2026年までにAIのトレーニングに使うデータが枯渇する「データ不足問題」とは？
インターネット上には膨大なデータが存在しており、それらを学習させることで作られたAIが続々と登場するようになりました。AIの普及が爆発的に進む一方、研究者からはAIシステムを動かす燃料である学習データが枯渇する可能性があると懸念する声が上がっています。 Researchers warn we could run out of data to train AI by 2026. What then? https://theconversation.com/researchers-warn-we-could-run-out-of-data-to-train-ai-by-2026-what-then-216741 正確で強力なAIの学習には、膨大なデータが必要です。オーストラリア・マッコーリー大学法学部の上級講師で、クリエイティブ産業のテクノロジーの法的規制に詳しいリタ・マトゥリオニテ氏によると
DetectGPT
The fluency and factual knowledge of large language models (LLMs) heightens the need for corresponding systems to detect whether a piece of text is machine-written. For example, students may use LLMs to complete written assignments, leaving instructors unable to accurately assess student learning. In this paper, we first demonstrate that text sampled from an LLM tends to occupy negative curvature
Amazon Polly（深層学習を使用したテキスト読み上げサービス）| AWS
辞書や Speech Synthesis Markup Language (SSML) タグをサポートする音声出力をカスタマイズ、管理することができます。
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