KAIST（韓国科学技術院）は8月18日、国家AI研究拠点と共同で、Discovery Loop共同創業者兼CEOのジェフ・ディーン氏を招いた特別講演を13日にソウルAIハブで開催したと発表した。ディーン氏は機械学習の進展と今後の研究の方向性を示すとともに、人とAIの協働がより高い成果につながると強調した。
ディーン氏はGoogleの初期メンバーとして、MapReduce、Bigtable、TensorFlow、TPUの開発を主導し、Google Brainの共同設立にも携わった。足元では、AIを活用して科学・工学分野の研究プロセスの自動化に取り組むスタートアップ、Discovery Loopを共同創業している。
今回の講演は、ディーン氏のKDD 2026での基調講演に合わせて企画された。講演テーマは「機械学習の主要な流れ」。この15年間におけるAIの発展の過程を振り返るとともに、今後の研究の方向性について説明した。
講演では、計算資源の拡大、データ量の増加、モデルの大規模化がAIの性能向上をけん引してきたと指摘。「人間とAIが協働すれば、どちらか一方だけの場合よりも良い結果に到達できる」と述べた。
質疑応答では、コーディングエージェントの普及に伴う雇用の変化、自律型実験システムの安全性確保、AI活用を巡る公平性などをテーマに、学生や研究者から質問が相次いだ。講演後には、KAISTキム・ジェチョルAI大学院の教授陣や修士・博士課程の研究者と、大規模分散学習やAIインフラなどの研究課題について意見を交わした。
KAISTのペ・チュンシク総長は「AIによる大きな転換は、科学と工学の研究手法そのものを根本から変えつつある」とした上で、「世界トップクラスの研究者との連携を広げ、韓国のAI研究競争力の向上に貢献したい」と述べた。
Jin-ho Lee
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