生徒「筆記試験にChatGPTを使ってもよいですか？」 教授「いいよ」 ブラジルの大学が検証 結果は？
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 この研究では、2023年にブラジルのラヴラス国立大学で行われたHCI（Human-Computer Interaction）の筆記試験において、ChatGPTの使用が許可されたことが背景にある。このHCIコースでは、5年以上にわたり筆記試験で教科書やスライドなどの資料を参照することが許されている（オープンブック試験）。研究の目的は、筆記試験においてChatGPTを学生支援ツールとして使用することの利点と欠点を探求することである。 研究では、試験中に学生がどのようにChatGPTを利用し、それが学生の学習プロセスや理解度にどのように影響を与え
「もっともらしいウソ」をなくした“信頼できる”AI、Google「CoDoC」開発 医療診断に活用
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 Google DeepMindやGoogle Researchに所属する研究者らが発表した論文「Enhancing the reliability and accuracy of AI-enabled diagnosis via complementarity-driven deferral to clinicians」は、“医療画像をAIと人のどちらが診断した方が良いかを判断するAIツール”を提案した研究報告である。 「CoDoC」（Complementarity-driven Deferral-to-Clinical Workflow）
OpenAI、AIモデルの「幻覚」を軽減する手法を報告
人工知能（AI）モデルは進化しており、驚くようなこともできるようになった。しかし、それでもミスをしたり誤った答えを出したりすることがあり、これは「ハルシネーション」（幻覚：AIが事実と異なる情報を勝手に作り出してしまう現象）と呼ばれる。 OpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Bard」といった主要なAIチャットボットはいずれも、こうしたハルシネーションを起こしやすい。OpenAIとGoogleはどちらも、自社のチャットボットが誤った情報を生成する可能性があると明言までしている。 OpenAIは新たな研究論文に関する投稿記事の中で、AIモデルをより論理的に動作させてハルシネーションを回避する方法を発見したかもしれないと述べている。 同社は、複雑な数学の問題を解く能力を備えたモデルを「プロセス監視」で学習させた。プロセス監視とは、1つのステップごとにフィードバックを提供する手法だ。
AI成果物が急増したことで「AI生成コンテンツをAIが学習するループ」が発生し「モデルの崩壊」が起きつつあると研究者が警告 - GIGAZINE
Adobeが権利的にクリアなトレーニングモデルを用いた画像生成AI「Firefly」を発表したり、Microsoftの検索エンジンであるEdgeで対話型AIのChatGPTが活躍していたり、世界的なコンサル企業が「社員の50％は業務にジェネレーティブAIを活用している」と明らかにしたりと、ジェネレーティブAIは社会に広がり続けています。しかし、AIを使用してコンテンツを作成・公開する人が増えていることで、新たな問題として「AIが生成したコンテンツがインターネット上にあふれ、それをAIが学習することで、重大な欠陥が生まれている」ということが研究者グループから指摘されています。 [2305.17493] The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget https://doi.org/10.48550/
画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」 (1/4)
画像生成AI「StableDiffusion」の進化が止まりません。昨年8月にオープンソースとしてリリースされてから、世界中のプロアマ問わず多数の人たちが様々な研究成果を反映させ、毎日と言っていいほど新機能を誰かが発表するという状況が起きています。 StableDiffusion登場当初は、画像の品質のランダム性が高く、構図やポーズなどを指定できないという弱点を抱えていました。1枚の画像をもとに画像を生成する「i2i（image2image）」である程度コントロールすることはできても、「キャラクターに特定のポーズをとらせる」といったことは非常に難しかったんですね。 その状況を一変させる新機能が今年2月に登場しました。その名も「ControlNet」。プロンプトによる制約を克服するための、とてつもないポテンシャルを持つ技術でした。Stable Diffusionに次ぐ「2度目の炸裂」と言って
GPT-4以上？ 自分で何度も“推敲”し完成度を上げる言語生成AI「Self-Refine」
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 米カーネギーメロン大学、Allen Institute for Artificial Intelligence、米ワシントン大学、米NVIDIA、米UC San Diego、米Google Researchに所属する研究者らが発表した論文「Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback」は、大規模言語モデル（LLM）が、より高品質な出力を生成するために、反復的な改良と自己評価を利用することを可能にする新しいフレームワークを提案した研究報告である。
生成AIでアーティスト失業「まだ始まり」 シカゴ大教授からの警告：朝日新聞デジタル
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「ChatGPT」の課題とオープンソースAIの必要性を訴える論考、Natureに掲載
OpenAIのテキスト生成プログラム「ChatGPT」は大人気だが、その性能は科学研究に関して膨大な数の誤った情報を広める恐れをはらんでおり、内部機能を精査できるオープンソースの代替プログラムが必要であることなど、課題を指摘する論評が、権威ある学術誌「Nature」に掲載された。 「ChatGPT: five priorities for research」（ChatGPT：5つの優先すべき研究課題）というタイトルの論評で、研究者らは「専門的な研究に会話型AIを利用すれば、誤り、偏見、盗用が持ち込まれる可能性が高まる」点をきわめて広範な危険として挙げ、「ChatGPTを利用する研究者は、誤りや偏りのある情報によって誤った方向に導かれ、そこから得た結論を自身の思考や論文に取り込んでしまう危険がある」と指摘した。 この論評の筆頭著者は、オランダにあるアムステルダム大学の精神医学科・同大学医療セ
ChatGPTはバグ修正に使えるの？ ドイツと英国の研究者らが性能を分析
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 ドイツのJohannes Gutenberg University Mainzと英University College Londonに所属する研究者らが発表した論文「An Analysis of the Automatic Bug Fixing Performance of ChatGPT」は、ChatGPTが自動バグ修正にどれほどの精度を発揮するのかを検証した研究報告である。 プログラマーがソフトウェアのバグを発見し修正する作業を支援するために、バグ修正ソフトウェアパッチを自動的に提案する自動プログラム修正（APR）システムが導入されている。主要なA
ChatGPTと人間の違いは？ 約4万件の質疑応答から中国の研究者らが分析
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 中国の上海財経大学などに所属する研究者らが発表した論文「How Close is ChatGPT to Human Experts？ Comparison Corpus, Evaluation, and Detection」は、ChatGPTと人間の専門家が答える内容のそれぞれの特徴や違いを調査した研究報告である。 2022年11月のリリース以来、OpenAIのChatGPTは自然言語処理（NLP）コミュニティー含め、学術界や産業界など多くの分野で注目を集めている。有用性の面でこれまでの公共チャットbotを大幅にしのいでおり、さまざまなところで活用され
DeepMindの研究者が「AIが人類を滅ぼす可能性は高い」との論文を発表
by Dick Thomas Johnson 画像生成AIが人間を差し置いて絵画コンテストで優勝するなどAIが近年目覚ましい進歩を遂げる中、査読付の専門誌であるAI Magazineに、将来的に超知能AIが現れて人類に対する脅威となる可能性は高いと結論付ける論文が掲載されました。 Advanced artificial agents intervene in the provision of reward - Cohen - 2022 - AI Magazine - Wiley Online Library https://doi.org/10.1002/aaai.12064 Google Deepmind Scientist Warns AI Existential Catastrophe "Not Just Possible, But Likely" | IFLScience http
ポケモン風のキャラクターをAIが作成、デモページを公開 GANの高速化研究の一環として
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 ドイツのUniversity of TubingenとMax Planck Institute for Intelligent Systems、University Heidelbergの研究チームが開発した「Projected GANs Converge Faster」は、最先端のGAN（Generative Adversarial Network）より学習が最大で40倍高速化する手法だ。その有効性を評価するために、ポケモン風のキャラクターを生成できるデモページを以下の2つのWebサイトで公開している。 Projected GAN（Hugging Face） Projected GAN（
Generative Adversarial Network とは――トップ研究者が解説 | NVIDIA
ディープラーニングの業界で今もっともホットな話題である Generative Adversarial Network は、一般に「GAN」と呼ばれており、省力化しながらより多くのことを学習できるシステムの開発につながる可能性があります。 2014 年に GAN を発案したイアン グッドフェロー (Ian Goodfellow) 氏のお話を聞いてみましょう。当時、彼はまだモントリオール大学で博士課程の学生でした。現在 Google の研究科学者を務める同氏は、先月開催された GPU テクノロジ カンファレンス (GTC) において熱心に聞き入る聴衆を前に、GAN のしくみと理由を解説しました。 GAN は、AI――特にディープラーニング――の進化にとってきわめて大きな障害となる「膨大な手作業の必要性」を解消するものです。 Generative Adversarial Network: 「この
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