2023年度 デジタル庁・行政における生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました｜デジタル庁
デジタル庁では、デジタル社会の実現に向けた重点計画（令和4年6月7日閣議決定）を踏まえ、AIの実態と動向を把握し、リスクと必要な対応策を特定したうえで、官民における適切な活用の検討を進めています。 昨今の生成 AIなどの技術革新により、さまざまな利点を得られるようになってきており、政府としても、このような技術の動向を見極めつつ、関係省庁における生成AIの業務利用について、第10回デジタル社会推進会議幹事会・書面開催など議論を重ねてきました。 これまでの議論の経緯も踏まえ、デジタル庁では、2023年12月より生成AIの適切な利活用に向けた技術検証を実施しました。2023年度の検証結果の全体的な内容と、検証で得られた具体的な生成AIへの入力文のサンプル、一部検証に用いたテストケースを公開します。 技術検証の目的今後の政府情報システムへの生成AI利活用に向けて以下のような具体的な知見を得ることを
「それは、本当に安全なんですか？」 セキュリティ専門家が「GitHub Copilot」の全社一斉導入時に考えたあれこれ
「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」というタイトルで登壇したのは、freee株式会社のただただし氏。タイミー社主催の「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を全社一斉導入する際に考えるべきセキュリティリスクについて発表しました。 freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏 ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャー
文章生成AI利活用に関するガイドライン.pdf
文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 2.0 令和6年（2024年）4月 東京都デジタルサービス局 2 はじめに このガイドラインは、東京都で初めてとなる文章生成AI の利活用ガイドラインです。 ChatGPTをはじめとする文章生成AIは、都職員の業務 のあり方を大きく変革する可能性を秘めている一方、 様々なリスクも指摘されています。このため、業務での 活用にあたり期待する効果を得るためには、その特性を よく理解し、正しく利用することが重要です。 東京都では、デジタルサービス局に検討プロジェクト チームを設置して、文章生成AIの利活用について議論を 重ね、令和5年８月、検討の成果をガイドライン （Version 1.0）としてまとめ、文章生成AIの全庁利用 を開始しました。 その後、10月に利用状況についてアンケートを行った ところ、活用事例やプロンプト例を求める声が多かった
新卒エンジニア向け機械学習研修2023を実施しました - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所 研究員の渡辺（@ae14watanabe）です。 先日、ペパボ研究所（以降、ペパ研）が社内で実施した新卒エンジニア向け機械学習研修についてご紹介します。 ペパボでは毎年新卒エンジニア向けの研修を実施していますが、2020年からその研修の一環としてペパ研が機械学習研修を担当しています。 毎年、その時々の社内外の状況を考慮しつつ研修コンテンツをアップデートしているのですが、今年はChatGPTを始めとする大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）の発展と普及の勢いを鑑みて、研修目的やコンテンツを設定し、実施しました。このエントリでは研修の概要について述べるとともに、本研修オリジナルの資料を公開します。 本研修の目的 現在、多くのWebサービスが高度な自然言語処理機能を次々とリリースしているように感じます。我々GMOペパボでも例外ではなく、例えばロリポッ
AIによる「自動化」の背後に隠れて生み出された、大量の人間を必要とする仕事について──『ゴースト・ワーク』 - 基本読書
ゴースト・ワーク 作者:メアリー・L・グレイ,シッダールタ・スリ晶文社Amazon『ゴースト・ワーク』とまるでホラー小説のような書名だが、ノンフィクションである。「ゴースト・ワーク」とは本書の造語で、人工知能やウェブサイトの動作を支えている、見えづらい（あるいは、意図的に隠されている）裏側の人間の労働のことを指している。わかりやすい例でいえば、人工知能のモデルに学習をさせるために、猫の画像に猫のラベルを貼りつける、あるいはフェイスブックやインスタグラムやツイッターのようなSNSで、暴力的なコンテンツとAIが自動で判定したコンテンツが、本当にまずいものなのか、誤判定されたものなのかをチェックする仕事である。 GPT-3〜4の登場もあってAIの発展著しい昨今、AIは多くの人間の仕事が奪われると恐怖と共に語られることが多いが、まだまだ完全に人間の仕事を置き換えることは難しい。それは逆にいえば、「
社内勉強会で生成AIについて発表したので70ページの資料を公開する！ - Qiita
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
当社社員が翻訳協力した「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました | NTTデータ先端技術株式会社
一般社団法人 日本クラウドセキュリティアライアンス（以下：CSAジャパン）にて、「ChatGPTのセキュリティへの影響」が公開されました。 CSAジャパンは、Cloud Security Alliance（以下：CSA）の日本法人で、日本のクラウドセキュリティの向上を目的とし、クラウドのセキュリティに関する啓発・情報発信等の活動を行う任意団体です。 「ChatGPTのセキュリティへの影響」は、CSAが公開している「Security Implications of ChatGPT」の日本語訳で、ChatGPTのような大規模な言語モデルがサイバーセキュリティ産業の未来をどのように形作るかを包括的に理解することを目的としています。 原本である「Security Implications of ChatGPT」の日本語化において、当社サイバーセキュリティ事業本部 石井 英男が、翻訳メンバーの一員と
大規模言語モデルの驚異と脅威
2022年11月にOpen AIが公開したChatGPTが世界で注目を集めている。一般ドメインかつ多言語で、従来のチャットボットとはレベルの異なる高品質の対話をリアルタイムに実現するサービスを（Research Preview版ではあるが）無料で提供し、検索、金融、広告、教育、法務などの広範囲な分野の転換点となり得ることは、驚異的なことである。本講演では、ChatGPTがベースにしているInstructGPTを中心に、大規模言語モデルやプロンプト、人間のフィードバックによる強化学習などの技術を概観する。また、ChatGPTのような生成型の人工知能が社会やビジネス、学術にもたらす脅威について述べる。 https://aip.riken.jp/sympo/sympo202303/
Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
線形代数とは？初心者にもわかりやすい解説 | HEADBOOST
「線形代数を簡単に理解できるようになりたい…」。そう思ったことはないでしょうか。当ページはまさにそのような人のためのものです。ここでは線形代数の基礎のすべてを、誰でもすぐに、そして直感的に理解できるように、文章だけでなく、以下のような幾何学きかがく的なアニメーションを豊富に使って解説しています。ぜひご覧になってみてください（音は出ませんので安心してご覧ください）。 いかがでしょうか。これから線形代数の基礎概念のすべてを、このようなアニメーションとともに解説していきます。 線形代数の参考書の多くは、難しい数式がたくさん出てきて、見るだけで挫折してしまいそうになります。しかし線形代数は本来とてもシンプルです。だからこそ、これだけ多くの分野で活用されています。そして、このシンプルな線形代数の概念の数々は、アニメーションで視覚的に確認することで、驚くほどすんなりと理解することができます。 実際のと
本物のウェブアクセスログを使用した、機械学習による異常検知(全データ/ソースコード公開)
おまたせしました この度、ついにこの記事を完成させることができました。これは私が数年前からずっと書きたいと思っていた、ウェブのアクセスログに対する、機械学習を使った異常検知の実例です。私は事あるごとに(※1)「情報セキュリティ分野でもデータサイエンスの技術は非常に重要だ」と繰り返していますが、この記事の内容はまさにその1つの証となると思います。この記事で示される内容を見れば、「うわ、機械学習、マジでヤバイい(語彙力)んだな...」となるでしょう。以下に心当たりのあるセキュリティエンジニアはぜひ読んで、そして実践してみてください。 機械学習に興味はあるものの、どこから手を付ければよいのかイメージがわかない 本当にAIやデータサイエンス、機械学習がセキュリティの分野で役に立つのか、確信がもてない データサイエンスや機械学習は難しそうだと思っている ログ解析において、grepや単純な統計処理より
なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか（一般公開版）
はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近（私が気づいたのは 2020/10/30）更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
神経生理学の視点で見るニューラルネットワーク入門
動画版：https://www.youtube.com/watch?v=0NF6zhajueg
機械学習関係の論文を読み書きするための数式・記号まとめ - Qiita
機械学習でよく使われる数式・記号 機械学習・ディープラーニングの分野の論文で使われる数式・記号の自分用メモです。誰かの役にたつかもしれないのでまとめておきます。理系の大学の学部生や、数学全然使わなくなった社会人くらいを想定して書いています（自分は数学全然使わなくなった社会人です）。 数式のTeX表記も記載しています。Qiitaで数式書くときや、論文を書くときに使えます（私は論文書く予定ないですが…）。Qiitaで数式を書く方法に関しては、以下の記事を参考にして下さい（この記事では解説しません）。 Qiitaの数式チートシート Qiitaで数式を書きましょう TeX表記は、Qiitaに登録していれば、編集リクエストで見ること可能なのですが、Qiitaに登録していない人に向けて書いてあります。Qiitaに登録すれば編集リクエスト機能により、Qiita記事の数式のTeXソース見放題なので登録して
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