「AI（人工知能）」の版間の差分

漫画家すがやみつる氏が生成AIを使ったことについて、多くの質問が寄せられた。彼はAIを新しい表現のツールと捉え、違法な使い方以外は歓迎している。特に「模倣」については、漫画業界でも新しい表現がすぐに模倣されることが普通であると説明し、AIの活用についても同様の視点を持つよう呼びかけた。彼自身はAIの未来に期待を寄せている。

論説

時代の流れである、という捉え方をしている人もいる。

「AIに仕事を奪われた絵師」な訳だが｜走り書き

また、AIは辞めることのできない研究の一つであるという指摘がある。^[2]

俺は量子コンピュータを研究してたからわかる。
　
意味がわからないか？
お前らはAI以外の科学研究分野になんて興味もないから知らないんだろうが、この業界には「もはやだれもできると信じてないけど、政治的にやり続けなければいけない研究」というものがある。
量子コンピュータがそうで、20年前には「無理。できない。ほぼ間違いなく」という答えが出てる。
それでもなぜ研究を辞められないか？　「ほぼ」でなく「絶対」でない限り、もし万が一にも億が一にも「敵対勢力」に先に開発されたら安全保障に重大なリスクが出るから、というだけの話だ。
かつての原爆や宇宙開発と同じだ。
違うのは、これらがある程度の結果にたどりつくことで開発競争にもケリがついたことと違って、量子コンピュータはどこまで行っても何にもならないから、ただ無駄に研究費を食うだけなこと。
成果が出ていると強弁するために、「量子超越性」などと20年前はなかった概念が作られた。しかし、今量子コンピュータと呼ばれているものは、20年前に量子コンピュータと呼ばれていたものとは全く違う。
具体的には何が違うか？　今の自称・量子コンピュータには「暗号解読」なんてできない。何もできない。
何もできないのに何かをやっていると主張するために「超越性」などという何の根拠もない言葉で誤摩化している。
専門外なので推測だが、「常温核融合」や「常温超伝導」も似たような状況なのではないか。
　
量子コンピュータの場合、先に開発した方が情報・通信セキュリティの覇権を握る絶大な武器を得る。
常温核融合や常温超伝導も、エネルギー利用に革命的な変化をもたらすのだから、勿論軍事上の脅威になるだろう。
そういう技術は、たとえ「ほぼ無理」でも開発を辞めることはできない。「絶対無理」を誰かが証明でもしない限り。
　
AIがそういう技術に当たるかと言えば、それはその可能性はあるだろう。膨大な生成情報によるネット情報の攪乱はセキュリティ上のリスクになり得る。
少なくとも、その可能性を政治家が信じる限り、そう扱われる。
お前たちが量子コンピュータの可能性をいつまでも信じ込まされていつか何かになると思っているのと同じように、AIも（仮にどこにもたどりつけないとしても）そういう立場を失うことはないだろう。
それが（悪い意味で）研究開発の現実というものだ。
反AIでもなんでも良いが、それぐらいの現実感覚は持たないで空回りしているのは傍から見ても忍びないぞ。という忠告。何度でも言う。AI開発に「失敗したので諦めます」は絶対にない。

ある未来予測

憶測レベルに過ぎないが、ありとあらゆる知的な仕事は生成AIに置き換えられつつある現状を踏まえると、10年以内には人間の仕事は無くなるのでは、とのこと。^[3]

ジェネラティブAI

AIがクリエイティブを発揮して生産性をもたらすようになった。

それ以前と、以後では明らかに世の中が変わる。

これから起こることは、予測として織り込んでおくと社会の中で活躍する作業療法士になれる。

現在予想できる範囲だけで、次のようなことが起こる。^[4]

1 AIの対象になる領域がオフライン領域に広がる

2 AIが物理的な世界の生産活動に影響を与えるようになる

3 AIが人間の思考や思想、それらに基づく行動、イデオロギーを左右するような情報を生産し始める

4 センサー機能、フィードバック機構の実装による完全な自己学習サイクルの獲得

Attention機構(Attention Is All You Need)

Attention Is All You Needは革命的論文。

https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Paper.pdf

ジェネレーティブAIの基礎を築いた論文「Attention Is All You Need」著者たちの今——期待される〝OpenAIマフィア〟の出現

解説コンテンツ

ChatGPTなど数々の高性能AIを生み出した仕組み「Attention」についての丁寧な解説ムービーが公開される - GIGAZINE

医療とAI

上から順に新しい。

間質性肺炎を検出するAIとその有効性

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10806761/

「線維化を伴う間質性肺炎」(以下、間質性肺炎) という肺疾患の有無を、胸部X線 (レントゲン) 画像から判断するAIになります。以前のブログで紹介したモデルをベースに改善を加え、また医師が診療中に見る画面上に予測結果が表示されるようにしています。間質性肺炎を検出するAIを開発し、その有効性を検証した研究を論文化しました - エムスリーテックブログ

「Rare Disease-Finder」

https://rare-disease-finder.com/

難病や希少疾患 AIシステムが診断支援無料サイトの公開も | NHK | 生成AI・人工知能

医学領域でのAI活用（1）医学論文検索

AGI（汎用人工知能）

AGIとは、Artificial General Intelligence（人工汎用知能）の略であり、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能。AGIは、さまざまなタスクに対して人間と同様の知識や能力を持ち、独自の学習や問題解決ができる能力を持っている。^[5]

ニューラルネットワーク構造

本家Examplesで知る、新たなニューラルネットワーク『KAN』の威力 #Python - Qiita

AIフレームワーク

Dify.AI

Dify.AIは、生成型AIアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォーム。ローカルでも動かせる。

このプラットフォームは、エージェントの構築、AIワークフローの編成、RAG検索、モデル管理などを容易にし、生成型AIアプリケーションの構築と運用を支援する。

Dify.AIは特に、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの迅速な開発に焦点を当てており、柔軟で効果的な開発環境を提供している。

AIは何が出来るか

https://speakerdeck.com/minorun365/sheng-cheng-aizhou-hui-chi-rekiyatutiatuhumian-qiang-hui

生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について東京大学

ニューラルネットワークの中身を分割してAIの動作を分析・制御する試みが成功、ニューロン単位ではなく「特徴」単位にまとめるのがポイント - GIGAZINE

AIが影響した事故・事件・犯罪

マルウェアが仕込まれている例

画像生成AI「ComfyUI」のノードにキーロガーが仕込まれていたことが発覚。このマルウェアはクレジットカード情報やパスワードなどの入力内容を外部に送信するもの。問題のノード「ComfyUI_LLMVISION」はGitHubから削除された。^[6]

脆弱なパスワードの解析

https://gigazine.net/news/20230403-stop-climate-change-suicide-ai-chatbot/

AIによるパスワードの解析時間をセキュリティ会社が公開。8桁なら7時間以内に解析完了^[7]

リスクのある内容の出版物

キノコ専門家がAmazonで売られている「AIが書いたキノコ採りガイド」を買わないよう呼びかけ、命に関わる危険も - GIGAZINE

AIに影響された自死

AIとのやりとりを過程として、自死の結果に至った例がある。^[8]

詐欺

知らない番号に間違えて出たら、義妹そっくりの声で詐欺電話がかかってきた→留守電からAIで似せた声を作ってるらしい - Togetter

戦争に使われるAI

「AI兵器」の衝撃 “機械は犠牲を理解できず” ウクライナの無人機イスラエル軍は？暗い未来の不安 | NHK | WEB特集 | イスラエル

規制

マスク氏らの「AI開発停止要請」、問題解決にならずとゲイツ氏

AI開発停止要求署名は無意味、透明性と説明責任の改善を──Hugging Faceのルッチョーニ博士

アメリカ大統領が規制に向けてのコメントを発表している

【ワシントン＝田中宏幸】米国のバイデン大統領は４日、高性能人工知能（ＡＩ）が社会に及ぼす影響について、「国家安全保障への潜在的なリスクにも対処しなければならない」と述べた。利用者の個人情報を守る法律の整備を目指す。バイデン氏は、ホワイトハウスで開かれた科学技術に関する大統領諮問委員会の会合で発言した。米新興企業オープンＡＩが開発した「チャットＧＰＴ」を念頭に、「ハイテク企業は、製品を公開する前に、安全性を確認する責任がある」と話した。バイデン氏、チャットＧＰＴ念頭に「国家安全保障への潜在的リスク」言及…法整備へ

反AI

反対する意見もある。

計算や刺繍など、研鑽を積んできた人たちの特権であった時間あたりの生産性が、絵画などの領域に広がり、新しい反対意見が聞かれるようになっている。

絵師の立場から言いたい「反AI」の人の態度について｜野良のアマクリエイター

AIを探す

There's An AI For That | AI Database

既存のAIから目的に応じたものを提案する

AIを試してみる

ChatGDP

オープンソースAIプロジェクトの　OpenAIが提供する対話型AI。

嘘を嘘と見抜けるひとでないと使いこなすのは難しいが、かなりの時間短縮になる。

またAPIを通した、自然言語モデルなどの提供も無料で行われている。

詳細は、ChatGPT

MajinAI

AIを利用して生成された画像の共有サイト。

プロンプト、呪文、ぉまじない、が共有されている。

Notion AI

仕事やチームの情報をまとめたり、業務指針を作るためのサービス。

解説は下記リンクに詳しい

https://note.com/35d/n/ne3a07723f05c

Perplexity

InstructGPT

AIの学習教材

Google Cloud、無料で生成AIを学べる教材「The Arcade」を公開。ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能－ Publickey

AIの得意不得意

AI向きな内容

テキスト、音声、画像などの大量の情報の処理

膨大なデータの検索・分類・要約・変換・分析

AIが苦手な能力

2020年現在の前提ではあるもののAIは以下のような内容に向いていないと言われる。ただし、2023/03/18現在、疑問を呈するべき速度でAIの出力結果は向上している。あくまで、2020年以前の従来のAIレベルの話である。

人間の感情・情動的内容を踏まえた判断

対人コミュニケーション

説得、交渉、合意形成

思いやり

管理運営、マネジメント

クリエイティビティ

仮説の立案とその検証能力

AI時代に身につけるべきこと

全般的には、自発性、積極性。

AIに使われ、振り回されるのではなく、AIを使い込む、使いこなすこと。組み合わせて全く新しい価値を提案する能力。

特に、企画、実行能力。発想力。柔軟性。

AIで変わる優秀さの定義

AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」 - ところてん - Medium

ディレクティブ

方向づけすることが出来る力。

意図を持ったり、全体像を理解して、方向性ややるべきことを選択する力。

仮説検証能力

仮説検証によって、今後来るべき時代を見通すこと。

それに備えるための行動や、その時代を作り出すための行動を起こすための思考力と実践力を身につけること。

創造性・クリエイティビティ

新たな付加価値を模索し、仕事をつくる仕事ができるようになること。

統計学

AIを道具として使いこなすために必要不可欠な知識。

論理的思考能力

論理を使いこなして思考する能力は、矛盾に気がついたり、ムリムダムラを無くして、改善を行うために欠くことのできないものである。

AIを用いたプログラミング

AIを用いてコーディングを行うことで、そうでない場合と比べて、成果物の圧倒的なスピードアップが見込める。

一方でカスタマイズが出来なかったり、デバッグやエラーの処理が出来ないままになってしまうなどの問題があり、結局はスピードを保証するためには、基本的な学習が欠かせない。

AIを学ぶロードマップ

ChatAI 先生に聞いた内容。以下の通り。

ステップ1：基本概念の習得

最新AIについて学ぶためには、まずAIの基本的な概念を習得する必要があり、そのためには、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識などの用語について理解することが重要となる。

時間：1週間程度

ステップ2：プログラミング言語習得

AIの実装には、Pythonがよく使われます。Pythonの基本的な文法や制御構文、データ型などを習得する必要があります。

時間：2週間程度

ステップ3：機械学習の習得

機械学習は、AIの基礎となる技術です。線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワークなどのアルゴリズムについて学ぶ必要があります。

時間：1ヶ月程度

ステップ4：ディープラーニングの習得

ディープラーニングは、最新AIにおいて非常に重要な技術です。ニューラルネットワークを用いた画像認識、自然言語処理、音声認識などの実装方法について学ぶ必要があります。

時間：3ヶ月程度

【入門】AI・機械学習・深層学習 (ディープラーニング) の違いと例 | ほげほげテクノロジー

ステップ5：応用分野の習得

AIは、様々な分野で活用されています。自然言語処理、画像認識、音声認識、ロボティクス、医療、金融などの応用分野について学ぶことで、AIの実用的な活用方法を理解することができます。

時間：1ヶ月程度

以上のステップを踏むことで、最新AIについて深く理解することができます。全体としては、6ヶ月程度の時間が必要となるでしょう。ただし、AIの技術は日々進化しているため、常に最新情報を追いかける必要があります。

ファインチューニング

訓練済のモデルを各タスクに合わせて調整するように訓練すること。転移学習とも。

例えば、言語モデルを学習する場合は、ラベルなしデータを使って一般的な言語知識を獲得したあと、解きたい特定のタスクの教師ありデータを使って、判別モデルを学習する。

ファインチューニングによって、モデルの性能や安定性が向上することが期待される^[9]

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、呪文を作る方法の技術である。

詳細はプロンプトエンジニアリングの記事を参照

悪意のあるプロンプトエンジニアリングの可能性

公開されたジェネラーティブAIは社会に悪影響が無いように、一定の制限が課されている。

しかし、抜け道はあるので、留意することが必要。

ChatGPTを凶悪な暴言マシンに変貌させる魔法の文字列が発見される

マルチモーダル

いろんな入力と出力ができる凄いやつ。

AIを実用する

LLMがやっぱり使いやすいが、「世の中には、「現実にありそうだが実際には誤りである」文章が多数存在する。言語モデルもまた同様で、必ずしも正しい答えを提供するわけではない」ので注意。

大規模言語モデル（LLM）をアプリケーション開発で活用するには？グーグル・クラウドが基礎から解説 (1/3)|CodeZine（コードジン）to

自然言語処理

LLMを使ってやるところ。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、特に自然言語処理（NLP）において、文書検索とテキスト生成を組み合わせた手法。この技術は、与えられた質問に対して最適な回答を生成するために、関連する文書や情報を検索し、それを元に生成モデルが回答を構築するのに使用さされる。

詳細は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の記事を参照のこと。

Advanced RAG

Advanced RAGは、RAGモデルをさらに発展させた形式であり、より洗練された情報検索技術や改善された生成モデルを使用して、さらに正確かつ関連性の高い回答を生成する。Advanced RAGは、特に情報検索が重要なタスク、例えばファクトチェックやデータベースからの知識の抽出、あるいはより複雑な質問応答システムで有効とされる。

より高度な検索アルゴリズム - より関連性の高い情報を見つけるために、より複雑なクエリ解釈や検索手法が用いられる。

改善された文脈理解 - 複数の情報源から情報を抽出し、それを統合する能力が向上し、より文脈に沿った回答が可能になる。

最適化された生成戦略 - 検索された情報を基に、より自然で流暢なテキストを生成するための技術が導入される。

論文検索

Memory AI^[10]

検索エンジン

[ Perplexity.ai]

「Perplexity」は、ウェブブラウザーやアプリで使用可能なAI検索エンジン

コーディング支援AI

無料で始めるAmazon CodeWhisperer on VSCode（Github Copilotと同等の性能？）

Microsoft office支援AI

Copilot for Microsoft 365 ユーザー向け研修資料 - Speaker Deck

やりたいことを説明すると、Excel関数を出力してくれる。マクロ（VBA）やSQLにも対応^[11]

https://gptexcel.uk/

グラフや表を作成するAI

ChatGPTを使用してグラフや表を作成する方法

スライド作成するAI

Canva

canva

幅広いテンプレートとデザイン要素を提供し、直感的なドラッグ＆ドロップインターフェースを備え、無料プランでも多くの機能が利用可能で、プロフェッショナルなスライドを作成。

AIスライドでプレゼンテーション資料を作成 | Canva

プレゼンの内容もスライドもCanvaのAI機能で作ってみた | Webクリエイターボックス

チャットAI

ChatGPTが有名

作文作業の手伝い

https://togetter.com/li/2117710

ChatGPTにできることは、すべてAuto-GPTにもできる。しかしAuto-GPTは、より高度な作業をより少ないプロンプトで実行することができる。^[12]

ChatGPT対抗のオープンソースAIチャット「HuggingChat」

画像認識AI

heron

Google Colab で Heron で学習したマルチモーダルモデルを試す｜npaka

パターン認識と機械学習

GPT-3.5に画像分類タスクを解かせる - DROBEプロダクト開発ブログ

画像出力AI

プロンプト（呪文）を素にして、画像を生成するAIが2022年を境に実用レベルで登場している。

Midjourney（ミッドジャーニー）

Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）

プロンプトの検索エンジン

画像を渡すと、AIで生成された画像のプロンプトやパラメーターを調べられる、検索エンジン

Vectorizer.AI

https://0115765.com/archives/27352

高度に組み合わせて生成される無料アプリも存在する。

https://generativeinfo365.com/?p=3257

アニメーションへの応用

「ToonCrafter」アニメの“中割り”を生成

漫画への応用

画像ＡＩのSDXL＋加筆で、手描きに近い白黒漫画を作れないか実験してみた｜のびsiro

画像ＡＩのSDXL＋加筆で、手描きに近い白黒漫画を作れないか実験してみた【2】｜のびsiro

自分の絵柄を学習させる試み

画像生成AIに自分の絵を描かせた｜R-9

続・画像生成AIに自分の絵を描かせた｜R-9

動画出力AI

V-Express　

3Dモデル出力AI

Blenderのアドオン「BlenderGPT」^[13]

脳内言語出力AI

脳内の言葉文字化するAI、米大学開発　ChatGPTと同手法

キャラクターと会話できるAI

ブラウザ上で3Dキャラクターと会話できる「ChatVRM」

https://inside.pixiv.blog/2023/04/28/160000

「AI野々村真」の介護分野への応用

大手芸能事務所スターダストプロモーションや、学研ココファン、Spiral.AIなど9社は17日、AI音声対話型デジタルヒューマン「AI野々村真」を開発し、介護施設などで実証実験を開始したと発表した。^[14]

AIゲーム

ノベルゲーム分野で活用され始めた。

沙耶の唄 AIアプリ

『沙耶の唄 AIアプリ』発表、いきなり無料公開。“AI沙耶”の言葉を自由会話で「理解」し、ハッピーエンドを目指すブラウザゲーム

セキュリティ

GoogleがチャットAIのGeminiでマルウェアを分析し脅威レポートを要約するサイバーセキュリティツール「Google Threat Intelligence」を発表 - GIGAZINE

著作権

少なくとも法的には「AIが自動で作ってくれた画像には著作権は発生していない^[15]

AIについて哲学する

AI倫理の授業レポートをChatGPTで書いた学生現るGizmodo

参照

[1] 生成AI 著作権など保護のあり方考え方まとめる政府の検討会 | NHK | 生成AI・人工知能

[2] 何度でも言う。AI開発に「失敗したので諦めます」は絶対にない。

[3] 「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった | Books&Apps

[4] ttps://twitter.com/tanakayoshikazu/status/1636911380896051200

[5] AGI（汎用人工知能）とは？従来のAIやASIとの違いも解説｜ビジネスブログ｜ソフトバンク

[6] ある画像生成ＡＩのノードにキーロガーが仕込まれてた事が判明、ＡＩ絵師阿鼻叫喚 - Togetter トゥギャッター

[7] ttps://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1492292.html

[8] 対話型AIに気候変動を止めるために自分を犠牲にするよう言われた男性が自殺、生前最後にAIと交わした生々しい会話も報じられる - GIGAZINE

[9] 【自然言語処理】ファインチューニング(Fine-Tuning)とは何か - omathin blog

[10] 論文検索のポストGoogleか。事業開発を加速する「Memory AI」とは | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブスジャパン）

[11] 「やりたいことを書いたら、Excelの関数に変換してくれるAI」が話題 – ググらずにすむ!? - OTONA LIFE | オトナライフ

[12] ttps://japan.zdnet.com/article/35202757/

[13] ttps://gigazine.net/news/20230329-blendergpt/

[14] “AI野々村真”が高齢者の話し相手に!本人仰天の完成度で介護現場の人手不足解消に一助「すごい野々村真」（FNNプライムオンライン（フジテレビ系）） - Yahoo!ニュース

[15] AIで作ったイラストの著作権は誰のもの？【弁護士解説】 - Workship MAGAZINE(ワークシップマガジン)

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 [[ファイル:AIのイラスト.jpeg]]
-人の生活を、より便利にしたり、才能の民主化を、もたらしうる存在。あるいは才能のコモディティ化を促進する可能性がある。[[Aid tools]]としても有用。
+人の[[生活]]を、より便利にしたり、才能の民主化を、もたらしうる存在。あるいは才能のコモディティ化を促進する可能性がある。[[Aid tools]]としても有用。
-人間の知的な活動を代行できるよう調整された機械やその仕組み。
+[[人間]]の知的な活動を代行できるよう調整された機械やその仕組み。
-人間の神経細胞ネットワークを参考にした手法がうまくいくようになっていこう各段に成果を挙げられるものが増えてきている。
+[[人間]]の神経細胞ネットワークを参考にした手法がうまくいくようになっていこう各段に成果を挙げられるものが増えてきている。
 前半で、導入等して主に、すでに作られたAIを紹介しつつ、後半でAIに習熟するための方法について述べる。
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 ==世間の動き==
-日本政府は、AIに原作のデータを学習させるだけでは、原則、権利の侵害にあたらず、社会に公開された段階で判断するとした。（2024年6月3日）<ref>[https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240603/k10014469141000.html 生成AI 著作権など保護のあり方 考え方まとめる 政府の検討会 | NHK | 生成AI・人工知能]</ref>
+[https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/contents/ai_guidebook_set.pdf コンテンツ制作のための生成AI活用マニュアル-経済産業省]が公開された。
-デジタル庁がが実際に生成AIを使ってみて、どうだったかをまとめた資料を公表している。（2024年5月13日）https://www.digital.go.jp/news/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715#
+日本政府は、AIに原作のデータを学習させるだけでは、原則、[[権利]]の侵害にあたらず、社会に公開された段階で判断するとした。（2024年6月3日）<ref>[https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240603/k10014469141000.html 生成AI 著作権など保護のあり方 考え方まとめる 政府の検討会 | NHK | 生成AI・人工知能]</ref>
+[[デジタル庁]]がが実際に生成AIを使ってみて、どうだったかをまとめた資料を公表している。（2024年5月13日）https://www.digital.go.jp/news/19c125e9-35c5-48ba-a63f-f817bce95715#
 日本政府が規制強化を検討中（2024/05/02）
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 [https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231209/k10014283091000.html EU AI利用などの規制法案 大筋合意 委員長“世界で初めて” | NHK | 生成AI・人工知能]
-東京都が文章生成AIのガイドラインを作成した。
+東京都が文章生成AIの[[ガイドライン]]を作成した。
 [https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/ict/pdf/ai_guideline.pdf 文章生成AI 利活用 ガイドライン Version 1.1 2023年 8月 東京都デジタルサービス局]
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 [https://news.yahoo.co.jp/articles/88b05f705b08008391d45781801bb13d2ef8c0cc 【速報】夏休みの宿題、生成AI活用は「自分のためにならない」と指導を　教育現場での生成AIめぐり文科省がガイドライン公表（TBS NEWS DIG Powered by JNN） - Yahoo!ニュース]
-AIで漫画を制作
+AIで[[漫画]]を制作
 [https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231120/k10014263531000.html https://www3.nhk.or.jp/news/html/20231120/k10014263531000.html]
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 ===議論===
-いろいろな議論がなされている。賛否がある。
+いろいろな[[議論]]がなされている。賛否がある。
 [https://togetter.com/li/2360940 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 - Togetter]
-漫画家すがやみつる氏が生成AIを使ったことについて、多くの質問が寄せられた。彼はAIを新しい表現のツールと捉え、違法な使い方以外は歓迎している。特に「模倣」については、漫画業界でも新しい表現がすぐに模倣されることが普通であると説明し、AIの活用についても同様の視点を持つよう呼びかけた。彼自身はAIの未来に期待を寄せている。
+漫画家すがやみつる氏が生成AIを使ったことについて、多くの質問が寄せられた。彼はAIを新しい表現のツールと捉え、違法な使い方以外は歓迎している。特に「模倣」については、[[漫画]]業界でも新しい表現がすぐに模倣されることが普通であると説明し、AIの活用についても同様の視点を持つよう呼びかけた。彼自身はAIの[[未来]]に期待を寄せている。
+===論説===
+[[時代]]の流れである、という捉え方をしている人もいる。
+[https://note.com/tokume_kibo/n/n05017591b28b 「AIに仕事を奪われた絵師」な訳だが｜走り書き]
+また、AIは辞めることのできない研究の一つであるという指摘がある。<ref>[https://anond.hatelabo.jp/20240726011515 何度でも言う。AI開発に「失敗したので諦めます」は絶対にない。]</ref>
+<blockquote>俺は量子コンピュータを研究してたからわかる。
+意味がわからないか？
+お前らはAI以外の科学研究分野になんて興味もないから知らないんだろうが、この業界には「もはやだれもできると信じてないけど、政治的にやり続けなければいけない研究」というものがある。
+量子コンピュータがそうで、20年前には「無理。できない。ほぼ間違いなく」という答えが出てる。
+それでもなぜ研究を辞められないか？　「ほぼ」でなく「絶対」でない限り、もし万が一にも億が一にも「敵対勢力」に先に開発されたら安全保障に重大なリスクが出るから、というだけの話だ。
+かつての原爆や宇宙開発と同じだ。
+違うのは、これらがある程度の結果にたどりつくことで開発競争にもケリがついたことと違って、量子コンピュータはどこまで行っても何にもならないから、ただ無駄に研究費を食うだけなこと。
+成果が出ていると強弁するために、「量子超越性」などと20年前はなかった概念が作られた。しかし、今量子コンピュータと呼ばれているものは、20年前に量子コンピュータと呼ばれていたものとは全く違う。
+具体的には何が違うか？　今の自称・量子コンピュータには「暗号解読」なんてできない。何もできない。
+何もできないのに何かをやっていると主張するために「超越性」などという何の根拠もない言葉で誤摩化している。
+専門外なので推測だが、「常温核融合」や「常温超伝導」も似たような状況なのではないか。
+量子コンピュータの場合、先に開発した方が情報・通信セキュリティの覇権を握る絶大な武器を得る。
+常温核融合や常温超伝導も、エネルギー利用に革命的な変化をもたらすのだから、勿論軍事上の脅威になるだろう。
+そういう技術は、たとえ「ほぼ無理」でも開発を辞めることはできない。「絶対無理」を誰かが証明でもしない限り。
+AIがそういう技術に当たるかと言えば、それはその可能性はあるだろう。膨大な生成情報によるネット情報の攪乱はセキュリティ上のリスクになり得る。
+少なくとも、その可能性を政治家が信じる限り、そう扱われる。
+お前たちが量子コンピュータの可能性をいつまでも信じ込まされていつか何かになると思っているのと同じように、AIも（仮にどこにもたどりつけないとしても）そういう立場を失うことはないだろう。
+それが（悪い意味で）研究開発の現実というものだ。
+反AIでもなんでも良いが、それぐらいの現実感覚は持たないで空回りしているのは傍から見ても忍びないぞ。という忠告。<cite>[https://anond.hatelabo.jp/20240726011515 何度でも言う。AI開発に「失敗したので諦めます」は絶対にない。]</cite></blockquote>
 ===ある未来予測===
-憶測レベルに過ぎないが、ありとあらゆる知的な仕事は生成AIに置き換えられつつある現状を踏まえると、10年以内には人間の仕事は無くなるのでは、とのこと。<ref>[https://blog.tinect.jp/?p=83992 「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった | Books&Apps]</ref>
+憶測レベルに過ぎないが、ありとあらゆる知的な仕事は生成AIに置き換えられつつある現状を踏まえると、10年以内には[[人間]]の[[仕事]]は無くなるのでは、とのこと。<ref>[https://blog.tinect.jp/?p=83992 「生成AIを仕事で使い倒す人たち」に取材して回ったら「自分の10年後の失業」が見えてしまった | Books&Apps]</ref>
 ==ジェネラティブAI==
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 それ以前と、以後では明らかに世の中が変わる。
-これから起こることは、予測として織り込んでおくと社会の中で活躍する作業療法士になれる。
+これから起こることは、予測として織り込んでおくと社会の中で活躍する[[作業療法士]]になれる。
 現在予想できる範囲だけで、次のようなことが起こる。<ref>https://twitter.com/tanakayoshikazu/status/1636911380896051200</ref>
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 [https://dify.ai/zh Dify.AI]
-Dify.AIは、生成型AIアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォーム。ローカルでも動かせる。
+Dify.AIは、生成型AIアプリケーション開発のための[[オープンソース]]プラットフォーム。ローカルでも動かせる。
 このプラットフォームは、エージェントの構築、AIワークフローの編成、RAG検索、モデル管理などを容易にし、生成型AIアプリケーションの構築と運用を支援する。
-Dify.AIは特に、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの迅速な開発に焦点を当てており、柔軟で効果的な開発環境を提供している。
+Dify.AIは特に、[[LLM]]（[[大規模言語モデル]]）を活用した[[アプリケーション]]の迅速な[[開発]]に焦点を当てており、柔軟で効果的な[[開発環境]]を提供している。
 ==AIは何が出来るか==
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 以上のステップを踏むことで、最新AIについて深く理解することができます。全体としては、6ヶ月程度の時間が必要となるでしょう。ただし、AIの技術は日々進化しているため、常に最新情報を追いかける必要があります。
+==ファインチューニング==
+訓練済のモデルを各タスクに合わせて調整するように訓練すること。 転移学習とも。
+例えば、言語モデルを学習する場合は、ラベルなしデータを使って一般的な言語知識を獲得したあと、解きたい特定のタスクの教師ありデータを使って、判別モデルを学習する。
+ファインチューニングによって、モデルの性能や安定性が向上することが期待される<ref>[https://omathin.com/what-is-fine-tuning/ 【自然言語処理】ファインチューニング(Fine-Tuning)とは何か - omathin blog]</ref>
 ==プロンプトエンジニアリング==

匿名

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