今日気になったAI系のニュース【23/4/22】
※より正確な情報は引用元のリンクをご覧ください。
※「GPT-4で要約→手動で修正→たまにコメントいれる」で説明を書いてます。
GoogleのAIチャットボット「Bard」がコードの生成とデバッグが可能に
Googleの会話AIツール「Bard」が、コード生成、デバッグ、コード説明など、ソフトウェア開発者のプログラミング作業を支援するようになりました。
C++、Go、Java、JavaScript、Python、TypeScriptなど、20以上のプログラミング言語をサポートしています。
開発者はPythonコードをGoogle Colabにエクスポートし、Google Sheets用の関数を記述することができます。
Bardは、コードのレビュー、デバッグ、翻訳、および初心者向けのコードスニペットの解説を行うことができます。
ChatGPTや他の言語モデルに対抗するために作られたBardの性能には、まだ限界があるかもしれない。
Googleは、Bardが不正確な情報、誤解を招く情報、または虚偽の情報を提供することがあると注意を促しています。
EU議員、生成系AIの規制に段階的アプローチを検討
EUで、AIを規制するための法律案について、年内に最終的な合意が得られる可能性がある
ジェネレーティブAIへの対応について、段階にわけたアプローチを提案
私たちは皆、AIに貢献している。その対価として報酬を得るべきだろうか？
一部の専門家は、ユニバーサルベーシックインカム（UBI）がAI技術がさらに多くの職種を脅かす中で、人々が生活し、繁栄するのに役立つと考えている。
OpenAIのCEOでありUBIの提唱者であるSam Altmanは、UBIは完全な解決策ではないと述べている。
Jaron Lanierは、「データの尊厳」が社会を支えるさらに大きな解決策の一部になる可能性があると提案している。
データの尊厳のアイデアは、人々が自分たちが作成したものに対して報酬を得ることを提案している。
データの尊厳を実現するためには、AIモデルに含まれる個々のデータを識別し、それをモデルから削除することが難しいという課題がある。
すでにOpenAIなどは、インターネット全体をスクレイピングしてアルゴリズムに供給する権利に関する著作権侵害訴訟に直面している。
Lanierは、人々の貢献を認識し、それに報酬を与えることが、長期的に人々の精神を維持するために必要であると述べている。
Googleのスマートスピーカーがついに！黙るほど賢くなった
https://www.theverge.com/2023/4/21/23692794/google-nest-smart-speaker-new-chime-feature
スマートスピーカーは、ユーザーがコマンドを送ったときに無言でいるべきである。
Googleは、GoogleアシスタントがNestスマートスピーカーでのコマンドごとに話しかけるのを止めるための新しい変更を発表した。
この変更は、スイッチ、プラグ、ファン、ブラインド、テレビ、スピーカーなどのスマートデバイスを制御するときに、スピーカーがチャイムを鳴らすようにする。
しかし、この機能はスピーカーと同じ部屋にいる場合に限定されている。
他のスマートスピーカーメーカーはすでに無言でいることを実現しており、Googleはここで遅れている。
しかし、いずれのスマートスピーカーも、期待通りに動作しない場合の対処法を完全には解決していない。
中国配車大手「DiDi」、ロボタクシーのコンセプト車を発表。運転席なし、ロボットアームを音声制御
中国配車アプリ最大手「滴滴出行（Didi Chuxing）」傘下で自動運転事業を手掛ける「滴滴沃芽科技」が4月13日、同社初となるロボタクシー（自動運転タクシー）のコンセプトカー「DiDi Neuron」を発表した。
DiDi Neuronは、運転席を撤去することで、車両の全長は従来の配車用車両のまま、車内空間を50％拡大した。
独自開発したロボットアームが、音声制御で荷物を持ち上げる、水を渡す、眠っている乗客を起こすなどのサービスを提供する。
リモートワーカー業務管理ツール「Pathlight」、ジェネレーティブAIで従業員のコーチングを自動化する機能を発表
カリフォルニアに拠点を置く Pathlight は、チームパフォーマンスを分析・最適化するプラットフォームを企業に提供することを発表した。
企業が従業員にその場でのフィードバックやコーチングを自動でするジェネレーティブAIが使える！
Pathlight アプリケーション内の会話型チャットボックスとして機能し、顧客との通話、メール、チャットから KPI、ベンチマーク、目標まで、パフォーマンス指標をリアルタイムで確認することができる。（こえ～～）
そして、ボットが対処すべきパフォーマンスの傾向に気づいたとき、会話形式で従業員にその問題について積極的に働きかける。
文章中の特定の単語の感情極性を自動的に識別するモデル
感情分析のための効果的なモデル開発が進行中
アスペクトベースの感情分析（ABSA）：文章内の特定の単語の感情極性を特定
中国の安徽理工大学の研究者が、LMIAN（lightweight multilayer interactive attention network）という新しいモデルを開発
LMIANは、インタラクティブアテンションネットワークを用いて特定の単語に注目し、全体的な文脈と関連付ける
6つの公開感情分析データセットを用いてモデルを学習・評価。精度90％以上で単語の感情極性を識別し、他のネットワークよりも低いGPUメモリ消費
将来的に性能向上や他のテキスト・感情分析ツールとの統合が可能
データを構造化して学習するといい結果になることが分かった
「カリキュラム学習」というアプローチが複雑なシステムのモデルの結果を大幅に改善
物理学と情報理論を活用してデータを構造化し、予測の品質向上
パリ・サクレー大学の研究チームがカリキュラム学習アプローチを提案
機械が人間のように、簡単な状況から学び始めて徐々に複雑な状況に移行することで、効果的に学習できる
ロボティクス、コンピュータビジョン、ビデオゲーム、言語処理などのシナリオで応用可能な新しいモデリング手法につながる可能性がある
AIはお好みに合わせて芸術作品をオススメできる
ルクセンブルク大学の研究者が文化遺産分野でのAIとディープラーニング技術の可能性を調査
研究成果は、2023年4月26日にドイツ・ハンブルクで開催されるCHI'23で発表予定
ゴールは、美術館や展示会場での芸術作品の推薦課題を解決すること
AIを用いて視覚芸術推薦システムを設計し、ユーザーの興味や好みに合ったパーソナライズされたコンテンツを提供
視覚データとテキストデータを組み合わせたアルゴリズムで、視覚芸術の意味やテーマを効果的に捉える
この技術は、個々のユーザーの独自の好みを考慮したパーソナライズされた推奨事項を提供するデジタルアシスタントを強化するためにも活用可能
AIとディープラーニングを用いた新しいアプローチは、視覚芸術コンテンツの発見と関与を促進し、推奨コンテンツの正確性、偶然性、新規性、多様性を向上させる
この研究は、文化遺産だけでなく、eコマース、ソーシャルメディア、エンターテイメントプラットフォームなど、さまざまな分野でのパーソナライズされた視覚コンテンツ推薦の新技術や方法の開発に道を拓く可能性がある
なんで専門家だけじゃなくてみんなジェネレーティブAIの話してるの？
生成AIは直感的で理解しやすいため、人々の関心を引く。
生成能力は知能を評価する方法と直接的に関連しており、人間の知識や理解と比較される。
最新の生成モデルは条件付き生成の能力を持っており、部分的なテキストや画像に基づいて生成できる。
人間の活動の多くは、何かに基づいて何かを生成するものであり、AIのこの能力が働くことで効率化が進む。
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