三菱UFJフィナンシャル・グループ(FG)は今年の夏に対話型の人工知能(AI)「ChatGPT(チャットGPT)」を導入する。社内の書類作成や照会対応などで活用する。年内には日本マイクロソフトと協力して独自のAIを開発する計画だ。三井住友FGとみずほFGも対話型AIの導入に動いており、3メガバンクが足並みをそろえる。チャットGPTは人の指示にしたがい文章を自動生成する「生成AI」の一種だ。巧み
性犯罪・性的虐待の文脈におけるグルーミング[注釈 1]、チャイルド・グルーミング(英:child grooming)とは、性交や猥褻行為などの性的虐待をすることを目的に、未成年の子どもと親しくなり、信頼など感情的なつながりを築き、手なずけ、時にはその家族とも感情的なつながりを築き、子どもの性的虐待への抵抗・妨害を低下させる行為である[1][2][3][4][5][6]。性的グルーミング、性的手なずけとも[7]。 概要 未成年者へのグルーミングは、児童虐待の一形態である。リヴァプール・ジョン・ムーア大学のミシェル・マクマナスは、グルーミングに共通する側面は、加害者が信頼とラポール(感情的な親密さ)を築くことによって、被害者を操作するということであるとしている[8]。加害者は「特別なご褒美」や「愛の告白」等の物心両面から被害児童を可愛がり、信頼や愛情を得てから、命令、脅しなどを用いて弱みを巧み
Published 2023/04/12 21:44 (JST) Updated 2023/04/13 14:50 (JST) ジャニーズJr.として活動していた歌手のカウアン・オカモトさん(26)が12日、東京都内の日本外国特派員協会で記者会見し、ジャニーズ事務所に所属当時、ジャニー喜多川前社長(2019年死去)から「12~16年に15~20回ほど性的被害を受けた」と主張した。 ジャニーズ事務所は共同通信の取材に対し「経営陣、従業員による聖域なきコンプライアンス順守の徹底、偏りのない中立的な専門家の協力を得てのガバナンス体制の強化等への取り組みを、引き続き全社一丸となって進めてまいる所存です」とコメントを出した。 オカモトさんは、同様の被害事例に関し「はっきり分かるのは僕以外に3人。正直(前社長宅を訪れた)ほぼ全員だと思っている」と発言。前社長に対し「感謝の気持ちを持っている一方、当時1
高精度でリアルタイム処理も可能なAI声質変換ソフト(ボイスチェンジャー)「RVC」の記事が大変な反響を呼びました。Stable DiffusionやChatGPTなど生成系AIがメジャー化する中、世間からはそれほど大きな注目を浴びているわけではありませんが、音声AIも驚くべき速度で進化を遂げています。 AIボイチェン「RVC」の精度と学習・変換速度が革命的。コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェンも可能(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge 記事中でデモとしてお聞かせしたのは、筆者の妻の歌声を高精度に再現するもので、それはこのソフトのおそらく最大の特徴を生かしたものではありません。そこで、また実験をしてみることにしました。 今回は、ポッドキャストbackspace.fmを10年近く一緒にやっている友人であるドリキンのAIモデルをRVCで作ってみました。 backsp
フィードバックを送信 転送データの暗号化 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 これは Google が暗号化によってどのようにデータを保護しているかに関する 3 番目のホワイトペーパーです。このホワイトペーパーでは、Google Cloud と Google Workspace での転送データの暗号化について詳しく説明します。 Google ではすべての Google プロダクトで、顧客データを高度に保護するとともに、セキュリティ保護の方式についても可能な限り透明性を確保するよう努めています。 このコンテンツの最終更新日は 2022 年 9 月で、作成時点の状況を表しています。お客様の保護の継続的な改善のために、Google のセキュリティ ポリシーとシステムは変更される場合があります。 CIO レベルの概要 Google では転送データの信頼
本記事のポイント 企業には顧客情報や社員情報、社外秘の情報など守るべき情報が多く、これらの情報をサイバー攻撃から防ぐための方策は様々あり、その中の1つとしてDLP(Data Loss Prevention)というものがあります。 Google CloudにもDLPサービスであるCloud DLPが存在し、2022年8月にCloud DLPを使用してCloud Storageデータに存在する機密情報の匿名化機能が利用可能になったとGoogle Cloud より発表されました。この記事ではGoogle DLPの紹介を交えながら、リリースされたばかりの機能を検証していきます。 はじめに サービスを提供するうえで取り扱う顧客の個人情報や、自社の技術的ノウハウといった知的財産など、企業が守るべき情報は多く存在し、近年これらはさらに量が増えるとともにその重要性が高まっています。 これらの情報を外部から
業務でboto3を使う機会があり、エラーハンドリングのベストプラクティスを知りたかったので、一先ず公式ドキュメントを読んでみることにしました。 日本語訳したものを共有致します。 原文↓ ベストプラクティス 実装者としては以下内容のみ知っていれば実装は可能です。さらに詳しく知りたい場合、翻訳全文を参考にしてください。 Boto3を使用するときに発生する例外は、botocoreの例外とAWSサービスの例外のどちらかである。 botocore の例外は以下の方法でキャッチする。 import botocore import boto3 client = boto3.client('aws_service_name') try: client.some_api_call(SomeParam='some_param') except botocore.exceptions.ClientError a
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