「著作権トラップ」――生成AIに作品を“無断盗用”されたか後から証明する方法 英ICLなどが開発
このコーナーでは、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いるWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 英インペリアル・カレッジ・ロンドンなどに所属する研究者らが発表した論文「Copyright Traps for Large Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）の訓練データに著作権所有者の作品が含まれているかを特定する方法を開発した研究報告である。これは、著者や出版社が自分の作品にさりげなく印を付け、それがAIモデルで使われたかどうかを後で検出できるようにする用途を目的としている。 LLMの学習プロセスで使用されるデータの中に、著作権で保護された内容が含まれていることが問題視されている。この状況を受け、研究者たちは特
[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜
この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く
![[翻訳]LLMで1年間開発して学んだこと〜LLMプロダクト開発を成功に導くための実践的ガイド〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3636c7c8e7c838018a6e006d55b3f4b8d18f34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--7VM-vHg9--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E7%2525BF%2525BB%2525E8%2525A8%2525B3%25255DLLM%2525E3%252581%2525A71%2525E5%2525B9%2525B4%2525E9%252596%252593%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E5%2525AD%2525A6%2525E3%252582%252593%2525E3%252581%2525A0%2525E3%252581%252593%2525E3%252581%2525A8%2525E3%252580%25259CLLM%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252583%252580%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E9%252596%25258B%2525E7%252599%2525BA%2525E3%252582%252592%2525E6%252588%252590%2525E5%25258A%25259F%2525E3%252581%2525AB%2525E5%2525B0%25258E%2525E3%252581%25258F%2525E3%252581%25259F%2525E3%252582%252581%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%2525E7%25259A%252584%2525E3%252582%2525AC%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252583%252589%2525E3%252580%25259C%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aseya%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2QzODg4YjM0MzEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
情報整理の決定版「NotebookLM」が最高すぎる。こういうのがほしかったのよ！！ (1/7)
最新のアプリやサービスのニュースを書くのが仕事の筆者にとって情報の整理は永遠の課題だ。 もちろん書くことを仕事にしている人に限らず、氾濫する大量の情報を必要な時に取り出して利用したいという欲求は多くの人が持っているはずだ。 以前は手書きノートやファイルのような紙媒体に保存していた情報も、時代とともに完全にデジタルに移行し、Evernote、Microsoft OneNote、Notionといったメモを作成することに特化したクラウドアプリを利用している人も多いだろう。 筆者はおそらく普通の人よりは多くのサービスに触れているはずだが、どれも帯に短したすきに長しに感じてしまい、複数のメモアプリに情報が散乱してしまっているのが実情だ。 そこで6月6日に日本でも提供が開始されたグーグルの「NotebookLM」だ。 「AI駆動型のリサーチ、執筆アシスタント」と説明されているように、参照文献（ソース）
無料で使える最高のAIノート『NotebookLM』使い方と活用事例｜AI-Bridge Lab こば
こんにちは！最近、ChatGPTと話しすぎてAI風の口調がうつってきたAI-Bridge Labのこばです！👋 今回の記事はGoogleのサービス『NotebookLM』(ノートブックLM)について 1.NotebookLMの概要 2.使い方 3.具体例として過去のnote記事を全部読ませた結果どうなったか この3点を分かりやすくご紹介します！ 先に結論だけお伝えするとかなり実用性が高くオススメのツールです！ そしてこの記事を読んで頂ければご自身での活用法が想像できるようになると思いますので、ぜひ最後まで読んで頂けますと幸いです！ 1.NotebookLMの概要公式サイト：https://notebooklm.google.com/ NotebookLMは、Googleが提供する生成AIサービスで、ユーザーのメモ書きやアップロードした資料を基に情報を整理し、質問に答えることができる革新的
AI技術を活用したWEBデザイン：ChatGPTとMidjourneyの活用例 - SO Technologies 開発者ブログ
1. はじめに こんにちは。ATOM事業部フロントエンドテックリード兼デザイナーの河原です。 本記事ではWEBデザインにAI技術を活用する方法を実例をまじえて紹介します。 今回はChatGPTとMidjourneyを使います。 ChatGPT OpenAIが開発した大規模な自然言語処理AIで、文章生成や文章の理解など、様々なタスクに対応しています。 Midjourney AIを活用した画像生成ツールで、キーワードを入力することで独自の画像を生成します。アート性の高い画像を生成することができます。 2. 実例: シンプルなエラーページの作成 2.1. 作成する画面について ATOMのエラーページを題材にします。現在のデザインはこんな感じです。 くじらがチャームポイントのとてもシンプルなデザインとなってます。今回はこちらの別バージョンを作成してみたいと思います。 2.2. ChatGPTでコン
Intel製CPUでも画像生成AI「Stable Diffusion」を動かせる「stable_diffusion.openvino」が登場、誰でもダウンロード可能に - GIGAZINE
入力したテキストに合わせて自動でまるでホンモノの写真のようなクオリティの高い画像を生成することができる人工知能(AI)が「Stable Diffusion」です。そんなStable DiffusionはCreative ML OpenRAIL-Mライセンスの下でリリースされており商用利用も可能ですが、ローカル環境で利用するにはNVIDIA製GPUを搭載した端末が必要となっています。そんなStable Diffusionを、多くのWindows搭載PCが採用しているIntel製CPUで実行できるようにした「stable_diffusion.openvino」が登場しました。 GitHub - bes-dev/stable_diffusion.openvino https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino 「Stable Diffus
AIでどこまでメカデザインできるか試してみた。かなりヤバかった。｜深津 貴之 (fladdict)
ひたすら命令をチューニングして、カッコいいロボのコンセプトアートを作る実験。 以下、AIに平文で命令して作ったロボットのスタディ。（光やパーツ分割線は僕の趣味丸出しなので、これ系のロボットしか作れないわけではないです）。 建築合体ロボ建築合体ロボ巨人系 カラーにガンダムっぽさを意図的に出したもの。 要塞タイプ 超構造ストラクチャー型テラフォーミングロボ ボディースーツ型 死ぬほどワイヤーを巻きつけてったら、キングジョーっぽいシルエットになった。 多足非人間型 パワードスーツ系 通天閣的な建築物と合体したやつヘビーアーマー系Open-AIのDALL-E2、Disco Diffusion、MidJourneyなどなどから、自前のStyleGanやVQGan系を試したりClip系を試したり… 色々やって、よいパラメーターや命令の仕方がわかってきました。やはり、自分で実装やコードを見て、アルゴリズ
故人の歌声合成を、当事者視点で考える 「AI美空ひばり」は冒とくなのか
故人の歌声合成を、当事者視点で考える 「AI美空ひばり」は冒とくなのか：立ちどまるよふりむくよ（1/3 ページ） これについては、死とIT技術の関係を追いかけているジャーナリスト、古田雄介さんが総括しているので、現在取り沙汰されている「問題点」はこの記事を読んでもらえばスッキリすると思うが、ある種の当事者としては自分のケースを少し話しておいたほうがよさそうな気がする。 お久しぶりか、初めましてか――“AI美空ひばり”に見る「デジタル故人」との付き合い方 ぼくは、2013年に妻が他界してから、彼女が遺した録音を元に歌唱合成した楽曲を制作し、公開し続けている。100曲を超えてからは数えていない。故人の新たな歌声と日常的に接している例があるということ、「AI美空ひばり」は何も特別なものではないということを、まずは知ってもらいたい。 次の文章は、妻の歌声による歌唱合成ができるようになってしばらくし
仕事を奪うのは、本当に人工知能（AI）なのか？
shinshinohara @ShinShinohara AIが仕事を奪い、失業者で溢れかえる時代が来る、創造性のない人間は低賃金に甘んじなければならない･･･と言われている。しかしこれは、AIをスケープゴートにしてるだけではないか。雇用を奪い、多くの人々から収入を奪っているものの正体は、違うのではないか。 2019-07-13 21:49:44 shinshinohara @ShinShinohara 産業革命では、機械が発達、大量生産が可能になり、手工業で生きてきた人たちから仕事を奪った。機械を憎み、打ち壊すラッダイト運動というのが起きたが、事態は改善しなかった。5、6才の子供が14時間労働を強いられ、平均寿命は非常に低かった。生きるか死ぬかのギリギリの生活を強いられた。 2019-07-13 21:53:07
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「Aを轢けばBが助かる」そのとき自動運転車は誰を殺すのか？――「トロッコ問題」が提起する倫理的ジレンマ | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア![「Aを轢けばBが助かる」そのとき自動運転車は誰を殺すのか？――「トロッコ問題」が提起する倫理的ジレンマ | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb04e96ec345c88b3aaaa54bd2cc156f115edf75/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fampmedia.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F12%2Ftrolley-problem1.jpg)