EUがAI法を見直す — 規制の行き過ぎを是正か

EUが世界に先駆けて導入したAI規制法（AI Act）を書き直したことが話題になっています。The Parliament Magazineの報道によると、この見直しは規制の厳格さが産業競争力を阻害しているという声に応えるものとみられます。

AI Actは「リスクベース」の規制アプローチを採用していましたが、実際の運用において企業の負担が想定より大きかったと指摘されてきました。今回の書き直しで、どの程度実務的な負担が軽減されるかが今後の焦点です。

Microsoftが警告: AIエージェントが「1ページ」で乗っ取られる脆弱性

MicrosoftのセキュリティブログがAutoJackと名付けた攻撃手法を公表しました。AIエージェントがWebページを閲覧するだけで、ホストマシン上でリモートコード実行（RCE）が可能になるという深刻な内容です。

AIエージェントがブラウザを通じて外部コンテンツにアクセスするユースケースが増える中、この種の攻撃は現実的な脅威になりつつあります。エージェントに任意のURLをクロールさせる設計をしている場合は、サンドボックス化やコンテンツフィルタリングの再点検が必要とみられます。

ロシアのAI主権構想と「チップ問題」

Time誌は、ロシアがAI主権の確立を目指す一方で、半导体の調達が最大の障壁になっていると報じています。

プーチン政権はAIを国家戦略の中核に位置づけていますが、米中の輸出規制により高性能なAIチップの確保が困難になっています。独自の半導体サプライチェーンを構築できなければ、AI開発の自立化は限界に直面するという見方が大勢を占めているとのことです。

ローカルLLM最前線: GLM 5.2の推論速度とGemma 4の実力

LocalLLaMAコミュニティでローカルLLMの話題が活発です。

まずGLM 5.2について、Redditのスレッドでユーザーが推論速度を共有し合っています。報告によると、6x RTX 3090環境でIQ2_M量子化・90Kコンテキストを使用した場合、約7.8 tokens/secの生成速度が出ているとのこと。プロンプト処理は約40 tokens/secでした。

一方でGemma 4 26Bについては、コーディングタスクではQwen 3.5/3.6に劣るという評価があるものの、語学学習や科学分野（医療・生物学・生化学）のクエリでは最強クラスという声が出ています。同じ20〜30B帯の小型MoEモデルとして両者の比較が注目されています。

また、Zennの日本語記事では、Gemma 4 E4B（QAT版）を実機で検証。7GBのモデルでありながら競技数学を解き、27Kトークンのコードを読み切り、請求書の計算ミスまで指摘したという結果が報告されています。

エンタープライズAIはなぜ「行き詰まっている」のか

FastCompanyの分析記事は、企業におけるAI活用が期待ほど進んでいない理由を探っています。技術的な問題よりも、組織のデータ基盤、プロセスの再設計、そしてROIの測定方法に根本的な課題があるとの指摘です。

またWSJも市場のAI熱と政治的現実のギャップについて報じており、規制環境の不確実性が投資判断に影を落としている側面を指摘しています。