A.I.Warperによる「Lil Yachty Walks Out On Stage」の解説動画のスクリーンショット／画像はXより 観客で超満員の野外ステージに颯爽と登場し、爆音のサウンドと共にフロアを沸かせる……。最近、SNSや動画サイトで、こんな動画を観たことはありませんか？ 観客を煽っているのは、映画やアニメの登場キャラクターや著名人、そして話題の渦中にある人物たち。このミーム動画は「Lil Yachty Walks Out On Stage」と呼ばれる動画を、AI動画編集アプリで加工したものです。 今回は、そんなテンション爆上げのミーム動画の元ネタとヒットした経緯を解説します。 ミームの元ネタは米ラッパーのリル・ヨッティミーム動画の元ネタになったのは、米ラッパーのリル・ヨッティ（Lil Yachty）さん。 2021年8月にシカゴで開催された夏フェス「The Lyrical Le

世界では、総人口の2割に相当する約15億人が洪水による重大な被害のリスクにさらされており、洪水が世界経済にもたらす損害は年間約500億ドル(約7兆5000億円)にのぼると見積もられています。事前の予測が困難な洪水の発生を、最大7日前に早期警告することが可能なGoogleのAI研究が、学術雑誌・Natureに掲載されました。 Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds | Nature https://www.nature.com/articles/s41586-024-07145-1 How Google uses AI to improve global flood forecasting https://blog.google/technology/ai/google-ai-global-flood-foreca

「プロンプトエンジニアリング」は、意図した通りの出力を得るためにAIへの命令文であるプロンプトを調整する行為です。これまで、プロンプトエンジニアリングは人間のエンジニアによって行われてきましたが、プロンプトの作成自体にもAIを使用した方がパフォーマンスが向上するという研究結果が発表されました。 [2402.10949] The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts https://arxiv.org/abs/2402.10949 AI Prompt Engineering Is Dead - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/prompt-engineering-is-dead 2022年の秋にChatGPTが登場して以来、プロンプトを工夫することでAIの出力を改善し

NVIDIAが技術デモ『NVIDIA Chat With RTX』をリリース GeForce RTX 30/40シリーズのGPUなどを搭載したWindows PCで利用可能なAIチャットボット ローカルファイルをデータセットとして利用できる NVIDIAは2024年2月13日（現地時間）、技術デモとして『NVIDIA Chat With RTX（以下、Chat With RTX）』を無料でリリースしました。 Calling all GeForce RTX users 📢 You can now create a personalized chatbot w/ the Chat with RTX tech demo 💬 Available to download now → https://t.co/5BmDMYdpkt #AIonRTX pic.twitter.com/GheslqdG

「東京都同情塔」（新潮１２月号）で芥川賞に決まった九段理江さん（３３）は１７日夜、東京都内で記者会見し、受賞の感慨を語った。主な質疑応答は次の通り。 【写真】直木賞受賞の河﨑秋子さんは、シャツにパンツのカジュアルな姿で記者会見に臨んだ －－最初に一言 「小説は好きで一人で書き始めましたが、書き続けることは一人では難しいものですから、書き続ける力をくださる出版社や家族、友人、楽しみに読んでくださる方に、本当にありがとうございますとお伝えしたいです。とにかくうれしい、感謝を伝えたいという気持ちでおります」 －－吉田修一選考委員の講評で「完成度が非常に高い」「エンタメ性が高い」と言われたが、どう思うか 「完成度が高いという評価をいただけるとは、謙遜ではなく夢にも思っていませんでした。『東京都同情塔』という作品はアンビルト（未建築）をモチーフにした作品なんですけど、アンビルトにもしかしたらなってし

出雲・稲佐の浜（令和5年 神在月） Inasa-no Hama (Inasa Beach) in Izumo, Japan during Kami Ari Zuki (The Month of the Gods' Presence) in 2023. 1.4/50 Summilux ASPH, LEICA M (Typ 240) もうかれこれ4~5か月前、旧知である新メディア"Pivot"の佐々木紀彦さんと竹下隆一郎さんから熱烈なご相談があり、9 quesitonsという番組に出たことがあった。70分1本勝負で一気に収録したが、そこで僕が言ったことの一つは「みんなAIの話ばかりをしすぎている。人類にとって大きな２つの課題があり、それをこそ解決すべきであり、AIだとかデータはそのためのツールとして使うべきだ」という話だった*1。 - その二つの課題とは「人類と地球との共存」と「人口調整局面の

「ごみ出し案内」業務にはChatGPTを“活用しない”と決断した──生成AIを使った業務効率化を検証してきた、香川県三豊市がそんな発表をした。ChatGPT登場から1年がたち、今や職場に導入する企業・自治体も増え、中にはすでに一定の成果を出した事例もある。三豊市でも、ごみ出し案内業務の効率化を図ろうとしたが、思うようにはいかなかった。 今回の事例では、日本のAI研究の権威である松尾豊教授の「東京大学大学院工学系研究科松尾研究室」（松尾研）も協力。約半年間、実証実験に取り組んできた。なぜ、三豊市ではChatGPTを使って業務効率化できなかったのか。三豊市に話を聞いた。 なぜ、ごみ出し案内をChatGPTに託したのか？ 三豊市が実証実験を始めたのは6月1日。サービス内容は「市民からのごみの分別や収集日に関する問い合わせに対して、三豊市のごみに関する学習をしたAIが24時間自動応答する」というも

香川県三豊市は、今年6月から東京大学大学院と実証実験を進めてきた「チャットGPT」を使ったゴミ出し案内の導入を断念すると発表しました。三豊市では、東京大学大学院工学系研究科の松尾研究室と協力して、今年6…

はじめに こんにちは、LLM Advent Calendar 2023 4日目の記事を担当する_mkazutakaです。よろしくお願いします。 LLM Advent CalendarといってもRAGの話になりますが、ご容赦ください。 企業独自のデータを使ってLLMからの出力を制御する際には、検索拡張生成(いわゆるRAG)が使われます。 RAGの実装方法としては、「PDFからドキュメント情報を読み取り検索エンジンに保存」「ユーザの入力する質問文から関連するドキュメントを検索エンジンから取得」「取得したものをコンテキストとしてプロンプトに含める」という流れが一般的だと思います。 この際、RAGの課題の一つでもあるのですが、検索結果から取得するドキュメントのサイズ(いわゆるチャンクサイズ)をどれぐらいのものにするかというものがあります。チャンクサイズが小さすぎるとLLMは関連するコンテキストから

","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

ウェブをますます暗い森にし、人間の能力を増強する新しい仲間としての生成AI 2023.06.19 Updated by yomoyomo on June 19, 2023, 16:16 pm JST 少し前に佐々木俊尚氏の「オープンなウェブ世界とジェネレーティブAIの終わりなき戦いが始まる」という記事を読みました。自分の電子書籍に『もうすぐ絶滅するという開かれたウェブについて』というタイトルをつけたワタシ的にも、オープンなウェブが生成AIに脅かされるという話は興味があるのですが、今年はじめに読んだ、Oughtでプロダクトデザイナーを務めるマギー・アップルトンの「拡大する暗い森と生成AI」を思い出しました。 昨今この分野は動きが速く、半年前の文章でも随分昔に思えたりするものですが、都合良いことに、4月にトロントで開催されたCausal Islandsカンファレンスでマギー・アップルトンが「拡

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

人工知能規制、資本主義批判、民主主義再考 2023.05.22 Updated by yomoyomo on May 22, 2023, 18:58 pm JST 先週、米上院の公聴会に召喚されたOpenAIのサム・アルトマンCEOが、「AIに規制は必要」と発言したことが話題になりました。ディープラーニング分野に多大な貢献をしたAI研究の第一人者であるジェフリー・ヒントンが、Googleを退社して「AIは人類の脅威になる」と警鐘を鳴らすのと合わせ、今のAIを巡る報道には不安をかきたてる浮足立った空気があります。 冷静に考えれば、AI開発を免許制にすべきという規制を求めるサム・アルトマンの発言は、オープンソースによるコモディティ化を牽制しながら、市場で優位性を確保したところで規制を求めるルールメイキング戦略の定石に沿ったもので、要は現状の優位性の定着が目的であり、驚くところはありません。 た

将来的に全職業の80％がAIの影響を受けるとの研究結果が示されているほか、すでにイラストレーターやゲーム開発者がAIに仕事や仕事のやりがいを奪われたと訴えており、今後はより専門性の高い分野でもAIの活用が重要なスキルになってくると予想されます。ウィスコンシン大学マディソン校の教授らが、OpenAIの対話型AI・ChatGPTを使った材料工学の研究で大きな成果を上げたことを報告しました。 ChatGPT makes materials research much more efficient https://engineering.wisc.edu/news/chatgpt-makes-materials-research-much-more-efficient/ 「AIは、非常に複雑で時間のかかるタスクをどんどん支援できるようになってきています」と語るのは、ウィスコンシン大学マディソン校の

yamdas.hatenablog.com メアリー・グレイとシド・スリの『Ghost Work』については3年近く前に取り上げているが、GAFA に代表される巨大テック企業の人工知能の「魔法」のような機能を実現する裏で、膨大な量の学習データをひたすらラベル付けする安月給の人間のホワイトカラー非正規労働者が、日常的にサービス残業を強いられ、労働条件に対する要求が繰り返し退けられてきた話は、現在もなくなってはいない。 これはまさに自動化が生む新たな貧困 「ゴーストワーク」で、https://t.co/XgIx7zThvH アーヴィンド・ナラヤナンも「AIツールの技術的進歩を持ち上げる一方で人間の労働を軽視する」として「AI報道で気をつけるべき18の落とし穴」の一つにわざわざ挙げているhttps://t.co/yvmPWsodX9 https://t.co/X8qOBQx1gz— yomoyo

「ターミネーター」史観に毒されると AI は人類の敵に見えてしまう 対話型AI のひとつである ChatGPT が大ブームだ。ChatGPT によって「社会や働き方がどう変わるのか」「人間の仕事が奪われるのではないか」という議論が出てきている。過激な意見として人間が AI によって滅ぼされるというものもある。 AI への警戒心は映画「ターミネーター」シリーズの影響が大きいのではないか。ターミネーターは「1997年の未来（！）に、スカイネットという AI が人類に対して核ミサイル攻撃を仕掛けてから、人類との生存をかけて戦争が勃発する」という設定の SF映画だ。シリーズ第2作目『ターミネーター2』は名作で、大ブームを起こした。僕のように、ボンクラな少年期にターミネーターの洗礼を受けた者は、入浴する前に未来からやってきたシュワルツェネッガーのように、全裸で片膝をつくポーズを取る癖が治らず（僕がそ

先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて

何番煎じかわからないくらいのネタだが、Arxivの論文を3行に要約して、感想を付けてSlack通知する処理を実装した。 先行事例に付加した要素としては、感想を付けたことくらいである。 ChatGPTに驚いてもらい、AIによる「驚き屋」を再現した。 先行事例 【ChatGPT】新着論文を3行でまとめて Slack に通知する - Qiita ChatGPT を使ってちょうど読んでいた論文を3行まとめにしてもらった | DevelopersIO Arxivの論文抽出 先行事例にあるように、arxiv.orgのAPIなどを使用して新着論文を確認する。 ここについては省略する。 プロンプト 作成した要約するプロンプトは以下の通り。先行事例を参考にしている。 以下の文章を制約条件を満たすように要約して出力してください。 [制約条件] * 文章は簡潔にわかりやすく * タイトルを1行で出力 * 内容を