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日本は生成AI本格導入すれば｢失業率25%｣になる
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「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった
ChatGPTの発表から、1年が経過しようとしています。 熱狂は徐々に醒め、現在の利用状況はLINEの調査によると、全体の5％程度。＊1 その中でも、仕事で積極的に利用している人は、1％程度ではないかと推測します。 では、この1％の人たちはどのような方々で、どのように生成AIを仕事で使っているのか？ 9月の中旬から、10月の末にかけて、私は約40名の方に取材を行いました。 そして、私は一つの確信を得ました。 それは、「私は間違いなく10年後、失業する」です。 私は間違いなく10年後、失業する なぜなら、現場での生成AI利用は、仕事によっては 「ホワイトカラーの代替」 をかなり高いレベルでできることがわかったからです。 例えば、コンサルティング。 コンサルティングには、初期の段階で、仮説構築という仕事があります。 平たく言うと、調査・提案にあたって「課題はここにあるのではないか？」というアタ
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
いま話題の次世代AIを体験！ ChatGPTでExcelマクロ / VBAのコードを書いてみた！
最近テレビやインターネットで話題のChatGPTについて、みなさんはどれくらい知っていますか？ ChatGPTは “次世代のAIチャットボット” と紹介されることが多いですが、正確にはOpenAI社によってトレーニングされた大規模な言語モデルであり、自然言語処理（NLP）の分野で、言語理解に関する最先端の研究を代表するものの1つです。 この最先端の言語モデルの活用例として分かりやすいのがチャットボットとの組み合わせというわけなのですが、ChatGPTを使用する主な目的は、言語理解、生成、および処理に関する一般的なタスクを実行することにあります。 従来のAIチャットボットは、ある程度自由に入力された内容に対しAIが考えて回答を返す “一問一答型” と、チャットボットからされる質問に回答することで解決に導く “シナリオ型” の2つが主流で、あらかじめ学習させたデータをもとに回答する仕組みである
GPTの仕組みと限界についての考察（１） - conceptualization
GPT4が登場してChatGPTが盛り上がってますね。 本記事は、GPT（を支えるTransformerという仕組み）をChatGPTユーザにとって分かりやすく説明し、その能力と限界についての見通しをよくしよう、という趣旨になります。 少し長くなりそうなので、全部で記事を3回に分けようと思います。 （１）大まかな背景と概要：本記事 （２）GPTの能力と可能性：実際の使用例とTransformerの仕組みを踏まえて説明 （３）GPTの限界と未来展望：Transformerの仕組みが持つ限界と研究の進展を予想 GPT3と4の違い： トークン長とは何か？ まずここから話を始めます。GPT-3は、パラメータ数が750億個（850GBの容量を食う）でトークン長が4097(GPT-3.5)でした。GPT-4は、パラメータ数は非公開でトークン長は32768ですので、ちょうど8倍になります。 さて、トーク
ChatGPTに要件定義をお願いしたらハンパなかった | DevelopersIO
架空の営業管理システムを作ってもらう前提で、ChatGPTに要件定義をお願いしてみました。 実験として軽く試すレベルで始めてみたのですが、予想を超えるクオリティでしたので、一部始終を皆様にもご紹介します。 ChatGPTとのやりとり まず、ざっくりと必要な機能の洗い出しをお願いしてみました。 あっという間に必要な機能を網羅的にリストアップしてくれまた。私自身、SFA/CRMをいくつか触った経験がありますが、適切な内容だと思います。 中には、「データのインポート・エクスポート機能」のように、検討初期段階ではつい忘れそうな機能も含まれています。さらに頼んでもいないのにオススメの検討プロセスまで教えてくれました。気が利いてます。 機能ベースだと要件の妥当性が判断しにくく思ったので、画面ベースで要件定義してもらことにしました。 「図で教えて」とできないことをお願いしたところ、やんわり断りつつ、意図
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答
「GPT-4」発表 日本語でもChatGPT英語版より高性能、司法試験で上位10％、「この画像何が面白いの？」にも回答（1/3 ページ） 米OpenAIは3月14日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」を発表した。テキストでのやりとりだけでなく、新たにユーザーから画像を受け取り、適切な情報も返せるようになったという。司法試験の模擬問題を解かせたところ、現在の「ChatGPT」が採用しているGPT-3.5では受験者の下位10％ほどのスコアしか取れないのに対し、GPT-4では上位10％のスコアで合格するとしている。 ChatGPTの有料版「ChatGPT Plus」やAPI経由ですでに利用できるようになっている。 専門的領域なら人間レベル 日本語でもGPT-3.5の英語版より高性能に GPT-4の性能について、同社は「現実世界のシナリオにおいては人間に劣ることも多いが、（司法試験の模擬問
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ワードやエクセルと「GPT-4」が合体 「Microsoft 365 Copilot」発表 日本のDXも爆速化？