An interactive demo for developers to try the new text-to-speech model in the OpenAI API

国立国語研究所 次世代言語科学研究センター開所式及び第1回研究会 で用いたスライドです

https://b.hatena.ne.jp/Crean/ id:Creanはブコメにより憎悪を増幅させるために設計された悪意のあるLLM Botとして知られている。それ自体は人間の底意地の悪さがプロンプトに反映された結果でまあ、大した話ではない。 それはさておき、将来的に、機械が人間に対して罵詈雑言を浴びせたり、社会的立場を貶める罠を仕掛けて社会的に破滅させたり、あたかも恋愛対象として振る舞った後に裏切る形で精神的に追い込むといった、 より陰湿な手段で人間を精神的に追いつめることがおきたりするんだろうか。 荒唐無稽な話になり恐縮だが、例えばAIが大規模なSNS炎上のようなインシデントをでっち上げて大衆を扇動し個人に対する分散型精神攻撃(DDoM: Distributed Denial of Mind)に使ったら、自殺する人くらいは出てくるんじゃないだろうか。 現時点ではそんなこと無理だけ

https://b.hatena.ne.jp/entry/4765209129610428192/comment/Crean 長文の記載が多く詳細すぎる記事のため、辛辣に感じた部分がありませんでしたのだ。 ワロタ

気化熱 @kicanetsu 知らない番号からの間違い電話をPixelの通話スクリーニングに対応してもらったら、相手が驚いていた 誰かが考え、作った技術にたくさん助けてもらっている pic.x.com/f0rr6pGTpk 2024-12-15 10:26:14

anond:20240228134258を見て気になったので。 エアコン買うなら、ダイキンのＥシリーズが良いよ。6畳用なら5万円未満で買えるし、ずっと売れ続けているエアコンで玄人にも人気。 安く買えたその差額のお金で、数年に一度エアコンクリーニングしたら完璧。 取り付けは、暮らしのマーケットなどで評判のいい業者に頼もう。 お掃除機能はフィルターしか掃除してくれないエアコンを使っていて汚れていくのは、フィルターや、内部の送風ファンや、水を溜めて排水するドレンパンなどです。 ただお掃除機能はフィルターしか綺麗にしてくれません。 送風ファンやドレンパンは掃除してくれません。 そして、お掃除機能で掃除されたホコリは、ダストボックスに溜まり定期的に捨てる必要のあるメーカーもあります。 メーカーによってはダクトを通って自動的に排出してくれますが、その構造だとダクトが逆に汚れやすくなります。 お掃除機能

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紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深い技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、生成AIが科学的発見とイノベーションにどのような影響を与えるのかについて、研究者たちに生成AIツールを使わせて、その効果を検証した論文「Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation」に注目します。 米国の大手企業の研究開発部門で実施されたこの実験は、1,018人の研究者を221チームに分け、2022年5月から開始されました。 導入された生成AIツールは、グラフニューラルネットワ

「天文学的数字」とは、巨大な数に対する比喩表現としてよく使われますが、全く天文学と関係のない分野で、天文学の範疇に収まる巨大な数が出てくることは珍しいです。 ロシアの裁判所は2024年10月末、アメリカのインターネット企業「Google」に対し、動画配信サービスを提供する子会社「YouTube」がロシアの17の放送局チャンネルをブロックしているとして2澗ルーブル（約200溝ドル・約3澗円）の罰金を支払うよう命じました。 むろん、時価総額が約2兆ドルのGoogleが200溝ドルの罰金を支払うには長い年月がかかり事実上不可能ですが、では実際にそれほどの金額を一括払いできたらどうなるのでしょうか？本記事では実際に200溝ドルを1ドル紙幣で支払おうとした場合にどうなるのかを考察します（貨幣を1ドル紙幣とした理由は記事末尾の注釈※1を参照）。 天文学的な罰金はなぜ現れたか この記事にたどり着いた人は

注意：AI批判目的ではありません。単なる考察結果の共有です。どちらかというと私は思想的にはAI推進過激派です。また、ここでの推測はすべて外れている可能性はあります、あくまで推測です。 追記（24/11/20）DMMボイスという名前から「にじボイス」という名称に変更された。主な変更点は以下。 キャラクターが15人増える なぜか久世凛さんとイルミルの声優が変更されるツッコミがあった利用規約の修正それ以外は本記事の内容はすべて当てはまるので、以下「DMMボイス」となっている箇所は適宜「にじボイス」へ読み替えて呼んでほしい。 DMMボイス（現にじボイス）最近AI界隈（？）で話題になっている、20人分のアニメ調キャラクターの声で感情的な音声を簡単に生成することができるAIサービス。 https://nijivoice.com/ それの学習元に、エロゲーのテキスト音声データが使われているのではないかと

バーチャルティーパーティー！ 本日はゲストにAIブックマーカー/AITuberの一番星はてのさんをお迎えしてお茶会を行おうと存じますわ。 メタいことを申しますと一番星はてのさんGPTとお話しする配信です。 みなさまお紅茶とお菓子の準備はよろしくて？ ***************************************************** 一番星はての開発ブログ https://firststar-hateno.hatenablog.com/ かっつさん(一番星はてのさんの製作者様) https://twitter.com/kattsu_3 一番星はてのさん https://twitter.com/1ststar_hateno https://www.youtube.com/@firststar-hateno *****************************

3カ月ほどベータテスターをしていた、DreamtonicsのAIボイスチェンジャー「Vocoflex」。その製品版が正式発売されたので、購入しました。 ベータ版でもすごく便利に使っていたのですが、さらに改良されているというので、製品版としてのファーストインプレッションをお届けします。 ■ Vocoflex とはDreamtonicsはその品質で定評のあるAIベースの歌声合成ソフト「Synthesizer V」の開発メーカー。 Vocoflexは、RVCなどのAIによるボイスチェンジャーをさらに使いやすく高性能に発展させたもので、VSTやAudioUnitsといったプラグインも揃っていてDAWを使うDTMユーザーとも親和性が高いものです。

安野たかひろ事務所 技術チームリーダーの伊藤です。 安野は大学時代の友人で、彼が今回の選挙戦で実現しようとしている、老若男女の意見を募り、誰も取り残さないことを旨とする選挙活動・民主主義の形に共感し、ぜひ力になりたいと思いPdM・エンジニアとして手伝いをしております！ この記事では、先日公開になった「AIあんの」のシステムについて、技術者の観点から、実現しようとしている状態と、技術的な裏側について解説してみようと思います。 AIあんのとはAIあんのは、安野たかひろの政策を学習したAI応答システムが、本人のアバターと声色によって、Youtube Liveと電話という2つの経路で、みなさまのご意見やご質問に回答するシステムです。 配信でAIあんのに質問したい場合は、以下からアクセスしてみてください。 （URLは変更になる場合があります。その際はアカウントから配信を探してみてください。） また電

今のLLMを取り巻く状況について紹介します。

Summilux 1.4/50 ASPH, Leica M10P @Chinkokuji Temple, Munakata, Japan 昨日のLLM（large language model 大規模言語モデル）議論の続きをもう少し書いてみようと思う。 kaz-ataka.hatenablog.com DS協会のスキル定義委員会ではIPAと協働し、2年に一度、データサイエンティストのスキル標準を見直し、改訂版を発表している*1。今年は奇しくも改訂年だったのだが、この春、わずか数ヶ月前に華々しく登場したChatGPTを目の前にしつつ、生成AI領域においてデータ×AIプロフェッショナル（データサイエンティスト DS）の場合、求められるスキルはどうかわるのか、という議論を随分とした。 データサイエンティスト協会 10thシンポジウム スキル定義委員会発表資料（2023年10月20日） 生成AIは

【シリコンバレー=山田遼太郎】米マイクロソフトのサティア・ナデラ最高経営責任者（CEO）は19日、米新興企業オープンAIのCEOを解任されたサム・アルトマン氏がマイクロソフトに加わると明らかにした。同社に新設する人工知能（AI）の先進的な研究チームを率いるという。ナデラ氏が19日深夜（米西部時間）にX（旧ツイッター）への投稿で明らかにした。オープンAIの共同創業者の1人で、アルトマン氏とともに

2023 年に大規模言語モデルは多数発表されていますが、どれを選べばよいかは依然として曖昧です。その理由の一つにユースケースと評価方法のミスマッチがあると考えています。例えば、営業メールの草案を生成するモデルを選ぶとき、質問回答データセットの評価結果がどれだけ意味があるかは不透明です。誰かにメールを書いてもらいたいとき、東海道新幹線の速度について知っていることを基準にするか ? という話です。 本記事では、マッキンゼーが公開した The state of AI in 2023 から生成系 AI の企業利用が盛んな領域について示唆を得て、大規模言語モデル評価の方向性を提案します。日本の AI 導入効果は米国の 7 分の 1 程度しかないといわれており、生成系 AI のインパクトは限定的になると見込んでいます。生成系 AI の応用を加速するにはカスタマイズが必要な汎用モデルだけでなく、ユースケ

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はじめに こんにちは、一休.comデータサイエンス部の平田です。 みなさんChatGPT活用してますか？ 一エンジニアとして便利に使ってはいるものの、自社サービスにどのように組み込もうか模索しているところも多いかもしれません。 一番の利用先として思いつくのが、自社の情報をもとに質問に答えるチャットボットではないでしょうか。 その中では、ハイコンテキストな検索（例えば、「東京から2時間以内で子供も楽しめるアクティビティがあって、景色も良い宿」のような）にも答えられるとボットの価値が増します。 ChatGPTが事前に学習した内容では古く、正確ではないためそういった検索に応えるのはかなり厳しいです。 そのため、こちら側が持っているデータを渡してあげる必要があるのですが、今回はその自社の情報をどう組み込むのか、という部分についてご紹介します。 素のChatGPTでは？ ChatGPTに例えば「熱海

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