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。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: @shiropen2 米ライス大学と米スタンフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Self-Consuming Generative Models Go MAD」は、AIが生成した画像(合成データ)を用いて別の生成モデルが学習し続けると、その精度にどのような影響がでるのかを検証した研究報告である。 結果は、AIモデルを合成データでトレーニングすると、画像が乱れるアーティファクトが徐々に増幅され、品質や視覚的多様性のいずれにおいても悪化する結果を示した。研究チームは、この状態を狂牛病になぞらえて「Model Autophagy Disorder」(モデル自
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