AIにも「身体的な経験」が必要…生成AIの不具合がもたらした「言語学の新たな発見」（岡瑞起） @gendai_biz

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gabill 以前のChatGPTは「猫の前足は何本ある？」という質問に4本と答えていた。頭の中でイメージすればすぐに間違いに気づく引っかけに弱かった。でもマルチモーダルを謳うGPT4になってから引っかからなくなった。

2024/12/11 リンク

quwachy それは3年くらい前から言われてる

2024/12/11 リンク

s-supporter AIはまだ身体的な経験が出来ないのでそれに基づいた情報でハルシネーションを起こしやすく、だからこそ人ならではの経験、感覚の言語化はアドバンテージだとも言えるわけで。AIでなくこの人に聞きたいとなれれば。

2024/12/10 リンク

fluoride “アンドロイドの「身体性」──関節の可動範囲や動作における制約といった情報をプロンプト（指示や質問）に組み込むことで、言語モデルのハルシネーションが抑制される”

2024/12/10 リンク

ku__ra__ge 「スカイツリーは歩いて登れる」←ハルシネーション。「東京タワーは歩いて登れる」←ハルシネーションじゃない。 ……どうしろって言うんだ。

2024/12/10 リンク

otihateten3510 やっとだね、そこがテーマになるのは分かってたけどようやくって感じ。AI完全問題

2024/12/10 リンク

misshiki “身体性という物理的な制約を与えることで、より現実に即した出力が得られるという発見”

2024/12/10 リンク

sakstyle 「東京大学の池上研究室が行った、大規模言語モデルを搭載したアンドロイドを使った研究プロジェクト」

2024/12/10 リンク

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AIにも「身体的な経験」が必要…生成AIの不具合がもたらした「言語学の新たな発見」（岡瑞起） @gendai_biz

「スカイツリーは歩いて登れる」と答えるAI 日進月歩で進化する生成AI。ChatGPTから始まった生成AIのム... 「スカイツリーは歩いて登れる」と答えるAI 日進月歩で進化する生成AI。ChatGPTから始まった生成AIのムーブメントも、今やClaude、Gemini、llamaといった代表的なものだけではなく、日本語に特化したELYZA LLMなど、多様な大規模言語モデルが登場している。生成AIによって教育、アートなどの様々な分野で良い効果を生むと同時に倫理的な問題なども生じ、その使用について議論が盛んになっている。同様に、ビジネスの現場でも課題が現れている。AIの『ハルシネーション』、事実と異なる情報を生成してしまう問題だ。たとえば、東京の観光案内について尋ねると「スカイツリーを歩いて登れるんですよ」など、実際には不可能な情報を回答したり（ちなみに、東京タワーは外階段を歩いて登ることができる）実際には存在しない技術や商標について詳細に語ったりすることがあり、ビジネス活用においても信頼性に不安

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yug12242024/12/12
tamasaburou19822024/12/11
gabill2024/12/11
mu_tanga2024/12/11
naggg2024/12/11
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jassmaz2024/12/11
seo-sem-hp2024/12/11
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yamori04082024/12/10
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lli2024/12/10
ku__ra__ge2024/12/10
otihateten35102024/12/10
misshiki2024/12/10
michita2024/12/10

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