KaedimはAIなのか人力なのか、自分で判断した方が良い (旧タイトル:KaedimはAIなのか人力なのか)
結論
KaedimのCEOであるKonstantina Psomaさんの記事を読んで実際に体験してから各々で判断した方が良い。
体験が難しければせめて記事だけでも読んだ方が良い。
「噂によると〇〇らしい」とか憶測で判断しない方が良い。
以上です。
【追記:2023年4月13日】
Twitterにて、「記事タイトルに対しあんまりすぎる」とご指摘を頂きまして、これは確かに仰る通りですので、記事タイトルを変更致しました。
大変失礼致しました。
kogu様、ご指摘ありがとうございます。
また、現在Kaedimが問われている問題に対して真摯に書いて下さっていたので、引用させて頂きます。
こちらも合わせて判断材料にされると良いと思われます。
【追記ここまで】
以下は蛇足です。
自己紹介
こんにちは、Miyokoと申します。
Blenderで3DモデリングしたりUnityで何かしら作ったりするのが趣味の一般人主婦です。
そんな人間が何でこんなもの書いたのかと言うと、Twitterでうっかり要らんことを呟いてしまいまして、これだけだと誤解されるかもなぁ…と思ったので書きました。(その下にぶら下がってる私の意見は多分ほとんどの場合スルーされるでしょうし)
※ここに→Keadimのリンクは貼っておくんですが、Kaedimが一体何なのかとかは自力で調べてほしい。
Twitterで検索すると「人力だから詐欺」っていう内容が目立ってるというかどうしても目についてしまう気がして、「実際のとこどうなんだろう…?
」って気になって先の記事にたどり着きました。
私としては記事から真面目に取り組んでる印象を受けたので詐欺じゃないことを願うばかりです。
品質維持や品質向上のために最終的に人の手を加えることがあるとしても、AIには学習データが必要なので自社のエンジニアでその学習データを日々新しく更新し続けているとしたらそこまでおかしいことじゃないとは思いますし、人件費えらいことになりそう。(そもそもAIの維持費自体かなり金がかかるんじゃないだろうか…?)
自分用メモ
金額とか
このプランが適正価格なのかどうかは素人の自分じゃ分からないです。
DeepLによる翻訳
以下はこの記事で触れているKaedimのCEOの方による記事をDeepLで翻訳したものです。自分用のメモなのであてにしないで下さい。
※絶対ご自身で元の記事を読んだ方が良いとは思うんですが、私も英字を見ると目がストライキを起こしやすいタイプの人間なので、そういう私みたいな人のためにも置いておきます。でもあてにしないで下さい。
Konstantina Psoma
2022年8月19日
Response from Kaedim re our AI
みなさん、こんにちは!Kaedimのチーム全体は、コミュニティからの注目に身が引き締まる思いです!
私たちの技術がどのように機能するかについて、様々なチャンネルで懐疑的な意見やメッセージを目にしましたので、皆さんとできる限り透明性を保ちたいと思いました。
私がKaedimを始めた理由はここにあります。私はコンピュータサイエンスの学生で、キャラクターやセットデザイン、3Dアニメーションなど、多くの3Dモデリングユニットを受講していました。しかし、そのプロセスは非常に難しく、ソフトウェアの学習曲線も非常に急なものでした。3Dアーティストの皆さんは、きっと私に共感してくれることでしょう。そんな中、ゲーム開発スタジオなど、3Dモデリングを生業としている人たちに話を聞きに行きました。そして、その解決策を探るべく、彼らとの対話を重ねたのです。しかし、その中で、3D制作のパイプライン全体が、ゲーム業界の大きなボトルネックであり、問題であることが明らかになったのです。私はこの問題に非常に興味を持ち、2Dから3Dへの再構築のためのディープラーニングの修士課程に専念しました。2021年の初めには、Kaedimを立ち上げるための最初の資金を調達することができました。
だから今、私たちはここにいるんです。私たちは、アートやスケッチ、写真などの2D入力を受けて、自動的に3DモデルにするMLアルゴリズムを構築しています。この技術には3年半ほど取り組んできましたが、ここまで来られたことを本当に誇りに思います。しかし、まだ完璧ではありません。
現在、そのプロセスは次のようになっています:
入力された画像は、私たちのAIアルゴリズムに渡され、再構成されます。出力は一般的に非常に正確ですが、時にはそうでない場合もあります。
品質管理エンジニアが出力を見て、必要な部分を改善し、出力が私たちの品質基準に合うようにします。そう、私たちのアルゴリズムは必ずしも完璧ではないので、出力品質が基準に達するようにしたいのです。
出力されたものはユーザーに返却され、さらに編集したり、テクスチャを追加したりすることができます。
現在、このプロセスは最初から最後まで平均15分で完了します。今日、本番でKaedimを使用しているチームにとって、これは手作業と比較して10~20倍のスピードアップに相当します。
現在行われている品質管理作業は、並行して行っているアルゴリズムの高度化作業にとって不可欠なものです。世代とその改良版のデータをリアルタイムで収集し、アルゴリズムのフィードバックループを構築しているのです。
今日、サインアップを一時停止しているのもそのためで、非常に多くの方がこの製品を使うためにお金を払ってくださっているので、すべての方に素晴らしい体験をしていただきたいのです。現時点では、より多くの需要に対応するための品質管理エンジニアが不足しているのです(規模が拡大するにつれて、このような対応を続けていきますので、どうかご容赦ください)。
私たちの目標は、製品ロードマップに基づき、今後12~18カ月で返却時間1分を達成することで、その時点で一般発売の準備を整えたいと思っています。
ユーザーの声に常に耳を傾けることを徹底したい。今回は、これが私たちのプロセスであるということが、皆さんに十分に伝わらなかったようです。その点については申し訳なく思っています。私たちは、すべてのセールスコールを通じて、お客様に対して非常に透明性を高めてきましたが、ここ数日、サインアップが爆発的に増えて、世間の注目を浴びることまでは想定していませんでした。振り返ってみると、私たちは公の場でのコミュニケーションにおいて、このことをもっとうまく伝えることができたはずです。
この旅にお付き合いいただき、ありがとうございました。私たちのチームは、私たちのビジョンを一刻も早く実現するために懸命に働いており、こうした取り組みに参加してくださった皆さんに本当に感謝しています。
元記事:https://medium.com/kaedim/response-from-kaedim-re-our-ai-931d3ef39c33
DeepL翻訳:https://www.deepl.com/translator
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