「AIの父」ヒントン氏が語る現状の危険性 ヒントン氏は、現在のChatGPTなどのLMMにつながる基礎的な研究を行った人物で、2018年にはチューリング賞を受賞しています。 AIのゴッドファーザー」、ライフワークへの後悔と不安を胸にグーグルを退社 ヒントンと彼の学生2人（そのうちの1人はOpenAIのチーフサイエンティストとなった）が立ち上げた会社をGoogleが買収した後、生涯現役の学者がGoogleに入社しました。ヒントンと彼の学生は、何千枚もの写真を分析した後、犬、猫、花などの一般的な物体を識別するように学習するニューラルネットワークを開発していた。最終的にChatGPTやGoogle Bardの誕生につながったのは、この研究成果です。 — 出典：The Verge しかしヒントン氏は現在、自分のライフワークに「後悔している部分がある」と「The New York Times」のイン
当協会が作成した資料について 生成AIの利用ガイドライン生成AIの活用を考える組織がスムーズに導入を行っていただけるように、利用ガイドラインのひな形を策定し、公開します。 このひな形を参考に、それぞれの組織内での活用目的等に照らして、適宜、必要な追加や修正を加えて使用ください。 ※2023年5月に公開した第1版に改訂を加えた第1.1版を公開（2023年10月～）しています。 ※『生成AIの利用ガイドライン』に関するご意見やご感想はこちらよりお寄せください。 ※JDLA公式Youtubeチャンネルにて公開中の記者発表の模様は、2023年5月1日公開の第1版の内容に基づいています。現在公開中のバージョンとは異なりますのでご留意ください。
最近おきた大きなイノベーションのひとつが、ChatGPTのリリースだったことは、多くの人の共通の認識でしょう。 正直なところ、Googleを脅かすほどの存在が、こんなに早く出てくるとは思っていませんでしたが、Googleなどのプラットフォームは大きい割には技術革新に対して脆弱であり、「短命」なので、必然の流れなのかもしれません。 逆に、プラットフォーム上に流通する「コンテンツ」には、とても長命なものが存在します。 例えば「イーリアス」「論語」「原論」などの古典などもそうです。 これらは時の試練に耐え、プラットフォームを乗り換えながら2千年以上もの間、全く変わらずに生き残っています。 では、ChatGPTもしばらくすれば時の彼方に消える……かというと、少しこれまでのプラットフォームと事情が異なるかもしれません。 なぜなら「コンテンツ流通させるだけ」の、Google、Twitter、Amazo
ChatGPTから効率よく知識を得られた。 と自分では思っていても、それがウソ知識であることは、よくあります。 そこで、なるたけChatGPTのウソに騙されないようにする方法について書きました。 たとえば、今、僕はガリア戦争(紀元前58～50年)を舞台にしたSF娯楽小説の戦闘シーンを書いているのだけど、ローマ兵の剣の刃渡りの長さがわからないと戦闘シーンの駆け引きの描写がリアルにならないし、挿絵も描けない(プロの方にカラー挿絵を描いてもらうことになっている)。 そこで、以下のようにChatGPT(GPT4)に聞いてみた。 ガリア戦争に従軍したローマ兵の剣の刃渡りはどれくらいの長さでしたか？ ChatGPT(GPT4)の回答は以下の通り： ガリア戦争に従軍したローマ兵は、主にグラディウスと呼ばれる剣を使用していました。グラディウスの刃渡りはおおよそ45センチメートルから60センチメートル（約1
あけましておめでとうございます。今年もよろしくお願いいたします。 2022年はChatGPTやAI画像生成など面白いサービスが出てきてすごく興味深い1年でした。 こういったAI系は引用元など色々問題提起あったりしますが、世の中の技術がまた一歩進んだ感じがしてわくわくしています！ 本題 話は変わるのですが、ドイツで生活してそれなりに経つのに未だにドイツ語の電話が苦手です。 長く住んでる友達ですら「電話は苦手！」と言うので、私は一生成長できないのでは？と感じています。 結局言語なんて伝わればいいんですが、「本当にこのドイツ語文章であってる？もっと良い言い方はないのか？」という日々細かい疑問があり、それを気軽に相談できる人がほしいと考えてました。 そこで見つけたんです…… ChatGPT様だ！ https://chat.openai.com/ ChatGPTはOpenAIがリリースした対話型のA
1 画像生成AIを含む生成系AIとビジネス ビジネス領域において、画像生成AIを含む生成系AI技術が利用される場面は大きく分けると2つあるように思います。 1つはユーザー側で利用する場面、つまり「生成系AIを利用して生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる場合」、もう1つはベンダ側で提供する場面、つまり「生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合」の２つです。 もちろん、企業によっては「自社で生成系AIツールを開発し、当該ツールを用いて生成したコンテンツを自社プロダクトで用いる」ということもあるでしょう。その場合は2つの領域双方にまたがった検討が必要です。 （1） 生成系AIのモデルそのものや当該モデルをベースとするアプリケーションを開発・提供する場合 生成系AIのモデルそのものや、当該モデルをベースとするアプリケーションをベンダ・サービサー
Just another blog about manga, anime, video games, models, and the life of Dan Kanemitsu. NovelAI Stable Diffusion Midjourney 画像：2022年10月の段階で三つの作画AIに「女の子、キツネ耳、白耳、白尻尾、ぴっちりボディスーツ、だぼだぼジャケット、秋葉原、夜の街、雨、路面に反射」などと入力した出力した結果。絵柄は指定しておらずそれぞれの作画AIのデフォルトスタイルである。 ■今回の騒動の背景を少々…… 作画AIが及ぼす影響について日本のクリエーターや受け手側の間でかなり憂慮する声が広がっています。この10年、機械学習の躍進とそれが社会に及ぼした影響はすさまじいの一言としか言いようがないと思います。機械翻訳の質が飛躍的に向上したことによって一般的な会話であれば機械によ
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
流行りのテキストからのAI画像生成 (Midjourney, DALL-E 2, StableDiffusion, DiscoDiffusionなど) について、試し方に始まり、歴史、仕組み、応用方法までをまとめます。（随時更新中）
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
by Sincarnate 高精度な画像を生成できるAI「Stable Diffusion」などが登場し、人間と遜色ない絵が多数生み出される一方で、絵という芸術作品の著作権の概念が薄れつつあることも問題視されています。このほど、Stable Diffusionより一足先に登場していた画像生成AI「Midjourney」により生成された絵が、とある品評会で1位を獲得してしまったことが話題となっています。 An AI-Generated Artwork Won First Place at a State Fair Fine Arts Competition, and Artists Are Pissed https://www.vice.com/en/article/bvmvqm/an-ai-generated-artwork-won-first-place-at-a-state-fair-
巷で話題のStable Diffusion（以下SD）をファインチューニングする方法が公開されたので、早速やります。
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい？ 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。（ = その場合無料） いや、こ
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
このサイトを立ち上げて、執筆するとき、いくつか心のなかで決めたことがありました。 その中の一つに「タイトルで”やばい”という言葉は使わないようにしよう」というものがあります。まとめサイト等で、対して大きな事件でもないものを「やばすぎるｗｗｗ」等と囃し立ててアクセスを取る行為が嫌いだったからです。 しかしその禁を今日破ります。「GPT-3」は、私が思っていた以上に「やばい」代物でした。 もちろん「ライターが要らなくなる」とか「１ヶ月後にはロボットが秘書になる」とか、そういった大げさなものではありませんが、 思ったより早く「AI社会」の片鱗が落ちてきた、という印象です。 まだ多くの方は「GPT-3」という単語を聞いたことがないかもしれません。GPT-3は「Generative Pretrained Transformer」の頭文字を取ったもので、1750億個のパラメータを使用した「文章生成言語
shinshinohara @ShinShinohara AIが仕事を奪い、失業者で溢れかえる時代が来る、創造性のない人間は低賃金に甘んじなければならない･･･と言われている。しかしこれは、AIをスケープゴートにしてるだけではないか。雇用を奪い、多くの人々から収入を奪っているものの正体は、違うのではないか。 shinshinohara @ShinShinohara 産業革命では、機械が発達、大量生産が可能になり、手工業で生きてきた人たちから仕事を奪った。機械を憎み、打ち壊すラッダイト運動というのが起きたが、事態は改善しなかった。5、6才の子供が14時間労働を強いられ、平均寿命は非常に低かった。生きるか死ぬかのギリギリの生活を強いられた。
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