by nrkbeta 「すべての経済的意思決定が厳密に合理的であるとは限らない」という理論を提唱した心理学者・行動経済学者のダニエル・カーネマン氏が、2024年3月27日に90歳で亡くなりました。 Best-selling psychologist and Nobel economist Daniel Kahneman dies at 90 : NPR https://www.npr.org/2024/03/27/1241206604/thinking-fast-slow-psychology-behavioral-economics-daniel-kahneman-obit-nobel Daniel Kahneman – Biographical - NobelPrize.org https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/20

吉川徹さんは、統計データから社会の構造を読み解く「計量社会学」の立場から、日本社会の階層や社会意識について長年研究されてきました。私たちが消齢化の背景を探る上でも、「世代」という観点から生活者を分析する吉川さんのお話は大変参考になりました。 今の日本社会を構成する20～60代が、なぜ年代を超えて似たような価値観を共有できるのか？　それぞれが生きた時代背景をもとに、吉川さんの考える「世代」と消齢化の関係を掘り下げて聞いてみました。 消齢化を生み出したものは「変化のない社会」 ――消齢化という現象が起きている理由は何だと考えられますか。 吉川徹氏（以下、吉川）　生活総研が消齢化として議論しているのは、主に今の20代から50代までの世代の価値観が重なり合いつつある現象です。この広い世代が「大体同じような時代」を生きてきたことが、価値観が重なり合ってきた理由です。 学歴を例に取ると、今の18歳の大

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LLMの内部表現とは何か LLMに限らず機械学習モデルを理解してコントロールする上で、モデルの内部表現にどんな情報が含まれているのか知るのはとても重要です。 内部表現とは、モデルが入力データ（例えばテキスト）を受け取ったときに、そのデータを解析し理解するために内部で生成されるデータの表現です。表現はモデルの各層で異なる形式を持ち、最終的な出力（例えば文章生成など）に至るまでのプロセスに密接に関わります。内部表現は隠れた表現という言い方もできます。 これまで、内部表現を理解するための研究はたくさん行われてきました。しかし、スケールの限界や精度の悪さ、表現力の不足などが問題となり、なかなか実用的なアプローチとは言えるものはなかったと言われています。 そこでGoogleの研究者らは、LLMならば自分自身の内部表現を人間のために「翻訳」することが可能であると考えました。LLMがテキストを生成する高

生成AIを教育に活用する──業務効率化を目的とした生成AIの導入・活用が増える一方で、大学教育にも生成AIを役立てようという試みが出てきている。同志社大学は2024年4月から1年間、AIを使った学習支援の仕組みを整える実証実験を始める予定だ。 「個別最適化がやれるのが、生成AIのいいところ。学生の間違い方などは何パターン化に層別できると思う。それに合わせて教材を最適化していく。そこまでできれば本格的」──取り組みに携わる宿久洋教授（文化情報学部）は、生成AI活用の理想像についてこう話す。 同大による実証実験の狙いはどこにあるのか。予定している取り組みの内容と合わせて、宿久教授や谷村智輝副学長（教育支援機構長、経済学部教授）に詳細を聞いた。 講義の質問にAIで答える環境など整備　Azure OpenAI Service活用 まず、同志社大による実証実験の内容を整理する。同大は、学生による学習

松尾研究室が2023年9~10月に東京大学サマースクールで開催した LLM 大規模言語モデル講座のコンテンツを無償公開しています。 本講座は約2,000名の受講者が参加し、全7回の講義を実施しました。 最終課題としてGPUを使ったコンペティションでは約800名が参加し熱戦を繰り広げました。 現在、講義のスライドのみ公開しております。 ダウンロードは利用規約を確認の上、下記からダウンロードをお願いいたします。 最終更新: 2024年2月10日 問題・フィードバック報告フォームはこちら 第1回：Overview of Language Models LLMの概要、今後の各回の講義の概要、および日本のLLM開発状況について 第2回：Prompting and Augmented Language Model 事前学習済みLLMを追加学習せずに活用する技術（プロンプティング、⽂脈内学習、Augme

米Googleは12月8日（現地時間）、Googleラボが初期テスターに提供していたAIノートブック「NotebookLM」（実験製品）を、米国で18歳以上が利用できるようにした。これは今年5月に開発者カンファレンスにおいて、「Project Tailwind」という名称で紹介されたツールであり、オンラインノートに大規模言語モデル（LLM）によるAIアシスト機能が統合されている。新版では、PDFサポートやメモボードといった多数の新機能を追加し、またGoogleが12月6日に発表した最新のAIモデル「Genmini Pro」の使用を開始した（対応言語は英語）。 NotebookLMは、論文やレポート、小説、書籍執筆など長い文章を書く際の準備に役立つツールである。執筆プロジェクトごとにカスタマイズされたAIアシスタントが、ユーザーが収集した資料や情報、ユーザーが書いたメモやノートに基づいた、分

ChatGPTを活用する就活生は多数派？　少数派？ 活用の目的は「エントリーシート作成」 活用のメリットは「文章力の向上」が6割超 利用者の約6割が「満足」、後輩への推奨度は？ 就活生が支持する企業のAIサービスは？ この1年でChatGPTをはじめとする生成AIサービスがあふれ、多くの領域で活用が進んでいる。また、ChatGPTを基にして特定領域に特化したチャットボットなど、様々な独自AIサービスも生まれている。 同じく採用市場でも、就職活動において学生がChatGPTの活用を始めていたり、就活支援のための独自AIサービスが生まれていたりしている。 ▼関連記事 Z世代就活生が好む採用コンテンツは？　調査で判明「タイパ」優勢 上記の連載第7回では、実に70％近くの学生が就職活動においてタイパ（タイムパフォーマンス）を意識して情報収集をする傾向があると指摘した。今回はこうした状況を踏まえ、就

熊谷誠慈 人と社会の未来研究院准教授と古屋俊和 株式会社テラバースCEOらの研究開発グループは、生成系AI「ChatGPT 4」と宗教を掛け合わせた新型チャットボット「親鸞ボット」と「世親ボット」を共同開発し、仏教対話AIの多様化に成功しました。さらに、両ボットのAR（拡張現実）技術を開発し、宗教史を代表する仏教聖人ボットとのテキスト対話のみならず、視覚や聴覚を用いたマルチモーダル（多感覚的）なコミュニケーションもできるようになりました。 親鸞ボットと世親ボットは、日本最大の仏教宗派である浄土真宗の開祖親鸞（12～13世紀）、大乗仏教の二大哲学の一つである「唯識」を大成した菩薩の世親（4世紀）という、2人の仏教聖者をモデルとした人工知能です。発表済みの「ブッダボット」、「ブッダボットプラス」と同じく、現存する仏教聖典を機械学習し、人々の様々な悩みに宗教的観点から回答してくれる仏教対話AIの

twitter上でdisられる社会学者 しばしば 社会学者はSNSで悪し様に罵られる。 なぜ社会学はここまで嫌われるのか｜小山晃弘｜note 例えばこのブログが書いているように、胡散臭い、学問ではない と言われる。 ここで疑問に思ったのは、上で紹介したブログに様に社会学者だけに悪評が立っているのか？他の学問分野ではどうなのだろうか？ twitterで社会学者はどの様に語られているか？ twitterは、開発者向けに全ツイートの1%のサンプリングデータを公開している。私は2018年からそのtweetサンプルを収集している。現在、約7億件のtweetを収集している。 そのデータを利用して、社会学者はtwitter上でどの様に語られているかを調査する。 調査データ データ種別 説明 データ期間 2018-01-09から2021-01-28 データ件数 約7億2千4百万件 調査方法 サンプリングさ

","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=\"

イネは、わが国では言うまでもなく、世界的にみても人口の約半数が主食としている非常に重要な作物です。田中佑 農学研究科准教授（現：岡山大学教授）、齋藤和樹 コートジボワール・アフリカライスセンター（Africa Rice Center）主任研究員（現：フィリピン・国際イネ研究所（International Rice Research Institute）博士）、桂圭佑 東京農工大学准教授、辻本泰弘 国立研究開発法人国際農林水産業研究センター博士、高井俊之 同博士、田中貴 岐阜大学准教授、本間香貴 東北大学教授らを中心とする研究グループは、国際的な研究ネットワークを通じて国内外から大量のイネ画像と収穫量のデータを収集し、AIに学習させました。これにより、野外で生育するイネの収穫期の画像を撮影するだけで、高い精度で面積あたり収穫量（収量）を推定する技術を開発しました。本技術は幅広い品種や環境条件

東大松尾研発 ELYZA、独自LLM開発支援プログラムの提供を開始GPTシリーズの活用と並行した自社特化のLLM開発で競争優位性を強化 言語生成AIの社会実装を進める東京大学松尾研究室発・AIスタートアップの株式会社ELYZA（代表取締役：曽根岡侑也、以下ELYZA）は、企業が独自の大規模言語モデル（以下、LLM）を構築するための支援プログラムの提供を開始します。 GPTシリーズを活用したDXと並行しつつ自社特化のLLMを開発することで、企業は自社業務に最適化された言語生成AIを利用することが可能となり、競争優位性の強化に直結します。 本支援プログラムでは、Post-Training基盤の構築（具体的には、個社データを整備・作成し学習する基盤の構築）から支援を行うことで、状況に応じて最善の事前学習済みモデルを元に独自LLMを開発・精度向上し続けられる体制の構築を支援します。 提供背景：GP

近年、大規模言語モデル（LLM）が革新的な成果を上げています。特に、LLMが人間の会話を模倣する能力は、その応用範囲を広げています。しかし、LLMが人間の会話を模倣する過程で、その”性格”がどのように形成されるのか、また、その性格をどのように調整できるのかについては、まだ十分に理解されていません。 今回、DeepMind、ケンブリッジ大学、慶應大学などの研究グループが、LLMの性格特性を分析し、調整するフレームワークを開発しました。この記事では、その研究の詳細とその意義について紹介します。 本手法を応用すると、LLMを使用してよりリアルな性格を持つキャラクターを生成したり、ユーザーの行動によって動的に性格が変化するキャラクターを生成したりできる可能性があります。 参照論文情報 タイトル：Personality Traits in Large Language Models 著者：Musta

「中学1年の生徒が悪意無くChatGPTを使っているのを見つけた。『何で知ったの？』と尋ねたら、『お父さんが家で普通に使っている』という話だった」 私立中高一貫校のドルトン東京学園中等部・高等部（東京都調布市）でSTEAMアドバイザー（当時は美術科主任）を務め、神山まるごと高等専門学校の教員スタッフ／学生募集チームでもある新井啓太氏が2023年2月初旬、調べ学習で生徒がChatGPTを使っているのを発見したときのことをこう振り返る。「悪意は無いので全く問題ないが、AI（人工知能）頼みにならないような呼びかけがこれから必要」（新井氏）という見解とともに、同校の教員が使っているビジネスチャットツール「Slack（スラック）」でこの情報を共有したという。 GIGAスクール構想によって児童・生徒に「1人1台端末」が導入され、その利用環境が整って3年目。そんな矢先、学校現場で知られるようになったのが

熊谷誠慈 人と社会の未来研究院准教授と古屋俊和 株式会社テラバースCEOは、生成系AI「ChatGPT4」を応用した新型チャットボット「ブッダボットプラス」を共同開発しました。「ブッダボット」は、仏教経典を学習し、様々な悩みに対して宗教的観点から回答する対話型AIで、両開発者が2021年3月に公表しました。ただ、このブッダボットはGoogle社提供のアルゴリズム「Sentence BERT」を応用したものであり、（文章の生成は行わず）仏教経典の文言そのままの形で回答するものでした。ソースについては信頼性があるものの、ユーザーの聞きたい内容について、わかりやすい言葉で回答することはできませんでした。今回、ChatGPT4を応用したブッダボットプラスは、質問への回答として、仏教経典の文言をそのまま提示したうえで、ユーザーの質問内容に即した解釈・追加説明を併せて生成して提示することが可能となりま

最近流行りのChatGPT。 「色々な作業を自動化した」 「国家試験に合格した」 ニュースで目にする機会も最近は多いと思います。 では、ChatGPTは現段階でどのくらい賢いのでしょうか？ 「海外の司法試験で人間を超えた」などの情報をよく耳にしますが、実感が湧きませんよね。 今回は日本人に馴染みの深い大学入学共通テスト（旧センター試験）を題材に、その実力を検証してみました。 実験方法今回は、令和４年度の国語・英語（リーディング）・公民（倫理 / 政治・経済）の3科目について実験を行いました。 ※ 数学・理科等の科目については図表を読み取る問題が多く、正確に試験できないため今回は除外しました。 ポイント①： テキストになおす大学入試センターで公表されている試験問題がPDFのため、ChatGPTに読めるテキスト形式にする必要があります。 今回はGoogle Docsの機能を活用して文字起こしし

東洋大学情報連携学部は指導方法の変更や利用環境の整備に着手。AI（人工知能）を活用した教育システムを開発した。学生の生成系AIの理解を深め、利活用を促す。