ChatGPTに要件定義をお願いしたらハンパなかった | DevelopersIO
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム｜衆議院議員 塩崎彰久（あきひさ）
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」（座長：平将明衆議院議員）を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日（金）8時〜9時 (＊25日英語版追加） テーマ
AI対応「新Bing」が素直すぎて秘密情報バラしまくり | AppBank
マイクロソフトは2月8日、「ChatGPT」に似たチャットAIを搭載した「新しいBing」を発表しました。しかしその翌日に、このチャットAIに隠された情報を、スタンフォード大学の学生ケビン・リュー氏がAIとの対話によって解き明かしています。 *Category:テクノロジー Technology *Source：Ars technica ,@kliu128 BingのチャットAIが「秘密の設定」を漏らしてしまう 一般的な大規模言語モデル(GPT-3や ChatGPTなど)は、学習中に「学習」した大量のテキスト素材から、一連の単語の次に来るものを予測することで動作するものです。開発者は、チャットAIの初期条件を設定するために、ユーザーからの入力を受けたときの動作を指示する初期プロンプト、つまりはキャラ設定のようなものを決めています。 今回リュー氏が仕掛けたのは「プロンプト・インジェクション」
自然な文章を自動生成するAIを悪用したフェイクニュースを高精度で見破る「Grover」が登場
by Dung Anh 人工知能(AI)を用いて人間のように自然な文章を自動で作成できるテキストジェネレーターを、AI研究組織のOpenAIが開発しました。このようなAIを用いたテキストジェネレーターが流行することとなれば、誰もが手軽にフェイクニュースを作成できるようになってしまうということで、アレン人工知能研究所が「ニューラルネットワークを用いて生成されたフェイクニュース」を確実に検出するための試みに取り組んでいます。 Grover - A State-of-the-Art Defense against Neural Fake News https://grover.allenai.org/ This terrifying AI generates fake articles from any news site https://thenextweb.com/artificial-in
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
ご意見番に聞く、「良質なコンテンツが一番のSEO」って本当ですか？ | HRナビ by リクルート
ウェブにはSEOの情報が氾濫している。しかし、どれが正しいのかは、いまいちわからない。最近では「良質なコンテンツを提供するのが一番のSEO対策」という論調が主流になっているが、一方でSEOのテクニックがシェアされる様子もまだ見かける。 良質なコンテンツを提供すれば、SEOの対策はしなくてもいいの？ 一体、正しいSEOって何？ そんな素朴な疑問を、株式会社so.la代表でSEO専門家の辻正浩さんにぶつけてみた。 辻さんは普段からTwitterやブログなどでSEO情報を発信しており、日本でおこなわれる全検索のうち約2.5％は、辻さんが仕事で関わるサイトがクリックされているとのこと。 最近では悪質なSEO業者と熱いバトルを繰り広げたことも記憶に新しい。 そんな“SEOのご意見番”である辻さんの返事は「世の中の99％のサイトは、SEOなんて考えなくてもいいんじゃないでしょうか」というもの。その真意
多腕バンディットによる表示コンテンツの最適化 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。技術部検索グループの原島です。 上の画像は、スマートフォン（ブラウザ版）で見たクックパッドの検索結果ページです。レシピだけでなく、ニュースも表示されていますね。献立や掲示板のスレッドなどが表示されることもあります。 クックパッドでは、検索結果ページに表示するコンテンツをクエリなどに応じて最適化しています。最適化は、膨大なログデータと最新の機械学習を用いることで、実現しています。このエントリでは、クックパッドにおけるコンテンツ最適化の裏側を紹介します。 最適化の背景 スマートフォンの普及に伴って、ユーザが利用するプラットフォームは PC からモバイルにシフトしつつあります。クックパッドにおけるモバイル利用者の割合も、ここ 2 年で 10% 以上増加しました。最近では、60% 以上のユーザがモバイルからアクセスしています。 ユーザの利用形態が変化すれば、検索結果ページもその変化に対
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絵心いらずで基本無料。AIがやってくれる「Microsoft Designer」アプリ
「AIで数秒」のはずが…保育所選考、連休返上で作業 さいたま市 | 毎日新聞
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"
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