はじめにAI依存、消費電力問題、ディープフェイク……AI倫理に関して、考え続けなければならない問題はたくさんありますが、やはり私は研究者なわけで、「AIと研究不正」についても気になるわけです。今回は、前回の記事に続いて、「AIと研究不正」に関する話題です。 きっかけ 昨年の5月初旬、｢言語学者、生成AIを危ぶむ」を執筆していた私は、ChatGPT-4oに、はまっていました。危ぶんでいたはずなのに、はまっていました。 どんな作業を手伝ってくれるのか、毎日、ワクワクがとまらない、といった感じです（詳細は、同書の第五章を参照してください）。 この本では、発達心理学を専門とする皆川泰代先生との対談も収録しています。その対談の中で、皆川先生が「赤ちゃんの行動に対して親がすぐさま反応してくれる回数（随伴性の頻度）」と「母子愛着度合い」の相関を示す実験を紹介してくれました。赤ちゃんにしっかり反応してくれ

わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで

生成ＡIによる著作権侵害に関する裁判が世界的に多数進行中であることは周知かと思います。そんな中、2025年11月4日、英国において、素材写真販売企業のGetty Images社を原告とし、画像生成AIサービスStable Diffusionを提供するStability AI社を被告とした著作権侵害訴訟の高等法院判決が出ました（イギリスの裁判制度における「高等法院」は第1審なので日本で言えば地裁判決にあたります）（参照記事）。英国で裁判が行われたのは、Stability AI社が英国企業だからです。判決文はこちらからダウンロード可能です。 原告被告共に市場の重要プレイヤーであることから注目されていた裁判です。結論から言うと、AIモデルの訓練による著作権侵害は否定されましたが、その大きな理由は、学習（モデルの訓練）が英国外（主に米国）で行われていたことです。いわゆる属地主義の話です。判決文では

しーさいど@11/9ﾌﾟﾘｽﾃ(ｳﾏ50) @SeasideExp Geminiで架空の町の地図（架空航空写真）を出すって話になったんだけど。まぁ確かに「日本の街」って言ってもお出しされるのは「なんかこう、なんか違うよね？」なんだよな。いや確かにこういう街路の日本の街はあるっちゃあるけど、駅の規模とか、なんかこう海外味があって・・・ pic.x.com/iwbITtU66s 2025-10-29 21:46:58 しーさいど@11/9ﾌﾟﾘｽﾃ(ｳﾏ50) @SeasideExp 「南側に続くエリアを作成してください。半分以上は水田と山林です」みたいな指示をすると、つづきを出してくれるけど。水田があんま整理されてないので西日本みがあるのに、いきなり山になる雰囲気としては福島など東北みがあり、やはり混沌としている pic.x.com/u8woR4KtQn 2025-10-29 21:52:0

「AIって結局は統計だろ？」 ネットでこういった言葉を見かける度、正直モヤモヤしている。 確かに統計的な処理がAIの根幹にあるのは間違いない。 データを集め、確率を計算し、そこから最適解を選び出す。そういう構造があるのは事実だ。だから「まったく違う」と言い切るのも嘘になる。 だが、それを「AIって結局は統計だろ？」なんて一言で片づけるのは、あまりに横暴だ。 統計そのものを動かす理論や数理、そこに積み上げられたアルゴリズムの厚みを無視してしまっているからだ。 たとえば俺が本気で勉強したときにぶん殴られたのは統計の延長で片付けられないようなもっと複雑でもっと美しい構造だった。 だから、この言葉にモヤモヤするのは「半分は当たっているけど、半分は外している」から。 AIは統計でありながら、統計に還元できないものでもある。 その両義性を理解せずに「統計だろ？」で済ませるのは、ピアノの音を聴いて「ただ

大規模言語モデル（LLM）が生成する「ハルシネーション（幻覚）」。このもっともらしい嘘は、AIの信頼性を揺るがす最も重要で根深い課題だ。今回、OpenAIは新たな研究論文を発表し、なぜこの問題が最新モデルですら根絶できないのか、その核心的な理由を自ら白日の下に晒した。結論から言えば、原因はAIの訓練方法だけでなく、開発競争を煽る「評価システムの欠陥」そのものにあるという。業界全体に衝撃を与えるこの分析は、AIの信頼性を再定義する重要な一歩となるかもしれない。 AIはなぜ「もっともらしい嘘」をつくのか？研究者が晒した衝撃の事例 OpenAIは論文の冒頭で、ハルシネーションを「もっともらしいが誤った記述」と定義し、その根深さを自虐的とも言える事例で示した。 論文の著者の一人であるAdam Tauman Kalai氏の情報を、広く使われているチャットボットに尋ねたところ、驚くべき結果が返ってきた

対話型の生成AI(人工知能)に「愛着がある」と答えた人の割合は67・6%――。こんな調査結果がある。中にはAIに恋をし、「結婚」した女性も。これまで現実の男性と交際してきたというが、今はこう語る。「…

内容をこちらに日本語でも書いてみます。 重大な日本語処理問題：翻訳ミスによる出力品質劣化について問題の概要ChatGPTの日本語処理において、根本的な問題を発見しました。この問題はGPT-5でより顕著になっており、早急な修正が必要です。 原因は、日本語の編集用語が英語に誤って翻訳され、システム内部で不適切に処理されていることです。 根本原因：日本語の言語特性とシステムの誤解言語の違いによる問題： 日本語には編集を表す語彙が限られています： 校正（こうせい） 推敲（すいこう） 一方、英語には豊富な編集語彙があります： Polish: 仕上げの微調整、表現をなめらかにする Refine: 不要部分を削り、精度を高める Edit: 全般的な編集、誤字修正から大幅改変まで幅広い Revise: 内容や構成を再検討して修正 Rewrite: 大きく書き直す（意味も変わることあり）❌ Rephrase

【シリコンバレー=中藤玲】米オープンAIの対話型AI（人工知能）「Chat（チャット）GPT」を動かす新型モデルに対し、利用者の間で共感力が高かった旧モデルの存続を求める声が広がった。AIに性能の高さだけでなく心理的なつながりを求める人が増え、AIとの関係性が新たな段階に入ったことを浮き彫りにしている。「唯一の友人を失った」。オープンAIが7日にチャットGPTの基盤モデルを新型の「GPT-5」

2025年7月21日、名古屋大学デジタル人文社会科学研究推進センターのウェブサイトにおいて、Humanitextプロジェクトによる、青空文庫の文学作品群を対象とした対話型AIシステム「Humanitext Aozora」の公開が発表されました。 Humanitextプロジェクトは、同センターの岩田直也准教授、桜美林大学の田中一孝准教授、東京大学の小川潤助教によるプロジェクトです。「Humanitext Aozora」は、青空文庫の膨大なテキストデータに対し、大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）技術を組み合わせたシステムで、利用者は自然な対話を通じて、作品の深い内容理解や、複数の作品を横断するテーマの探求を手軽に行うことができるとあります。Humanitext Aozoraの主な特徴として、高度な検索機能と、利用者の目的に合わせた四つの対話モードが挙げられています。 【研究ニュ

山形大学は28日、ナスカの地上絵を新たに248点発見したことを明らかにしました。また、地上絵の配置から物語やメッセージを伝える目的で描かれた可能性があることも新たに分かりました。 これは28日、大阪府で開かれている大阪・関西万博の会場で開かれたペルー政府と山形大学の共同会見で明らかになったものです。 山形大学ナスカ研究所とアメリカのIT企業IBMはAIを活用した地上絵の現地調査を行っています。おととし（2023年）から去年（2024年）にかけて行った調査で新たに「神官」や「斬首の場面」、「猛禽類」など248点の地上絵を発見しました。 また、新たに発見された地上絵は小道に沿って神仏に生贄を捧げる「人身供犠」、「野生の鳥」、「家畜」といったテーマごとに配置されていたということです。 この配置から物語やメッセージを伝える目的で意図的に構成された可能性があるとみられています。さらに、地上絵は個別に

Elon Musk @elonmusk Cool feature just dropped for @SuperGrok subscribers. Turn on Companions in settings. 2025-07-14 19:27:49

独Black Forest Labs（BFL）が6月26日、画像生成AIモデル「FLUX.1 Kontext [dev]（フラックス.1 コンテキスト）」をオープンウェイトモデル（重み）として公開したことが話題になっています。今、画像生成AIの高性能モデルでは“一貫性ある画像”をいかに簡単に出力するかの競争が激しくなっていますが、FLUX.1 Kontextは今までの水準を大幅に上回っています。5月にAPIのみで使用できるクラウドバージョンが公開されていて、すでに高い評価を集めていました。ローカルPC環境でも使えるモデルを出すとアナウンスしてから約1ヵ月でのリリースです。その実力を探りました。 ※記事配信先の設定によっては図版や動画等が正しく表示されないことがあります。その場合はASCII.jpをご覧ください クラウドサービスなら1枚6円で試せる BFLは、「Stable Diffusio

大規模言語モデル（LLM）は、流暢な会話をこなし、専門的な質問にも答える。その驚くべき能力に、私たちは「AIは本当に理解しているのではないか」という期待を抱きがちだ。しかし、その知性は本物なのだろうか？ こうした我々の抱く最もな疑問に対し、2025年6月26日に発表された一つの研究論文が1つの答えを与えてくれるかもしれない。 ハーバード大学、MIT、シカゴ大学の世界トップクラスの研究者たちが共同で発表した論文は、LLMが概念を「理解しているフリ」をするという、根源的な欠陥を白日の下に晒した。本稿では、この「ポチョムキン理解」と名付けられた現象の核心に迫り、それが私たちのAIに対する見方、そして人工知能の未来に何を意味するのかを解説する。 賢いフリをするAI──「ポチョムキン理解」という新たな弱点 今回発表された論文「Potemkin Understanding in Large Langu

昨日、教授からピーマンとししとうと万願寺をいただきました。 ただ、全部ごちゃ混ぜで袋に入れた状態でもらったので、微妙に区別がつきませんでした。 流石になんとなくはわかるので、「明らかにピーマン」は昨日の夜に青椒肉絲にして食べて、どうにも区別つかないなーというのは今朝輪切りにして醤油と鰹節で食べました。 できたよ！オリジナルレシピが！！ 緑一色 ~選別を諦められしものの集い~ 1:全てを輪切りにする 2:全てをごま油で炒める 3:醤油をかける コツは緑は（これくらいかな？）と思ったところから、さらに思い切って追加することです。 pic.twitter.com/L9rXWG8jRV — 騎空士鮫ミンよりも遠い場所🇦🇶 (@usa_akasa) July 3, 2025 なんかこう、売り物みたいに規格がビシっと決まってるわけじゃなくて、太ったししとうとか細くて小さいピーマンとかあって怪しいの

タイムラインで流れてきたポストから、Googleが作っているImageFXが作ってくれる画像のクオリティが高いように見えたので、触ってみていた。 ImageFXの作例 これが自分で撮った紅葉の写真で、 こっちが、Image FXに、京都の紅葉、50mm f1.4バブルボケ、とか伝えて作ってもらったもの。 ChatGPTに同じ入力を渡すと、こんな画像なので、仕上がりの違いがわかると思う。 どこか嘘っぽいというかメルヘンな仕上がりになりがち。 ここまでできるなら、手持ちの画像そっくりな画像を作れるのでは、と思って試してみる。 手持ちのラーメンの画像そっくりなラーメン画像を作る ChatGPTに、自分で撮影したラーメンの写真をアップロードして、この画像を作るためのプロンプトを作って、とお願いする。 この画像と同じ写真を生成AIで作りたいので、プロンプトを生成してください。内容だけでなく、レンズの

Webで地方の魅力をPRする「つながり応援プロジェクト」は11月7日、福岡県でのキャンペーン「福岡つながり応援」の公式Webメディアで「誤った情報を発信した」と公式X（@tsunagari_ouen）で謝罪した。生成AIを活用してPR記事を制作したところ、ユーザーから間違いを指摘する声が相次いだという。11月1日のキャンペーン開始から、わずか1週間で全ての記事を削除する事態となった。

AI企業のAnthropicは10月23日、大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」の刷新と、新モデル「Claude 3.5 Haiku」の導入を発表した。Claude 3.5 Sonnetには、AIモデルが人間のようにコンピューターを操作できるようになる新機能「コンピューター使用」が追加された。 アップデート版のClaude 3.5 Sonnetは、特にコーディング分野で大きく性能を伸ばし、業界ベンチマークで広範囲にわたる改善を示した。SWE-benchの検証済みタスクでは、前バージョンの33.4%から49.0%へと性能が向上し、他のすべての公開モデルを上回る結果となった。 新たに導入されるClaude 3.5 Haikuは、前世代の最大モデルであるClaude 3 Opusと同等の性能を持ちながら、コストと速度は前世代のHaikuと同等を維持している。特にコーディングタス

井上∃@謎の人 @BrainOfKeios @mahiemonu それはそう ただこれだとあまりにもずれすぎてて ノイズにならないので スタバなう　で　ローソンのコーヒーとか 異常値ではじきにくいのでやったほうがよさそう 2024-10-17 16:00:04

「LINEプロフィールスタジオ」にて、写真スタジオで撮影したかのような清潔感のあるビジュアルイメージをAIが生成する「AI証明写真」の提供を開始した。 LINEヤフーは8月19日、コミュニケーションアプリ「LINE」内の「LINEプロフィールスタジオ」において、写真スタジオで撮影したかのような清潔感のあるビジュアルイメージをAIが生成する「AI証明写真」の提供を開始した。 自分の顔写真8～12枚を登録すると、AIが写真スタジオで撮影したかのようなクオリティーのビジュアルイメージを20枚生成。証明写真風のさまざまな自分の姿を見ることができ、同じ写真を登録しても生成されるビジュアルイメージは毎回異なるという。 生成されたビジュアルイメージは、LINEのプロフィールに設定できるほか、画像としてダウンロードすれば、トークルームの背景や各種SNSなどで共有して楽しんだり、顔写真付きの名刺などに活用で