炊き出しするトランプの画像？2024年米大統領選はAIによる虚偽情報で大混乱か 【生成AI事件簿】プロパガンダに利用されるAIと民主主義の未来 | JBpress (ジェイビープレス)
2024年の米大統領選挙では、生成AIによる虚偽情報で大混乱するという見方が広がっている。選挙へのAI利用にルール策定が必要だと訴える声も。 AIが生成する画像やテキストは膨大で見極めることが難しい。自陣営の意見に合う文書の発表や拡散で、有権者を誘導できる可能性が高い。 AIによるプロパガンダや政治的説得から身を守るためにはどうすればいいのだろうか。 （木村 優志：Convergence Lab.株式会社 代表取締役CEO） 「ナイラ証言」と呼ばれる事件をご存知の方も多いだろう。1990年、イラク軍がクウェートに侵攻した後、「ナイラ」という少女がアメリカ議会人権委員会で以下のような証言をした。 「イラク軍が爆弾や銃で民衆を襲撃しています。また、すべての病院施設に押し入り、新生児を連れ出しています。生命維持装置は切られています。抵抗したり、クウェート軍や警察と一緒にいる所が見つかったりすれば
ゴール設計がAI導入成功のカギ
Convergence Lab. の木村です。 ディープラーニングを始めとする、機械学習・AI技術は革新的な技術です。しかし、なかなか思うように導入が進んでいないのはなぜでしょうか？ それは、ゴール設計に問題があるのかもしれません。 AI導入に向いたゴール ー「人間にできること」をまかせる ゴールのないプロジェクトは破綻します。AIを導入する際にも、ゴールの設計は非常に大切です。一方で、AI導入に向いたゴールがどのようなものなのかわからない、ということがあるのではないでしょうか？ 人間にできないことをAIにやらせようとするのは難しいです。AIはチェスや将棋、囲碁で人間を遥かに超えた強さを見せることもあります。しかし、人間にできないことをAIにやらせようとするためには、開発も難しくなりがちですし、多くの時間や費用がかかります。AIにやらせるべきことは、むしろ、「人間にできること」です。大量に
ディープラーニングは完璧ではない
Convergence Lab. CEOの木村優志です。 ディープラーニングは大きな可能性をひめた技術です。しかし、その限界や特性を理解していないとうまく使いこなすことができません。今回は、ディープラーニングを使って、業務システムを構築するためにはコツについて書きます。 ディープラーニングは100%の精度が出ない 現実的な問題に関して、ディープラーニングで100%の精度を出すことはほぼ不可能です。ディープラーニングは様々な課題で人間を超える精度を示すことがあります。しかし、100%ではありません。そもそも、人間も100%ではないのです。AIシステムを構築する際には、精度が100%ではないということに気をつける必要があります。 精度が100%ではないので、ディープラーニングは使えない、というわけではありません。ディープラーニングを使って、業務システムを構築するためにはコツがあるのです。 Hu
AIによる問題解決フロー
Convergence Lab. CEOの木村優志です。 前回、「ゴール設計がAI導入成功の鍵」という記事を書きました。ここでは、ゴールを設計した後に、AIを課題解決にどのように実装していくのかについて書きます。AI導入の目的が課題解決であることを忘れてはいけません。 課題解決 ビジネスの目的は、課題解決です。AI導入をするときも目的はAIを導入することではなく、AIを導入して課題を解決することです。AI導入プロジェクトは、手段の目的化が起こりやすいため、注意が必要です。以下では、課題解決のプロセスに従って、AIを使って課題解決を行う場合の流れを見ていきましょう。 課題解決の基本フロー 課題解決をするとき、そのプロセスは、 1. 事実の確認、 2.事実の解釈、 3. 解決策の策定、4. 解決策の実行、に分解できます。 例えば、同僚と昼食に何を食べたいかという課題があったとします。そのとき、
複雑な状況を「物語」として理解する：DARPAがAIシステムを開発へ | WIRED VISION
前の記事 日常生活のありふれたデータを視覚化してくれる『Daytum』 膨らますと快適な仮設住宅に：高さ1mのキット『ライフキューブ』 次の記事 複雑な状況を「物語」として理解する：DARPAがAIシステムを開発へ 2009年1月20日 Noah Shachtman 単調な低い連続音、情報提供者からの情報、ニュース報道、入手した携帯電話の会話……戦場にいる指揮官はしばしば、非常に多くの情報を手に入れるが、これらの情報から意味を得るのは難しい。 こうしたことから、米国防総省の奇妙な研究部門である国防高等研究計画庁(DARPA)は、こうしたすべてのデータを、「人が理解するのにもっと適したかたち」――具体的に言うと、物語――に変えようと試みている。 この物語の作者は、こうしたすべての情報をまとめて、隠れた意味を探り出し、分かりやすい物語にすることができるという、一連の知的なアルゴリズムだ。 DA
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製造業に必要なAIとは