現状、ネットで調べ物をしたいときは、Googleなど検索サイトを利用することが多いだろう。その場合、検索結果にリストアップされる無数のサイトは、質の高い有用なサイトばかりとは限らない。 広告だらけで内容が薄いページや、反対に難解なページばかりを引き当て、目的の情報にスムーズにたどり着けなかったという経験は誰しもあるだろう。 一方、ChatGPTは、質問文を投げかけるだけで、必要な情報を教えてくれる。情報を求めて、複数のサイトをさまよう必要はない。 Google幹部は非常事態を宣言した ユーザーにとって非常に便利なツールだが、Google社には脅威になっている。 ニューヨーク・タイムズ紙は昨年12月、検索の未来を書き換える可能性があるとしてGoogle幹部が危機感を抱き、社内に「Code red（非常事態）」を宣言したと報じている。ChatGPTに太刀打ちすべく、社内の開発体制を根底から変更
この記事はFOLIO Advent Calendar 2022の23日目です。 ソフトウェア2.0 ソフトウェア2.0 という新しいプログラミングのパラダイムがあります。これは Tesla 社のAIのシニアディレクターだった Andrej Karpathy が自身のブログ記事（"Software 2.0"）で提唱した概念で、 ニューラルネットワーク のような最適化を伴うプログラムを例に説明されています。 従来のプログラム（Software 1.0）は人間が命令に基づいたプログラムを作成し、望ましい挙動を行わせます。それに対してニューラルネットワークのようなプログラム（Software 2.0）では人間はある程度の自由度をパラメータという形で残したプログラムを作成し、「入出力のペア」や「囲碁に勝つ」というような教師データや目的を与えてプログラムを探索させるというものです。 画像出典: "So
人間の描いたイラストか AI によって生成された画像かを判別する Human or AI に挑戦したところスコアが低くて悲しかったため、AI の癖を徹底的に分析して自動生成されたイラストを見抜く方法をまとめました。 追記: 2024 年 7 月 この記事を執筆してから 2 年ほどが経過しました。 まあ予想通り AI 技術は進展しており、生成されるイラストの品質も向上しています。いまだにこの記事には結構なアクセスがあり、内容の妥当性についてここで再度言及しておくことは価値がありそうです。 結論から言うと、この記事の内容は現在の AI においても概ね適用できると考えていいでしょう。恐らくはパラメータ数の増加に伴って AI の地力とも言える性能は執筆地点から大きく向上していますが、一方で定性的な得意・不得意の傾向については変わっていないように見えます。 なので、全体的な傾向についての記述は概ね信
不正利用対策が不十分と指摘され、一時停止中のイラスト生成AIサービス「mimic」について、提供するラディウス・ファイブ（東京都新宿区）は9月14日、サービス再開に向けた改修方針を発表した。利用者の審査や追跡機能などの対策を施したベータ版2.0を10月中に公開する。 不正利用を防止するため、サービス連携するTwitterアカウントを事前に審査。アカウントに投稿されたイラストが本人によるものと判断した場合のみ利用を許可する。 学習のためにアップロードしたイラストは、透かし入りの状態で一般公開し、第三者が確認できるようにする。違反を発見した場合のために通報フォームも設ける。 出力画像の悪用防止のため、画像には透かしと追跡のための情報を付与する。悪用されないよう、追跡手法の詳細については公開しない。 mimicは、ユーザーがアップロードした画像を学習して、似た絵柄のイラストを生成するサービス。当
by Lexica 近年は「Stable Diffusion」をはじめとする高精度な画像生成AIが次々に登場しており、「AIが人間のアーティストに取って代わるのではないか」と考えている人もいます。そんな中、さまざまなイラスト投稿サイトでは「AIが生成したイラストの投稿禁止」をガイドラインで定める動きが進んでいると、テクノロジー系ブログのWaxy.orgを運営するAndy Baio氏は指摘しています。 Online Art Communities Begin Banning AI-Generated Images - Waxy.org https://waxy.org/2022/09/online-art-communities-begin-banning-ai-generated-images/ AIが非常に精度の高いイラストを生成できるほど進化を遂げる中で、AIを活用する人々とAIに否定
Google Colabで実行するだけのほうが楽ではありますが ローカル環境のほうがvram多いGPU積んだのでせっかくなので使いたい人とか向けの記事。 ※Colabを使用したい方はこちらから"Open in Colab"でノートブックが開けますので ひたすらそれを実行すると良いです。 ローカル環境 -Ubuntu 20.04 -RTX 3090 1 Waifu-diffusionからリポジトリをローカル環境にクローンする。 git clone https://github.com/harubaru/waifu-diffusion cd waifu-diffusion name: ldm channels: - pytorch - defaults dependencies: - git - python=3.8.5 - pip=20.3 - cudatoolkit=11.3 - pyto
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 スイスのチューリッヒ工科大学（EPFL）とイスラエルのTel Aviv University、イスラエルのReichman Universityによる研究チームが開発した「CLIPasso: Semantically-Aware Object Sketching」は、写真内に写る対象物の本質を捉えた抽象的なスケッチを生成する手法だ。 例えば、ピカソは有名な「Le Taureau」において、雄牛を段階的に抽象化して描いている。この一連のリトグラフにおいて、解剖図から雄牛の本質を捉えつつも数行のスケッチ構成に変換している。この研究では、写真を具体的な描写から抽象的なものに変換する、抽象化プロセ
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
iStock:NicoElNino We translated RadicaxChange’s original article “To Be or not to Be Hacked? The Future of Identity, Work and Democracy.” Into Japanese with the permission of Audrey Tang and Michael Zur of Yuval Noah Harari International Office. This is an abridged version of the whole conversation. The whole conversation is available as a YouTube video. イスラエルの歴史学者ユヴァル・ノア・ハラリ氏と、最先端のコロナ対策で一躍世界の注目
ちょっと前に、しょうもないことを某所で放言したら思いの外拡散されてしまいました。 機械学習の説明可能性（解釈性）、大半のケースで求められているのは厳密な分類・回帰根拠ではなく受け手の「納得感」なので、特に実ビジネス上は説明可能性に長けたモデルを開発するより、納得できないお客さんを巧みに関係性構築した上で口八丁で完璧に説得できる凄腕営業ピープルを雇う方が重要— TJO (@TJO_datasci) 2019年11月23日 これ自体は与太話なので実際どうでも良い*1のですが、最近色々な研究や技術開発の進展はたまた実務家による考察などを見ていて、「機械学習の説明可能性（解釈性）というのは思った以上に複雑な迷宮だ」と感じることがままあったのでした。 ということで、今回の記事では僕のサーベイの範囲でザッと見て目についた資料などを超絶大雑把にリストアップした上で、主に実務における説明可能性とは何かとい
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