを含む

IBMは最近、メインフレーム開発者向けに、古いデータセンターのハードウェア上で人工知能を実行しやすくするために、最近発売された生成AIコーディング機能を基盤とした新しい製品セットを発表した。複数の業界やユースケースにわたってビジネス AI を実装することにより、最も広く使用されている AI フレームワークと Python プログラミング言語をサポートする新しい開発者ツールキットのセット、z/OS の機械学習の機能強化、IBMz/OS メインフレーム オペレーティング システムのパフォーマンスの向上が含まれています。 。 IBMは、これらのアップデートにより、顧客はポリシーに関するアドバイスの精度を向上させ、マネーロンダリング対策管理の信頼性と適時性を向上させ、資金洗浄のリスクを軽減できると述べた。

IT Houseは10月31日、IBMが最近、COBOL(1959年に設計・開発されたプログラミング言語)に精通した言語プログラマーの現在の不足を緩和するために、生成型AIプログラミングアシスタント「watsonx」を開始したというプレスリリースを発表したと報じた。 IBMは今年8月、COBOLをJava言語に変換することを目的としたサービス「IBMZ」を開始した。最近、このサービスは「watsonx」という名前で正式に開始されました。Watsonx のコア機能は、COBOL コードから Java への変換を簡素化し、大型コンピュータを最新化するように設計されています。 IBMは、人工知能アシスタントはコード変換において非常に正確であり、

IBM は最近、新しい企業投資手段であるエンタープライズ人工知能ベンチャー ファンドを立ち上げました。このファンドは、エンタープライズ向けのAI製品の開発に取り組む新興企業を支援することを目的としており、IBMの動きは、他のテクノロジー大手もAIスタートアップのエコシステムへの投資を強化していることに続くものだ。数週間前、大手言語モデル開発会社である AnthropicPBC は、Amazon と Google から合計最大 60 億ドルの融資を受けました。最近、ヒューレット・パッカード エンタープライズと SAPSE は、ドイツの人工知能プロバイダーである AlephAlpha GmbH への 5 億ドルを超える投資に参加しました。 IBMは、エンタープライズ人工知能ベンチャー基金を通じて、「初期段階から超成長まで」多くのスタートアップを支援する予定だ。メディアの報道によると、私は、

知的財産管理会社アナクアの公開データに基づく統計分析によると、2023年に世界で最も多くの半導体特許を保有する地域は米国となる。米国がリストのトップとなるのは2年連続となる。同社は、高度な AcclaimIP 特許分析ソフトウェアを使用して、米国商標特許庁が発行した半導体関連の特許を分析しています。その結果、2023年の半導体特許数は34万8,774件に達し、2022年の34万7,408件と比べてわずかに増加したことが示された。国・地域別によると、米国企業が取得した特許件数は16万2557件で各国の中で1位となり、2022年から18%増加した。データによると、日本は第 2 位(40,960 件)、次いで中国(2 件)となっている。

ibm の正式な英語名は「International Business Machines Corporation」で、International Business Machines Corporation または International Business Machines Corporation を指し、本社はニューヨーク州アーモンクにあります。

IBM Research は最近、高度な AI ツールを民主化し、業界全体でコードの作成、保守、開発方法の包括的な変化を促進することを目的として、Granite コーディング 基本モデルがオープンソースであることを発表しました。この動きにより、開発者は AI モデルをより効率的に作成、最適化、展開できるようになり、人工知能テクノロジーの応用が加速します。 Granite は、IBM 研究所が開発した強力な機能を備えた高度な AI プログラミング ツールです。オープン標準の IBM Granite コーディング モデルに基づいているのはどのレベルですか? Granite は、コーディング プロセスを簡素化するという IBM の目標から生まれました。ソフトウェア開発に特有の複雑さと迅速な開発要件を認識した後、IBM は強力な科学研究能力を活用して、次の目的を達成することを目的とした一連の AI 駆動ツールを構築しました。

ChatGPTはインターネット上で人気があり、その背後にあるAIモデルトレーニングも広く注目を集めています。 IBM Research は最近、同社が開発したクラウドネイティブ スーパーコンピューター Vela を迅速に導入して、基本的な AI モデルのトレーニングに使用できることを発表しました。 2022 年 5 月以来、同社の研究者数十人がこのスーパーコンピューターを使用して、数百億のパラメーターを使用して AI モデルをトレーニングしてきました。基本モデルは、大量のラベルなしデータでトレーニングされた AI モデルであり、その汎用性により、微調整するだけでさまざまなタスクに使用できます。その規模は膨大であり、膨大で高価なコンピューティング能力を必要とします。したがって、専門家が言うように、次世代の大規模基本モデルの開発では計算能力が最大のボトルネックとなり、そのトレーニングには多大な計算能力と時間を必要とします。トレーニング可能
