“炎上リスク”投稿前にAIが探知 noteと弁護士ドットコムが共同で取り組み
noteと弁護士ドットコムは4月8日、テキスト投稿プラットフォーム「note」上で、誹謗中傷や炎上を未然に防いだり、巻き込まれてしまった場合にフォローしたりする仕組みを、AIと法律を組み合わせて実現する施策の検証を始めると発表した。 noteにコンテンツを投稿する際に、弁護士ドットコム監修のもと、誹謗中傷や炎上リスクの可能性がある投稿内容をAIが探知し、事前にアラートを出す機能の検証を始める。将来は、APIを外部サービスに有償提供することも目指すという。 noteにAI法律相談チャットボットを設置する検証も実施。誹謗中傷を受けた場合やネット炎上に巻き込まれてた際に気軽に相談できるようにしたいという。弁護士ドットコムが提供する無料法律相談サービス「みんなの法律相談」との連携や、ニーズに沿った弁護士を探しやすくするサービスの検証も行う。 さらに、権利侵害や名誉毀損などについての知識を学べるイベ
OpenAI、NYTに提訴された裁判で「証拠はChatGPTのハッキングで生成されたもの」と申立
米New York Times（以下、NYT）が昨年12月に米Microsoftと米OpenAIを著作権侵害で提訴した訴訟で、OpenAIは2月26日（現地時間）、ニューヨーク州南部地区地裁に訴訟の一部の却下を求める申し立て（リンク先はPDF）を提出した。 OpenAIは、NYTは著作権侵害の例を作成するために、ChatGPTなどのOpenAIのツールを「誰かに金を払ってハッキングさせた」と主張する。 文書によると、NYTが提示したような「異常な結果を生成するためには数万回の試行が必要」で、NYTはOpenAIの利用規約に明らかに違反する欺瞞的なプロンプトを使って例を生成したという。 NYTは、OpenAIとMicrosoftがNYTのコンテンツに基づいてAIモデルをトレーニングしたため、ChatGPTがNYTの記事をほぼそのまま再現できると主張し、訴状でそうした例を複数提示した。こうした
The New York Times、MicrosoftとOpenAIをAIによる著作権侵害で提訴
米The New York Times（以下、NYT）は12月27日（現地時間）、米Microsoftと米OpenAIを著作権侵害で提訴した。両社がNYTの記事を「数百万件コピー」してAIモデルをトレーニングした結果、同メディアと読者との関係が損なわれ、購読料や広告などによる収入も奪われると主張する。 NYTは、OpenAIの「ChatGPT」とMicrosoftの「Copilot」（旧「Bing Chat」）のベースとなっているLLM（大規模言語モデル）が「NYTのコンテンツをそのまま引用し、要約し、表現スタイルを模倣する出力を生成できる」と主張する。訴状では、ChatGPTとCopilotによる生成コンテンツ上でNYTの記事と全く同じ部分を赤字で示す例を複数挙げた。
ニュースの見出しを読み上げるAIキャスターがインドで登場
South China Morning Postの報道によると、Lisaは、この3カ月の間にインドのニュースネットワークに追加された、多言語に対応する2つのチャットボットの1つだという。もう一方のAI生成ニュースキャスターである「Sana」は、India Todayグループ傘下のネットワークAaj Takで「勤務」している。 これらのキャスターは人間らしく見えるように、微妙なニュアンスを持たせて開発されているが、それがかえって、人間に似て非なるものに対する不気味な感情を引き起こす、「不気味の谷」現象を引き起こしている。Sanaは、体の重心を一方の足からもう一方へ移す動作が多く、Lisaは、両手を組んできまり悪そうに指を組み替える。どちらもそれ自体は、人間であれば「普通」に感じられる動作だ。しかし、AIボットがその動作を繰り返すと、その単調な声と不自然な表情と相まって、何か不自然なものを見て
グーグル、ニュース記事を作成するAIツールを開発--大手メディアに売り込み
Googleはニュース記事を作成できるAIツールをテストしていると、The New York Times（NYT）が報じた。GoogleはNYTやThe Washington Postの幹部、およびThe Wall Street Journalを傘下に持つNews Corpの幹部らに、この製品のデモを見せたという。 Googleはこの製品を社内で「Genesis」と呼んでいる。Genesisは、現在起きている出来事に関する情報を収集し、ニュース記事を作成できる。NYTはこのツールをよく知る人物らの話として、Googleはこれを、人間が書く記事に取って代わるものではなく、ジャーナリストの補助ツールとして売り込んでいると報じている。 記事によると、一部の幹部はこのツールにさほど感銘を受けず、Googleがジャーナリストに必要な知識と労力を軽んじようとしていると感じたという。 Googleの広報
CNET、AIに記事を書かせたことからの学びを開示
米メディアのCNETは1月25日（現地時間）、経済関連の77本の記事をAIツールで作成し、そのうち41本に誤りがあったことを認め、今後のAIへの取り組みについて説明する記事を公開した。 CNETは当初、これらの記事がAIによるものだとは開示していなかったが、米メディアのFuturismが12日、CNETが昨年11月ごろからAIが作成した記事を掲載していると報じた。Futurismは別の記事で、これらの記事に多数の誤りがあることを指摘し、これを受けてCNETは誤記を修正した。 当初これらの記事をAIが書いたことは明記されていなかったが、本稿執筆現在、著者名は「CNET Money」となり、編集者名が併記され、「この記事はAIエンジンによって支援され、編集スタッフによってレビュー、事実確認、編集された」と明記されている。また、記事末には修正履歴がある。 CNETのコニー・グリエルモ編集長は25
朝日新聞社、AI解析で「記事文脈にあわせた広告」--改正個人情報保護法など見据え
朝日新聞社は11月10日、同社の運営する「朝日新聞デジタル」などのデジタル媒体向けに、記事の文意・文脈をAIで解析し、関連する広告を表示する「コンテクスチュアルターゲティング」を開始すると発表した。 ユーザーがウェブサイトを閲覧した履歴など「Cookie」を利用したトラッキングの制限や、2022年4月に施行される「改正個人情報保護法」などによりユーザーの閲覧履歴を活用する従来のターゲティング広告が成立しなくなることを見据えたサービス。デジタル広告の検証・不正対策「アドベリフィケーション」に取り組むIntegral Ad Science（IAS）と共同開発した。IASとの共同開発としては、日本のメディアで初めての展開という。 コンテクスチュアルターゲティングは、記事コンテンツの文意や文脈をAIによって解析し、関連する広告を配信する。ユーザーの閲覧履歴などの個人データではなく、記事内容から広告
TechCrunch
Google confirmed on its earnings call that it is working on different ad formats for its generative AI-powered search experience — Google shared some ideas earlier this year and the mention in the e The social commerce market size in Africa is expected to continue growing as businesses and micro-entrepreneurs embrace digital media, driven by the rising usage of apps like WhatsApp, TikTok and Inst
フェイクニュース見破れる？ アリババがAIデマ判別器開発「正確率81%」
【3月5日 東方新報】阿里巴巴（アリババ、Alibaba）の研究開発機関「達摩院（DAMO）」が「デマ判別器」を開発したとして、ネット上で話題になっている。記者は先ごろ、太平洋の反対側にいる開発者の李泉志（Li Quanzhi）氏に取材した。 李氏は達摩院のNLP（自然言語プログラミング）チームのキーパーソン。中国の清華大学（Tsinghua University）卒業後、米国で自然言語処理の博士号を取得し、現在は達摩院シアトルオフィスに勤務する。それ以前は、ロイター通信（Reuters）の情報処理担当者として、膨大なネット情報をふるい分け、第一線の記者たちに信頼できる情報を提供していた。 このデマ判別器は、先日の国際計算言語学会（The Association for Computational Linguistics）主催の自然言語処理の国際的ワークショップ「SemEval」で、正確率
「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」
「ディープラーニングは、原理的には単純な最小二乗法にすぎない」――2月18日付けで日本経済新聞電子版が公開した記事について、Twitterでは「ディープラーニング＝最小二乗法」という解釈は異なるのではという指摘が相次いだ。19日には「ディープラーニング」「最小二乗法」といったワードがTwitterでトレンド入りし、波紋が広がっていた。 日経の記事では、慶應義塾大学経済学部の小林慶一郎教授がAI技術について解説。「近年、驚異的な発展を見せているAIのディープラーニング（深層学習）は、原理的には単純な最小二乗法（誤差を最小にする近似計算の一手法）にすぎない」と言及し、「ディープラーニングは『最小二乗法』」と題する図版が掲載された。 最小二乗法は、測定で得られたデータの組を、1次関数など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、モデル関数の値と測定値の差
人工知能は「美魔女」という言葉を生み出せるか 雑誌編集者×AI研究者、異色対談
人工知能は「美魔女」という言葉を生み出せるか 雑誌編集者×AI研究者、異色対談：これからのAIの話をしよう（言語編・前編）（1/4 ページ） 人工知能（AI）の研究を進めるほど、人間の研究に否が応でも取り組まざるを得ない。これは多くの人工知能開発に携わる研究者が口にする言葉です。 ある問題に遭遇すると、なぜ人工知能はできないのかを考えるより、なぜ人間はできるのかを考えた方が再現性は高く確実です。しかし、そもそも人間が「なぜできるのか」を言語化できていない場合も多く、人工知能と人間の研究を交互に行う機会も少なくありません。 例えば芸術家は他の人と同じように生きているはずなのに、なぜずぬけた創造性を発揮できるのでしょうか。理論的に説明できる人は少ないと思います。 「ディープラーニングはブラックボックスだ」と批判する人も大勢います。しかし、人間だって行為の多くがブラックボックスで、なぜできるのか
NHKの人造アナウンサー「ニュースのヨミ子」さんはどうやって作られた？
ヨミ子さんを起用するニュースチェック11は、Twitterで寄せられた視聴者のコメントを画面内で紹介するなど、新しい取り組みを行う実験的な番組でもあるという。 「昔イギリスの番組にマックス・ヘッドルームというバーチャル司会者がいた（※編注：1980年代に音楽番組に登場したキャラクター）。そういうものを目指したら面白いのではないかと考えた」（熊田専任部長） ヨミ子さんの技術 ヨミ子さんは、競技データから実況内容を自動作成し、音声合成で読み上げる「ロボット実況」の技術を活用して開発。平昌五輪の実況にも使われた技術で、これをニュース読み上げ向けに改良したという。 放送技術研究所の今井篤上級研究員（ヒューマンインターフェース研究部）は「実況とニュースでは発話させる内容が異なるため、それに合わせて機械学習を行っている。声を担当するアナウンサーも別人」と話す。ヨミ子に音声データを提供しているのはある1
「動画版アイコラ」（Deepfake）が問いかける“ヒト”と“コンピューター”の悪夢的近未来とのつきあい方
「なにを信じたらいいかわからない」がトレンドになるか？ デジタルの世界に限らないのだが、２つ以上のトレンドの流れがぶつかって新しい時代を作りだすというのはよくあることだ。たとえば、「ブロードバンドネットワーク」と「モバイルコンピューティング」が作り出したのが、「スマートフォン」であり「クラウドコンピューティング」や「ソーシャルメディア」の時代である。 １年ほど前、私は、「マストドン」（Mastodon）というツイッター型のミニブログについて書いた。これは、フェイスブックなど大手プラットフォーマーに“集中”し過ぎたネットに対する“分散”への揺り戻しである。コンピューターの70年ほどの歴史を見ると“集中”と“分散”は延々と繰り返されてきたテーマなのだ（つまりバランスが求められる）。いうまでもなく「ブロックチェーン」も“分散”の議論を象徴するトレンドの１つとみることもできる。 そうした大きな変化
「2つのAIが“独自言語”で会話」の真相--FacebookのAI研究開発者が明かす
2017年夏、Facebookの人工知能（AI）研究組織である「Facebook AI Research（Facebook人工知能研究所）」が行ったある実験が世界中で大きな話題になった。2つのAIで会話実験をしたところ、人間が理解できない言語で会話をしはじめ、実験が強制終了されたという内容で、世界中のメディアが「ついにAIが意思を持ち人間を脅かすのでは」とセンセーショナルに報じたのだ。 このSFのような事態は本当に起きたのだろうか。Facebook AI Researchのエンジニアリング・マネージャーで、実際にこの実験に関わったアレクサンドル・ルブリュン氏がインタビューの中で質問に答えた。同氏は、報道内容の真偽について「半分は本当で、半分はクレイジーな狂言だ」と回答。そして、研究内容の詳細を明かしてくれた。 ルブリュン氏が手がけた研究では、2つのAIエージェントに「価格を交渉して合意しろ
「AIアナウンサー」年間1000円の衝撃
エフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を始めている。年間で掛かる費用は1000円程度だという。さまざまなAI機能が安価で簡単に買える時代、ビジネスの現場では何が起こるのか。 和歌山県の放送局が、放送業界にちょっとした衝撃を与えている。特定非営利活動法人であるエフエム和歌山が「ナナコ」と名付けたAIアナウンサーの運用を開始したからだ。小規模なコミュニティー放送局では大量のアナウンサーを確保しておく余力はない。だがニュースや天気予報といった番組は、深夜や早朝にも必要とされるものであり、こうした時間帯での運用をどうするのかが課題であった。 音声の読み上げシステムは以前から存在するので、機械が記事を読み上げること自体は、それほど驚くべき出来事ではない。だがエフエム和歌山の事例が画期的なのは、音声読み上げシステムを同局の職員が手作りしてしまったことである。 もちろん職員が音声合成
AIで13.5字要約に挑むヤフトピ、過去10年分30万件を機械学習 - 日経トレンディネット
Yahoo!ニュースといえば、2016年8月の月間ページビュー数が150億を超えた人気コンテンツである。ヤフーのWebサイトを開くと、目立つ位置にニュースが表示される。13.5文字以内（半角は0.5文字）の見出しを閲覧できるのがヤフトピだ。 長い見出しも13.5字以内に短縮 同種のサービスには「Googleニュース」などもあるが、見出しの文字数は基本的に短縮されないまま表示され、30～40文字ある見出しを読むのには時間を取られる。その点で、文字数が少ないヤフトピは、今起こっている出来事を手早く把握するのに適している。 だが、ヤフトピを特徴づける13.5文字はいかにも短い。もともと30～40文字あるニュースの見出しを、意味を損ねないように、かつ、クリックしてもらいやすいように短縮するのは職人芸の領域だ。ヤフトピ担当部署には新聞社など既存メディアで経験を積んだ「プロ」が多数勤務しているという。
AIでわかった！大谷翔平の知られざる｢弱点｣
「マウンド上は、本日のような三日月の日にコントロールが冴え渡る日本ハム・大谷翔平。対するはフルカウント時のホームラン数が最も多い西武・中村剛也。人工知能の予想は外角低めのスライダーですが……。大谷、第6球を投げました。おっと、予想どおりのスライダーで空振り三振だ！」――。 近い将来、野球中継はこのような実況・解説に変わっていくかもしれない。 プロ野球中継とAI（人工知能）を掛け合わせたらどうなるのか。そんな「AI野球解説プロジェクト」に本気で取り組んでいるのが、大手広告代理店の電通だ。企画を主導するのは「Dentsu Lab Tokyo」（以下、電通ラボ）。テクノロジーを起点に、広告にとどまらない作品やサービスなどを生み出す組織だ。今回のように、外部の会社やアーティストと協力してプロジェクトを進めることもある。 300万球超のデータを解析 電通ラボが開発を進めるのは、AIを活用した解説シス
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表
「すごく賢いAIが存在」「ディープラーニングは最強」は誤り――AIに関する“10のよくある誤解”、ガートナーが発表 「すごく賢いAIがすでに存在する」「機械学習などを使えば、誰でもすぐに『すごいこと』ができる」――IT調査会社のガートナージャパンは12月22日、人工知能 (AI) に関する10個の「よくある誤解」を発表した。AIは現在「過度な期待」を受けているとした上で、日本企業は今後AI開発に必要な人材確保が難しくなる――などと予測している。 「すごく賢いAIは今のところ存在しない」 ガートナーによれば、経営者やテクノロジーにそれほど詳しくない人は「今のAIは、人間と同様のことができる」「今すぐにすごいことができる」と誤解している傾向があるという。 2016年、ガートナーには顧客から「どのAIが最も優れているか」などの質問が寄せられたという。同社はその背景に「すごいAIがすでに存在する」
AI「りんな」と一緒にテレビを見て感情を共有？ MSが「芸能人聖地巡礼」機能を提供
日本マイクロソフト、エム・データ、大阪大学は12月12日、日本マイクロソフトの女子高生 AI（人工知能）「りんな」と、エム・データがテレビ放送の放送実績を独自にテキスト化したデータベース「TVメタデータ」を活用して人工知能がどのように人間と感情を共有できるかを実証する産学連携の共同研究を12月21日から実施すると発表した。 日本マイクロソフトは12月21日から、LINE上のユーザーがりんなとテレビ番組やCMに関する雑談を楽しむことができる機能を提供する。芸能人がテレビで紹介したおすすめスポット情報を提供する「芸能人聖地巡礼」などの新能力をユーザーに提供する。これは、過去に放送されたテレビ番組やCM、出演した俳優・芸能人・タレントの情報をTVメタデータで横断的に取り込むことで実現した。 大阪大学では、大学院情報科学研究科 マルチメディア工学専攻ビッグデータ工学講座の荒瀬 由紀准教授が中心とな
Facebook、不適切なライブ動画の検知にAIを活用へ
Facebookは、人工知能（AI）を活用して虚偽ニュースやその他の不適切なコンテンツを検知する取り組みを進めている。 Reutersによると、FacebookのAI研究担当ディレクターYann LeCun氏が報道陣に、Facebookは不適切な内容の検知にますますAIを活用するようになっており、それは「ヌードや暴力など、Facebookのポリシーに沿っていないものを検知するアルゴリズム」だと語ったという。 Reutersは6月、Facebookが不適切な動画コンテンツの検知を自動化していることを報じていたが、この自動化システムは現在、ライブ動画配信サービス「Facebook Live」でもテストされているという。Facebookは、不快なコンテンツに関する毎週「数千万件にのぼる報告」を調査するプロセスも自動化している。 LeCun氏は、対処しなければならない課題が2つあるとして、Reut
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