AIは業務でどこまで使っていいの？ クラスメソッドが社内ガイドラインを全文公開 「参考になれば」
SIerのクラスメソッド（東京都港区）は3月15日、大規模言語モデル「GPT-4」といったAI活用に関する社内ガイドラインを策定した。開発者向けブログ「DevelopersIO」で全文を公開している。「社内でもAIサービスの利用について方針がほしい、という声が上がってきており、それに応えた」（同社） ガイドラインは文章生成AI、コード生成AI、画像生成AIなどの利用を想定したもの。業務に直接関係しない情報を使った検証は認めているが、業務利用には上長の許可が必要としている。ただし業務利用する場合も、入力情報がAIの学習に活用されるサービスについては、業務データの入力を避けることなどを定めている。 AIを活用したサービスを提供する場合の注意点なども明記。「AIが生成したものであることを明記し、内容については参考程度にする断りを入れること」や、文章コンテンツの粗製乱造をしないことなどを定めている
データの民主化とこれからのAI組織｜ばんくし
はじめにStable DiffusionだとかChatGPT、LLMみたいな「大規模モデル」って考え方が機械学習業界から出て、スケーリング則に基づいてまだまだ精度が上がるとされている昨今。 （スケーリング則はどうのこうの諸説あるが）さておき、「マルチモーダルに」「あらゆるデータを学習した」「大規模なモデル」が今後数年リードしていく事は間違いないと思う。 そんな中で、我々機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、MLOpsエンジニアみたいな、いわゆるAI屋として働いている人たち、皆が所属するAI組織ってどうなっていくのかな、という話を書いてみる。 データの民主化AIの民主化とデータの民主化AI業界では「AIの民主化」というワードがある。 便宜的にAIというワードが広く使われるようになった辺りで出てきたワードで、OSSやプラットフォーム、ハードの発展によって「A
The “dreams” of Google’s AI are equal parts amazing and disturbing
American sci-fi novelist Philip K. Dick once famously asked, Do Androids Dream of Electric Sheep? While he was on the right track, the answer appears to be, no, they don’t. They dream of dog-headed knights atop horses, of camel-birds and pig-snails, and of Dali-esque mutated landscapes. Google’s image recognition software, which can detect, analyze, and even auto-caption images, uses artificial ne
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