インターネット上に出回っているソフトウェアの中にはオープンソースで開発されているものも多く、それぞれのソフトウェアには開発者が定めたライセンスが適用されています。ライセンスの中には「このソフトウェアを組み込んだソフトウェアにも同一ライセンスの適用を求める」という条項を含むものも存在しているのですが、「Voice.ai」と名付けられたAIボイスチェンジャーがライセンス違反の状態で配布されていたことがソフトウェア開発者のundeleted氏によって報告されています。 Voice.AI: GPL Violations with a Side of DRM | Undeleted Files https://undeleted.ronsor.com/voice.ai-gpl-violations-with-a-side-of-drm/ Voice.aiはAIの力を利用したリアルアイムボイスチェンジ

急成長するジェネレーティブAI分野でここ最近、最も注目され、最も議論を呼んでいるスタートアップがサンフランシスコを拠点とする「OpenAI（オープンAI）」だ。フォーブスは、1月中旬に同社の共同創業者でCEOを務めるサム・アルトマンにインタビューを行い、同社の人工知能（AI）チャットボット「ChatGPT」の最新の動向や、AIツールがグーグルの検索ビジネスにもたらす脅威について質問した。 ──ChatGPTの人気ぶりや、収益化の推進、Microsoft（マイクロソフト）との提携などの状況を見ていると、ジェネレーティブAIのカテゴリーは今、転換点に差しかかっているように見えます。あなたの立場から、OpenAIはそのプロセスのどこにいると感じていますか？ 今は確かにエキサイティングな時期だと思いますが、私としてはこれがまだ、きわめて初期の段階にあることを望んでいます。社会に前向きなインパクトを

マイクロソフト、「C#は進化させ続ける」「Visual Basicに新しい構文の導入はしない」。.NETのプログラミング言語に関する最新の戦略を明らかに マイクロソフトは、.NETでサポートする3つのプログラミング言語「C#」「F#」「Visual Basic」の今後に関する戦略を、最新版にアップデートしたことを明らかにしました。 下記はマイクロソフトで.NETのプリンシパルプログラムマネージャを務めるKathleen Dollard氏のツイート。 We've updated our .NET Language Strategy. You can read more and get the links here: https://t.co/SsmZJBSEUA — Kathleen Dollard (@KathleenDollard) February 6, 2023 最新版の戦略はこれま

ゲームやアニメに声を吹き込む声優が、「AIで自分の声を再現する合成音声を生成することを認める」という条項を含む契約書にサインを求められるケースが増えていると、アメリカの声優や組合がIT系ニュースサイトのMotherboardで訴えています。声優たちは、こうした契約がまん延することで声優業界全体が大きなダメージを受ける可能性を危惧しています。 ‘Disrespectful to the Craft:’ Actors Say They’re Being Asked to Sign Away Their Voice to AI https://www.vice.com/en/article/5d37za/voice-actors-sign-away-rights-to-artificial-intelligence AIで声を再現する技術は急速に進歩しており、個人でも本人の音声データを学習させた

Q．42歳、転職活動中のITエンジニアです。経験とスキルはあるほうで、中規模以上のIT企業を狙って応募しています。あるIT企業の書類選考を通過し、面接に至りました。面接は好感触でしたが結果は不採用でした。不採用の理由が知りたくて連絡したところ、答えてくれません。採用担当者から不採用通知の内容と同じことを言われただけです。理由ぐらい教えてくれてもよいと思います。いかがでしょうか。 質問者は、面接での雰囲気は良くて好感触だったと言います。不採用の理由を知りたいという気持ちは理解できます。 会社が不採用の理由を述べる義務はない 会社には、採用の自由があります。会社側の判断であり、不採用だった場合にその理由を述べなければならない義務はありません。 仮に、面接まで終えた質問者に不採用とした個別理由を伝えたとしましょう。会社にとっては、それを伝えたことで、不要なトラブルに発展するリスクがあります。質問

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」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Google、米DeepMind、スイスのETH Zurich、米プリンストン大学、米UC Berkeleyに所属する研究者らが発表した論文「Extracting Training Data from Diffusion Models」は、テキストから画像を生成する拡散モデルが学習データとほぼ同じ画像を生成していたことを実証した研究報告である。 これは学習データの各画像を拡散モデルが記憶し、生成時にほぼ同一を出力していたことになる。個人を特定できる顔写真や商標登録されたロゴも含まれていたため、今回の結果はプライバシーや著作権の問題も深く絡むことになる