すがやみつる先生が生成AIを使ったことでAIを憂う人たちから大量の質問が殺到する→質問に丁寧に返答、ベテラン漫画家が話す「模倣について」の考え方がためになる
すがやみつる @msugaya 私も試してみました。プロンプトは、以下のとおりです。 ＊＊＊＊＊ 『ゲームセンターあらし』というタイトルのマンガがありますが、このマンガに関係なく、タイトルだけのイメージから、美少女がゲームセンターで激しくゲームをプレイする絵を、マンガタッチで描いてください。 ＊＊＊＊＊ こちらの方が年齢が高そうですね(^_^)。 ChatGPT経由でDALL-E3に描いてもらいました。 ジロー @i9r82k こんこんばんばん 本日夜便は、ゲームセンターあらしより「ゲームセンターあらし」です ゲーセンというか、カラオケじゃないか？ 黒髪ショートカットって意外に珍しい気がする なんか悪友というか、腹を割って話せる関係っぽい感じがします ＃画像生成AI ＃美少女 pic.twitter.com/8SF9NJb1QR すがやみつる @msugaya ここに掲載した画像は（他の方
高木浩光＠自宅の日記 - Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた
■ Claude 3に例の「読了目安2時間」記事を解説させてみた Anthropicの先日出たばかりのClaude 3（Opus）が、ChatGPTのGPT-4を超えてきたと聞いて、自分の原稿を解説させてみたところ、確かに革新的な進歩が見られる。もはや内容を「理解」しているようにしか見えない。GPT-4では、昨年11月に試した時には、そうは見えず、優れた文章読解補助ツールという感じでしかなかった。 一昨年のCafe JILIS「高木浩光さんに訊く、個人データ保護の真髄 ——いま解き明かされる半世紀の経緯と混乱」は、発表した当時、長すぎて読めないから誰か要約してという悲鳴があがっていた。その後、ChatGPTの登場で、その要約能力に期待されたが、冒頭のところしか要約してくれなかったり、薄い論点リストが出てくるだけで、その期待に応えられるものではなかった。 もっとも、GPT-4でも、質問力があ
まず人間絵師が何をやってきたのか考えた方がいいのでは
人間って学習素材にお金払ってないよねhate_flag 結局「AIは既存のイラストを模倣するが、学習元が多すぎるので個々のアーティストには対価を支払わなくていいよね」っていう泥棒の点だけが問題なので、学習素材にしたのなら支払いなさいな 人間は参考にした絵の著者にお金払ってますか？ 特徴の抽出と分類ですpuhu208n 反AIという表現に寄せたがる輩は多いんだが、学習データの劣化圧縮と伸張である画像生成利用は翻案的ではなく違法であり反発されてるってだけなんだわ。クリエイターはAI研究者じゃないからそう言語化しないだけ。 言葉を変えて画像の大部分をそのまま利用しているかのように表現されてますけど学習は特徴の抽出と分類です つまりは抽象化です 犬とオオカミの違いを観察して絵に落とし込むようなものです 人間も「参考にした絵」に対して行っている行為ですよね 法的に対応しようともしてないtikani_
人間の存在など「どうでもいい」ーーAI推進派「効果的加速主義」のオカルティックな流行と蠱惑（池田 純一） @moneygendai
ネットのアングラから生まれた「イーアック」 前回記事〈「AGI」は、人類を凌駕して「生存リスク」になりえるか…「OpenAI騒動」の背景にあった世界的な懸念〉で扱ったOpenAIのお家騒動では、AI規制派とAI推進派の対立がその理由として報じられ、最終的には推進派の声が上回った形で決着した。だがOpenAIの社外に目をやれば権勢を伸ばしているのは、むしろAI規制派である効果的利他主義の支持者たちではないか。それが前回の趣旨だった。 対して今回は、推進派として報じられた、シリコンバレーのAI開発現場から湧き上がった通称「e/acc（イーアック）」、「効果的加速主義」と呼ばれる動きについて触れてみたい。 AI規制派の効果的利他主義は、英語ではEffective Altruismと表記され「EA」と略されることが多い。対してAI推進派の効果的加速主義はeffective acceleration
OpenAI内紛劇の背後に「21世紀の優生思想」、EAコミュニティとe/accの危険性：朝日新聞GLOBE＋
CEOの突然の解任と復帰、理事会の再編劇 背後に「思想」対立？ まずOpenAI内紛劇を簡単に「おさらい」しておこう。 OpenAIの理事会は11月17日にサム・アルトマンCEO（最高経営責任者）を解任。ところがわずか5日後、11月22日にアルトマンはCEOとして復帰すると発表された。 ただしアルトマンは理事の地位は失い、また自分の行動について独立した調査を受けることに同意した。OpenAIの理事会は再編となり、旧理事6名のうち、アダム・ダンジェロ（Quora CEO）だけが残り、ブレット・テイラー（元Salesforce 共同CEO、元Twitter 取締役会会長）、ローレンス・サマーズ（ハーバード大学教授、元財務長官）の2名を加えた3人態勢での再出発となった。 OpenAIのサム・アルトマン前最高経営責任者（CEO）＝2023年11月6日、サンフランシスコ、五十嵐大介撮影 アルトマン解
ChatGPTを「作業者」にすると自分が成長できない 深津貴之氏が解説する、スキルアップにつながる生成AI活用術
「AIとビジネス」をテーマに、業種業態、部署の垣根を超え、産業を活性化するヒントを得るためのビジネスカンファレンス「Gen AI EXPO」（主催：弁護士ドットコム株式会社）。今回は、生成AIのエヴァンジェリストとして活躍し、「深津式プロンプト」を編み出し世に広めた深津貴之氏が登壇した特別セッション「ChatGPT活用術」の模様をお伝えします。深津式プロンプトの誕生や、自分を成長させるためのChatGPTの使い方などが語られました。 「ChatGPT」と言えばの深津貴之氏が登壇 田上嘉一氏（以下、田上）：本セッションをご視聴のみなさん、こんにちは。弁護士ドットコムの田上と申します。今日は深津さんをお招きしてAIアシスタントの活用方法というテーマでお話ししていきたいと思います。 深津さんに関してはもうご紹介する必要もないかなと思いますが、クリエイター集団THE GUILDの代表とnoteのC
【図解】誰でもわかるTransformer入門！凄さ・仕組みをわかりやすく解説 - すえつぐのNLP&LLM
始めに こんにちは！自然言語処理（NLP）・自然言語生成（NLG）の解説記事を書いている、すえつぐです！ 突然ですが、BERT、GPT-3、PaLMを使ったことはありますか？Transformerはこれらの最先端のモデルに使用されている、現代のNLPモデルには欠かせないモデルです。おそらくBERTやGPT-3でTransformerを知った、このページに来たという人も多いのではないでしょうか。機械学習、特にNLPの勉強をしている方々は、Transformerの概要は知っておいた方が良いと思います。 ただ多くのサイトは、いきなり細かい仕組みの解説をする中級者以上向けの記事が多いですよね。 そこで、このページでは、Transformerの入門〜中級までの解説をしていきます！まず入門として、「Transformerの使い道」「Transformerの何が凄いのか？」を先に解説します。その上で「T
結局、AIってなんなの？『地球外少年少女』磯光雄監督×AI研究者・谷口忠大教授対談
『機動戦士ガンダム0080 ポケットの中の戦争』『新世紀エヴァンゲリオン』『BLOOD THE LAST VAMPIRE』『キル・ビル』などを手掛けてきたアニメーターの磯光雄氏。『電脳コイル』（2007年）に続く監督第2作となる『地球外少年少女』（2022年1月〜2月公開。Netflix配信中）では、宇宙を舞台に新しいAIの世界を描いた。 ｢他の人が扱わないテーマこそ、創作の世界で挑むべき｣と考えた磯氏が、AIを扱うにあたり守りたかったもの、壊したかったものは何なのか──。 『地球外少年少女』のファンでもあり、人工知能を専門とする立命館大学教授の谷口忠大氏とともに、互いの思考に迫る。 2045年の宇宙ステーションを舞台にした『地球外少年少女』。月生まれの少年や、地球からやってきた子どもたちが事故に巻き込まれ、物語が進んでいく。｢こんな未来がありそう｣というリアリティと、ワクワクする夢のよう
Stable Diffusionを「いらすとや」で追加学習する - TadaoYamaokaの開発日記
前回、Stable Diffusionをdanbooruデータセットを使用して追加学習することを試した。 今回は、自分でデータセットを作成して追加学習することを試す。 データセットには、画像とキャプションが揃っている必要があり、キャプションがない場合はCLIPで疑似ラベルを生成するなどする必要がある。 今回は、画像に対するキャプションがある「いらすとや」をスクレイピングして、データセットを作成した。 データセット作成 「いらすとや」から全ての画像とキャプションを取得した。 画像に複数バリエーションがある場合は、1つ目の画像のみを使用した。 キャプションは、日本語になっているため、Googleスレッドシートで、「=GOOGLETRANSLATE(XX,"ja","en")」を使って英語に変換を行った。 合計で、22891枚の画像とキャプションのセットが用意できた。 画像サイズ変換 画像は、5
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
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」
人間の本体は心臓でもなければ脳でもないという価値観 - 続・はてなポイント３万を使い切るまで死なない日記
AIとはなにかということを、真剣に考え始めたのは、6年前からだ。AIとはなにかというテーマを突き詰めていくと、そもそも人間の知性とはなにか、という疑問にぶちあたる。 人間の知性を将来はコンピュータに搭載された人工知能が超えてしまうという想像はコンピュータの登場とともに誕生していて、なにも新しいことではない。事実、コンピュータは発明された瞬間に、計算能力においては人間を軽く超えていた。 計算能力で劣っているにも関わらず知性において人間がコンピュータに負けてないと思うのは少し奇妙なことでもある。人間の脳の機能の進化において、数字を扱って、計算できるようになったのはかなり最近のことのようだ。人間の脳にとっては、足し算とかかけ算は、最新のバージョンアップで、やっと可能になった最先端の高度な情報処理能力であって、それでコンピュータに負けてしまったということだ。 人間がコンピュータには直感はないとか、
官能の人工知能 ～深層学習を最も分かりやすく説明するパラダイム
官能の人工知能 ～深層学習を最も分かりやすく説明するパラダイム：Over the AI ―― AIの向こう側に（22）（1/10 ページ） 深層学習を正しく理解するのは困難を極めます。ですが、あるパラダイムで考えると、大変に分かりやすくなるのです。そのパラダイムとは、これまであらゆるテクノロジーの進化と発展をけん引してきたと言っても過言ではない、最も偉大なるコンテンツ――そう、「エロ」です。【追記あり】 今、ちまたをにぎわせているAI（人工知能）。しかしAIは、特に新しい話題ではなく、何十年も前から隆盛と衰退を繰り返してきたテーマなのです。にもかかわらず、その実態は曖昧なまま……。本連載では、AIの栄枯盛衰を見てきた著者が、AIについてたっぷりと検証していきます。果たして”AIの彼方（かなた）”には、中堅主任研究員が夢見るような”知能”があるのでしょうか――。【追記あり：2018年6月5日
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場面緘黙という自身の問題を生成AIで解決するアプリを開発した小学5年生「相手の話した内容をもとに返答の選択肢を生成」
AIによる創作のコモディティ化。タイムリミット迫る