シカゴ大学の研究チームがAIによる画像学習を防止するツール「Nightshade」を開発しています。Nightshadeを用いて画像を処理すると画像の見た目を大きく変えずにAIによる学習を阻害することが可能とのことです。 [2310.13828] Prompt-Specific Poisoning Attacks on Text-to-Image Generative Models https://arxiv.org/abs/2310.13828 Meet Nightshade, the new tool allowing artists to 'poison' AI models | VentureBeat https://venturebeat.com/ai/meet-nightshade-the-new-tool-allowing-artists-to-poison-ai-model

ニューラルネットワークでポケモンの名前＆特性を自動生成する試みなどが過去に行われてきましたが、新しく既存のポケモンの画像をベースに学習させた人工知能(AI)に、架空のポケモンを自動生成させるという試みをデータサイエンティストのMax Woolf氏が行っています。 GitHub - minimaxir/ai-generated-pokemon-rudalle: Python script to preprocess images of all Pokémon to finetune ruDALL-E https://github.com/minimaxir/ai-generated-pokemon-rudalle ポケモンのデータを1か所にまとめて呼び出すことが可能になるAPIの「PokéAPI」から抽出したデータを、Pythonスクリプトでロシア製ニューラルネットワークの「ruDALL-E

By BrianAJackson サービスやシステムに意図的にトラブルを発生させることで、実際にトラブルが発生した際に的確な対処ができるような訓練を行うことを「カオスエンジニアリング」といいます。Googleが従業員に対して行っている4つのカオスエンジニアリングについて、Googleのエンジニアリングディレクターであるデイブ・レンジン氏が語っています。 Chaos Engineering For People Systems w/ Dave Rensin of Google - YouTube ◆チームメンバーをランダムで不在にさせる 週に1度、各チームからランダムにピックアップされたメンバーを自宅勤務とします。選ばれたメンバーは自身の仕事を遂行することはできますが、他のメンバーからの質問には一切答えてはならないというルールで自宅勤務を行います。これを行うことで、突然誰かが欠勤しても円滑に

データの暗号化やプログラミングでも使用される乱数は、定量的なアルゴリズムを用いて生成する擬似乱数や、CPUや通信機器のノイズを用いて生成する物理乱数がありますが、いくつかの乱数の中でも最も信頼性が高いとされる量子乱数を、放射性物質を用いて生成してしまう猛者がGitHub上に現れ、乱数作成機器の仕様とソースコードを公開しています。 GitHub - nategri/chernobyl_dice: A quantum random number generator with a Cold War aesthetic. https://github.com/nategri/chernobyl_dice 「Chernobyl Dice(チェルノブイリのサイコロ)」は、エントロピー源として弱放射性物質の核分裂反応を利用した量子乱数生成器です。Chernobyl Diceは基板となるArduino N