  |
はてなキーワード: クローとは
それでは、車を3台に増やして、時速200キロを超えられるか考えてください。
54 秒 の間、推論済み
文章は、車Aが東向き、車Bが西向きにそれぞれ時速100キロで移動し、車Aから見ると車Bの速度が200キロとなるシナリオを説明している。
車の動きと速度差の分析
車Aが東向き、車Bが西向き、車Cが北向きにそれぞれ時速100キロで移動していると、車Cから車Aと車Bの速度差は約223.6キロとなる。
車Aの速度ベクトルが(100, 0)、車Bの速度ベクトルが(-100, 0)、車Cの速度ベクトルが(0, 100)と定義し、車Cから車Aの速度差をベクトル和で測る方法を探る。
速度の違いを測る
車Cから車Aへの速度差ベクトルの大きさは約141.4キロで、200キロには到達しない。他の車との相対速度も同様に軽減されている。
車の動きを見つめる
車Cから車Aへの相対速度の大きさは約141.4キロで、車Aから車Bへの相対速度は200キロとなる。他の参照枠での動きを観察中。
車A、車B、車Cを100キロで移動させると、三角形の120度の角度から見た時、車Bは173.2キロの速度に。これでは200キロを超えないかもね。
車の位置を見直す
車Bが車Aから180度反対方向に移動すると、速度差が200キロに達しますが、120度の位置では速度差が173.2キロとなり、200キロに届かない。
速度差の限界を見つける
各車の最大速度が100キロだと、対向しているときの速度差は200キロに達するけれど、ベクトルの和で200キロを超えるのは無理だね。
速度差の限界を見極める
各車の最大速度が100キロ刻みで増加し、対向している場合の速度差は200キロに達する。これ以上の速度差は、特殊相対性理論を導入しない限り達成できない。
新たな視点で考える
車Aと車Bを原点で100キロで移動させると、車Cからは200キロの速度差が見えるが、速度差の計算方法はそれと関係ない。
速度の発見を追求
車Aと車Bが持ち上げている物の速度差を探ろうとしているんだけど、200キロを超える方法を見つけられない。回転参考系を使うことが喚起されているかもしれない。
特別相対性理論を生かして、速度が200キロを超える方法を模索中。エラステティックロープで車Bを車Aが引っ張ると、視点によっては更なる速度増加が得られるかもしれない。これが面白いね。
速度の挑戦を見極める
ロープが切れて車Bが加速し、視点によっては車Aから見て瞬間的に200キロを超えることができるかもしれないが、物理的に疑わしいし安定した速度ではない。
ホイールの外縁が瞬間的に200キロを超える線速度を持つことを想定している。これは非常に奇抜なアイデアだが、興味深い。
考える方向
車Aが半径一定の円を描きながら回転していると、車BやCが外側のアームにつながれていると、外縁の速度が100キロ以上になる場面が見えますね。
速度の見せ方を探る
回転システムの外縁速度を見せかけることで、実際の速度とは異なる瞬間的な200キロを超える印象を与えている。
背景の動きを速くして200キロの速度に見せかける。実際の速度とは異なる見相のみが強調されている。
三台の車が異なる方向から「Y」の字を描いて接近し、速度ベクトルの和が200キロを超えるかもしれないと言っている。
三台の車が「Y」の字を描いて接近し、速度ベクトルの和が200キロを超えるかもしれないと議論している。
車Aが車Bと車Cの相対速度を200キロと見ているが、実際にはその視点による解釈であることを理解している。
新たな角度の検討
車2台が反対方向に走りながら、3台目の車はそれらの間に位置している。これで、全体の速度が200キロを超える斜めの速度を達成する状況を考えている。
新しい高等教育法の導入と教員評価の変更で若者の関心が高まる。ポップなキャッチフレーズ「学べば楽しい、進めば幸せ」を使って、未来の学びの楽しさを盛り上げている。
3台目の車を1台目の上に置き、100キロで加速させることで、地面の変位速度を200キロにする方法を検討している。次に、逆方向に進めば300キロになる。
虚構の速度を超えて
車をトラックの荷台に載せ、100 km/hで走らせると、地面から見て200 km/hに見えるかもしれない。でも、本当の摩擦や強制力を無視しているんだよね。
積み重ねと速度の妄想
車2台を積んで100 km/hで走らせると、地面から見て200 km/hに見える。さらに車3台目を積むと、地面から見て300 km/hになる。
1台目を時速100キロで走らせ、その上に2台目を載せてまた時速100キロを出していると「地上からは200キロ」と言い張れます。さらに3台目をその上に載せて同じ理屈で時速100キロを足せば「合計300キロ」にもなり、時速200キロを超えたと言えます。
日本が村社会で、ホームページにリンク張るときは連絡入れろみたいなことやってた時に
googleがネット上のサイトをごっそりクローリングしてリンク張りまくって
著作権どうなってんだとかで炎上してたの覚えてる？（これはおっさんすぎるか）
YouTubeとかどうおもってるの？
著作権くそっくらえでごり押ししてみんなのyoutubeになったけど
洗濯物が映っててプライバシーの侵害だみたいな炎上があったの覚えてる？
無名にちかいときは叩かれるけど、なんだかんだで利用者が増えたら
自分はもう便利に使わせていただいてる利用者だから批判はしませんみたいなパターン何回目だろうね
メルカリ叩きも最近減ったなぁっておもうんだけど、もしかしてみなさんしれっと利用者になった？
AI使ったり否定していないだけの人を窃盗犯呼ばわりする奴を一人見るたび、「早くクローリングされて学習されちゃうネット上から消えねえかなこいつら」って感情が沸くからな。
集団ヒステリーとしか思えない反AI絵師のやってるウォーターマークやらノイズやらが実質的に全く無意味な事を彼らは認識していない
まずインターネットに自らが上げる画像を100%強固なプロテクトを仮にかける事ができたとしても、商業イラストレーターや同人作家は商業流通品や頒布物を小汚いノイズまみれにするわけにいかない(明らかに売り上げに対してマイナスにしかならないので市場が容認しない)ため、実質的に納品イラストや同人誌そのものにかけられない。
で、Lora作る為だけなら別にインターネットの画像なんて絶対使わなきゃいけないという仕組みでは無いので商業作品のサンプル画像や、商品自体からスキャンすればいいだけだし、同人誌なんて違法アップロードが平然とされるようになって久しいので簡単に無料でクローリングなんて今まで通り出来てしまう。
つまり、商業活動してるイラストレーターや同人誌を出してる同人作家は実質的にそのウォーターマークつけてる作業、Loraで絵柄模倣したい人間からしたら全くもって無意味なんだよね。徒労お疲れ！としか言いようがない。
商業活動も同人活動もせず、インターネットにアップするオンリーの作家ならある程度効果があるかもしれないが、そんな無名のぶっちゃけ画力もお察しの絵師様()の絵なんてハナからLora作る需要無いんだよね。
ブスが容姿に見合わない肥大化した自意識で過剰に自己防衛してるだけなのと同じ。お前に需要は無い。
ま、集団ヒステリーを続けても無意味なのを2年経っても理解出来てないお子ちゃま達はおまじないとして頭にアルミホイル巻き続けるんだろうけど。
クローリング、転載サイト対策として生成AIの量産性を活用する。要するに接収されるデータのすぐそばにソレをかき消す量の生成画像を置いておくことで妨害効果が発揮出来ないか？という話
SNSだと難しいけどPixivの形式なら隙間に100枚200枚まとめてドカっと自分の絵柄から遠い画像集置いてもそんなに邪魔になりませんよね？
danboruみたいに著者検索機能があるとこで自分の項目をジャンク情報で埋めれたら多少の魔除けになりません？何だったら表示順が最悪になるように工夫して自分の手で転載してもいい。
AIにAIの画像食わすと腹下すって聞いたことあるけどそれって今の世代の生成AIでも有効なんですかね？
学習に使われる転載・引用のサイトを生成AIの圧倒的手の速さを利用してゴミ山にしませんか？
感情論的に難しいとは思うんですけどそこは敵と同質の力で戦う仮面ライダーだと思ってもらって
画像を生成するAIによる無断学習や利用を防ぐために、以下のような対抗手段を講じることが可能です。
1.透かし（ウォーターマーク）の埋め込み:
画像に目に見えるまたは見えない透かしを入れることで、無断利用や生成AIの学習に対して抑止効果を期待できます。特に、目に見えない形で画像データに暗号的な透かしを埋め込む「デジタル透かし」技術が有効です。
画像データに著作権情報や「AIによる無断学習を禁止する」といったメタデータを埋め込み、ウェブサイトには robots.txt ファイルで画像クローラーのアクセスをブロックする設定を追加します。これにより、クローリングや収集の抑制が期待できます。
ステガノグラフィを用いて、画像に気づかれにくい形で識別情報を隠すこともできます。これにより、画像の流出経路や利用先を追跡でき、無断利用の発見に役立てることができます。
4.法的な警告表示や利用ポリシーの明示:
ウェブサイトや画像の配布先に、AIによる無断利用や学習を禁止する旨の法的警告や利用ポリシーを明示することも有効です。利用条件をはっきりと示すことで、AI企業や研究者が慎重になる可能性が高まります。
AIが利用しにくいように、画像に人間には気づきにくいパターンやノイズを挿入する技術もあります。たとえば、AIにはノイズとして認識されるが、人間には問題なく見える小さな変形やカラーパターンを追加することで、AIによるデータ学習が困難になる場合があります。
生成AIの学習を混乱させるための手段には、以下のような方法が考えられます。
1.ノイズや歪みの追加:
画像に目立たない程度のノイズや歪みを加えることで、アノテーションモデルが境界や特徴を正確に認識しにくくする手法です。たとえば、ピクセルレベルでランダムなノイズを追加する、わずかに画像をぼかす、あるいは境界線付近に小さな変化を加えるといった手法が有効です。
アノテーション処理は、対象物の輪郭や特徴を正確に捉えることが重要です。そのため、背景や対象物の輪郭にわずかな不規則性を加えることで、アノテーションツールが対象物の境界を正確に判断しにくくすることができます。たとえば、背景に模様や偽の輪郭を挿入する方法です。
画像に人間には視認しづらい形でテキストやラベルを埋め込むと、AIのアノテーションプロセスが混乱する場合があります。これにより、AIが意図しない領域を注視することがあり、誤認識を誘発します。
4.色や明るさのランダム変化:
画像の色や明るさを部分的に変化させ、一定のパターンを持たないようにすることもアノテーション処理の混乱を招く一手です。これは、オブジェクトの検出や認識が色や明暗の差異に依存している場合に有効です。
5.擬似的なオブジェクトの追加:
画像内に小さな擬似的なオブジェクトや模様を追加することで、AIがそれらを誤って主要なオブジェクトと認識し、アノテーション精度が低下する可能性があります。特に、背景に似たオブジェクトを散りばめることで、AIはどの部分が対象なのか判断しにくくなります。
AIの認識を誤らせるために用いられる「アドバーサリアル（敵対的）な例」を使う方法もあります。特定のピクセルパターンや色の配列を配置することで、AIのアノテーションが意図的に誤作動するよう誘導できます。この技術は深層学習モデルに対して特に効果があります。
画像全体にわずかなカモフラージュパターンを重ねることで、AIの認識を混乱させる方法です。この手法では、人間が見た場合には問題なく認識できるものの、AIが対象を捉える際に誤って検出するようなパターンを画像に追加します。
・思考実験として、danbooruなどアノテーションの元データとして使われているサイトのタグが荒られたら画像生成AIのモデル作成にダメージはありますか？
思考実験として、Danbooruといったアノテーション元データのタグが荒らされた場合、画像生成AIのモデル作成に与える影響は以下の通りです。
Danbooruは、イラストや画像に対して詳細なタグが付与されており、これらのタグ情報は画像生成AIの学習にとって非常に重要です。タグが荒らされることで、画像とタグの対応関係が崩れ、モデルが正確な特徴を捉えにくくなるため、生成精度が低下します。
例えば、特定のキャラクターやテーマに関連するタグが荒らされ、誤った内容のタグが付与されると、モデルはその誤った情報を学習し、キャラクターの特徴や設定が再現されにくくなる可能性があります。
タグが荒らされると、モデルの訓練にノイズデータが増えるため、学習効率が悪化します。たとえば、「黒髪」のタグが誤って「金髪」などに変更された場合、モデルは同じ画像に対して異なる特徴を学習することになり、結果として生成画像の一貫性が失われることが考えられます。
また、同じ画像に異なるタグが付与されることで、モデルが過学習や誤学習を引き起こし、生成された画像が本来の意図からかけ離れたものになる可能性もあります。
Danbooruでは、特定のキャラクターやアートスタイルを識別するタグが多く存在します。これらが荒らされると、特定のキャラクターやスタイルのデータが混乱し、モデルが正確にキャラクターの特徴を把握できなくなるため、ユーザーが期待する生成結果が得られにくくなります。
例えば、あるキャラクターのタグが「髪型」「服装」「色彩」などで荒らされると、そのキャラクターの再現が曖昧になり、モデルが正しいビジュアルを生成できなくなることがあります。
タグが荒らされると、データセット全体の信頼性が低下します。信頼性の低いデータをもとに学習したモデルは、特定の条件で異常な出力を生成することが多くなり、モデル全体の品質が低下します。これは、生成AIが学習中に「どの情報を信頼すべきか」を判断できなくなるため、生成結果が不安定になったり、多様性が失われたりすることが考えられます。
AIモデルを利用するユーザーは、タグを通じて希望する画像を生成したり、条件に合った画像を探します。タグが荒らされると、AIモデルの検索・フィルタリング機能の精度も低下し、生成プロンプトが期待通りに機能しなくなる可能性があります。たとえば、「風景」タグが荒らされ、異なるジャンルの画像が混入するようになると、風景画像を生成したいユーザーの要求が満たされにくくなります。
Danbooruなどのタグが大規模に荒らされた場合、生成AIモデルの精度低下や一貫性の欠如が発生しやすくなり、特にキャラクターや特定のスタイルに依存する画像生成モデルに大きなダメージを与える可能性が高いです。
すでに学習済みのモデルを使って汚染されたデータのクレンジングや異常値検出を行うなど対策される可能性がありますが、それらを阻害する手段はありますか？
無断での学習を妨害し、学習コストを増加させるために、上記の方法を阻害する手法には以下のようなアイデアがあります。これらの手法は、意図的にデータセットの品質や一貫性を崩すことで、学習モデルの精度を低下させ、データクレンジングや異常値検出のプロセスを複雑化することが目的です。
意図的に誤ったタグや無関係なタグを画像データに付与し、データセットの信頼性を低下させます。これにより、転移学習やラベルノイズ検出が困難になり、正確な特徴量を学習するコストが増加します。
例えば、キャラクター画像に全く無関係なタグ（「動物」や「風景」など）を追加することで、モデルがどのタグが信頼できるか判別しにくくなり、誤ったラベルがノイズとして学習されるリスクが増えます。
2. 特徴量をぼかす／微妙な変更を加える
特徴量ベースのクレンジングや類似度分析に影響を与えるため、画像の特徴がわずかに異なるように加工を施します。具体的には、色調を微妙に変える、ランダムなピクセルの位置でノイズを追加する、または特定の部位を意図的にぼかすことで、モデルが抽出する特徴量の安定性を低下させます。
この方法により、同じキャラクターやスタイルであっても類似度分析が困難になり、正確なクレンジングが行いにくくなるため、データ処理のコストが増加します。
特徴が異なるバリエーションや擬似的な異常データを大量に追加することで、異常検出アルゴリズムの信頼性を下げます。たとえば、キャラクターのデザインや背景を少しずつ変えた画像を意図的に作成することで、異常値検出が頻繁に誤検出されるようにします。
こうしたデータが混在することで、オートエンコーダーやアンサンブルモデルを使った異常検出が混乱し、正確な異常サンプルの抽出が困難になります。
4. 高頻度で微小なラベル変更を行う
学習済みモデルの転移学習やラベルノイズ検出を阻害するために、同じ画像に対してラベルを定期的に変える手法です。微小な変更を行うことで、モデルは正しいラベルを安定的に学習することが難しくなり、モデルの信頼性が低下します。
例えば、ラベル「黒髪」を「暗めの髪」や「濃い色の髪」などに頻繁に切り替えることで、学習に不確実性を持ち込むことが可能です。
データセット内で非常に類似した画像を複数の異なるタグで登録することで、モデルの学習を混乱させます。特定のキャラクター画像を少しずつ変化させて複数のタグを付けると、モデルは「どのタグがどの特徴に対応しているのか」を判別しにくくなり、データセットのクレンジングが複雑化します。
特に、タグの一貫性が失われるため、類似度分析やアンサンブルモデルによる異常検出の効果を低下させることが期待できます。
AIモデルが認識を混乱させるように、アドバーサリアルノイズ（敵対的な例）を追加します。人間にはほとんど気づかれないレベルのノイズを画像に追加し、モデルが特定の特徴を正確に認識できないようにすることができます。
このノイズにより、モデルの特徴量ベースの学習が混乱し、意図した通りに学習できないため、クレンジングの精度も低下し、データ処理の手間が増加します。
特定のルールではなくランダムにタグをつけたり、特定のカテゴリ間でランダムにラベルを入れ替える方法です。これにより、ラベルと画像の関連性が薄れ、アノテーションの一貫性が失われます。この乱数による偽ラベルの付与は、ラベルノイズ検出やアノマリー検出において、真のラベルを見極めるコストを大幅に増加させます。
まとめ
これらの手法は、AIの学習やクレンジングを意図的に妨害し、無断学習にかかるコストを増加させるために有効です。特に、「微小な変更」や「アドバーサリアルノイズの付与」といった手法は、見た目の品質に影響を与えずにモデルにノイズを持ち込むため、非常に効果的です。
Xに凸した人数名みかけたけど日本語訳がミスっててチェック外せば全部学習されないらしいよ
API制限もキッツイしクローリングも拒否ってるしXが世界一生成AIに（無断でも同意でも）学習される恐れの少ないSNSってことだね
これは既存の作品"1024"や"1068"にどこか似ていつつも独自の創作性を認められ、
他の人が意図して真似をすればすぐに公開の停止や賠償を請求できる権利を持ってよいことになりました。
このクリエイターが作品をネットで無料公開しているのをいいことに、
AIは「クローリング」と呼ばれる非人間的な手法で他の多数の作品ごと"1079"を盗んでしまいました。
「"45"に23をかけて44を足すと"1079"になる」ということに気づきました。
そこでAIは「なんにでも23をかけて44を足す」というルールを公開することにしました。
公開されたルールを見ても、誰も"1079"が盗まれたことには気づけません。
なぜならAIが卑劣にもルール自体からは"1079"を消してしまったためです。
さて、このルールにはいろいろな数字を自由に入れることができます。
誰かが"81"を入力し、23をかけて44を足した結果、"1907"というAI生成物が生まれました。
これは1・0・7・9が含まれているという点で"1079"とよく似ています。
一方で"1079"と"1907"は800以上の差があり、そんなに似ていないようにも見えます。
この二つが似ているか判断するのは裁判所の仕事ですが、今のところこれだけ離れたものが似ているとされたケースはありません。
反反AIが「訴えてみろよ」と言うのはこういうことです。
しかし、意図的にこのルールに"45"を入力すれば、"1079"を再現することができます。
法律の専門家は「わかっていて入力したなら処罰できる可能性が高い」と言っていますが、最終的には司法の判断です。
知らずに偶然"45"を入力した場合は？"1078"や"1080"を出力した場合は？これも司法判断です。
反反AIの「訴えてみろよ」には、このラインを示す判例を作ってみろ、という意図もあります。
さらに、AIはマナーを知らない上に楽をしようとするため、もし大量に"1079"だけを見せ続けた場合、
「何を入力されても0をかけて1079を足せば"1079"ができる」というルールに気づいてしまう可能性があります。
法律の専門家も「このようなルールを意図的に作ったり使ったりするのはダメなのでは」と考えていますが、やっぱり最後は裁判です。
ちなみに国の規則では、
「どうせ機械に芸術なんてわからないんだから掛け算と足し算のルールを作るだけならいいよ」ということになっています。
そんなわけで「AIは絵を盗んでいない」は間違いで、
「AIは学習時に絵を盗んで（複製して）いるが法律で認められており（※）、公開されたモデルには盗んだ（複製した）データは含まれていない」が正しいのです。
終わるのか？
終わるのだろうか？
描き始めることが出来れば２年ぐらいでババっと仕上げることは出来そうだけど、そもそもそれが現実的なのかが分からない。
現状はあらゆる作中の伏線が収束していっている所であり、これを「俺達の戦いはこれからだ！」とやってしまっては全てがどっちらけてしまう。
出来なくはないと思う。
モノローグを使いまくって「Aのお芝居は大成功した。具体的にはここがよかった」「Bのお芝居も大成功だった。ここが本当に良かった」「甲乙つけがたいぜー！紅天女をめぐるバトルはこれからだ！」「PS：紫のバラの人との関係は進展してます 朝チュンチュン」でかませば１話に圧縮は可能だ。
だけど、ここまで盛り上げておいて、本筋に＋αするための要素をこれでもかと盛り付けておいて本筋自体をハイハイチャッチャッで終わらされたら読者もやるせないだろう。
今、ガラスの仮面は本当に盛り上がっている。
作中最大の山場だ。
フルコースで言えばメインディッシュが運ばれてきた直後、カートの上にはクローシュを被せられた皿が並び、ウェイターがツラツラと今宵の主役が如何に素晴らしいかを説明していくれている最中だ。
もしここで「すみません。もう閉店時間なので一口分だけの提供とさせていただきます」と言われたとして、納得できるものがいるだろうか？
SLAM DUNKの山王工業高校戦、２０点差をつけられた直後に突然モノローグが入り「なんだかんで２０点差をひっくり返し激闘を制した。その後の３回戦、嘘みたいにボロ負けした。その試合、桜木は山王戦の負傷により出られず、今はリハビリ中である」で終わったら歴史に残るクソ漫画になっていたことだろう。
描くべきものは誰もが分かっていてあとは最後の仕上げを残すだけとはなっている。
仕上げを待たなくても書き上がりの景色の８割程度は想像がつく。
片腕のない彫像を見たとき、それ以外の部分がないはずの腕の形を教えてくれるようにだ。
だが、腕の先にある指の形まではわからない。
もはや勝負の行方など作者にとっては枝葉末節なのやも知れぬが、読み手としてはハッキリと勝負の中でその答えを知りたいのだ。
描かないわけにはいかないだろう。
作者という神が、どのような答をこの物語に下すのか。
天地創造における６日目だ。
まだ７日目ではない。まだ休むときではない。
過激なファンアートを「検索避け(伏せ字などを含む)」と呼ばれる手法で公開するケースがある。しかし、この方法は本当に効果的なのだろうか？
本記事では、検索エンジンの仕組みと「検索避け」の限界について解説し、情報公開における倫理的な問題について考察する。
想像してみてください。あなたが重要な機密文書を持っており、ファイル名と文書内の固有名詞を少し変えてインターネットにアップロードしたとします。
ファイル名と固有名詞が少し変わっても、内容が変わらなければ、文書は依然として機密文書のままです。
インターネットは、世界中の情報が集まる巨大な図書館と見なすことができ、検索エンジンはその図書館の賢い司書のような役割を果たします。
この「司書」は、本のタイトルだけでなく、内容や文脈を理解し、関連する情報を結びつけて、私たちが探しているものを見つけ出します。
したがって、名前を変更するだけでは検索エンジンを欺くことはできません。
検索エンジンはキーワード検索を超え、画像認識や文脈理解などの技術を活用して、関連する情報をつなぎ合わせて、目的の情報を見つけ出します。
情報を守りたい場合は、名前を変更するだけでなく、アクセス制限などの強固な保護策を講じる必要があります。
また、Twitterのような公開プラットフォームに隠したい情報をアップロードすることは、矛盾した行為です。
一般的に、公開プラットフォームにおいては、特定のコンテンツを検索エンジンから隠すための直接的な手段は限られています。
例えば、Twitterのようなプラットフォームでは、個々のユーザーがrobots.txtの設定やnoindexタグを利用してコンテンツのクローリングを制御することはできません。
公開プラットフォーム上のコンテンツは、基本的に検索エンジンによってインデックスされ、公開情報として扱われます。
近年、画像認識とAI検索技術は飛躍的に進化しており、「検索避け」の効果はさらに限定的になっています。
特に、CNNを用いた画像検索技術は、深層学習を活用して、画像内の細かな特徴まで識別することが可能です。
これにより、画像内のオブジェクトやシーンの認識、さらにはテキストの読み取りまで行えるため、
作品名やキャラクター名、一部デザインを変更したとしても、関連する過激なファンアートが検索結果に表示されることがあります。
一方で、AI検索では、Transformerアーキテクチャが主流となっており、文章全体を一度に処理することで、文脈を高度に理解することができます。
GoogleのBERTやMicrosoftのTuringモデルなどの進化したAI検索モデルは、単なるキーワード検索を超え、単語の組み合わせが表す複雑な概念や文章全体の意味を把握し、
その結果、過激なファンアートを投稿する際に、意図的に作品名やキャラクター名を避けたとしても、これらのAI検索技術により作品が特定されやすくなっています。
上記のように、現代の検索エンジンは高度な技術を駆使して情報を収集・分析しており、「検索避け」のような単純な対策では効果が期待できません。
現代の検索エンジンは、過激なファンアートを検出する一方で、高度なコンテンツフィルターを備えており、
社会倫理に反する画像を検出し、検索結果から除外する能力も持っています。
多くの公開プラットフォームでは、シャドウバンという手法を用いて特定のコンテンツの露出を抑制し、
過激なファンアートが一般ユーザーに表示されないよう努めています。
しかし、これらの技術が存在するからといって、過激なファンアートを無対策で公開することが許容されるわけではありません。
コンテンツフィルターやシャドウバンは完璧ではなく、不適切なコンテンツを完全にブロックすることはできません。
公開されるコンテンツが法的な規制や社会的な倫理に適合しているかどうかが重要であり、著作権侵害、名誉毀損、不快感を与える可能性のあるコンテンツは、
情報公開を行う際には、その影響を常に意識し、責任ある行動を取ることが求められます。
「検索避け」のような限定的な対策やコンテンツフィルターに依存するのではなく、倫理的な問題と情報管理の重要性を理解した上で、適切な判断を行うことが不可欠です。
例えば、過激なファンアートを公開する際には、その作品が特定のコミュニティ内でのみ共有されるようにクローズプラットフォームを利用する、
またはアクセスを制限するなどの措置を講じることが考えられます。
適切な情報管理とセキュリティ対策を施し、インターネット上での安全なコンテンツ共有に努めることが重要です。
情報公開の際には、法的な規制や社会的な倫理を尊重し、責任ある行動を取ることが求められます。
もともと上下に動くだけのヨーヨーがあって、それがハイパーヨーヨーとかで「スリープ（空転）」ができるようになった…というイメージだったけど、英語版Wikipediaによると、フィリピンからアメリカに移住したペドロ・フローレスが1928年に「ヨーヨー」という名前で売り出したのが現代的なヨーヨーの最初だという。
フローレスのヨーヨーは、糸を軸に固定するのではなく、糸の先端に輪っかを作ってそれを軸に通すような構造で、それにより「スリープ（空転）」ができるようになっていた。ただしフローレス自身はその機構の発明者ではなく、おそらくフィリピンで生まれた工夫なのだと思われる。
フローレスのヨーヨーはアメリカで大流行し、その流行の波が日本にもやってきた。それを受けて1933年（昭和8年）に『ヨーヨーの競技と遊び方』という書籍が出版された。日本ヨーヨー競技研究会というところが出したものらしい。
そこで紹介されている技は以下のとおり。
過激なファンアートを「検索避け(伏せ字などを含む)」と呼ばれる手法で公開するケースがある。しかし、この方法は本当に効果的なのだろうか？
本記事では、検索エンジンの仕組みと「検索避け」の限界について解説し、情報公開における倫理的な問題について考察する。
想像してみてください。あなたが重要な機密文書を持っており、ファイル名と文書内の固有名詞を少し変えてインターネットにアップロードしたとします。
ファイル名と固有名詞が少し変わっても、内容が変わらなければ、文書は依然として機密文書のままです。
インターネットは、世界中の情報が集まる巨大な図書館と見なすことができ、検索エンジンはその図書館の賢い司書のような役割を果たします。
この「司書」は、本のタイトルだけでなく、内容や文脈を理解し、関連する情報を結びつけて、私たちが探しているものを見つけ出します。
したがって、名前を変更するだけでは検索エンジンを欺くことはできません。
検索エンジンはキーワード検索を超え、画像認識や文脈理解などの技術を活用して、関連する情報をつなぎ合わせて、目的の情報を見つけ出します。
情報を守りたい場合は、名前を変更するだけでなく、アクセス制限などの強固な保護策を講じる必要があります。
また、Twitterのような公開プラットフォームに隠したい情報をアップロードすることは、矛盾した行為です。
一般的に、公開プラットフォームにおいては、特定のコンテンツを検索エンジンから隠すための直接的な手段は限られています。
例えば、Twitterのようなプラットフォームでは、個々のユーザーがrobots.txtの設定やnoindexタグを利用してコンテンツのクローリングを制御することはできません。
公開プラットフォーム上のコンテンツは、基本的に検索エンジンによってインデックスされ、公開情報として扱われます。
近年、画像認識とAI検索技術は飛躍的に進化しており、「検索避け」の効果はさらに限定的になっています。
特に、CNNを用いた画像検索技術は、深層学習を活用して、画像内の細かな特徴まで識別することが可能です。
これにより、画像内のオブジェクトやシーンの認識、さらにはテキストの読み取りまで行えるため、
作品名やキャラクター名、一部デザインを変更したとしても、関連する過激なファンアートが検索結果に表示されることがあります。
一方で、AI検索では、Transformerアーキテクチャが主流となっており、文章全体を一度に処理することで、文脈を高度に理解することができます。
GoogleのBERTやMicrosoftのTuringモデルなどの進化したAI検索モデルは、単なるキーワード検索を超え、単語の組み合わせが表す複雑な概念や文章全体の意味を把握し、
その結果、過激なファンアートを投稿する際に、意図的に作品名やキャラクター名を避けたとしても、これらのAI検索技術により作品が特定されやすくなっています。
上記のように、現代の検索エンジンは高度な技術を駆使して情報を収集・分析しており、「検索避け」のような単純な対策では効果が期待できません。
現代の検索エンジンは、過激なファンアートを検出する一方で、高度なコンテンツフィルターを備えており、
社会倫理に反する画像を検出し、検索結果から除外する能力も持っています。
多くの公開プラットフォームでは、シャドウバンという手法を用いて特定のコンテンツの露出を抑制し、
過激なファンアートが一般ユーザーに表示されないよう努めています。
しかし、これらの技術が存在するからといって、過激なファンアートを無対策で公開することが許容されるわけではありません。
コンテンツフィルターやシャドウバンは完璧ではなく、不適切なコンテンツを完全にブロックすることはできません。
公開されるコンテンツが法的な規制や社会的な倫理に適合しているかどうかが重要であり、著作権侵害、名誉毀損、不快感を与える可能性のあるコンテンツは、
情報公開を行う際には、その影響を常に意識し、責任ある行動を取ることが求められます。
「検索避け」のような限定的な対策やコンテンツフィルターに依存するのではなく、倫理的な問題と情報管理の重要性を理解した上で、適切な判断を行うことが不可欠です。
例えば、過激なファンアートを公開する際には、その作品が特定のコミュニティ内でのみ共有されるようにクローズプラットフォームを利用する、
またはアクセスを制限するなどの措置を講じることが考えられます。
適切な情報管理とセキュリティ対策を施し、インターネット上での安全なコンテンツ共有に努めることが重要です。
情報公開の際には、法的な規制や社会的な倫理を尊重し、責任ある行動を取ることが求められます。
倫理的な問題と情報管理の重要性を理解し、適切な判断を行うことが、情報公開の倫理と責任ある行動の核心です。
anond:20240607001500 anond:20240603171311 anond:20240702074550 anond:20240702093233 anond:20240702094052 anond:20240702094322
