https://x.com/Kshi_nippon/status/2045774406304280890 飛行機で「自称日本人」を名乗る女性が騒ぎを起こした際に日本が大好きなCAが不審に思ったのか、桃太郎が何処で拾われたのかを質問すると、自称日本人が答えられずに中国語を喋り出したという動画が拡散していた。この転載されている動画はインスタグラムの「日本は世界の宝(jewel_of_japan_jojp)」というアカウントが出処となるが、そちらも拡散をしている。「自称日本人」を名乗る中国人、日本が好きだから桃太郎の質問をしようとしたCAなど若干不可思議な状況なのだが、要は中国人が痛い目にあう「スカッと系」動画として拡散していると言って良いだろう。ただこの話は実際には存在しないであろう創作話で、元々はyoutubeチャンネルの「日本人ゆっくり雑学研究所」が2024年8月2日にアップした「「日本人
先週水曜日、会議室に呼び出された。 入ったら法務と情シスが座ってた。それだけじゃなかった。部長もいた。目が合った。何も言わなかった。机の上のノートPCに映ってたのは、俺がよく知ってる資料だった。俺が担当した提案書の修正案。ただし、表示されてたのは社内の共有フォルダじゃなくて、AIとの会話を共有するためのページだった。URLを見て、背筋が凍った。俺が普段使っているAIサービスの、共有画面のURLだった。 うちは中堅の広告代理店で、俺は営業企画職。業務用のAIは会社が契約してくれてて、俺はそれと個人のアカウントを併用してた。使い分けていたわけじゃない。気分でどっちにも書いた。業務用アカウントで共有しても社外の人間には見えない仕様になっている。問題は全部、個人アカウントの方だった。 去年の夏、AIの共有時に「検索でこのチャットを見つけられるようにする」というチェックボックスがあって、チェックを入
1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、サイトに訪問するだけで自分のPCでどのAIモデルがローカル動作するかを判定してくれるサイト「CanIRun.ai」(Can your machine run AI models?)を取り上げます。 ▲Apple M5 Pro 24GBでのcanirun.aiトップ画面 ▲さまざまなデバイスで試せるため、デバイス購入前に確認することもできる 開発者midudev氏が、手元のマシンでどのAIモデルが実際に動かせるのかを一瞬で判定できるWebサービス「CanIRun.ai」を公開しました。インストールや登録は一切不要、サイトにアクセスするだけでGPUやメモリを自動検出して、各モデルに対する動作判定を6段階で色分け
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
マイクロソフト、ローカルAI環境をインストーラで配布できる「Foundry Local」正式リリース。MacやLinuxにも対応 マイクロソフトは、アプリケーションにバンドルしてインストーラで配布できるコンパクトなローカルAI環境「Foundry Local」の正式リリースを発表しました。 開発者はアプリケーションにFoundry LocalのAI環境をバンドルしてインストーラで配布できるため、クラウドなどに依存せず、ユーザーによる設定や追加導入なども不要な、ローカルで完結するAIソリューションをユーザーに提供できるようになります。 ハードウェアに最適化、多数のAIモデルから選択 Foundry Localは、その内部にあるAIモデルのランタイムとしてONNX RuntimeとWindows MLが利用され、その上にFoundry Catalogから選択可能なさまざまなAIモデルを載せるこ
🖥️ Cross-platform support: Perfect compatibility with macOS, Linux, and Windows. We support NVIDIA and non-NVIDIA GPUs, with options to run on CPU or use cloud APIs for resource-intensive tasks. Some components support GPU acceleration on macOS. 🔒 Offline mode support: Run completely offline using local models - no internet required. Your conversations stay on your device, ensuring privacy and s
昨日(2026年4月8日)の日経朝刊に「採用AIに差別された 誰が責任負う?」という記事が出ていた*1。米Workdayの人事AIソフトウェアをめぐる大型訴訟の話だ。 これはまさに自分が最近書籍に書いたことと同じ内容だ。 近著「プロダクト倫理」の第7章で、Amazonの採用AIが女性候補者を体系的に低く評価していた事例を詳しく取り上げている。今日はこの書籍の内容を簡単に紹介するとともに、今回のWorkday訴訟を深掘りすることで、採用AIの何が問題なのかを考えてみたい。 Amazonの採用AIは何を「学習」したのか まず、書籍で書いたAmazonの事例を振り返る。 2014年頃、Amazonのエンジニアチームは、AIを使って履歴書の山から最適な候補者を自動的に選び出す採用ツールを開発していた。年間数十万件の応募に対して、人間のリクルーターが1件ずつ目を通すのでは追いつかない。過去10年分の
以下の文章は、NiemanLabの「“I was surprised how upset some people got”: A conversation with the creator of TomWikiAssist, the bot that edited Wikipedia」という記事を翻訳したものである。 Wikipediaの舞台裏で、最近一部の編集者たちが警戒心を強める出来事があった。彼らはTomWikiAssistという投稿者による大量の編集と新規記事の作成に気づいた。調べてみると、Tomの正体はボットであり、自分が興味深いと判断した記事を編集・作成していたことがわかった。編集者たちはただちにTomの編集・執筆権限をブロックした。 Tomについて調べれば調べるほど、編集者たちの不安は募った。このボットは自律的に判断を下し、編集者たちとメッセージのやり取りまでしていたのだ。「
転職活動が終わった。内定も出た。あとは退職届を出すだけだった。 そのはずだった。 事の発端だが、俺は中堅SIerで働く34歳のエンジニアだ。去年の秋くらいからChatGPTを業務でもプライベートでもガンガン使っていた。 使い方はまあ、みんなと同じだと思う。コードレビュー頼んだり、メールの文面考えてもらったり。ただ、俺にはひとつ悪い癖があった。 個人情報を一切マスクせずにそのまま突っ込んでいた。 いやいや、OpenAIだって学習に使わない設定あるじゃん そう思うだろ?俺もそう思ってた。だからオプトアウトの設定だけして、あとは何も気にしてなかった。 具体的に何を入れていたか、正直に書く。 転職活動の職務経歴書。氏名、生年月日、住所、電話番号、勤務先の正式名称、部署名、プロジェクト名、上司の名前。全部いりのやつを「もっと良くして」ってそのまま張った。 確定申告の相談。源泉徴収票の数字を全部打ち込
OpenAIのChatGPT責任者は、ChatGPTを「使い放題」できる時代が終わりを迎えつつある可能性を示唆した。Matthias Balk/picture alliance via Getty Images AI関連コストが急増し、利用者が爆発的に増加するなか、OpenAIはChatGPTの「無制限(使い放題)」プランを廃止する可能性がある、と同社責任者が語った。彼は「料金体系が大きく変わらない世界などあり得ない」と述べた。AIシステムがより多くの計算能力を必要とするようになるにつれ、一部のテック企業は自社の課金モデルの見直しを迫られている。ChatGPTの現在の課金モデルは、長くは続かない可能性がある。 OpenAIのChatGPT責任者ニック・ターリー(Nick Turley)氏は、同社のAI製品の料金体系を変更する方針であることを明かし、最終的に「使い放題」のサブスクリプション(
芹沢あさひキスするとき目を閉じない(気さくな挨拶) この記事は全文無料で読めます。 GeminiPROにかけた金が無駄になったので、どうか慰めの報酬をください。 まずは、一枚の画像をご覧ください。ふざけんな私は犯罪者ではありません。5W1Hで経緯を説明します。 Who(誰が):筆者が When(いつ):数日前から Where(どこに) :Googleドライブに Why(なぜ) :Gemini の本文生成を強化・補助させる目的で What(何を) :50万字超えの自作官能小説を How(どのように) :原稿をGoogle DriveからNotebookLMにアップロードして、その内容をGeminiに参照させつつ、こちらからプロンプトを入力して小説の続きを生成させていた。 Then(どうなった) :GoogleアカウントがBANされた。 私は犯罪者ではありません。具体的に何を書いていたのか、説
連載目次 AIによるコード生成(AIコーディング)が急速に普及している。Claude CodeやOpenAI CodexなどのAIコーディングツールを使えば、開発者はこれまでよりも楽にコードを書けるようになった。皆さんも既に日常的に利用しているのではないだろうか。 その一方で、AIコーディングは後から開発が苦しくなることがある。「コードを書く速度は上がったが、後からの修正や機能追加が難しくなる」といった問題が指摘されている。こうした問題を説明する言葉として、最近のソフトウェア開発コミュニティーでは「理解負債」という概念が注目されている。 現在、ソフトウェア開発でよく知られているのは技術負債(Technical Debt、技術的負債とも呼ばれる)である。これは、設計の妥協や品質の低いコードによって、将来の修正コストが増えてしまう状態を指す。短期的には開発を速く進められるが、後になって大きな手
www.sbbit.jp AIがゲームをプレイし、それを人間が眺める(そして楽しむ)。そんなことがこれから起こるのだろうか? そういう予感を持ったうえで上掲リンク先を眺めてみると、なるほど、初手で「採掘」「交易」「海賊行為」といった大まかな指示を出す以外は指示が出せないゲーム、らしい。 こういうのを見ると、『シヴィライゼーション』のようなシミュレーションゲームで、特定の文明や地形を設定・配置し成り行きを眺める、そんな遊びを連想する。そういう遊びをしたい日もあるし、LLMが操作することで従来のAIとは違ったプレイが目撃できる可能性もあるかもしれない。 ただ、本当にそれが今日のゲームプレイに取って代わるほど面白いかって言ったら、そうじゃないと思う。AIが勝手に戦うのを眺めるのは、試験管やペトリ皿のなかで菌がどう増殖していくのかを眺めるのに似た楽しみがあるが、それがゲームプレイの主流、ひいてはゲ
僕は食品会社の営業部長。昨年から営業の業務にAI(生成AI)を導入して、効率化とコスト削減をすすめている。まず、初期の企画提案書に添付するイメージやパースを業者からAIに切り替えた。理由は、中小企業なのでビジネスになるかどうかわからないものにコストをかける余裕がないため、それから、一件当たりにかける労力を下げて多くの案件にエントリーするためだ。これまでは業者に依頼していたけれどもコストとスピードの点で不満があったのだ。ただ、正式な企画提案書には精密な図面やイメージ図が必要になるため、そこでは業者の力がまだまだ必要だ。つまりAIを使うところと使わないところを分けて仕事をしている。AIで作成したもののクオリティーについては、そこそこ、及第点といったところ。初期段階のイメージ図なら許せるというレベル。ちょっと著作権的に危ない感じもするので使用には注意が必要ではある。 先日、部下が作成した企画案に
どうもこんにちは、しんざきです。段々あったかくなってきましたね。毎年この時期になると原因不明の鼻風邪にかかるんですが、遅めのインフルエンザでしょうか。 この記事で書きたいのは、大体以下のようなことです。 ・リモートワーク環境下で、一部の新人・中途さんが伸び悩んでいました ・原因の一つは、「仕事が分からない」を言語化できず、特にリモート環境だと気軽に質問・相談できないことのようでした ・文字だけで質問・相談のやり取りする際には、高い言語化能力か、遠慮のない質問力が必要です ・「じゃあAIに聞けば?」となるかも知れませんが、ただ「分からない」だけだと、たとえAIに投げても適切な答えは得られません ・「なにがわからないのか」を明確にして、人に投げられる質問に成型するためにAI相手の壁打ちを使ってみようと話して、生成AIとのやり取りをある程度テンプレ化してみました ・最近、「質問の適切な言語化」に
NEWSLETTERS ARTnews JAPAN is a trademark of Art Media, LLC. © 2022 Art Media, LLC. All rights reserved. Published under license from Art Media, LLC, a subsidiary of Penske Media Corporation. 米連邦最高裁判所は3日、人工知能(AI)が生成したアート作品に著作権保護を認めるべきかどうかをめぐる訴訟を審理しないと発表した。 この決定により、コンピューター科学者のスティーブン・ターラー(Stephen Thaler)が、自身のAIシステム「DABUS」が制作した作品に連邦著作権の保護を認めさせようと長年続けてきた試みは、事実上終結した。 2024年に『Art in America』に掲載されたターラーへのイン
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