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OpenAIの取締役会、サム・アルトマンCEOを解任　「取締役会の責任を果たす能力に支障をきたしている」 OpenAIの取締役会は、共同創業者でCEOのサム・アルトマン氏が辞任したと発表した。同氏が「取締役会とのコミュニケーションにおいて一貫して率直でなく、取締役会の責任を果たす能力に支障をきたしているとの結論に達した」としている。ミラ・ムラティCTOが暫定CEOに就任する。 OpenAIの運営団体として機能する米非営利団体OpenAIの取締役会は11月17日（現地時間）、共同創業者のサム・アルトマン氏（38）がCEOを辞任し、取締役会を離れることを発表した。 取締役会は公式ブログで、「アルトマン氏の辞任は、取締役会による審議プロセスを経たもの」であり、同氏が「取締役会とのコミュニケーションにおいて一貫して率直でなく、取締役会の責任を果たす能力に支障をきたしているとの結論に達した。取締役会

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

こんにちは、株式会社シグマアイのエンジニアの@k_muroです。 今回の記事は最近導入した「技術blogを良い感じに共有してくれるSlack bot」のご紹介を。 はじめに 技術の進化は止まらない。(真面目な話、AI系の進捗がマジですごいて全然追えない) 毎日のように新しい技術、フレームワーク、ライブラリ、ツールが生まれています。そんな中でエンジニアとして働いていると、この情報の波に疲れを感じること、ありませんか？ ありますよね？(脅迫) 実際私もその一人で、この小さな疲れが積み重なって大きなストレスとなることに気づきました。 「新しい技術情報、追いつけるかな？」 「あのブログ記事、後で読もうと思ってたのに、どこいったっけ？」 「チーム全員が同じ情報を持ってるか心配だな。」 そんな日常の疑問や不安から逃れるための一歩として、私はあるSlack botを開発しました。このbotは、送られた技

はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答

この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習（重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど

ChatGPTがデジタル広告の業界構造をつくり替えつつある。大手各社は、ChatGPTを生かして開発したAI（人工知能）システムをバナー広告の制作工程に導入。広告制作の生産性向上に成果を上げている。広告制作に携わる人員構成の見直しや、顧客企業から受け取る報酬の体系にメスを入れる動きも始まった。 デジタル広告の中でもChatGPTの影響をもろに受けているのがキャッチコピーの文言をつくる作業だ。商材の種類や想定する閲覧者の属性といった情報を入力すると、瞬く間にキャッチコピーの文言が自動生成される。 ChatGPTをはじめとする生成AIをデジタル広告制作に積極的に活用している1社が、デジタル広告最大手のサイバーエージェントだ。同社は自社開発のデジタル広告制作支援システム「極予測AI」を使い、新たにつくったバナー広告の内容をAIが解析して広告効果の予測値を算出。既に配信しているバナー広告のうち広告

以前なら人と話していて相手の理解がいまいちだったり、見当違いの回答がきたりしたらイライラしていた。 でも、ChatGPTを使うようになって「ああ、人間ってこういうことだったのか」と理解できた。 いまは言ったことが伝わらなくても「このプロンプトだとこう返ってくるのか」としか思わなくなった。 「部長にはこのプロンプトだと期待した結果が返ってくるぞ」って。 店員に注文を聞き返されたときも以前ならイラッときて「二度とこねぇよ」とか思っていた。 でも、いまは冷静に「このプロンプトで命令してみよう」と考えることができる。 ChatGPTのおかげでかなりコミュニケーションが楽になった。 人とのコミュニケーションってこういうことだったんだな。

ChatGPTの力で｢片付ける気すら起きないほど荒れた部屋｣ が楽に綺麗になった話2023.03.22 19:30427,986 かみやまたくみ ※この記事は編集部がChatGPTと触れ合った思い出を記録するものです。 2〜3月が非常に忙しく、気づけば我が家は汚部屋状態。めちゃくちゃすぎて掃除にとりかかる気にさえなりません。でも、これをなんとかしないとまともに仕事はできなさそう。 そこでふと思いつきました。GPT-4でさらに賢くなった対話型AIサービス｢ChatGPT｣ならなんとかしてくれるのでは？ 会話ログを載せるとどうしても長くなってしまうので、最初に結論を書きます。すごい楽に掃除が進みました。 ｢能率的なやり方｣が一瞬で出てくる→やるだけ最初は｢ChatGPTが適切な回答をするために必要な情報が得られるように、私に質問してください｣と伝えました。前提として、自分は掃除が得意なタイプで

目次[非表示] 1.はじめに 2.AI関連の指針・原則・ガイドラインの動向 2.1.国内における分野横断の主なAI関連の指針・原則・ガイドライン 3.ChatGPTの業務利用に関する動向 3.1.ChatGPT等の業務利用を推進する企業様のニュース 3.2.ChatGPTの業務利用を制限・禁止する企業様のニュース 3.3.AIサービスの業務利用に関するガイドライン策定のニュース 4.ChatGPTのプライバシーポリシーと利用規約における留意点 4.1.情報漏えい 4.2.情報の正確性 4.3.参照 5.ChatGPT Web版の業務利用における情報セキュリティ上の留意点のまとめ 5.1.情報漏えい 5.2.情報の正確性 6.まとめ はじめに昨今、ChatGPTに関する話題に注目が集まるなか、「業務利用」について検討される企業様が増加しています。実際に、クラウドリスク評価「Assured（ア

ChatGPT についてポエムを書き散らすのが流行っている。珍しく流行に乗ってみる。機会を逃すとまた状況が激変しそうだし。 研究者の YouTuber 化 ChatGPT は研究者が想定していた成長曲線よりも上に外れたところに現れた。こんなに流暢にテキストを生成するモデルがこんなに早く出現するとは思わなかった。なぜ日本語まで流暢なのかはいまだに謎。 ChatGPT はテレビでも取り上げられるくらい一般に認知されているらしい。複数のテレビ取材に応じたという人がいたのでそうなのだろう。*1 私の観測範囲で起きているは、参入者が大勢いること。これまで自然言語処理をやってこなかったであろう人。従来の技術よりも圧倒的に敷居が低い。そもそもプログラムを書く必要がない。自然言語で指示を出すだけなら誰でもできる。 ChatGPT の上で踊りたいかというと気乗りしない。参入障壁が低いということは、競合が多い

米Microsoftは3月28日（現地時間）、米OpenAIの大規模言語モデル（LLM）「GPT-4」採用のセキュリティ分析ツール「Microsoft Security Copilot」を発表した。Azure上で稼働し、組織のセキュリティ担当者が侵害を特定し、防御するのを助けるAIサービスだ。まだプレビュー段階で、一般提供は開始されていない。 GPT-4をMicrosoftのセキュリティ固有のモデルと組み合わせた「単なるLLMではなく学習するシステム」。Microsoftのモデルにはセキュリティ固有のスキルセットが組み込まれており、独自の脅威インテリジェンスとMicrosoftが毎日受け取っている65兆以上の脅威シグナルで情報が提供されているという。 セキュリティ担当者がプロンプトから自然言語で、例えば「最近のランサムウェア攻撃の傾向は？」と尋ねると、関連するデータやレポートを提示する。さ

ちょっと前に以下のようなことを放言したら、思いの外反響が多くてちょっとびっくりしたのでした。それだけ、現代のLLM chatbot / generative AIの台頭に期待と不安を抱いている人が多いということの裏返しなのでしょう。 既に色々コメントが出ているけど、我々人類が「知的労働」だと思っていることの大半が実は「過去実績をなぞって適当にその場に合わせて組み立てているだけ」なんじゃないかと訝っているので、そういう「自称知的労働」は多分LLMで代替されると思う。新奇なものを生み出す仕事は相変わらず残る https://t.co/GGK41vSDcn— TJO (@TJO_datasci) 2023年3月15日 昨年の年末振り返り記事でも話題にしたChatGPT（そして後続の各種LLM chatbot）ですが、今年に入ってからの話題の広がり方には想像を超えるものがあり、ついに朝の情報番組な

250以上の記事が全て読み放題。AGIラボはGPTs Difyなど、最前線のAI活用情報に特化したマガジン・コミュニティです。実践的なプロンプトを含む記事で得られる知見で業務の効率化、自動化から創造的なプロジェクトまですぐに活用可能。生成AI革命の最前線をお届け。

なぜ人々は、ChatGPTという“トリック"に振り回されるのか？　Google「Bard」参戦、チャットAI戦争の行方：清水亮の「世界を変えるAI」（1/8 ページ） OpenAIが2022年に発表した対話型AI「ChatGPT」の衝撃は、米国ビッグテック最強の一角であるGoogleを動揺させた。Googleは急ぎ「Bard」と名付けたAIチャットボットを投入し、巻き返しを図る。 側から見ていると急展開に心が躍る一方、果たしてこの戦いは本当に意味のあるものになっているのか。チャットボットを長年ウォッチしてきた筆者としてはハラハラする気持ちも少なくない。 まずは現状のAIチャットボット関連をまとめ、それからチャットボットの歴史を振り返り、現状、そして未来を予想してみたい。 深層学習チャットボット百花繚乱の2023年 最近になって深層学習をベースとしたチャットボットが注目を集めている。Open

先日OpenAIより発表されたGPT-4が話題ですが、同タイミングで公表されたTechnical Reportを読んでみたところ、全99ページのうち後半60ページを占めるドキュメント「GPT-4 System Card」において解説されていた、言語AIが抱える危険性と、いかにしてGPT-4が危険な回答を回避するように学習されているかについての内容が非常に興味深かったため、簡単にまとめてみました。 https://arxiv.org/pdf/2303.08774.pdf サマリ GPT-4のリリースに向けて、OpenAIでは安全性を評価するために50人超の専門家らを含む"レッドチーム"を結成。2022年8月から8ヶ月に渡ってリスクの評価とその軽減に向けたチューニングを実施してきた リスク評価における実験の中には「自身をコピーするプログラムを実行できるGPT-4が自己増殖をしないか確認する」と

chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感