【読売新聞】 虐待が疑われる子どもの一時保護を巡り、人工知能（ＡＩ）にその必要性を判定させるシステムについて、こども家庭庁が導入見送りを決めたことがわかった。国が２０２１年度から約１０億円をかけて開発を進め、最終的な判断を下す児童相
【読売新聞】 虐待が疑われる子どもの一時保護を巡り、人工知能（ＡＩ）にその必要性を判定させるシステムについて、こども家庭庁が導入見送りを決めたことがわかった。国が２０２１年度から約１０億円をかけて開発を進め、最終的な判断を下す児童相
昨年、OpenAIが最後までComputerUse、つまりコンピュータの自動操作する、いわゆる「本物のエージェンティックAI」を出さなかったことが腑に落ちなかったのだが、よくよく考えると、作るのは簡単でも、それを世に放つのは難しい問題というのがある。 特に今年から正式にOpenAIは非営利団体ではなく営利団体になった。 営利団体というものが目指すものは、当然ながら営業利益である。 さて、ではComputerUseがChatGPTのように「誰でも」使えるようになると困るのは誰だろうか。 まず最初に困るのは、おそらくGoogleだ。だが、すでにサム・アルトマンはGoogleは敵に回してもいいという判断をしている。だからChatGPT Searchを作って、デフォルトの検索エンジンとして使うように勧めている。ただ、まだデフォルトの検索エンジンにするにはChat GPT Searchは不便なことが
ひとつの翻訳が、終わった。 １本の翻訳原稿を仕上げた、わけではない。 この世界に存在していた翻訳のひとつが いま終焉を迎えたのだ。 2024年末現在、僕の手元にきている来年の依頼は０件。 2025年の収入見込みも畢竟、０円ということになる。 あくまでもひとつの翻訳の話である。 つまりは翻訳のひとつの話である。 関係ないと思うならこの先を読まなくてもいい。 自分の知る現実と違うならこの先を信じなくてもいい。 人間の数だけ人間があり 現実の数だけ現実がある。 そのような場所を あるいはそのとらえ難さをこそ 人は「世界」と呼ぶのだから。 そうしてその「世界」の中で ひとつの翻訳が終わった。 じつに翻訳のひとつとして 文字通り終わってしまった。 もっとも、収入の見込みが完全に断たれた経験はこれが初めてではない。 わずか数ヶ月前まで遥かな対岸でちらちらと燃えていたはずの疫禍がその存外長い舌を露わにし
ひたすらタイトル通りの出来事なのですが、自分のなかでは黒船来航くらいの衝撃だったので記録しようと思います。 長文になりますので、あまりにも暇な方のみお読みになることをお勧めします。 私はアラサーの会社員で、「くしゃみに興奮する」という性的嗜好を持っています。 自己紹介もそこそこに性癖の話で恐縮です。 くしゃみをさせる対象は人間の女性キャラクターがベストですが、 男性はもちろん、人間ではない（動物などがデフォルメされた）キャラクターでも問題なく楽しめます。 小説など、文章にあらわれるくしゃみの描写にも非常に興奮します。 ただし、現実世界のくしゃみにはあまり惹かれません。 早朝の電車内で、ノーマスクの中年男性がかます爆裂ハクションには殺意に近いものを覚えます。 後で少し書きますが、なりふり構っていられないくらい供給が少ないくせに、注文や条件をつけてしまうわがままな性癖なのです。 くしゃみは一般
田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative @taziku_co 【マクドナルのAIでのポテトPR】 @McDonaldsJapanの動画生成AIで生成されたポテトのPR。いよいよ広告にも生成AIが。オフィシャルで利用されているのはとても大きな動きだと思う。 いよいよ始まってきた感じはする。 #生成AI #Creative pic.x.com/fnkfcadrew 2024-08-17 19:17:53 ゾルゲ市蔵 @zolge1 これはおそらく歴史に刻まれるだろう。あるいは数日でなかったことにされるかもしれない。この独特の忌避感に、自分は「未来少年コナン」を思い出すのである。「NHKがマンガなんか放映するのか」という、内容とは一切関係のない、今では雲散霧消したあの忌避感を思い出すのである。さて、どうなるか。 x.com/McDonaldsJapan… 2024-0
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 X： ＠shiropen2 英インペリアル・カレッジ・ロンドンなどに所属する研究者らが発表した論文「Copyright Traps for Large Language Models」は、大規模言語モデル（LLM）の訓練データに著作権所有者の作品が含まれているかを特定する方法を開発した研究報告である。これは、著者や出版社が自分の作品にさりげなく印を付け、それがAIモデルで使われたかどうかを後で検出できるようにする用途を目的としている。 LLMの学習プロセスで使用されるデータの中に、著作権で保護された内容が含まれていることが問題視されている。この状況を受け、研究者たちは特
IT企業のアイデミーは8月7日、同社のAIアプリ開発講座受講者が、講座の一環で「顔写真から自閉症を判別するWebアプリ」を公開し物議を醸した件について謝罪しました。 Aidemy Premium 「倫理的に問題がある」など批判 物議を醸したのはアイデミーが提供する講座「Aidemy Premium」の受講者によるブログとアプリ。当該の受講者は講座の成果物として、顔写真から自閉症を識別するとするWebアプリを開発。受講修了要件を満たすためとして、アプリを公開し、開発の過程などを記載したブログを公開していました（その後アプリは非公開になりブログは削除）。 削除されたブログ これに対して、悪用を懸念する声や、差別を助長するのではないかといった批判、倫理的に問題があるとする意見などが寄せられました。「医師が慎重に時間をかけて診断しているものを、写真だけで判断できるものではない」との指摘もあり、受講
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エンドルフィン、SUPERNGINEは2024年3月27日、東京・永田町で開催された一般社団法人マンガジャパン及びデジタルマンガ協会合同「早春の会」で、ピュアモデルAIによって制作したマンガ作品を初披露した。 現在、市場で出回っている生成AIの多くは他の権利者の絵柄も学習した状態であるため、安易に使用してしまうと作家本来の”個性”が失われるだけでなく、著作権侵害のリスクもはらんでいる。 一方で、エンドルフィンとSUPERNGINEが提供するサービスは、 契約した漫画家のデータ だけを 学習 させる、ピュアモデルAIによるもの。 加えて、著作権者である漫画家の許可がなければ作動せず、また 漫画家自身が そのすべての学習成果を コントロール できるよう、オーダーメイド型でサービスを提供する。 契約した漫画家のデータ以外の学習は徹底的に排除し、厳しい管理体制を構築することで、 作家の著作権と作品
西暦79年の火山噴火で埋もれたポンペイ近郊邸宅で発掘された、炭化したパピルスの巻物の文字を解読するコンテスト「ベスビオ火山チャレンジ」で、2000文字以上のテキストが解読され、解読したチームに70万ドルの賞金が授与された。 このコンテストは、ケンタッキー大学のブレント・シールズ教授らが2019年に開始した巻物解読研究に端を発するもの。シールズ教授らが解読を加速するため、研究で構築した機械学習モデルと画像をオープンソース化したものに着目した元GitHubのCEO、ナット・フリードマン氏と投資家のダニエル・グロス氏の支援でコンテストが立ち上げられた。 コンテストでは、主催者が公開している粒子加速器で3D CTスキャンした巻物の画像や機械学習モデルを使って解読する。
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日本写真家協会は8月23日、生成AIで作成した画像は「二次的著作物」にあたり、原著作者の権利を保護するルール作りが必要だと問題提起する文書を公開した。 同協会がWebサイトで公開した「生成AI画像についてその考え方の提言」によると、日本の著作権法は著作物を「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義していることから、生成AI画像は既存の著作物を元に新たな画像を作成する「翻案（二次的著作物の創作）」にあたるという。 二次的著作物とは「キャラクターの絵から着ぐるみを作ったり、小説を映画化したり、ある外国の小説を日本語に翻訳した場合のように、一つの著作物を原作とし、新たな創作性を加えて創られた著作物」（文化庁、著作権解説集より）を指す。 しかし生成AI画像の場合、見ただけでは原著作物が何であるのか判断できない。このため同協会は、生成AI画像に原著作物の著作者名や出典、利用者などを明示する義務を設
日本赤十字社東京都支部は関東大震災から100年になるのにあわせて当時を描いたとされる絵画を題材に生成AIを使って新たな「証言」を作り、展示する催しを25日から開く予定でしたが、中止すると発表しました。 AIが作り出した文章を「証言」と表現することに懸念する声が上がっていて、支部は「より慎重な検討が必要だったと深く反省している」としています。 日本赤十字社東京都支部では、100年前の関東大震災について関心をもってもらおうと当時の救護活動を描いたとされる大正時代の絵画を元に生成AIを使ったプロジェクトを始めました。 まず、絵に描かれた20人の被災者を写真のような肖像画にしました。 そして、被災者の体験談などの文献からあわせておよそ60万字をデータベースにしたうえで、肖像画の人物が語ったような「新証言」を作り、あすから支部などで展示を行う予定でした。 ところが、支部によりますと、AIが作り出した
LoRAとは前回はモデルの1つであるCheckpointについていろいろお話した。今回はStable Diffusionが扱えるモデルの中で次によく使われるLoRAについてがお題となる。 連載の第一回では、自前で撮影した実在モデルの写真を学習させた専用のCheckpointを作り、そちらで生成した作例をいくつか掲載した。 これはCheckpoint自体に学習結果を保存する形式で一般的にはファインチューニングと呼ばれている。このキーワード自体は、LLM(大規模言語モデル)でもよく耳にするので、覚えのある人もいらっしゃるのではないだろうか。
終わりの始まり AIでスレイヤーズのキャラを出力してしまう リプライや引用では疑心暗鬼になるもの、信じたくないもの 何も見ないふりをして「かわいい」というもの 絶望するものであふれた
Checkpointとはあとひと月ほどすると、前回ご紹介した次世代Stable Diffusion、SDXLの波が来そう(来るかも？)と言うこともあり、今回は一番の基本となるCheckpointと、筆者の興味の対象となっているリアル系モデルの遷移にふれておきたい。 まずStable Diffusionのバージョンは1.4、1.5、2.0、2.1などがあり、現在最もポピュラーなのは1.5 (SDXLは0.9、1.0)。基本、対応したバージョンでないとモデルは作動しない。 一言でモデルと言っても、Stable Diffusionが必要、もしくはオプションとして扱えるモデルは、Checkpoint、LoRA、LyCORIS、Embedding、 Hypernetwork…など、さまざまな種類がある。絵を作る上において最も重要(＝絵の元になる)のがCheckpointで、他は無くても最低限これだけ
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