小島アジコ @ajico_k 世界中の人間が、働かなくても食べていけるようになって、その余った時間で、絵や小説や漫画を描いたり、歴史や文化や進化や行動学や数学や物理学の研究をしたり、好きなプログラムを描いたり、映画やゲームを作ったり、そんなことができる世の中に早くなりますように。 2024-04-24 19:26:02 小島アジコ @ajico_k 小島アジコです。漫画家を描きます。連絡はajico_kojima@hotmail.comまで。 サークル「みかんの星」となりの８０１ちゃん(801chan.hateblo.jp)などかいてます。体調の都合でメンションをもらっても返信できない場合があります。 orangestar.hatenadiary.jp

【シンガポール共同】生成人工知能（AI）に奪われる雇用の割合がアジアの14カ国・地域で最も高いのは日本だとする試算が8日、公表された。AIで代替可能な事務的な仕事が雇用に占める割合が最も多いためとしている。 東南アジア諸国連合と日中韓（ASEANプラス3）による域内経済の調査監視組織「AMRO」が、ASEANプラス3と香港を対象に試算した。日本はAIで自動化される可能性の高い雇用の比率が14.4％と突出していた。 日本に続いたのは同様に事務的な仕事の多い香港（9.5％）や韓国（9.1％）で、ラオスやベトナムは逆に1％台と低かった。 AMROは「精度の高い見積もりというわけではない」としつつも、日本では事務的な仕事が20％と他国の1～12％に比べ高いことが要因と説明した。 逆にAIにより増えそうな雇用の割合は、シンガポールが26.0％でトップと試算。ブルネイやマレーシアが続き、日本は9.2％

OpenAIのロボット｡会話はスムーズでゴミ拾いも片付けも｢お上手｣2024.03.22 11:00 Matt Novak - Gizmodo US ［原文］ （ そうこ ） Teslaのイーロン・マスク氏とOpenAIのサム・アルトマン氏のライバル関係は、AIにとどまらずロボット事業にまで広がっています。気が合うんだか、合わないんだか…。 Teslaの人型ロボットはOptimus（オプティマス）。OpenAIの人型ロボットはFigure 01（フィギュア・ワン）。どちらも人型で、顔のつくり（？）も似ています。 どっちか猫型にしたらいいのに…。 OpenAI x FigureFigure 01は、厳密にはOpenAIが開発するロボットではありません。パートナーのスタートアップ企業Figureが開発するヒューマノイドロボ。3月中旬、その様子を伝える最新動画が公開されました。 人間と話しながら

「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

抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう！ 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみた

カリフォルニア大学バークレー校の研究チームが開発したAIロボットが、人工皮膚に対する6針の縫合に成功した。この技術は、手術中の疲労やミスを減少させ、患者の治療結果を向上させる可能性がある。 by James O'Donnell2024.02.27 7 人工知能（AI）による訓練を受けたある外科ロボットが、数針の縫合を自力でできるようになった。反復作業をこなす外科医の支援に向けた、小さな一歩である。 カリフォルニア大学バークレー校（UCバークレー）の研究者たちが撮影した映像には、2本腕のロボットが模造皮膚の単純な傷口を連続して6針縫う姿が写っている。ロボットは糸の張り具合を維持しながら、針を片方のロボットアームから別のロボットアームへと移動させて皮膚状の組織に通し、縫い目を完成させた。 今日、多くの医師が、ヘルニアの修復から冠動脈バイパスまで、さまざまな手術のためにロボットの助けを借りている

全体的にぼんやりとした感じと、言葉が足らない感じになりました。 色々と未来予測難しい。ただ、１０年後くらいに答え合わせをしてあっているかどうか確認したいです。 ここは悪いインターネットですね３ 作者:小島アジコAmazon こちらに漫画描いて販売してます。 もしよろしければ読んでください。

米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど

A Wall Street sign near the New York Stock Exchange  in New York Photographer: Michael Nagle/Bloomberg シティグループの最高経営責任者（ＣＥＯ）だったビクラム・パンディット氏はかつて、テクノロジーの発展によって銀行業界では雇用の30％が５年間で消滅する可能性があると予想した。ドイツ銀行のＣＥＯだったジョン・クライアン氏も、いずれ従業員の半分はロボットに取って代わられるだろうとの考えを示し、「われわれは人手に頼り過ぎている。機械学習や機械化で可能ことはたくさんある」と語っていた。 両氏の発言は2017年のもので、当時としては時期尚早だったのかもしれない。しかし、その予言は当たり始めている。シティグループは今年１月、従業員２万人を削減する計画を発表した。 ドイツ銀行も今月に入り、2025年まで

文章生成や文章の要約などを高度に行えるChatGPTがロースクール生用の試験で合格点を獲得したり、大規模言語モデル(LLM)のGPT-3をベースにしたAI弁護士に法定で弁論させる計画が発表されたりと、司法の現場でも生成AIが力を発揮できる可能性が指摘されています。ニュージーランドでビジネス法務に関する業務を行うOnitが、法的契約書における問題の洗い出しや間違いの指摘などを含むレビューについて、LLMと従来の担当者との比較を実施した論文を公開しています。 [2401.16212] Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers https://arxiv.org/abs/2401.16212 論文では、外部委託されて経験の浅い弁護士に任されることも多い法的契約書の確認作業について、「LLMと若手の弁護士では、

歴史上繰り返し起きた技術的失業 2016年のAIブームの頃から、AIが雇用に与える影響について、盛んに議論がなされてきました。私のように「AI失業」の危機を声高に唱える人がいる一方で、「AIが仕事を奪うなんてことはあり得ない」と断言する識者も少なくありません。 しかし歴史を振り返れば、さまざまな技術が人々の仕事を奪ってきた事実が見えてきます。そのため、「AIに限っては私たちの仕事を奪わない」などとは考えにくいでしょう。 技術がもたらす失業を、経済学では「技術的失業」と言います。これは資本主義にはつきもので、1800年前後のイギリスで起きた最初の産業革命において、すでに目立った技術的失業が生じています。 その頃、「織機（しょっき：自動で布を織る機械）が普及し、それによってそれまで手で布を織っていた職人である「手織工」が失業しました。そして、怒りを覚えた手織工たちが、機械を打ち壊す抗議運動をし

せっかく10年以上かけて学んだプログラミングだが、人間がコード書くよりChatGPTにやらせた方が早いなということが度々あり、だんだん自分でプログラミングをやる時間が減ってきた。AIにコードを書かせてそれをGitHubにコピペして残りの時間は遊んでるだけで成果が出てお給料ももらえる日は近いし、段々会社もそのことがわかってきて失職する日も近い。 残念ながら現時点では全ての仕事がAIで上手くいくわけではないが、どういう時に使えるかを知っておくと楽をしやすくなるので、僕がどう使っているかをまとめておく。 失職できるケース 簡単なスクリプトを高速に書かせる 僕はRubyが全ての言語の中で一番慣れており、StackOverflowやドキュメントをほぼ見ずに大抵のプログラムを書き切れるため、Rubyを書いている時がプログラマとして一番生産性が高いのだが、それでも最近AIにRubyを書かせたことがあった

AIの登場によってテクノロジーに変化が起きていますが、AIにも苦手なことはあるようです（写真：World Image／PIXTA） 生成AIは、単に人間の模倣や代替ではなく、人間と共に新たな価値や可能性を創り出すパートナーになりえます。その可能性について、東大・松尾研究室所属のAI研究者・今井翔太氏による最新刊『生成AIで世界はこう変わる』よりご紹介します。 コンピュータの限界とは？たった10年の間で、どうしてコンピュータに関わるテクノロジーに、ここまでの変化があったのでしょうか。それはコンピュータ・AIにできること／できないことの前提が、生成AIの登場でひっくり返ってしまったからです。 「ポランニーのパラドックス」という有名な説があります。これは哲学者マイケル・ポランニーの言葉をもとに提唱されたもので、その内容は「人は言葉で表現できる以上のことを知っている」というものです。この「言葉で表

理化学研究所と大阪大学は25日、生成AI（人工知能）システムによって自律的に動く実験ロボットを開発したと発表した。植物を使った実験で、葉の形に合わせて溶液を滴下するといった細やかな作業を自動化できた。生物学などの研究で人が担ってきた実験作業をロボットで自動化する試みが活発だ。ただ実験室をロボットに合わせて設計する必要があったり、実験に使う生物の形状を認識するのが難しかったりする課題があった。

ChatGPTをはじめとする生成AI（人工知能）の目覚ましい成功は、機械の台頭が労働者にどのような影響をもたらし、最終的に我々の社会をどう変えるのかについて沸騰していた議論にさらに火をくべた。破滅派は、ロボットが人間に取って代わり、人類文明を滅ぼすだろうと予測している。楽観派は、成長に伴う苦しみは避けられないが、乗り越えれば、新たなる知的機械によって我々社会はもっと良くなるだろうと主張している。なんだかだいっても、人類は、過去の技術革命を特に悲惨な結果とせずに、うまく消化してきている。 しかし、歴史から学ぶのは、簡単ではない。AIによる革命は、我々社会に新たな予期せぬストレスをもたらすだろう。現在、技術のシフトのもたらす勝者と敗者について議論されているが、これは重要な側面を欠いている。技術シフト後に社会・政治的な混乱がどれだけ生じるかも重要だ。 この原理の極端な例として、ある特殊な労働者階

現在、オープンβテストを実施中の1人称シューティング（FPS）ゲーム『THE FINALS』は、縦方向のスペースをユニークに活用するアリーナや、さまざまなものが破壊可能な環境が特徴的で、筆者としてはとても楽しめている。少なくともサーバーの動作に問題がないときは楽しい。 ところが、先日このゲームについて記事を書いたところ、複数の読者から「でも、人工知能（AI）の件については知っているか？」という不穏なコメントが寄せられた。 とはいっても、ここでいうAIとは、ゲーム内の敵の挙動をつかさどるAIではなく、生成（ジェネレーティブ）AIのことだ。生成AIは今、多くの産業を変革したり、破壊したりしており、その影響はゲームにも及んでいる。なんと、『THE FINALS』開発元のEmbark Studios（エンバーク・スタジオ）は本作で、キャラクターの声のほとんどに、生身の声優ではなくAIを起用したとの

この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど

AIに仕事を奪われないために、人間はどうすればいいのか──。その答えの一つとして、コミュニケーションやホスピタリティのような「人間らしさ」を活かした仕事が挙げられる。 だが、最新の研究によると、医師よりもChatGPTの方が患者に寄り添っており、心遣いのある言葉を投げかけるということが明らかになった。さまざまな研究において、AIの共感力や説得力が証明されつつあるのだ。 これまでAIよりも人間の方が有利だとされてきた、接客や介護といった「相手の心に寄り添う」姿勢が必要な分野でも、どうやら形勢は逆転しつつあるようだ。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） 近年のデジタル技術が進化するスピードには目を見張るものがあるが、中でも著しく進化しているものの一つと言えば、AI（人工知能）だろう。その性能の向上があまりにも急速なために、私たちは慌てて「AIに自分たちの仕事を取られてしまうのではないか」「何が

｢テクノロジーによる失業｣は昔からあった。大きかった11の波2023.07.17 18:0019,501 Nikki Main - Gizmodo US ［原文］ （ satomi ） AIに仕事が奪われる、奪われると言われる今。 AIを生み出した人たちも警鐘を鳴らしていて、この先のことを思うと不安でいっぱいになりますが、過去を振り返ると、新技術の台頭とともに消えた仕事は山のようにあります。 これを1930年の論評のなかで｢technological unemployment（テクノロジーによる失業）｣と呼んだのは、かの経済学者ケインズ。16世紀から続く科学技術のイノベーションが結実して19世紀初頭から大量生産の時代が訪れ、路頭に迷う人も出ているが、未来はきっとよくなる、100年後の孫の時代になれば技術がさらに進んで週15時間も働けば暮らせていけるようになるだろう、と励ますように書いていま