高性能チャットボット「ChatGPT」を支える“劣悪な労働搾取”を米誌がスクープ | 時給は最高2ドル。残虐な動画を検閲し続ける…
トラウマを残した「労働搾取」 米「タイム」誌がテクノロジー業界の闇を暴き、大きな話題になっている。 問題となっているのは、高い文章生成能力が注目される、AI搭載チャットボットの「ChatGPT」。その生みの親であるAI企業「オープンAI」がパートナー企業を通じ、時給2ドル以下でケニア人労働者を雇っていたことがわかったのだ。 オープンAIはマイクロソフトから100億ドルの出資を受ける可能性が報じられるほど、いまもっとも注目されている企業だ。いったい何が起きているのか。 オープンAIが外注先として依頼していたのは、米サンフランシスコに拠点を置くサマ社。同社はケニアやウガンダ、インドの人材を雇い、グーグルやメタ、マイクロソフトなどの顧客向けに、有害なネット情報を選別する「データのラベリング作業」を実施していたという。 ケニア人の労働者たちは、データのラベリング作業の過程で、処刑や性的虐待など極め
AIにやってほしいのは確定申告や危険な仕事なのに、AIが娯楽や芸術をやり人間がキツイ仕事をやるディストピアになってね？
ひきこうもり @Hikikomori_ 生活に必要な単純労働をAIにすべてやらせて、人間はお絵描きしたり音楽を作ったり、クリエイティブな事をして優雅に暮らすのが、AIの発達した素晴らしい未来という話だったのに、実際の現代は、きつくて安い単純労働を人間がこなして、AIはものすごく優雅に上手にお絵描きしてるの、ディストピアすぎる 2022-08-03 21:20:10 道民の人(廃墟・ひなびた風景) @North_ern2 AIが絵描いたりボケたり俳句作ってるの見るたび、「いやAIに求めてるのは私の代わりに確定申告ぜんぶやってくれるとか雑務をこなしてくれることであって、娯楽や芸術の担い手じゃないんだわ」って思いがち。早く「AIが人間の仕事を奪う」世の中とやらになってよ。Hey Siri、私の代わりに生活費稼いで。 2022-08-04 13:01:54
施策デザインのための機械学習入門 を読んだ
TL;DR 機械学習に基づく施策をサービス改善につなげるためのフレームワークとその実践を提供してくれる本 統一的なフレームワークと一貫した記述で、よく書かれている本だなと感心した 個人的には 4.2 節の Implicit Feedbak を用いたバイアスを考慮したランキングシステムの構築のところは勉強になった タイトルの通り 施策デザインのための機械学習入門 という本を読んだ。 よく書けていて勉強になったのでブログにも残しておく。 本の正式なタイトルは「施策デザインのための機械学習入門 データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方」というもの。 本のタイトルからは具体的ににどういう内容が書いてるかは想像しにくいが、内容は機械学習に基づく施策を実際に導入する際に重要となる観点を一連のフレームワークとして提供し、そのフレームワークに基づいた具体的な実践を解説するというものになっている。
Launchable の人とカジュアル面談した
TL;DR 興味があったので Launchable の @yoshiori さん @draftcode さんとカジュアル面談をした テストをはじめとしてソフトウェアエンジニアリングの生産性をデータドリブンで改善していくというのはめちゃ面白そう 自分は現段階では転職意思がないけど、機械学習エンジニアで興味ある人は言ってくれればおつなぎします！ Ubie Discovery に転職して一年半が過ぎた。 日々楽しく働いているのだが、ご時世も相まって外の情報を得ることが少ないのはちょっと残念だなぁと思うことがある。 他の会社の人の話を聞くのは面白いしためになることも多いので、またそういう活動も少しずつやってみようかなと思い始めた。 そんな折に Launchable https://www.launchableinc.com/ で Machine Learning Engineer の positi
「あえて精度勝負をしない機械学習」という選択肢 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
少し前のことですが、こんな話題がありました。 自分がこれまで現職で手がけた機械学習ソリューションでは 1. そもそも「予測」ではなく「説明（解釈）」をアウトプットにする 2. クラス分類確率の高いものだけアウトプットし、低いものは「未定」扱いにして捨てる などという形で実務の現場で使ってもらってます。精度勝負をしないのも一つの解かと https://t.co/NmZJCPnue2— TJO (@TJO_datasci) 2021年8月29日 実際問題として「ある目的のために機械学習システムを開発し、非常に高精度のものが出来上がったが、結局色々あって実戦投入されなかった」という話は、自分の身の回りでも業界内の伝聞でも事欠きません。 しかし、機械学習と言えばどちらかというと「より精度の高いモデルを追い求める」試み、もう少し下世話に言うと「精度勝負」によって、連綿と発展してきたという歴史がありま
『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出版します - Counterfactualを知りたい
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
「施策デザインのための機械学習入門 データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方」 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
施策デザインのための機械学習入門〜データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方 作者:齋藤 優太,安井 翔太技術評論社Amazon 著者よりご恵贈いただきました．いくつか読むべき本があったのですが，社内で読書会をするために優先して読みました．感想を書きます． 著者は当時学部生とは思えないスピードでトップカンファレンスに論文を通している齋藤優太氏とサイバーエージェントにて機械学習と経済学 (特に因果推論) の研究を行っている，「効果検証入門」の著者でも知られる安井翔太氏．監修はホクソエム社． 第一線で活躍する若手研究者が日本語で本を書くことがどんなに貴重か (一部の研究者が「日本語の原稿や国内学会は業績ではないので意味がない．運営負荷も高いために縮小・廃止すべきだ」「日本語の専門書は不要であり，原著を読める人間だけが読めばいい．」と主張している背景があります) という話をしても一部の人に
『仕事ではじめる機械学習 第2版』を編集しました
『仕事ではじめる機械学習 第2版』を編集しました 編集を担当した書籍『 仕事ではじめる機械学習 第2版 』が絶賛発売中。電子書籍もあります。見どころについては 著者の有賀さんがまとめていらっしゃる記事 があるので、そちらをご一読いただくのがお勧め。 最初の版を制作したのが2017年から2018年にかけてのこと。そこから既に3年が経過して、いまだに機械学習への注目は高い状態が続いている。お陰さまで本書については刊行後も読者の支持を得続けることができ増刷を重ね、さらには改訂の運びとなった次第。 本書の制作 編集担当としては、内容に関してバリバリ議論＆相互ツッコミをする著者陣を見守りつつ、周辺の環境を整備したり、印刷日程の調整をしたり、オビの惹句を考えたりしていた。 今回はトップスタジオさんご協力の下、制作の全行程をSphinxとTeXを組み合わせたツールセットで制作している。Sphinxが出力
こんなデータじゃ機械学習できねぇよ MLにおけるデータマネジメントの重要性
Machine Learning Casual Talkは、機械学習を用いたシステムを実運用している話を中心に、実践的な機械学習に関して気軽に話せる会です。実際に運用していく上での工夫や、知見を共有します。第12回目のテーマは「機械学習プロジェクトに関する「ベストプラクティスとアンチパターン」。機械学習ではデータを扱いますが、そのデータマネジメントがしっかりしていないと破綻してしまうという点について、ゆずたそ氏がお話します。前半は使えないデータとは何かについて。 自己紹介 ゆずたそ氏（以下、ゆずたそ）：では、発表を始めたいと思います。「データマネジメントなきMLは、破綻する。〜こんなデータじゃ機械学習できねぇよ問題の処方箋〜」という話をしたいと思います。 はじめに、まず自己紹介です。「yuzutas0」というアカウントをやっています。機械学習の専門家ではないのですが、機械学習を使った施策に
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
ポルノや斬首画像をタグ付けし続け、月給2万円…「AI」機械学習の闇 | アマゾンやマイクロソフトから受注するインド企業に潜入取材
プラダンは大腸内部のポリープや、ガン化するかもしれない小さな新生物を探す。ぬらりとして赤く腫れたニキビにも似た突起物を発見すると、マウスを動かし、キーボードを叩いて、デジタルの輪を描画してマークした。 プラダンは医学を学んでいるわけではなく、「AI（人工知能）」の学習システムに関わっている。ゆくゆくは医師の仕事も、彼女が開発に“貢献”したAIに取って代わられるかもしれない。 AI「学習」の内幕 プラダンは、この小さなオフィスビルの4階で働く数十人の若いインド人男女のひとりだ。彼らはデスクの前にずらりと並び、ありとあらゆるデジタル画像のアノテーション（AIの学習向けにデータを紐付けること）をおこなう。 街頭写真に写りこんだ停止標識に歩行者、衛星写真の工場、石油タンカーに至るまでを正確に特定する。 大半のテック業界関係者が「世界の未来の姿」だと話すAIは「機械学習」と呼ばれる開発手法のおかげで
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
ガチでイラストレーターやばくない？
佐武原 on Twitter: "AIに奪われる仕事というのは要件定義のしっかりした仕事と同義なので、人間は人間らしく要件定義をしないでサクセスしよう"
https://twitter.com/sammy_suyama/status/1522931910410121216
急躍進「SHEIN」の影で勢力伸ばす“AI企業”の正体、中国アパレルがもっと爆速になる理由（ビジネス＋IT） - Yahoo!ニュース
いとう on Twitter: "データサイエンティストを４年ぐらい(学生の時含む)やってきて思うことを自戒を込めて４ページにまとめてみた ・単なる機械学習の専門家はやめよう ・最新の機械学習手法よりお客さんの世界の論文 ・誰も本当に本当に物なんて言語化できない… https://t.co/kN5sc9nW4V"
Google従業員が労働組合結成 利益優先を批判 - 日本経済新聞
AIブーム終焉の意味するところ｜Ryota Kanai
新常態「その仕事、AIで」 定型業務の求人30%減 チャートは語る - 日本経済新聞
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "「すべての雑用、すべての業務、すべての職業を消し、そして自分も失業する、永遠に」というネオエクスデスみたいな価値観の座右の銘を持っています"