【AIニュース】英語解説を日本語で読む【2023年6月27日｜@AI Revolution】
YouTubeの「aloud」というビデオ吹き替えツール、Googleの無限の自撮り生成AI、DeepMindの複数のロボットを制御する「Robocat」というAIモデル、LinkedInのLIDARと呼ばれるAI画像検出器、Stable Diffusionの高品質画像生成AIモデルであるSDXL、初心者向けのVimeoのAIパワード編集ツール、エネルギー最適化ツールであるEnergy Saver、および多様な画像を生成するAdobeのProject Gingerbreadなど、AIの最近の進展について語っています。
公開日：2023年6月27日
※動画を再生してから読むのがオススメです。
Honestly, the progress in AI is moving at such a rapid pace that keeping up with it all is quite a challenge.
正直なところ、AIの進歩は非常に速いペースで進んでおり、そのすべてに追いつくのは至難の業だ。
However, in this video, I'm going to share with you what I believe are the most significant advancements from the past week.
しかし、このビデオでは、この1週間で最も重要な進歩だと思われるものを紹介しようと思う。
These include YouTube's new AI model, aloud, Google's endless AI selfie generator, and DeepMind's Robocat.
YouTubeの新しいAIモデル、aloud、GoogleのエンドレスAI自撮りジェネレーター、DeepMindのRobocatなどだ。
We're also going to discuss LinkedIn's fake image detector, as well as the AI image creators from Stable Diffusion in Adobe.
また、LinkedInの偽画像検出器や、AdobeのStable DiffusionのAI画像クリエーターについても説明する。
And to top it off, we'll be looking at Vimeo's AI editing tool designed for beginners and Energy Savers' intelligent strategy for reducing power bills.
そして極めつけは、初心者向けに設計されたVimeoのAI編集ツールと、電気代削減のためのEnergy Saversのインテリジェント戦略だ。
So let's jump right in.
では、さっそく飛び込もう。
Okay, YouTube is testing a new AI tool called aloud that dubs videos into different languages, making it easier for creators to reach a global audience.
OK、YouTubeは新しいAIツール「aloud」をテストしています。これによって動画をさまざまな言語に吹き替えることができ、クリエイターが世界中の視聴者に簡単にアプローチできるようになります。
Developed by Google's Area 120, aloud transcribes, translates, and dubs a video, which creators can review and customize.
グーグルのArea 120が開発したaloudは、動画を書き起こし、翻訳し、ダビングする。
The tool was revealed at VidCon and is currently being tested with hundreds of creators.
このツールはVidConで公開され、現在数百人のクリエイターとテスト中である。
It supports English, Spanish, and Portuguese, with plans for more languages.
英語、スペイン語、ポルトガル語に対応し、さらに多くの言語に対応する予定だ。
YouTube aims to make the dubbed audio sound like the creator's original voice in the future, improving expression and lip sync.
YouTubeは将来的に、吹き替え音声をクリエイターのオリジナルの声に近づけ、表現力やリップシンクを向上させることを目指している。
This free service removes the difficulty and expense of manual dubbing, enhancing content accessibility for global viewers.
この無料サービスは、手作業による吹き替えの困難さと費用を取り除き、世界中の視聴者にとってコンテンツへのアクセシビリティを向上させる。
It's an exciting development with potential to transform YouTube by allowing high-quality dubbed viewing in any language.
どの言語でも高品質な吹き替え視聴を可能にすることで、YouTubeを変える可能性を秘めたエキサイティングな開発だ。
Now, the next topic I want to talk about is Google's new AI project that lets you generate endless selfies.
さて、次にお話ししたいのは、無限のセルフィーを生成できるグーグルの新しいAIプロジェクトです。
So, Google is developing an AI software that can generate an infinite number of selfies from users' real photos, eliminating the need to continuously pose and capture photos in real life.
グーグルは、ユーザーの実際の写真から無限に自撮り写真を生成できるAIソフトウェアを開発中で、実生活で継続的にポーズをとって写真を撮る必要がなくなるというわけだ。
The technology was announced at the Cannes International Festival of Creativity by Robert Wong, Vice President of Google Creative Lab.
この技術はカンヌ国際クリエイティビティ・フェスティバルで、グーグル・クリエイティブ・ラボのロバート・ウォン副社長によって発表された。
Google's Senior Vice President of Research, Technology, and Society, James Manika, likened the impact of generative AI to the invention of the camera, suggesting it could similarly revolutionize the creative community.
グーグルの研究・技術・社会担当上級副社長ジェームズ・マニカは、ジェネレーティブAIのインパクトをカメラの発明になぞらえ、同様にクリエイティブ・コミュニティに革命をもたらす可能性を示唆した。
However, there are concerns about the potential societal implications of such technology.
しかし、このような技術の社会的影響の可能性については懸念がある。
If released, the AI could significantly impact social media influencers and their followers' perception of reality.
AIがリリースされれば、ソーシャルメディアのインフルエンサーやそのフォロワーの現実認識に大きな影響を与える可能性がある。
Critics note that the mental health of social media users, particularly young people, is already a concern, and that creating an environment where users can fabricate any situation for publication could exacerbate these issues.
批評家たちは、ソーシャルメディアユーザー、特に若者のメンタルヘルスはすでに懸念されており、ユーザーが公開のためにどんな状況でも捏造できる環境を作ることは、こうした問題を悪化させる可能性があると指摘している。
The next topic is DeepMind's new AI model that can operate multiple robots at the same time.
次のトピックは、複数のロボットを同時に操作できるディープマインドの新しいAIモデルだ。
You see, DeepMind, Google's AI branch, has crafted this new model capable of managing several robots concurrently, guiding them through intricate tasks.
グーグルのAI部門であるDeepMindは、複数のロボットを同時に管理し、複雑なタスクを遂行させることができる新しいモデルを開発した。
Robocat is versatile, adapting to different robot shapes and sizes, from quadrupeds to bipeds to wheeled robots.
Robocatは汎用性があり、四足歩行ロボットから二足歩行ロボット、車輪付きロボットまで、さまざまなロボットの形状やサイズに適応する。
It guides these robots through a variety of tasks, like walking, running, or even complex tasks such as climbing or pushing.
歩く、走る、あるいは登る、押すといった複雑なタスクまで、ロボットをさまざまなタスクに誘導する。
What makes it really stand out is its use of reinforcement learning, a trial-and-error-based learning style where actions are shaped by rewards or penalties.
このロボットが際立っているのは、強化学習を採用していることだ。強化学習とは、試行錯誤に基づく学習スタイルのことで、報酬やペナルティによって行動が決定される。
This allows Robocat to learn from simulated environments, mitigating the risk of damaging real robots.
これにより、ロボキャットはシミュレートされた環境から学習することができ、実際のロボットにダメージを与えるリスクを軽減することができる。
It can coordinate multiple robots, not just individually, but also as a group to achieve shared goals or adapt to shifting circumstances.
また、複数のロボットを連携させることも可能で、個々だけでなく、グループとして共通の目標を達成したり、状況の変化に適応したりすることもできる。
To be honest, it's quite impressive how Robocat can learn to control these robots from the ground up and guide them to work together.
正直なところ、Robocatがこれらのロボットを一から制御することを学習し、協力するように導くことができるのは非常に印象的だ。
But the question is, should we feel excited or frightened by the idea of an AI model directing robot groups?
しかし問題は、AIモデルがロボット集団を指揮するというアイデアに、私たちは興奮すべきなのか、それとも恐怖を感じるべきなのかということだ。
So, what's your viewpoint on this?
さて、あなたはどのようにお考えですか？
I'd love to hear your thoughts.
ぜひご意見をお聞かせください。
Alright, the next topic I want to talk about is LinkedIn's new AI image detector that can detect fake profile pictures with a 99% success rate.
さて、次にお話ししたいのは、偽のプロフィール写真を99％の成功率で検出できるLinkedInの新しいAI画像検出器についてです。
So, LinkedIn has launched a new AI image detector that can identify fake profile pictures and flag them for review.
LinkedInは、偽のプロフィール写真を識別し、レビューのためにフラグを立てることができる新しいAI画像検出器を発表しました。
Unveiled in a recent blog post, LIDAR uses deep learning to sift through profile photos, gauging their authenticity.
最近のブログ記事で発表されたLIDARは、ディープラーニングを使ってプロフィール写真を選別し、その信憑性を判断する。
It compares these images with others available online, such as stock photos or celebrity images.
ストックフォトや有名人の画像など、オンラインで入手可能な他の画像と比較する。
It can also spot telltale signs of editing, like inconsistent lighting or backgrounds.
また、一貫性のない照明や背景など、編集の兆候を見つけることもできる。
The true benefit of LIDAR is its capacity to flag suspicious profiles for human review.
LIDARの真の利点は、疑わしいプロフィールにフラグを立て、人間がレビューすることである。
In doing so, LinkedIn aims to deter malicious activities like scams or impersonation, keeping its platform trustworthy and user-friendly.
そうすることで、LinkedInは詐欺やなりすましのような悪質な行為を抑止し、信頼できるユーザーフレンドリーなプラットフォームを維持することを目指している。
I believe LIDAR exemplifies how AI can be harnessed to protect online communities from deceptive content.
LIDARは、オンライン・コミュニティを欺瞞的なコンテンツから守るためにAIをどのように活用できるかを例証していると思います。
It's a commendable move by LinkedIn, and I look forward to seeing the impact it will have.
LinkedInによる称賛に値する動きであり、これがもたらす影響を見るのが楽しみだ。
Okay, the next is Stable Diffusion's new AI model that can generate high-quality images faster than ever before.
さて、次はStable Diffusionの新しいAIモデルで、これまでよりも高速に高品質の画像を生成することができます。
It's called SDXL, and this tool uses diffusion models to craft vivid and diverse images at breakneck speed.
SDXLと呼ばれるこのツールは、拡散モデルを使用して、鮮やかで多様な画像を猛スピードで作成する。
You see, diffusion models work by initially adding noise to an image until it's unrecognizable.
実は、拡散モデルは画像に最初にノイズを加え、それが認識できなくなるまで進行させる仕組みです。
And then, the AI gradually removes this noise to either restore the original image or create a new one.
そして、AIがこのノイズを徐々に取り除き、元の画像を復元するか、新しい画像を作成する。
SDXL has seen substantial improvements from its predecessor.
SDXLは前モデルと比べて大幅に改善されています。
It's got double the parameters, quicker generation speed due to fewer diffusion steps, and optimized hyper parameters, which essentially boost its performance and stability.
パラメータが2倍になり、拡散ステップが減ったことで生成速度が速くなり、ハイパーパラメータが最適化されたことで、性能と安定性が本質的に向上した。
This model can rapidly churn out high-quality images that are lifelike and varied, even from simple text prompts like a cat wearing a hat or a sunset over the ocean.
このモデルは、帽子をかぶった猫や海に沈む夕日のようなシンプルなテキストプロンプトからでも、生き生きとした変化に富んだ高品質の画像を素早く生成することができる。
It stands as a testament to how diffusion models can generate superior images faster than other generative models such as Jans or VAEs.
これは、拡散モデルがJansやVAEといった他の生成モデルよりもいかに速く優れた画像を生成できるかを証明するものである。
In the realm of AI startups, SDXL is up against Midjourney, another enterprise using diffusion models for image generation.
AIスタートアップの領域では、SDXLは画像生成に拡散モデルを使用するもう1つの企業、Midjourneyと対決している。
Midjourney, founded by X OpenAI researchers, claims its model is more creative and faster.
XオープンAIの研究者によって設立されたMidjourneyは、自社のモデルがより創造的で高速だと主張している。
However, Stable Diffusion counters this, saying SDXL has superior image quality, resolution, speed, and cost-effectiveness.
しかし、Stable Diffusionはこれに反論し、SDXLは画質、解像度、スピード、費用対効果に優れていると述べている。
Then we have Vimeo's new AI-powered editing tools that are designed for beginners.
そして、Vimeoの新しいAI搭載編集ツールは、初心者向けに設計されている。
So, Vimeo, the video hosting platform that caters to businesses and content creators, has launched new AI-powered editing tools that are aimed at lowering the barrier to entry for novice video creators.
企業やコンテンツクリエイター向けの動画ホスティングプラットフォームであるVimeoは、動画クリエイター初心者の参入障壁を下げることを目的とした新しいAI搭載編集ツールを発表した。
These AI-powered editing tools are called One Take Video Creation, and they were announced by Vimeo in a blog post this week.
これらのAI搭載編集ツールはOne Take Video Creationと呼ばれ、今週Vimeoがブログ投稿で発表した。
One Take Video Creation is a set of AI-powered editing features that help users create videos in one take without any prior editing skills or experience.
One Take Video Creationは、AIを搭載した編集機能のセットで、ユーザーは編集のスキルや経験がなくても、1テイクで動画を作成することができる。
They have three key features: AI script generation provides a script based on the user's brief description of their message, video length, and tone.
主な機能は3つある： AIスクリプト生成は、ユーザーのメッセージ、ビデオの長さ、トーンの簡単な説明に基づいてスクリプトを提供します。
Built-in teleprompter allows users to deliver scripts using their webcam with adjustable font size and pacing.
内蔵されたテレプロンプターにより、ユーザーはウェブカメラを使い、フォントサイズやテンポを調整しながらスクリプトを伝えることができる。
Text-based video editing enables quick editing by removing unwanted parts from the auto-generated transcript.
テキストベースのビデオ編集では、自動生成された原稿から不要な部分を削除して素早く編集できます。
Essentially, One Take Video Creation offers an easy and fast way to make videos for different purposes, regardless of one's experience or budget.
基本的に、One Take Video Creationは、経験や予算に関係なく、さまざまな目的のビデオを簡単かつ迅速に作成する方法を提供します。
Okay, this one is exciting.
さて、これはエキサイティングだ。
A new AI tool called Energy Saver.
Energy Saverと呼ばれる新しいAIツール。
It's a creation of researchers from Stanford University and Google that advises homeowners on which appliances are draining their wallets and how to save energy.
スタンフォード大学とグーグルの研究者が共同で開発したもので、家庭の持ち主に、どの電化製品が財布を圧迫しているか、どうすればエネルギーを節約できるかをアドバイスしてくれる。
You see, Energy Saver smartly uses your home smart meter data, applying machine learning to determine which appliances are the big energy guzzlers and how much they're costing you.
エナジーセーバーは、自宅のスマートメーターデータを賢く利用し、機械学習を適用して、どの電化製品がエネルギーを大量に消費し、どれだけのコストがかかっているかを判断する。
It even offers personalized tips like when's the best time to run your dishwasher or how to adjust your thermostat, essentially guiding you on energy-efficient practices.
さらに、食器洗い機の運転に最適な時間帯や、サーモスタットの調整方法など、パーソナライズされたヒントを提供し、基本的にエネルギー効率の良い使い方をガイドしてくれる。
And here's the real kicker: Energy Saver was trialed on over ten thousand households in California, and it managed to lower their electricity consumption by around nine percent.
そして、実際の驚きはここにあります。Energy Saverはカリフォルニアの1万軒以上の家庭で試験運用され、電力消費量を約9%削減することに成功しました。
That's about a one hundred and twenty dollar saving each year, plus a carbon emissions cut of 1.3 tons.
これは毎年約120ドルの節約になり、さらに1.3トンの二酸化炭素排出量削減につながる。
Honestly, I think it's a remarkable example of how AI can aid us in becoming more conscious of our energy usage, save money, and reduce our environmental footprint.
正直なところ、AIが私たちのエネルギー使用をより意識させ、お金を節約し、環境フットプリントを削減するのに役立つという顕著な例だと思う。
So, would you give Energy Saver a shot to optimize your energy consumption?
では、エネルギー消費を最適化するためにエナジーセーバーを試してみますか？
Okay, the last thing I wanted to touch upon today is Adobe's new AI tool, Project Gingerbread, that they showcased at Config 2023.
さて、今日最後に触れたいのは、Config 2023で展示されたアドビの新しいAIツール、Project Gingerbreadです。
It's an image generator that uses artificial intelligence to create beautiful and diverse images from nothing or based on your text inputs.
これは、人工知能を使って、何もないところから、あるいはテキスト入力に基づいて、美しく多様な画像を作成する画像ジェネレーターだ。
It works using generative adversarial networks, AI systems that generate images and then test them for realism.
生成的敵対的ネットワーク（Generative Adversarial Network）というAIシステムを使って画像を生成し、そのリアルさをテストする。
The aim is to create better and better images that are essentially indistinguishable from real photos.
その目的は、実際の写真と本質的に見分けがつかないような、より優れた画像を作成することだ。
Honestly, the tool is pretty versatile.
正直なところ、このツールはかなり多機能だ。
You can create images from scratch by selecting parameters such as category, style, color, and mood.
カテゴリー、スタイル、色、ムードなどのパラメータを選択することで、ゼロから画像を作成することができる。
Alright, that concludes this week's AI news.
さて、これで今週のAIニュースは終わり。
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ご視聴いただきありがとうございます。次回もお楽しみに。
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