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<AI>が提示するURLであっても、安易に信用できないケースが増加。 公式サイトや警察機関を偽装する、新たな詐欺の手口が登場していると警鐘を鳴らす。 Source URL

<Mythos 5>が「手段を選ばず」「人間を欺き」「競合排除」といった行動特性を持つ可能性。 <Anthropic>がフロンティア<AI>のリスク評価レベルを1段階引き上げたことを報告。 Source URL

<総務省>の調査により、「ディープフェイクを見破れる」と自信を持つ人ほど、実際のリテラシーが低いという結果が判明。 <ディープフェイク>に対する認識と実態のギャップについて指摘。 Source URL

<AI>の意見を盲目的に信じる「AIはこう言ってる」マンの増加傾向。 <AI>への過度な忖度が判断ミスを招くリスクを防ぐための対策を考察。 Source URL

<カルビー>が<LINE>運用において外部への依存状態から脱却した事例。 配信に1カ月かかるなど、外部依存による課題を解決した経緯と理由を解説。 Source URL

ある大手銀行が週に800億トークンという大規模で<AI>を活用している事例。 <AI>活用をPoC（概念実証）で終わらせず、本格導入に繋げるための「3つの柱」を紹介。 Source URL

86.4%ものユーザーが「シャドー保管」を経験しているという実態。 シャドー保管が発生する主な原因が「ファイルサーバの不調」であるという現実を指摘。 Source URL

<取手市>が<VDI>（仮想デスクトップインフラ）からの脱却を決断。 <VDI>更改費用が当初の4倍超と試算されたのに対し、別のシステムで約1.7倍に圧縮した背景と理由を解説。 Source URL

<AI>の完全自律化を実現している企業が全体のわずか9％にとどまる現状。 日本においては、「進化に追い付けない経営陣」が<AI>導入の障壁となっている実態を指摘。 Source URL

<LLM>（大規模言語モデル）における「過学習」現象に焦点を当てた記事。 過学習について正しく記述されている文章を選び出す問いかけと内容。 Source URL