俳優のモーガン・フリーマンは、最新のガーディアン紙のインタビューで、自身の声が生成AIに利用されることについて「腹立たしい」と率直に明かした。 フリーマンは「偽物で私の真似をしないでください。そん

【10月22日 AFP】科学者や政治家を含む著名人700人が22日、人間の能力を上回る人工知能（AI）の開発をやめるよう呼びかけた。英国のヘンリー王子、バージン・グループ創設者リチャード・ブランソン氏、ドナルド・トランプ米第一次政権で顧問を務めたスティーブ・バノン氏らが公開書簡に署名した

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NappsTechnologiesが提供する「AI営業顧問」が、LINEでいつでも営業相談を可能に。企業や個人の生産性を大幅に向上させる新しい働き方の提案です。

どうも、masamalu37です。 リンク先のあるじゃん様の記事では「お金持ちはどのような考え方で投資に取り組んでいるのか？」ということについて語られてますが個人的には、 富裕層は結果を求めるスパンが数カ月なんてことはまずありません。少なく

AIONA株式会社は、元日産自動車の二見徹氏を顧問に迎え、新たなモノづくり支援を目指します。AIを活用した技術革新に期待が高まります。

タクマネがAIを活用した新機能を発表。中小企業の税務支援を効率化し、労働生産性を向上させる施策が始動します。

電脳の歌 《宇宙がまだ今日ほど乱れていなかった頃、すべての星はきちんと並んでいたので、左から右に、または、上から下に容易に数えられたし、大きめで青い星々は別個にひとかたまりになり、小さめで黄ばんだ星々は二級天体として隅っこに追いやられ、宇宙

Acrosstudio株式会社に馬渕邦美氏が顧問に就任。先進的な生成AIとコンサルティングの融合で企業の成長を加速します。

AI 並非取代人，而是提升人效與體驗，先助力，再替代。

麥肯錫苦思該如何推銷沒有可量化效益的 AI 應用程式 （★ 100 分） 麥肯錫顧問公司在最新報告中指出，軟體業者若急於將人工智慧 (AI) 商業化，可能會面臨價格上漲卻無法帶來實質效益的風險。報告名為《升級軟體商業模式以在 AI 時代茁壯發展》，分析軟體即服務 (SaaS, Software as a Service) 廠商在導入 AI 時普遍遇到的三大難題。首先，多數公司無法提出可量化的節省成效，雖然不少企業宣稱 AI 可提高效率，但僅有三成發布過具體投資報酬率資料。其次，企業客戶發現引進 AI 不僅沒有節省人力開支，反而增加 IT 預算，一家《財星 100》公司的人資主管更抱怨：「這些 Copilot 工具本應讓我們用更少人力完成更多工作，但主管們卻說還不能裁員。」第三個問題是價格模式缺乏透明度，客戶難以預測 AI 成本如何隨使用量變動。 麥肯錫建議廠商應重新設計收費結構，而非盲目將 AI 整合進所有產品。傳統按人數收費的月訂閱制將不會消失，但應結合用量制或成果制，例如按完成任務次數或銷售線索付費。儘管 AI 推論成本持續下降，近兩年大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 的運算成本每年已減少逾八成，但企業仍須審慎平衡價值與擴散採用的步調。許多 SaaS 公司試圖透過提供免費試用吸引客戶，期望之後升級用量，但麻省理工學院 (MIT) 的研究發現，絕大多數企業迄今仍未從 AI 專案獲得任何可觀回報。麥肯錫也觀察到決策權正從 IT 部門轉向業務單位，這些領導者更關注實際成果與可衡量價值，而非純粹功能。然而，像英國政府部門試用 Microsoft Copilot 的案例顯示，其生產力並未明顯提升，讓 AI 投入回收之間的落差更加突顯。 在 Hacker News 討論區中，許多開發者與技術專業人士對此報告感到諷刺，認為一家以「效能提升」為賣點的顧問公司，如今也在質疑 AI 效益，頗具自嘲意味。有評論指出，如果麥肯錫真的「參與其中」，那麼所謂的 AI 浪潮可能會像以往的管理潮流一樣，最終以失敗收場。部分留言針對「減少員工人數」的論調提出反諷，笑稱真正應該被 AI 取代的是高階主管與顧問層，因為他們往往只製造口號而缺乏實際貢獻。也有人從組織學角度指出，大企業普遍有維持人員編制的政治誘因，管理階層不願削減職位，加上官僚與安全導向的程序，使 AI 很難真正落地。 另一群討論者認為 AI 已成企業文化象徵，許多公司為了迎合市場與投資人而強行將 AI 植入產品。例如 Notion 集中宣傳 AI 功能，卻讓部分用戶覺得干擾體驗；這反映出業界在缺乏明確需求下追逐「AI 標籤」的現象。有程式設計師指出，現階段的生成模型確實能協助加快除錯或撰寫程式片段，但效能改善多僅在 5% 到 10% 間，遠不足以支撐那些宏大的裁員與節流承諾。另一位留言者則形容 AI 如同公司內部流行的「萬靈丹」，被用來製造冗長報告或官僚化的溝通，而非真正產出價值。 整體而言，評論者普遍認為 AI 已進入「必用但難證效」的階段：企業不敢放棄，也無法清楚證明價值。許多人預測這波 AI 熱潮最終將像區塊鏈或六標準差那樣冷卻，只是這次的泡沫可能以多次小規模破裂的形式出現。AI 工具雖無法量化其效益，卻正悄然改變決策方式與工作結構，使得管理層、工程師與顧問都陷入既需依賴又懷疑的矛盾中。 👥 98 則討論、評論 💬 https://news.ycombinator.com/item?id=45526589

GMOインターネットグループは22日、AI研究で知られる東京大学大学院の松尾豊教授が、新たに顧問に就任したと発表した。