GPT-4に女性インフルエンサーを学習させて作った「1分1ドルで彼女になってくれるAI」が1週間で約1000万円を稼ぎ出す
Snapchatで約200万人のフォロワーを持つインフルエンサーのキャリン・マージョリー(Caryn Marjorie)氏が、GPT-4に自分の言動や物腰を模倣させて作った「CarynAI」を立ち上げたところ、わずか1週間の課金で7万1610ドル(約970万円)の収益を上げたことが報告されました。 Snapchat influencer launches CarynAI virtual girlfriend powered by OpenAI tech | Fortune https://fortune.com/2023/05/09/snapchat-influencer-launches-carynai-virtual-girlfriend-bot-openai-gpt4/ 記事作成時点で23歳のソーシャルメディアインフルエンサーであるマージョリー氏は、男性が98％を占める自身のファンが
GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita
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
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
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