非常に高度なレベルで文章を生成できる対話型AIのChatGPTや、画像生成モデルのDALL・Eなどを始めとした画像生成AIの発達により、誰でもクオリティの高い文章やイラスト、画像を作成できるようになりました。これらの生成AIを用いることで、存在しない女性のセクシーな自撮りやセリフの吹き込みがある官能的なストーリーなどを全てAIで作成した「ハイパーポルノ」に注目が集まっています。 Mindy https://thisgirlnextdoordoesnotexist.net/mindy/ 生成AIはジャンルや種類を問わず文章や画像を作成できますが、ChatGPTに用いられている言語モデル「GPT-4」には不適切な質問をブロックするコンテンツフィルターが設定されていたり、画像生成AIの「Stable Diffusion」には成人向け表現を含む画像を黒塗りするセーフティーフィルターがあったりと、コ
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/
ベンチャー企業のジーンアイドル（東京都千代田区）は6月10日、AIを活用して架空のアイドルの顔画像を自動生成できるサービス「A.I.dols Codebase」のβ版をリリースした。ブロックチェーン技術も活用し、生成したアイドルとユーザーの情報をひも付けて管理できる点が特徴。ゆくゆくは、架空のアイドル同士がユニットを組んでオリジナルソングを歌い、バーチャルYouTuber（VTuber）としてライブ活動を行えるようにする。 β版の利用料は無料。当初は顔画像の生成機能の他、架空のアイドル同士を合成し、特徴を受け継いだ新たなアイドルを生み出す機能などを利用できる。 アイドルの生成には、画像を生成するAIと画像を評価するAIを“敵対”させ、精度を向上させる技術「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用している。画像生成用のAIは、実在
NTTデータは2019年5月21日、AI（人工知能）に関する知見を集約したりAI専門人材を育てたりする組織「AI CoE（センター・オブ・エクセレンス）」を設立したと発表した。CoEはグループ会社を横断した仮想的な組織との位置付けだ。同社は既にシステムの開発と運用を一体で進める「DevOps」やブロックチェーンなど3つの分野でCoEを設置済み。2022年3月までにAI CoEを含む4つのCoEの技術者を現在の約1000人から5000人へと5倍に増やす。 AI CoEはグローバルでデジタル事業をけん引する役割を担う。設立時はNTTデータとスペインの子会社のエヴェリスにいる約130人のAI人材で構成する。今後も各国のグループ会社からAI人材の参加を募り2021年度までに3000人に増やす計画だ。 その他のCoEでも2021年度までに増員する。「Blockchain CoE」は現状の約300人か
ソニーは外部との連携で継続的な革新を生み出す取り組みを加速している。AI分野も例外ではない。ソニーコンピュータサイエンス研究所（東京・品川）は、天才プログラマーと呼ばれた起業家の清水亮氏らと2017年に新会社を設立。ソニー流と清水氏のビジョンとの融合で、世界を変えるAIの創出を目指す。 17年11月、報道陣の前に立った清水氏は宣言した。「みんなのAIを作るプロジェクトをスタートします」。清水氏は、ソフト開発のスタートアップ、UEI（東京・台東）の社長として知られていたが、この日の肩書はそうではない。ソニーコンピュータサイエンス研究所(以下、ソニーCSL)、投資会社の米WiL（カリフォルニア州）と3社で設立したジョイントベンチャー、ギリア（東京・台東）の社長としての発言だった。AI時代に向け、世界中の誰もが恩恵を受けられる新しいAIの開発を目指すと話した。 手書き端末にソニーが注目 清水氏は
京都のスタートアップ企業であるデータグリッドは、クリエイターの仕事をAIに委ねる「クリエイティブAI（人工知能）」の開発を進めている。“何かを作り出すAI”の1つとして、アイドルの顔を「生成」するAIを作成し、今後の新しいAIの利用法を提案する。 昨今の女性アイドルの顔というと、大勢が踊り歌うユニットなどの印象から、私たち人間は「こんなイメージかな？」と思い起こすことができる。そうしたいわゆる“アイドル顔”を、ディープラーニングによって無数のバリエーションで作り上げる。京都大学発のスタートアップ企業、データグリッド（京都市左京区）が開発した「アイドル自動生成AI」が提供する機能がそれだ。架空のアイドルの顔を高解像度・高品質で自動生成し、同社のWebサイトでは生成した多くのアイドルの顔を連続的に変化させた様子を動画で紹介している。変化するどの顔も確かにアイドルらしい顔つきをしているが、それぞ
人工知能（AI）は、翻訳や将棋、音声認識などすでに多くの分野で活躍していますが、歴史に残る大作曲家の知能に近づこうとする研究が進んでいます。パリのソニー・コンピューターサイエインス研究所に所属するGaëtan Hadjeres氏と François Pachet氏2人の研究員が、人工知能による音楽生成の研究を行なっています。彼らが研究しているのは、バッハが作ったコラール（合唱曲）のような音楽を人工知能が生み出せるのかというもの。この研究のために音楽ソフト「FlowMachines」を使いバッハの理念に基づいた作曲を行う“Deep Bach”（ディープバッハ）を開発しました。AIがバッハに近づくことの難しさバッハは18世紀のドイツに生まれたバロック音楽の作曲家で、合唱曲「マタイ受難曲」や「平均律クラヴィーア」などを世に生み出しました。いわゆるクラシック音楽と呼ばれるものの基礎を築いたのはバッ
![人工知能はバッハになれるのか？AIが作曲した“バッハ的音楽”の評価テストが進行中 - U-NOTE[ユーノート] - 仕事を楽しく、毎日をかっこ良く。 -](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/488ec4aea092e5d9cf7b4f1b9570c46026cc841c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Firorio.jp%2Fwp-content%2Fimages%2Fuploads%2F2016%2F12%2Fai_eye.jpg)
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