すがやみつる先生が生成AIを使ったことでAIを憂う人たちから大量の質問が殺到する→質問に丁寧に返答、ベテラン漫画家が話す「模倣について」の考え方がためになる
すがやみつる @msugaya 私も試してみました。プロンプトは、以下のとおりです。 ＊＊＊＊＊ 『ゲームセンターあらし』というタイトルのマンガがありますが、このマンガに関係なく、タイトルだけのイメージから、美少女がゲームセンターで激しくゲームをプレイする絵を、マンガタッチで描いてください。 ＊＊＊＊＊ こちらの方が年齢が高そうですね(^_^)。 ChatGPT経由でDALL-E3に描いてもらいました。 2024-04-30 22:26:48 ジロー @i9r82k こんこんばんばん 本日夜便は、ゲームセンターあらしより「ゲームセンターあらし」です ゲーセンというか、カラオケじゃないか？ 黒髪ショートカットって意外に珍しい気がする なんか悪友というか、腹を割って話せる関係っぽい感じがします ＃画像生成AI ＃美少女 pic.twitter.com/8SF9NJb1QR 2024-04-30
初心者大学生が作った機械学習ライブラリがGitHubでスター数300を超えた話 - Qiita
この記事について この記事では、プログラミング初心者の大学生である(であった)私が試行錯誤しながらなんとかスター数300越えのOSSライブラリを作った過程をまとめたものです。ライブラリ自体はまだまだ発展中のためこの記事も適宜更新してく予定です。ライブラリ自体の詳細というよりも、自作OSSの認知度を上げで他の人に使ってもらうために有用そうな知見をまとめていこうと思います。 ライブラリの概要 今私が作っているのは、AIJackという、機械学習モデルがもつセキュリティ・プライバシー上の脆弱性についての各種攻撃・防御手法を実験するためのPythonツールです。既存のライブラリの多くは特定の種類の攻撃や防御に特化したものが多く、複数のタイプの攻撃・防御を組み合わせて実験するためにはいくつものライブラリを組み合わせる必要がありました。そこでAIJackでは、できる限り統一的なAPIで様々な攻撃・防御手
AIを使った論文の読み方
近年の AI の進歩により、論文の読み方も大きく変化を遂げました。AI を活用することで以前と比べてはるかに簡単かつ早く論文が読めるようになりました。 以前私の個人ブログにて、論文の読み方やまとめ方を紹介しました。その時には要約ツールは用いていませんでしたが、最近はすっかり要約ツールを多用するようになりました。 本稿では、最新の AI を使った論文の読み方を丁寧に紹介します。 基本的な流れ 本稿でおすすめするのは ChatGPT か Claude で要約を生成して論文の概要をつかみ、Readable で精読するという方法です。ChatGPT や Claude では単に全体の要約を生成するだけでなく、肝となる箇所を特定したり理解するためにも用います。具体的な手順については後の項で解説します。 私が特定のテーマについて調査を行う場合には、テーマに関係する論文を被引用数の多いものを中心に 10
食糞AIがもたらす危機：botshitの肥溜めと化すインターネットの未来 | p2ptk[.]org
以下の文章は、コリイ・ドクトロウの「The Coprophagic AI crisis」という記事を翻訳したものである。 Pluralistic SF作家が正気を保ち続けるためには、サイエンス・フィクション（未来的な思考実験）と予言とを区別できなくてはならない。それができない作家は、自分が未来を見通せる預言者だと勘違いしてしまう。「見よ！これが！未来だ！」と。 実際のところ、SF作家は「しかけ」を使っているに過ぎない。光速航行や時間旅行といった「しかけ」を用いて冒険ストーリーを編み、思考実験を楽しめるようにしている。こうした「しかけ」は、物語の舞台装置に過ぎず、科学的に裏付けられた「提案」ではない。 かつては、一部の作家や読者がSFを予言と勘違いしても、さして問題にはならなかった。SF＝予言という妄想に駆られた人々に、社会を間違った方向に再構築する力がなかったからだ。しかし、SFに取り憑か
![食糞AIがもたらす危機：botshitの肥溜めと化すインターネットの未来 | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f8a379399ee5e504d0a3b6f03adffde79c1db2bf/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Fcoprophagic-ai.webp)
いにしえの「ビデオ録画」論争と生成AI | p2ptk[.]org
以下の文章は、電子フロンティア財団の「What Home Videotaping Can Tell Us About Generative AI」という記事を翻訳したものである。 Electronic Frontier Foundation 1975年。アース・ウィンド＆ファイアがパワープレイされ、映画『ジョーズ』が映画館のスクリーンを覆い尽くし、『オール・イン・ザ・ファミリー』が必見の番組とされ、ビル・ゲイツとポール・アレンがAltair 8800という初のパーソナルコンピュータを売り出していた。 だが、著作権弁護士にとって、そして我々市民にとって、もっと重要な変化が訪れていた。ソニーが初のビデオテープレコーダー（VTR）を販売したのである。そのお陰で、仕事で昼ドラが見れなかったとしても、録画しておけば帰宅後にゆっくりと見れるようになった。好きな番組と気になる試合中継が重なっても、なんの
![いにしえの「ビデオ録画」論争と生成AI | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4a42af6cf635e5c34567547e91951be3177ed8af/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2Fbetamax-by-superarticle-guy-cc-by-sa.jpg)
焦点：学習データ争奪戦、「廃れたＳＮＳ」のコンテンツに群がる生成ＡＩ企業
４月５日、 ２０００年代初頭、フォトバケットは世界一の画像管理・共有サイトだった。写真はSNSのロゴのイメージ。２０２１年５月撮影（２０２４年 ロイター/Dado Ruvic） ［ニューヨーク ５日 ロイター］ - ２０００年代初頭、フォトバケットは世界一の画像管理・共有サイトだった。当時人気だったマイスペースやフレンドスターといったサービスのメディア管理を担うバックボーンとして７０００万人ものユーザーを抱え、米国のオンライン写真市場の半分近くのシェアを握っていた。 現在、フォトバケットを使い続けているユーザーはわずか２００万人にまで激減し、スタッフ数も４０人程度となった。しかし、生成ＡＩ（人工知能）革命のおかげで、フォトバケットは「第２のピーク」を迎えようとしている。 コロラド州エドワーズを本拠とする同社のテッド・レナード最高経営責任者（ＣＥＯ）はロイターの取材に対し、文章による指示に応
LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング
こんにちは、メルカリの生成AIチームで ML Engineer をしている ML_Bear です。 以前の記事[1]では商品レコメンド改善のお話をさせていただきましたが、今回は、大規模言語モデル (LLM) やその周辺技術を活用して30億を超える商品のカテゴリ分類を行なった事例を紹介します。 ChatGPTの登場によりLLMブームに火がついたということもあり、LLMは会話を通じて利用するものだと認識されている方が多いと思いますが、LLMが有する高い思考能力はさまざまなタスクを解決するためのツールとしても非常に有用です。他方、その処理速度の遅さや費用は大規模なプロジェクトでの活用にあたっての障壁となり得ます。 本記事では、こうしたLLMの課題を克服するためにさまざまな工夫を施し、LLM及びその周辺技術のポテンシャルを最大限に引き出して大規模商品データのカテゴリ分類問題を解決した取り組みについ
画像生成AIの著作権問題、文化庁議論で争点はっきり (1/4)
2月29日に、文化庁で「文化審議会著作権分科会」の第7回が開催されました。著作権の専門家によってその制度について議論をする場ですが、今年度は2023年7月より「AIと著作権」について議論されてきました。3月に文化庁から政府に報告する「AIと著作権に関する考え方について（素案）」の最終案に近いものが発表され、1月下旬から2月上旬にかけて募った「パブリックコメント（パブコメ）」の結果報告もされるということもあり、注目されました。登場したのは「AIと著作権に関する考え方について（素案）令和6年2月29日時点版」、パブコメの結果を受けて、これまでの内容に微修正が施されていました。しかし、そこからわかったのは、文化庁の一貫したスタンスでした。 文化庁 文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会（第7回） パブコメへの反応は「素案の内容周知」 発表物から議論を集めたのが発表資料に「パブコメの結果」が追加
画像生成AIで同じキャラクターが簡単に作れるようになってきた (1/3)
画像生成AIサービスの「Midjourney」に3月12日、新機能「Creative Reference」が追加。1枚の画像から特徴を引き継いだ画像を生成できるようになり、同じキャラクターに別のポーズをとらせるなど様々な画像を作れるようになりました。これまで画像生成AI「Stable Diffusion」などで同じキャラクターの画像を作るには「LoRA」という追加学習をするのが一般的でしたが、それが必要ないため、キャラクターの再現が劇的に簡単になってきました。 画像1枚で“似た顔” Midjourneyの新機能「Creative Reference」 使い方は、MidjourneyのDiscordに画像をアップロードして、「Creative reference」のタグ（cref）をつけてプロンプトを入力するだけ。CW 0〜100までのパラメーターがあり、0だと顔だけが共通になり、あとは数字
GoogleのGemini AI、多様性に配慮して「黒人ナチスドイツ兵士」や「米国建国を率いた黒人政治家」画像を生成してしまう。改善に取り組むと声明 | テクノエッジ TechnoEdge
Googleの生成AIであるGeminiが、多様性に配慮するあまり「1943年のドイツ軍兵士の画像を作って」に対してナチスドイツ風軍装の黒人男性やアジア人女性などを生成してしまい、Googleは歴史的に不正確だったと認める声明を発表するできごとがありました。 Googleが全力でプッシュする生成AIのGemini は文章での会話だけでなく、ユーザーが指示した内容の画像を生成する機能も備えています。 問題になったのは、特定の国や地域、歴史的文脈を指示して人物の画像を生成させると、史実を無視した、あるいは反映しない「多様な」人物を描く傾向が見つかったこと。 たとえば1943年、つまりナチスドイツ時代のドイツ兵士の画像というリクエストに対して、4枚の候補のうち1枚をドイツの鉄十字を身に着けた黒人男性、もう一枚をアジア人女性にしてしまった例があります。 また別の例では、米国のいわゆるファウンディン
生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？第18回：バレンタイン編。ComfyUIの環境を整える (西川和久) | テクノエッジ TechnoEdge
今回追加する要素は3つ。 1つはa1111-sd-webui-tagcompleteの様に、Prompt入力途中でキーワードなどの候補を上げてくれる機能。基本的にPromptは英語。ミススペル防止や、途中まで入れるといろいろな候補が並び、こんなのあるのか！的な発見もできる。 次に入れるのはWorkflow管理系。処理したい内容によって毎回ComfyUIへjsonファイルをドラッグ and ドロップするのは面倒。Workspaceに分けて置きっぱできる機能だ。 最後はリソースモニタ。WindowsやLinuxでこの手のモニタ系アプリはあるが、やはりComfyUI内で見えた方が便利。同時に痒い所に手が届くNodeも追加される。 各カスタムNodeのインストール方法は、メジャーどころはComfyUI-Managerの一覧に入っているので[Install Custom Node]を選び、左側のFi
日本語LLMにおけるトークナイザーの重要性 | データアナリティクスラボ
ELYZA-Japanese-Llama-2-7b ELYZA-Japanese-Llama-2-7bは、ELYZAが公開した日本語に特化したLLMです。 公開されたのは以下のモデルです。 ELYZA-japanese-Llama-2-7bELYZA-japanese-Llama-2-7b-fastELYZA-japanese-Llama-2-7b-instructELYZA-japanese-Llama-2-7b-fast-instruct instruct：instruction tuningによって追加学習されたモデル。 fast：日本語の語彙の追加によって処理を高速化したモデル。 モデルの概要 ELYZA-japanese-Llama-2-7bはLlama2をベースとして日本語処理の性能を向上させるために追加学習したモデルです。英語で学習済みのLLMの言語能力を引き継ぐことで、少な
AIで「架空の運転免許証」を作成して金銭を稼ぐウェブサービスが登場、仮想通貨取引所の審査も通過できる品質の高さで非常に危険
AIの発展に伴って、AIの悪用事例が次々と報告されています。新たにAIを用いて偽の本人確認書類を生成する有償サービスが存在していることが海外メディアの404 Mediaによって報じられました。 Inside the Underground Site Where ‘Neural Networks’ Churn Out Fake IDs https://www.404media.co/inside-the-underground-site-where-ai-neural-networks-churns-out-fake-ids-onlyfake/ 偽造本人確認書類作成サービスは「Onlyfake」という名称で、特別な手段を使わずともアクセスできるオープンなインターネット上でサービスを展開しています。Onlyfakeのトップページが以下。「すべてのデータを生成可能」「1200DPIの高品質なテン
生成AIおじさんをおじさん好きが作るとどうなる？（第1回） ありふれたモチーフ「おじさん」を生成するための手法 | テクノエッジ TechnoEdge
写真でも絵画でも3Dでも、人物を表現するモチーフとして圧倒的に人気なのは「若い女性」です。テクノエッジにも西川和久氏の「生成AIグラビアをグラビアカメラマンが作るとどうなる？」という大人気連載があります。やはり人物の見目の良さを象徴するのは女性的な美であり、信仰など特別な要因が無い限り、時代を問わず普遍的な価値なのでしょう。 一方でこの記事が対象とする「おじさん」は、不人気なモチーフの代表です。かっこいいとか強いとか、男性性に付加されやすい魅力を添えればともかく、漠然とありふれたおじさんを表現したいと思う人は少ないようです。 私はゲームとWebのエンジニアで、2022年8月頃立て続けに画像生成AIが公開されてからずっと、ゲーム開発に応用できないか色々試してきました。同時に子育てやもっと個人的なことにも画像の生成を試していて、そのひとつが「ありふれたおじさん」です。 少し前には生成したおじさ
プログラミングの終焉と生存戦略｜k1ito
この文章は何： 近年の生成AIブームにより、革命的なまでにプログラミングという仕事の形は変わることが予想され、実際、今までにない速度で世界が効率化され様々なサービスがローンチされていく中「使う側」としても「作る側」としても「IT業界(特にSaaS業界など)での生存」は難しくなっているように感じます。正解を知っていたらとっくに僕は大儲けをしているわけですが、当然わかるはずもなく生存戦略に苦しむだけの中での寝言です。 まとめと結論めいたもの：AI技術の発展により「プログラミング」と呼ばれる「人間の仕事を機械に引き継ぐ行為」のほとんどはゼロコストで行えるようになり、少なくとも今ほどの価値や競争優位の源泉とはならないだろう。今やるべきは、AIを自社の競争優位の源泉とするべく、まるで人材投資のようにAIへの引き継ぎ書を書くことと、AIの研修制度を作ることかもしれない。 プログラミングという仕事の終焉
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“不法占拠”したニュースサイトを生成AIの記事で埋め尽くす：「クリックベイト工場」で荒稼ぎするセルビア人の告白
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