本記事は、生成AIコミュニティ「IKIGAI lab.」に所属するメンバーが、生成AIに関するニュースを紹介&深掘りしながら、AIがもたらす「半歩先」の未来に皆さんをご案内します。 はじめに 本連載は、生成AIコミュニティ「IKIGAI lab.」で活動している6名で運営しています。注目されている生成AIに関するニュースを収集し、個性豊かなメンバーによる記事の深堀りから、半歩先の未来の想像を共有していきます。この記事を通して、ぜひ皆さまも各々の半歩先の未来を想像しながら、色々な価値観を楽しんでいただけると嬉しいです。 2023年1月以降、ChatGPTの利用者が爆発的に増加し、生成AIへの関心が大きく高まりました。多くの生成AIサービスが存在する中、「Perplexity」は信頼性と独自性を兼ね備えた生成AIサービスとして、多くのユーザーから高く評価されています。 PerplexityはW
Mozillaは、基本的な情報を入力するとAIが自動的にWebサイトのデザインを作成し、Webサイトの公開まで可能なサービス「Solo」を公開しました。 Soloは基本的に個人事業主が自分のビジネスのためのWebサイトを構築することを想定してWebサイトを作ってくれます。その理由をMozillaは次のように説明しています。 In 2023, website creation is still hard. While choosing a template is straightforward, sourcing images, writing content, and making a visually appealing site are really time-consuming. Add the requirements for showcasing reviews, schedul
12 月1日より正式提供が開始されたMicrosoft Copilot。その個人ユーザー向けの主な機能を、提供に先駆けて開催された説明会の内容をもとに紹介していく。 デバイス上で行なうことすべてにCopilot が貢献 先日開催された Microsoft Igniteで同社CEO のサティア ナデラ氏は、「私たちは Copilot Company である」と宣言した。これはユーザーがパソコンやスマートフォンなどデバイス上で行なうことすべてに Copilot が貢献していくという意思表示だという。 また同社の生成 AI で得られるエクスペリエンスを Microsoft Copilotに統合し、Bing ChatとBing Chat Enterpriseを「Microsoft Copilot」に改称。 個別の製品で利用できる Copilot は、「Copilot in <製品名>」(例: Co
内閣府が公開している資料「AIと著作権の関係等について」がTwitterで話題になっている。文化庁が制作した資料で、5月15日に開催した内閣府のAI戦略チームの会議で使用されたもので、AIと著作権に関する現行法での見解などをまとめている。6月3日頃からTwitter上で話題になっており、AIに詳しい弁護士も「かなり踏み込んだ内容」と見解を述べている。 同資料では、著作権の役割は「『思想又は感情を創作的に表現した』著作物を保護するもの」と指摘。データ(事実)やアイデア(作風や画風)は著作物に含まれないという。 この上で、AIと著作権の関係は「生成・利用段階」と「AI開発・学習段階」を分けて考えるべきと説明している。AIが生成した画像などを公開したり、そのイラスト集を販売したりする場合は、通常の著作権侵害と同様の法が適当される。AI画像と既存の著作物との類似性や依拠性(既存の著作物を基に創作し
先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と
ChatGPT-プライバシーの悪夢か、それとも役立つツールか? AI「ChatGPT」はプライバシーに配慮した作りになっていない--今、EUはこの人気ツールを止めるか? Published on: 2023-04-21 ChatGPTは、これまで発売された消費者向けアプリケーションの中で最も急速に成長しています。人々は、このツールが日常生活、あるいは仕事に役立つと信じて、このツールに群がっています。 リリースから数ヶ月で数億人のユーザーが登録しましたが、その中でChatGPTのプライバシーポリシーを読んだことがある人はほとんどいないでしょう。 しかし、AIを使うためにプライバシーの権利を放棄する価値はあるのでしょうか? 学生たちはChatGPTを使ってAIにエッセイを書かせ、Buzzfeedのような報道機関はChatGPTを使って記事を書くと発表し、彼らの株価は急上昇した。 Googleが
当該記事が報じた「自動で新聞記事を作成するAI」について、編集部では17年に日経新聞が発表した「完全自動決算サマリー」、19年の「GPT-2」など、その動向について把握していました。 「完全自動決算サマリー」については、虚構ニュースを生成するAIではないこと、また、「GPT−2」については、OpenAIが完全版を非公開としたため、性能を検証することができませんでした。そのため「記事を生成することはできても、本紙のような「オチ」まで理解・生成することは難しい」として、誤報ではないと判断してきました。 しかし、22年11月、OpenAIが「GPT-3」を利用した「ChatGPT」を公開。23年2月にはマイクロソフトが改良版「GPT-4」を搭載した「新しいBing(以下Bing)」を公開。これを受けて、編集部では検証委員会を立ち上げ、性能評価に取りかかりました。 評価に当たっては、Bingを使用
chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう(現在でもすでにありますけれど)。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感
その日、私はなんとなく思い付きでそのキーワードを入れた指示文をMidjourneyに与えました。 Three Kingdoms, Warlords, 3D, 12K, octane render, cinematic lighting, Photorealism --testp Discordで見かけるMidjourneyの絵柄はヨーロッパの神話のキャラクターやアニメやゲームのキャラクターが多く、自分で書いた小説の挿絵にしたがる人が多かったりするのでファンタジー的な要素の多い絵をたくさん見かけます。その分アジア的な絵柄はあるようでない。 日本的な絵柄は「anime」や「kawaii」という要素ならば有効ですが伝統的な日本の絵柄はなかなか難しい。「北斎」と入れても出てくるのは波ばかりでそれ以外の絵柄を描かせることは不可能に近い。黒人の絵もうまく描けているのに。アジアは難しいのだろうか。ならば
1分 ―― 機械学習 (ML:Machine Learning)とは 人間が経験から学ぶように、機械がデータから学習することを機械学習(ML)と呼びます。例えば犬や猫の画像データから「あれが犬」「これが猫」と判断できるように学習することなどです。これは人間の子供に犬や猫を見せて「あれが犬」「これが猫」と覚えさせるのに似ていますね。 「5分で分かる人工知能(AI)」でも説明しましたが、機械学習には例えば、回帰分析や主成分分析、決定木、サポートベクタマシン、ディープラーニング(=ニューラルネットワークという仕組みを発展させたもの)など多くの手法(後述)があります(図1)。 統計学と機械学習の違い 回帰分析や主成分分析と聞いて、統計学の多変量解析を思い浮かべたかもしれません。実際に、一部の統計学の手法は機械学習でも使用します。しかし、統計学はデータを分析してインサイト(=内在する本質)を得ること
それはちょっとした実験だった。あるアメリカの大学生が「GPT-3」という文章生成AIが作り出した記事をためしにブログに投稿してみたのだ。 それはまったくでたらめな記事だったのだが、それがAIによって作られたフェイクであると気づいた人はほとんどおらず、中には登録する人すらいたという。結果数万人が騙され、記事の1つはニュースランキングで1位を獲得したほどだ。 カリフォルニア大学バークレー校でコンピューター科学を専攻するリアム・ポー氏は、「超簡単です。それが一番怖いところなんですが」と述べている。 危険すぎる文章生成AIの最新バージョン「GPT-3」 GPT-3は、イーロン・マスクによって設立された非営利団体「OpenAI」が開発した最新かつ最大の文章生成AIモデルだ。 じつは昨年2月、OpenAIはその旧バージョンにあたる「GPT-2」を開発していたのだが、悪用の恐れがあるとして非公開にしてい
エンジニア以外も「AIの仕組み」を学ぶべき理由 機械学習とディープラーニングの違いは?:よくわかる人工知能の基礎知識(1/4 ページ) 本連載で解説してきたように、AI(人工知能)といってもそれが何を意味するのか、またAIをどのように実現するかの答えは1つではない。とはいえ、昨今の「このサービスは人工知能を活用しています」という説明は、機械学習もしくはディープラーニングのことを指していると考えていいだろう。 ビジネスでのAI活用を考える上で、これらの用語の基本的な意味や、何ができるかを把握しておくことは重要だ。これは開発に関わるエンジニアだけでなく、経営者や現場担当者にも当てはまる。そこで今回は、いまのAIブームをけん引する2つのキーワードについてあらためて解説してみたい。 連載:よくわかる人工知能の基礎知識 いまや毎日のようにAI(人工知能)の話題が飛び交っている。しかし、どれほどの人が
背景 Qiita殿堂入り記事、と、7つの「驚愕」 良い記事なんだけどなかなかいいねがつかなかった記事を、 AIによって発掘したいという試み。 または、機械によって「いいね」かどうか判断させたり、 何いいねになる記事なのか、予測することは可能なのか?という問題を考えてみたい。 以下の2つの記事の中でも少し予告していた、 一番難しそうな内容に挑戦してみる。 Qiita殿堂入り記事ランキングを作った物語(2018/06/29投稿) Qiitaの記事データの取得と、全体感について記載。 既にいいねを多数集めている「良記事」を「殿堂入り」として月ごとにまとめ。 直近1年のQiita記事分析で分かった7つの「驚愕」(2018/07/03投稿) 直近の記事データから、傾向分析を実施し、 様々な知見や気づきを得ることが出来た。 上の記事を読んでいない人へのまとめ。前回までのあらすじ Qiitaのデータを分
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