英語版Wikipedia、新規記事の5％がAI生成 米国の研究者らが調査 AIが生成した記事の特徴とは？
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AI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 米プリンストン大学に所属する研究者らが発表した論文「The Rise of AI-Generated Content in Wikipedia」は、AIが生成した記事がWikipediaに含まれるかを調査した研究報告である。研究チームは、2024年8月に新規作成された英語版Wikipediaの記事2909件を詳しく分析した。 調査には、「GPTZero」と呼ばれる商用AIコンテンツ検出ツールと、オープンソースの検出ツール「Binoculars」を使用。分析対象になったのは、英語とフランス語、ドイツ語、イタリア語の記事だ。 その結果、GPTZe
米NVIDIA×ソフトバンク、日本の“AIインフラ構築”へ 孫正義氏「これは国家安全保障の問題」
米NVIDIA×ソフトバンク、日本の“AIインフラ構築”へ 孫正義氏「これは国家安全保障の問題」（1/2 ページ） 米半導体大手NVIDIAとソフトバンクは11月13日、日本におけるAIインフラの構築で包括提携すると発表した。NVIDIAのチップを先行利用して、ソフトバンクがAIデータセンターを構築し、全国20万カ所の基地局網を活用してAIサービスを全国展開する。世界最大級の演算処理能力を持つAIインフラを国家レベルで整備する取り組みは世界初となる。 発表は都内で開催された「NVIDIA AI Summit Japan」で行われ、NVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏とソフトバンクグループ会長兼社長の孫正義氏が共同で構想を明らかにした。世界的なAI覇権競争が激化する中、両社は日本における「データ主権」と「AI主権」の確立を目指し、産業競争力の回復に向けた本格的な巻き返しを先導する
画像生成AI vs. イラストレーター 生成時に“二酸化炭素”を多く排出するのはどっち？ 米国チームが検証 「最大2900倍もの差」
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。通常は新規性の高い、AI領域の科学論文を解説しているが、ここでは番外編として“ちょっと昔”に発表された個性的な科学論文を取り上げる。 X： ＠shiropen2 研究チームは、文章作成とイラスト制作における二酸化炭素相当量（CO2e）を比較するため、AIシステムと人間それぞれの活動を詳細に分析した。結論として、AIシステムは人間の作家と比べて1クエリ当たり130～1500倍少ないCO2eで文章を生成できることが判明した。また、イラスト制作においては、AIシステムは人間のイラストレーターと比べて310～2900倍少ない排出量で画像を生成できることを示した。 文章制作における実験内容と結果 文章作成の実験では、まずAIシステムの排出量を測定
ノーベル賞が見逃したAI研究者、甘利俊一氏「ヒントンはよく粘った」
2024年のノーベル物理学賞は人工知能（AI）研究者であるカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン氏と米プリンストン大学のジョン・ホップフィールド氏に与えられた。しかしその陰で、「この人が受賞しないのはおかしい」と騒がれている人物がいる。東京大学名誉教授の甘利俊一氏だ。 甘利氏はヒントン氏やホップフィールド氏より10年以上早い1960～70年代からほぼ同内容の論文を書いていたが、当時はAIの「冬の時代」。注目されぬまま時がたち、後にヒントン氏らが甘利氏の研究をいわば「再発見」する形でAIを盛り上げ、現在の隆盛につなげた。ノーベル賞の授賞理由でも甘利氏は部分的に言及されているものの、本来取り上げるべき重要な業績は見過ごされている。甘利氏に、ノーベル賞についての受け止めやAIの未来について聞いた。
AI、ついにパソコンを使えるようになってしまう Anthropic「Claude 3.5 Sonnet」新機能
AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス
Meta、無料で商用可のLLM「Llama 3.2」リリース マルチモーダルモデルも
米Metaは9月25日（現地時間）、年次開発者会議「Meta Connect 2024」で、同社のLLM「Llama」の最新版「Llama 3.2」のリリースを発表した。7月に「Llama 3.1」をリリースしたばかりだが、初のマルチモーダルモデルの追加など、大きな更新になった。 画像認識機能の追加 Llama 3.2では、11B（110億）と90B（900億）の2つのモデルで画像認識機能をサポートする。 これにより、表やグラフなどの理解、画像キャプションの生成、画像内のオブジェクトに自然言語で指示する視覚的なグラウンディングなどの画像推論ユースケースが可能になる。 例えば、ユーザーが前年のどの月に売り上げが最も多かったのかをグラフに基づいて質問すると、Llama 3.2は迅速に回答を提供するという。 エッジデバイスに対応した軽量モデル 1Bと3Bの軽量モデルは、要約、指示の追従、書き換え
GitHub Copilotの効果は本物？論文から読み解く開発生産性の真実 - Findy Tech Blog
はじめに こんにちは。プロセス改善・アジャイルコーチで、Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 皆さんは、2021年6月に生まれたGitHub Copilotを利用していますか？ この生成AIベースのコーディング支援ツールは、コードの自動補完や生成、関数の自動生成、エラー修正支援など、開発者の作業を多面的にサポートします。 ファインディでは2023年3月から導入し、開発チーム全員が日常的に活用しています。Findy Team+で効果を測定した結果、コーディングの効率化やコミュニケーションコストの削減、さらには開発者の満足度向上など、多くの利点が確認されました。 今回は、このようなソフトウェア開発における生成AIの影響を分析した最新の論文を紹介します。GitHub Copilotが開発プロセスにもたらす変化や、開発者の生産性への影響についての研究が書かれた、興味深い論文で
「AI生成キャラクター」はいまどのレベルまで進んでいるのか？バンダイナムコ研究所が語るAIテキスト生成の光と影【CEDEC 2024】
頼展韜氏プロフィール 會田翔氏プロフィール バンダイナムコ研究所は、バンダイナムコエンターテインメントと協力して配信AIキャラクタープロジェクトを実施しており、「ゴー・ラウンド・ゲーム（ごらんげ）」という企画を進行している。その裏側で、あるいはゲームテキスト素材生成ツールを作る際において、どのようにAIテキスト生成を利用していたか解説が行われた。 ゲーム開発環境においてもAI生成は当たり前に 近年、LLMは目まぐるしい発展をしており、さまざまな領域を含む問題で構成されるベンチマーク「MMLU」において、人間の専門家を超えるスコアを達成しているという。 しかもこれは商用モデルのみならず、MetaのLlamaをはじめとするオープンモデルも性能差が縮まってきているという。ゆえに、ゲーム開発においても応用が効くわけだ。 ゲーム内のテキスト生成という分野においては、 『ダンジョンズ＆ドラゴンズ』のゲ
Googleの新画像生成AI『ImageFX』が考える非実在日本アイドル史（1968～83）。超リアルだが全部偽物（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
非常に高性能な画像生成AI「ImageFX（Imagen 3）」の登場です。 FLUX.1がMidjourneyと並ぶ最高峰の画像生成AIとして注目を浴び始めてから2週間もたたないうちに、新しいAI画像サービスが、なんとGoogleから登場しました。それがImageFXです。 Googleは画像生成AIの新バージョンであるImagen 3をリリースしたばかりですが、この技術を使った「ImageFX」というサービスをGoogle AI Test Kitchenでスタートしています。これが生成する人物画像がとてもリアルだというので評判です。GeminiでもImagenを使った画像生成は可能なのですが、制限が厳しく、人物を含んだ画像の生成ができなくなっています。 ▲GeminiのImagenでは人物画像が生成できない ImageFXは、テキストプロンプトを入れると、4枚の画像が生成されるという仕
カネにならない生成AIブーム、LLMはどう使われているか？
チャットGPTをはじめとする生成AIは、登場した当初、組織の生産性と利益を急増させる超知的なツールと言われていた。だが、実際にはそうなってはおらず、奇妙なことが起こり始めている。 by Melissa Heikkilä2024.08.22 27 この記事の3つのポイント 生産性向上のためのAI活用はまだ成功していない AIの誇大宣伝が高すぎる期待を生んでいる 一方でAIチャットボットと人々の感情的な絆は深まっている summarized by Claude 3 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 2022年後半に「チャットGPT（ChatGPT）」によって生成AIブームが始まった。そのとき、私たちが売り込まれたのは、すべてを知っており、仕事の退屈な部分を置き換えることができ、生産性と経済的利益を急増させる超知的なAIツールのビジョンだった。 それから2年が経ち、生産性
「オープンソースAI」問題ついに決着、OSIが定義を発表
これまで明確な定義がなかった「オープンソースAI」の定義をオープンソース・イニシアティブ（OSI）が発表した。テック企業が「オープンソース」という言葉を都合よく使っているとの批判への回答となるか。 by James O'Donnell2024.08.26 10 この記事の3つのポイント オープンソースAIの定義がOSIにより発表された 定義はAIモデルの使用、検査、修正、共有の自由を規定している 訓練データの透明性については意見の相違があり折衷案となった summarized by Claude 3 オープンソースAIは現在、至る所に存在する。問題は、実際のところそれが何なのかということについて、意見が一致していないことだ。今、私たちはようやくその答えを得られたかもしれない。オープンソースであることの意味の裁定者を自任するオープンソース・イニシアティブ（OSI）が、新しい定義を発表したのだ
Stable Diffusion呪文集(プロンプト)完全ガイド。これで美少女AI画像が生成できる！ - 画像生成ドットコム
呪文(プロンプト)とは? 呪文(プロンプト)とはStable Diffusionをはじめとする画像生成AIに入力する文章のことです。呪文(プロンプト)は画像の特徴を表すようなキーワードや文章を,区切りで入力するのが一般的な呪文(プロンプト)です。呪文(プロンプト)は呪文と呼ばれることも多いです。 呪文(プロンプト)には次のようなキーワードが指定されることが多いです。 画像の品質、クオリティ(例: masterpiece, best quality) カメラフォーカス(例: sharp focus, depth of field, blur background, bokeh) ライト・ting) 構図(例: front view, full body) 人物(例: 20 years old woman, 15 years old actress) ポーズ(例: looking at vie
ITクソつまんなくなった。
流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ
「Llama 3.1」の日本語追加学習モデル、サイバーエージェントが公開 SNSでは「爆速すぎる」の声
サイバーエージェントは7月26日、米Metaの最新AIモデル「Llama 3.1 70B」を使った新たな大規模言語モデル（LLM）を公開した。Llama 3.1 70Bをベースに、日本語データを追加学習させたもので、Hugging Face上で公開している。ライセンスはMetaの「Llama 3.1 Community License」に基づいており、商用利用可能だが、利用規約などに同意が必要となる。 「Llama 3.1」シリーズはMetaが24日（現地時間）に公開した最新LLM。15兆トークンを超えるデータでトレーニングしたとしており、複数のベンチマークで米OpenAIのLLM「GPT-4o」や米AnthropicのLLM「Claude 3.5 Sonnet」より優れているという。
生成AIが“AI生成コンテンツ”を学習し続けるとどうなる？→「モデル崩壊」が起こる 英国チームが発表
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AI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 英オックスフォード大学や英ケンブリッジ大学などに所属する研究者らが発表した論文「AI models collapse when trained on recursively generated data」は、AIモデルが自己生成したデータで繰り返し学習すると、モデルの性能が低下していく「モデル崩壊」という現象を発見した研究報告である。 研究チームは、大規模言語モデル（LLM）、変分オートエンコーダー（VAE）、ガウス混合モデル（GMM）など、幅広い生成AIモデルを対象に実験を行った。その結果、AIモデルが生成したデータを次世代のモデルの学習に
Meta、無料で商用可の「Llama 3.1」リリース 「世界最大かつ最も高性能なオープンモデル」
米Metaは7月24日（現地時間）、“オープンソースの”LLMの最新版「Llama 3.1」を発表した。最大モデルは4050億（405B）のパラメータを持ち、米NVIDIAの1万6000個以上の「H100」でトレーニングした。Llama 3の70Bモデルと8Bモデルもアップグレードされる。 4月にリリースした「Llama 3」同様に、ほぼすべての主要クラウドサービス（AWS、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Kaggle、IBM WatsonX、Microsoft Azure、NVIDIA NIM、Snowflake）で利用可能になる。 15兆トークンを超えるトレーニングデータでトレーニングしたとしているが、データの出所は明示していない。 405Bモデルは、長文テキストの要約、多言語会話エージェント、コーディングアシスタント、将来のAI言語モデルのト
時系列データのための大規模言語モデル
近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時系列データへのLLMの適用である。例えば、[Gruver+, 2023] では、GPT-3やLLaMA-2などの既存のLLMが、ダウンストリームタスクで教師あり学習した時系列モデルの性能に匹敵するか上回るレベルで、zero-shotで時系列予測ができることを報告しており、大変興味深い。本ブログでは、2024年に公開されたサーベイ論文「Large Language Models for Time Series: A Survey」を参考にLLM for Time Seriesの全
AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味
AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味 2024.07.04 Updated by Ryo Shimizu on July 4, 2024, 12:26 pm JST かなり長い間、本欄でも「AI(人工知能)」と書くときに、注釈として「AI(人工ニューラルネットワーク)」と書く必要があった。 というのも、AIという言葉が指す意味は範囲がとても広く、解釈次第ではただの電卓や辞書、IMEまでもがAIと呼べてしまうからだ。 だから、「AI」という言葉を多用する人を見た時、それは「新しいインチキ(Atarashii Inchiki)」であると考えた方が良いというジョークを言ったものである。 ここ5年で、事態は一気に変化した。今やニューラルネットワークでないものを「AI」と呼ぶのは憚られる。まあそれでもニューラルネット以前の古いシステムをいまだに「AI」と呼ぶようなIT(インチキ)企
オープンソースAIとは何か？ – Open Source AI Definition策定経緯とドラフト版概説
オープンソースAI(Open Source AI)とは、オープンソースの状態にあるAIシステムのことである。これはある意味で自明なのではあるが、「オープンソースの定義」(OSD)を管理している米国の非営利団体Open Source Initiative(OSI)では、2023年からわざわざ新たに「オープンソースAIの定義」(OSAID: Open Source AI Definition)の策定を開始している。2024年の8月頃には定義のRC版が公開される見込みであるが、本稿ではこの新たな定義が何故必要になり、その定義がどのような機能するものであるかということに対し、主に佐渡が視点から時系列的に簡単に紹介していく。これによって日本国内においてOSAIDが認知され、AI開発コミュニティにおいて自由かつ透明性が確保されたシステムの必要性への理解が深まる一助となることを期待する。 OSIにおける
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Mathematical discoveries from program search with large language models - Nature