私は2桁年ほど漫画やイラストに携わって細々と生活しているクリエイターの端くれだが、正直言ってこの1ヶ月の絵描き界隈の道化っぷりにはひたすら「呆れ返る」以外の感想が持てない。 ──────────── 「11/15にX(元Twitter)の規約が変わる、私達はAI学習に否応無しに同意させられる事になる」 そんなポストが大バズリしたのがつい先月。 実際には、Xのプライバシーポリシーには元々「投稿者のポストをXのAIトレーニングに利用する事に同意する」旨が2023年9月時点で既に記載されている。そもそも日本の法において、学習そのものを拒否する権利は最初から無い。 しかし、その自明であったルールが「聡明な」反AIさんによって「新発見」され、反AIさん達は空が落ちてくるかのように大騒ぎ。 そもそも深層学習の構造を考えると、億単位の画像を学習している基盤モデルに自分の作品が数十枚食われた程度で、個人の
注意：AI批判目的ではありません。単なる考察結果の共有です。どちらかというと私は思想的にはAI推進過激派です。また、ここでの推測はすべて外れている可能性はあります、あくまで推測です。 DMMボイス最近AI界隈（？）で話題になっている、20人分のアニメ調キャラクターの声で感情的な音声を簡単に生成することができるAIサービス。 https://ai-voice.dmm.com/ それの学習元に、エロゲーのテキスト音声データが使われているのではないかという話。 まずは性能がかなり高くて楽しいのでみんな遊んでみてください。（そして知ってる声優がいないか探してみてください。） 追記11/7現在アクセス増大でサービス一時停止しており、サンプルボイスさえ聞けないので、サンプルボイス集を作っておいた: https://whyp.it/collections/3281/dmm利用規約についてのツッコミ動画が
10/22追記深夜のダラダラした文章に、思った以上の反響があり、恐縮です。キャンセルカルチャー運動に辟易していましたので、考察と言いつつ、n=1の、偏見まみれのくさすような内容になっており、申し訳ございません。 コメントを通して、西洋史観や海外勢の動きなど己の勉強不足を感じ、大変参考になりました。ほか、新たに以下の視点を得ました。 絵師界隈にもプレイヤーはきちんと多数存在していて、それはいわゆる多くの「二次創作をメインに活動する者」なのではないか？にもかかわらず、「二次創作をメインに活動する者」は、自身を「プレイヤー」ではなく「クリエイター」だと勘違いしているから、絵師界隈の創作の循環は停滞し、変なことになってしまっているのでは？（現行法上合法とされている無断学習（？）をダメとし、無断の二次創作をヨシとする矛盾性など） ■ 声優はどうなの？ について彼らの職業は、対脚本家と演者という関係か
キリンホールディングスは10月16日、生成AIによって面接の質疑や候補者の評価を行うサービス「AI面接官」を試験導入すると発表した。2026年卒の新卒採用から導入し、エントリーシートの読み込みから1次面接までをAI面接官が担当する。書類選考のみで候補者を落とすことなく、多角的に評価できるようにするのが狙いだ。 導入するのは、AI面接官を提供するVARIETAS（東京都世田谷区）のサービス。同社によると、AI面接官は、経済産業省が2006年に提唱した「社会人基礎力」をもとにした30項目によって候補者を評価する。人間が1時間の面接で評価できるのは5～6項目であり、その約6倍多角的に評価できるという。 同社は「生成AIがベースとなっているため、人の会話と変わらない形で面接が可能。さらに、これまでテスター受検による改善を続けており、受検者1000人の満足度が『95％』に達していることが特徴」と説明
物理学者の逆襲!?Entropixはわずか3億6000万パラメータで1000億パラメータ級の回答を引き出す!Claude-3でも間違う問題を360Mが正しく解く 物理学者たちがノーベル物理学賞をホップフィールドとヒントンが受賞すると知った時、まあまあ微妙な気持ちになったことは想像に難くない。 我々コンピュータ科学者にとっては、ノーベル賞は全く無縁なものだった。むしろ「ノーベル賞をコンピュータ科学者が取ることは永久にない」と言い訳することさえできた。コンピュータ科学の世界にはチューリング賞という立派な賞があるし、ノーベル賞よりも賞金が高かった京都賞は、アラン・ケイやアイヴァン・サザーランド、ドナルド・クヌースなど、コンピュータ科学者たちが堂々と受賞している。その割には本来マイクロチップの最初の設計者である嶋正利などが京都賞にノミネートされていなかったり、サザーランドの弟子であるアラン・ケイの
米AppleのAI研究者らは10月7日（現地時間）、「GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models」（LLMにおける数学的推論の限界を理解する）という論文を発表した。 この論文は、LLM（大規模言語モデル）が、本当に人間のように論理的に考えて問題を解けるのか、という疑問を検証している。結論としては、LLMは今のところ、表面的なパターンを真似て答えを出しているだけで、真の推論能力は持っていないと主張している。 研究者らは、これらの問題点を検証するために、「GSM-Symbolic」という新しいテスト方法を開発した。これは、LLMの数学的推論能力を評価するためのベンチマークデータセット「GSM8K」を改良し、問題の表現や数字を柔軟に変えられるようにした
ジェフリー・ヒントンの警告 AIと人間の共生における知能の退化は避けられないのではないだろうか。ジェフリー・ヒントンのエピソードから話を切り出したい。2024年にノーベル物理学賞を受賞したヒントンは、AIの安全性や人間の知能の衰退に対する深い懸念を示していた。彼は、教え子でもあるサム・アルトマンが主導するOpenAIが営利目的に傾倒し、AIのリスクを軽視していると批判し、その危険性を強調した。彼の懸念は、AIが持つ高度な操作能力が人間の心理に深刻な影響を与え、人々がAIに依存しすぎることで、自らの意思決定能力や批判的な思考力が失われることにあった。 この懸念は、単なる技術のリスクにとどまらない。AIの進化によって、私たちの社会がどのように変貌し、私たち人間自身がどのように変化していくのか、より深い問題に根ざしている。特に「AIと人間の共生」というテーマを考えるとき、そこには大きなリスクとし
AI研究者がノーベル物理学賞・化学賞を受賞したことについてのコメント2024年10月10日 一般社団法人 人工知能学会 会長 栗原 聡 今回のノーベル物理学賞において，ジョン・ホップフィールド，ジェフリー・ヒントン両先生が受賞され，翌日の化学賞においてデミス・ハサビス氏が受賞したことについて，まずはAIコミュニティにとってとても喜ばしく，この流れが今後も続くことが期待されることは，基礎研究の重要性の今更の再認識においても強い説得力がある出来事であったことは間違いない．ホップフィールド氏、ヒントン氏、お二人の物理学賞受賞を知った時は正直驚いた，というか意表を突かれた感覚であった．自然科学や宇宙についての発見やその人類への貢献に対する物理学賞というのが一般的な認識である中，情報処理に関する研究が受賞したのであるから驚いたのは当然であろう．確かに，我々の脳の機能をコンピュータ上で再現した，すなわ
「私は人工知能（ＡＩ）悲観論者ではない」と、ダロン・アセモグル氏はインタビュー開始早々に宣言した。ＡＩの可能性は認めているという。 マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）の著名な経済学者、アセモグル教授は迫り来る経済・金融の危機を警告する悲観論者的な声を上げるのは、ＡＩへの熱狂やそれがあおる投資ブームと驚異的なハイテク株急騰が、とどまらないところを知らないからだ。 ＡＩがどれほど有望であろうと、その過剰な期待に応えられる可能性は非常に低いとアセモグル氏は語る。ＡＩに奪われる職、あるいは少なくともＡＩに大いに依存する職は向こう10年でわずか５％に過ぎないというのが、同氏の計算だ。労働者には確かに朗報だが、生産性の急上昇を見込んでＡＩに巨額を投じている企業にはとても悪いニュースだ。 「多額の資金が無駄になるだろう」とアセモグル氏は話す。「５％では経済の革命は起きない」と述べた。
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深い技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、「私はロボットではありません」でお馴染みのGoogleが開発する「CAPTCHA」（コンピュータと人間を区別するための完全に自動化された公開チューリングテスト）を突破するAIシステムを提案した論文「Breaking reCAPTCHAv2」に注目します。 ▲CAPTCHAを突破するAIシステム CAPTCHAは、ウェブサイトのセキュリティを向上させるために広く使用されている技術です。この研究は、そのシステムの効果を詳細に検証し、AI技術を用いてどの程度突破できるかを明らかにしま
後述のEmmさんのプロンプトを参考にして、FLUX.1で作成したRPGでの女性キャラのキャラクターシート（筆者作成） 2024年1月、PCゲームプラットフォー厶のSteamで生成AIを使ったゲームの受付が開始されました。それから8ヵ月が経ち、申請が出ているタイトル数の合計約2000本にまで達しました。ただ量が多いものの、大ヒットしたタイトルが出ている段階ではないようです。いずれにしても言えるのは、ゲーム開発で生成AIのアセット（画像などのゲームのデータ）を活用するのは当たり前になりつつあるようです。 新作ゲーム、4本に1本が“AI使用”か Steamは1月、生成AIを使ったゲームの販売を認めると方針転換しました（参考：“生成AIゲーム”急増の兆し すでに150タイトル以上が登録）。 タイトルのストアオープンのための申請時に、生成AIを利用しているか、利用している場合には、どのように使ってい
はじめに こんにちは。プロセス改善・アジャイルコーチで、Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 皆さんは、2021年6月に生まれたGitHub Copilotを利用していますか？ この生成AIベースのコーディング支援ツールは、コードの自動補完や生成、関数の自動生成、エラー修正支援など、開発者の作業を多面的にサポートします。 ファインディでは2023年3月から導入し、開発チーム全員が日常的に活用しています。Findy Team+で効果を測定した結果、コーディングの効率化やコミュニケーションコストの削減、さらには開発者の満足度向上など、多くの利点が確認されました。 今回は、このようなソフトウェア開発における生成AIの影響を分析した最新の論文を紹介します。GitHub Copilotが開発プロセスにもたらす変化や、開発者の生産性への影響についての研究が書かれた、興味深い論文で
およそ10年前に将棋のトップ棋士を下す将棋AI（人工知能）が登場し、7～8年前からは正確な翻訳や文章執筆をするAI、写真のような画像を描画するAI、さらには材料開発をするAI（マテリアル・インフォマティクス、MI）が登場してきた。3年前からは、人間と自然に会話するようにやり取りして、さまざまなコンテンツを自在に生成する生成AIが世界の大きな話題になってきた。 そしてここにきて、天気予報を高い精度で出せるAIが登場してきた。近い将来、世界の天気予報はAIベースが主流となり、パソコン1台でいつでもどこでも1分以下で予報が得られ、これまで数十分～数時間もかかっていたスーパーコンピューターによる現行の数値計算はほぼ不要になるかもしれない。天気予報の計算に必要な電力量は、10万～数百万分の1へと激減した。 さらには、まだ緒についたばかりのようだが、地震の発生やその強さをAIで予測する研究も始まってい
画像生成AIの話題を席巻している、Black Forest Labs（BFL）の「FLUX.1」。画像生成AIの新世代モデルとしてコミュニティーの強い支持を集めつつありながら、モデルそのものはVRAMがリッチでないと十分に使えないという条件のため、ユーザーのシフトをにらみ、各社が一斉に公式APIを使ってのFLUX.1へのクラウド対応を進めビジネス化を図ろうとしている印象です。BFLが成功するためには何が重要なのでしょうか。 クラウドサービス化していくFLUX.1 FLUX.1を使った画像生成AIサービスが次々に立ち上がってきています。たとえばその1つがFlux AI Image Generator。FLUX.1の各種モデルで画像生成できるようになっています。面白いのが「Flux AI 画像プロンプトジェネレーター」という機能を備えているところ。「猫」とテキストを入力すると（日本語でも可）、
最初にQ.どっち派閥なの？ A.法律が正しいよって言った方。判例がないなら主要学説が正しいとしている方。 Q.知的財産基本法どの程度理解してるつもりなの？ A.レポートで100点満点中95点以上の評価はされたから特にAI部分についてその段階の議論においてはその程度には理解しているつもり。 Q.やすゆきさんに当該案件の著作権あると思う？ A.過去のポストからするとないんじゃないかなとは思うけど、とりあえず本記事では本人が有利に動ける著作権があるという仮定で進めます。 そのためどっち側の人にとっても不愉快になりうる要素が含まれているのでそれが嫌だったら読まないほうが良いです。 1．CFのページを読んで思ったこと 「一体この人は裁判をして何を争いたいんだろう？」でした。 裁判をする際に必要な情報が殆ど書かれていません。 争点が読み取れないのです。「AI（あるいはそのユーザー）に権利を侵害されまし
これまで明確な定義がなかった「オープンソースAI」の定義をオープンソース・イニシアティブ（OSI）が発表した。テック企業が「オープンソース」という言葉を都合よく使っているとの批判への回答となるか。 by James O'Donnell2024.08.26 10 この記事の3つのポイント オープンソースAIの定義がOSIにより発表された 定義はAIモデルの使用、検査、修正、共有の自由を規定している 訓練データの透明性については意見の相違があり折衷案となった summarized by Claude 3 オープンソースAIは現在、至る所に存在する。問題は、実際のところそれが何なのかということについて、意見が一致していないことだ。今、私たちはようやくその答えを得られたかもしれない。オープンソースであることの意味の裁定者を自任するオープンソース・イニシアティブ（OSI）が、新しい定義を発表したのだ
チャットGPTをはじめとする生成AIは、登場した当初、組織の生産性と利益を急増させる超知的なツールと言われていた。だが、実際にはそうなってはおらず、奇妙なことが起こり始めている。 by Melissa Heikkilä2024.08.22 27 この記事の3つのポイント 生産性向上のためのAI活用はまだ成功していない AIの誇大宣伝が高すぎる期待を生んでいる 一方でAIチャットボットと人々の感情的な絆は深まっている summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 2022年後半に「チャットGPT（ChatGPT）」によって生成AIブームが始まった。そのとき、私たちが売り込まれたのは、すべてを知っており、仕事の退屈な部分を置き換えることができ、生産性と経済的利益を急増させる超知的なAIツールのビジョンだった。 それから2年が経ち、生産性
生成AI（人工知能）のRAG（検索拡張生成）の導入など企業で使われ始めたベクトルデータベース。その特徴は検索にある。ベクトルデータベースとはどのようなデータベースで、なぜ「意味」で検索できるのか。ベクトルデータベースの基本技術についてデータベースの専門家が解説する。（編集部） ベクトルデータベースは自然言語処理などAI技術の発展の中で生まれたデータベースであり、ベクトルの概念を用いてデータを管理するデータベースです。生成AIの登場とともに注目を集め、いまや多くの既存のDBサービスやその応用サービスにベクトルデータベースの機能が組み込まれています。 以下で検索を例にベクトルデータベースの特徴や動作の仕組みを解説します。 ベクトルによる「類似度」の判断 ベクトルデータベースがストアするのは数値の羅列です。単語や文章などの「意味」「文脈」を数値化したデータであり、個々の数値を取り出して意味や違い
インターネット上にはAIで生成されたデータがあふれていますが、これらをトレーニングデータとして利用してしまうと、AIモデルが元の物事を忘却してしまう「モデル崩壊」が起きると指摘されています。 AI models collapse when trained on recursively generated data | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y Researchers find that AI-generated web content could make large language models less accurate - SiliconANGLE https://siliconangle.com/2024/07/24/researchers-find-ai-generated-web-con
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