ChatGPT、何が問題か 元グーグル社員「非常に無責任で無謀」：朝日新聞デジタル
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「ChatGPT」はウソをつく--「インターネットの父」V・サーフ氏が批判
インターネット創始者の1人に数えられるVinton Cerf氏は、最近になって急に注目を集めるようになった人工知能（AI）チャットボットの「ChatGPT」を支えるテクノロジーについて、「スネークオイル」（まやかしの万能薬）だと批判している。 GoogleのインターネットエバンジェリストであるCerf氏は、ChatGPTや、競合する同社の「Bard」に力を与えている大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAIテクノロジーを全面的に否定しているわけではない。しかし同氏は、米国時間2月13日にCelesta Capitalが開催した「TechSurge Summit」において、こうしたテクノロジーは事実に基づく内容を用いて訓練されている場合であっても、もっともらしく見えるものの誤っている情報を生み出す可能性があるという倫理上の問題を抱えていると警告した。 ある企業の幹部が、業務上の問題を解決するた
AI対話ソフト「ChatGPT」拡大 “誤り気付きにくい”指摘も | NHK
質問を入力するだけですぐに自然で説得力のある回答が返ってくる、AIとの対話ソフト「ChatGPT」の利用が個人や企業のあいだで急拡大しています。 一方で、あまりに人間らしい回答であるため、誤りに気付きにくいといった課題を指摘する声もあがっています。 この対話ソフトはアメリカのベンチャー企業「オープンAI」が開発したもので、去年11月に無料公開が始まりました。 ロイター通信によりますと、公開から2か月ほどで月に1回以上サービスを利用した人が1億人に達したということです。 大量のデータをAIが学習していて、質問を入力すると人間が作成するような自然で説得力がある文章を作成することができるのが特徴です。 例えば、世界で1番おいしい朝食は何かと尋ねると、地域や文化、個人の好みの影響を受けるため答えは1つではないと回答します。 また、企業では大量の顧客データを学習し、ネット通販の商品の提案や返品手続き
ChatGPTがGoogle検索を使いものにならなくする未来 - きしだのHatena
いろいろ仕組み的にChatGPTというのはGoogle検索の代替以上の働きをするなぁと思っていたのだけど、それとは別にChatGPTによって検索が使い物にならなく未来が考えられるなぁと思った。 ChatGPTが検索よりもいいのは、そのものズバリな文書がなくても、その周辺から学んだ単語の関係をもとに、答えを構築してくれることです。 たとえば検索の場合は、日本語で書かれた文書が用意されていなければ、たとえ英語や中国語の文書があったとしても日本語での検索には引っかかりません。 けど、ChatGPTの場合は、英語や中国語の文書から学んだ単語の関係や、ほかの文書から学んだ英語と日本語の関係、日本語での単語の関係などから、日本語の回答を生成してくれます。 たとえばGluonという会社について日本語で説明してる記事はおそらくないと思うのですが、ちゃんと日本語で説明してくれます。本社はベルギーですが。。。
堀江貴文氏 「AIに仕事を奪われる」と考えるのは愚か
AI（人工知能）の進化が止まらない。囲碁や将棋にとどまらず、さまざまな分野で「人間超え」を果たし、「仕事が奪われる」といった脅威論が後を絶たない。AIは人類の敵か、味方か――。最新刊『僕たちはもう働かなくていい』の中で、自身の「AI論」を詳しく展開する堀江貴文氏が、短期集中連載で“AI時代の生き方”について考察する。（第1回） ＊ ＊ ＊ 世界3大発明は「羅針盤」「火薬」「印刷技術」と言われるが、なぞらえて現在の“世界3大発明”が、新たに提唱されている。「AI」「IoT（モノのインターネット）」「ビッグデータ」だ。 特に重要なのは、AIだと私は考える。IoTもビッグデータも、AIの技術がベースになっており、ある意味では応用分野という解釈もできるからだ。AIの一大発明が、多くのテクノロジーやサイエンス分野に、急激な進化をうながしているのは事実だ。 自動運転技術、電子決済、ネット通販、シェアリ
DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep
(2018.1227)なんか急にバズったのでちょっと追記しました。 ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい！」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃に流行り出しました。 実際に企業が仕事としてディープラーニングに手を出し始めたのはAWSがGPUインスタンスをリリースした頃からだと思うので2014年ぐらいからでしょうか。 まだ流行り出して５年も経っていない技術であるため、最新の研究レベルでもディープラーニングの全容は明らかになっていなかったり(参照： ディープラーニングの解釈に関するサーベイ論文) 、正しくディープラーニングを理解するための教科書や参考書などもま
Pythonしかやりたくない！？一つの言語にこだわる未経験者がエンジニアとして採用されない理由 - paiza times
Photo by Ray Bouknight こんにちは、谷口です。 「Python最高！」 「Pythonってほかの言語と比べて何がいいの？」 「ほかの言語は知らんけどPython最高！」 「……」 みたいな若いエンジニア（もしくはエンジニア志望者）、皆さんの周りにもいませんか？ エンジニアとして「好きな技術がある」のはもちろんとてもよいことですが、 実務経験もないのに「Pythonの求人にしか応募したくない」 「ほかの言語は使ったことがない」と言って好きな言語しかやりたがらない みたいな感じで、経験が浅いにもかかわらずこだわりが強すぎる人は、転職活動ではマイナスになってしまうケースがよくあります。（別にこれはPythonに限った話ではないのですが、特にPythonにこだわりたがる人があまりにも多いので例にしました…） 今回は、「この言語しかやりたくない！」と言う人が勘違いしていることと
機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか
TL;DR 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない 研究でなく実務レベルで機械学習を扱う場合にどのような線形代数の知識が必要になるのか考えてみた 高校でやるベクトル・行列＋αくらいあれば概念的には十分で、計算が苦じゃない基礎体力が重要では？ 機械学習が流行ることで、機械学習に必要な数学的基礎にも話が及ぶことが多くなってきている。 特に、線形代数や微積に関しては基礎を押さえとけみたいなことを言う人が結構いる気がする。 中身のない話をしたい場合はまあそれだけでもいいのだけれど、具体的に何が必要になるのかを説明してくれてる人はあまりいない。少なくとも自分の観測範囲では。 レベル感が様々なので万人に通用する議論はできないのはしょうがないが、「自分としてはこれは必要だと思っている」みたいな意見は聞いてみたい。 自分の考えはどうだろう、ということで線形代
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い Amazing, every word of what you just said was wrong. 2017.12.20 Updated by Ryo Shimizu on December 20, 2017, 06:24 am JST 昨日の記事に対し、NVIDIAからヒステリックといえるほどの対応が起きました。不思議です。明らかに意図的に動いているのに、公表されている事実を指摘しただけなのにこの反応は不可解ですね。 NVIDIA側からは、「個別に面談して誤解を晴らしたい」という連絡を頂きましたが、そもそもなぜ個別に面談する必要があるのでしょうか。筆者のもとにはNVIDIAからGeForceの供給を止められている、という代理店の話も聞こえてきます。水面下でコトを落ち着かせたいということなのでしょうか。 また、海外には
nVidia、GeForceのデータセンターでの利用を禁止する
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース） また清水亮がポエムを書いている。困るんだよね、名前の同じ人間にそういうことをされると私まで詩人だと思われてしまう。 nVidiaは確かに邪悪で不自由で存在自体が人道上の罪にあたる極悪企業であり、かのLinuxカーネルの最高開発者であるブリリアント・アッスホールの称号も名高いリーナス・トーバルズにも中指を突き立てられてFから始まるとてもここで書くことができないほどの醜悪極まりない侮辱の四文字言葉で罵られたほどの救いようのない時勢の読めない烏合の衆ではあるが、まさか自らの飯の種であるデータセンターへの利用を禁止するほどの寓話に出てくる金の卵を生む鶏を割くほどの阿呆ではないだろう。どれどれ、この私が直々にソースとやらを検証し
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
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Hiromitsu TakagiさんはTwitterを使っています: 「ChatGPT等の大規模言語モデルに「個人情報保護」云々が政治課題化してきたようなので、取り急ぎ私見の概略を述べておきたい。個人データ保護法制に関係してくる側面は複数あるので注意。 その一つ、公開文献等に含まれる個人情報（散在情報）を学習の入力とするのは同法制の外にあると言うべきである。」 / Twitter
ゾゾ、自動採寸でフルオーダー 紳士服PB展開 - 日本経済新聞
GeForceのデータセンター利用を禁止する使用許諾契約に対してNVIDIAが声明
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