14歳の少年がAIチャットの女性キャラクターと会話した直後に自殺したのは、最後の会話が引き金となったためであり、運営側には未成年者保護や依存対策など安全措置を怠った責任があるとして、遺族がサービス運営元 Character .AI および協力関係にあるGoogleを訴えました。
声優有志が許諾なき“無断生成AI”にNO 山寺宏一、梶裕貴ら声優26人が啓発動画に出演「声が勝手に売られていた」
ウェブ漫画サイト「まんが王国」で配信中の、画像生成AIを使った漫画『児童福祉司 一貫田逸子 リメイク版』がSNS(X)を中心に話題になりました。発行元はビーグリー。オリジナル版の作者らに許諾を得た上、生成AIを利用してフルカラーに作成しなおしたものと考えられます。月間女性ランキング2位に入るほど好評のようです。 絶版漫画をAIで「リメイク」 ビーグリーは「まんが王国」を運営しつつ、配信する新作タイトルとして、「名作リメイクプロジェクト」として、旧作タイトルの画像生成AIを使ったリメイク展開を始めています。現在のところ4作品が展開されており、『児童福祉司』もそのプロジェクトの一貫で展開されています。 男性向け漫画では松山えいじさんの恋愛コメディー漫画『エイケン』のAIリメイク版を手がけています。スマートフォンやウェブトゥーンの世界では、新しい読者へのアピール方法として、生成AIを使って過去作
WEB広告のマーケターの仕事をしているんだけど、AIイラストの誕生以来仕事の効率化が進んで本当に助かっている イラストにこだわらないといけないジャンルは知らないけど、「広告のアイキャッチとしてちょうどいいイラストが欲しいなぁ」ってくらいのときに人間の絵師に発注するって考えはほとんど湧かなくなってきている だって人間の絵師ってクソめんどくさいから 数年前はちょっとしたアニメ系のイラストが欲しいときには全部人間の絵師に発注しないといけなかった その経験から断言するけど、マジで絵師はめんどくさい 社会性の欠片もないやつばっかりで本っっっっ当にうんざりするよ こちらとしてはとにかく料金システムが明瞭で社会的な常識を持っていてやり取りがスムーズで後からギャーギャー喚かない人に依頼したいだけ でも、こんな社会人として当たり前の簡単な条件すら達成できない奴が蔓延ってるのが絵師界隈なんだよね 俺が経験した
AIによるVTuber「Neuro-sama」が、活動拠点としているTwitchにおいてBAN処分を受けたようだ。Neuro-samaは、2022年末より急速にユーザーらの人気を集める一方で、倫理観を逸脱するような発言に懸念も寄せられていた。 Image Credit: Neuro-sama Ch. Vedal AI on YouTube Neuro-samaは、海外エンジニアのJack Vedal氏が開発したAIによる美少女VTuberだ。日本の女子高生のような制服を身にまとい、ゲームプレイのほか視聴者から寄せられたコメントにも返答する機能性を誇っている。このAIはもともとリズムゲーム『osu!』をプレイさせるために開発され、同AIの利用するニューラルネットワークはNeuro-samaと名付けられた。ゲームを遊ぶだけだったNeuro-samaはバーチャルな“体”や“声”を手に入れ、昨年末
「この人、家賃を滞納しそう?」AIが予測 入居審査を45分→16分に - ITmedia NEWS いやーこれはまずい。この件に限らず、「悪いやつをAIで予測する」というのはすなわち 「あなたに似た人が悪いことをしたので、あなたも悪い人と見なします」 ということだからだ。 レストランのランプ たとえばこんな例を考えてみよう。ある街でレストランが強盗に襲われる事件が相次いだ。これを防ぐため、レストランの入口に防犯カメラを設置することにした。このカメラはAIで犯罪者の顔を学習していて、「犯罪を犯しそう」な人間を検知してくれるのだ。 もちろん検知するといってもサイレンが鳴ったりするわけじゃない。あくまで「犯しそう」なだけで、まだ犯罪を犯したわけではないからね。でもキッチンに置いてある赤いランプがピカピカ光って、「要注意人物」が来たことはわかるようになっている。ああこれで安心だ。 …さて、これは本
家賃保証サービスなどを提供するリース(新宿区)は、賃貸物件に申し込んだ人の属性などのデータから、家賃を滞納する可能性がどれぐらいあるかを判断するAI「滞納予測AI」を開発した。 このAIを搭載した「入居審査支援ツール」のβ版を、家賃債務保証会社10社限定で無料提供する。同ツールを使えば、紙ベースの審査では45分かかっていた入居審査を16分に短縮できるという。 滞納予測AIは、リースが保証事業を運営する中で得た1万件以上のデータを基に開発。年齢や雇用形態、年収など9項目の情報を入力するだけで、滞納発生度合いと滞納発生時期の予測を表示する。 同社が持つ、家賃保証の入居審査と家賃滞納データから20を超える特徴量を抽出し、毎週リアルタイムにデータを加えてモデルを更新。延滞を繰り返す属性の特徴量から滞納発生の予測精度は、70%を超えたという。 今回、AIの学習・情報更新を加速させて予測精度をさらに上
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