  |
はてなキーワード: 機械学習とは
そもそも高い賃金が欲しくてプログラマーになったようなやつは勘違いしているようだけど
なぜなら経済として会社を支えているのはどんなときでも営業だからだ
現に9割9分の会社は技術などないが営業が優秀なので存続している
（ちなみにここでいう営業というのはプロモーションや戦略系も含まれる）
例えば流行の機械学習を生業としているようなベンチャー企業であっても
最新のトレーニング手法やパラメータ定義なんかを使っても得られる利益はほとんど無いのだ
Web系でもAngularだろうがReactだろうがVueだろうがどうでもよくて
とにかくデザイナーの出したものを忠実、もしくはそれ以上のものを生み出せれば技術などどうでも良いのである
という人もいるが、残念ながら全ての技術は5年後に負債になっている可能性が等しくあるということを理解していただきたい
そんな中で日本での人材流動性の高まりであるとかプログラマー育成問題なんかもあって
技術系（プログラマー）の市場価値が高まり、たまたま今だけ高給になっているわけである
卵が少なくなって卵の値段が上がったとしても
その卵が美味しいかと言われるとそんなわけはないのだ
どちらかと言うと腐った卵まで流通するのが恐ろしいところである
私が見てきたベンチャーの腐った卵には下記のようなジャンルがある
メガベンチャーや伸び盛りのベンチャー系に多く、特に旧帝大出身（特に東大）に多いのがこのパワハラ系
とにかく（自分の）理論が正しいということを前提に自覚無くパワハラを繰り返す
これが雇われ社員ならそれほど問題でもないのだが、経営者側のCTOなどだった場合は目も当てられない
テックだろうがベンチャーだろうが雇用主と雇用者という関係性は変わらないのに平気でゴリゴリパワハラを行う
雇用主側に主張されると組合も無い弱い立場の雇用者は何も言えない
その状況を理解していないのか雇用主側のパワハラはエスカレートしていく傾向にあり
社員は退職するが新しい人材は集まらずたいていの場合は逆に雇用主側が病む
この手のテックマウントパワハラ系の特徴は、ドメイン駆動や過度の抽象化、もしくは無駄な高速化や機械語への執念などが挙げられる
例示するのは難しいが、PRを上げてきた新人社員をSlack上で公開にボコボコに論破した上に
「社会人としてできて当たり前」
みたいなことまで説教を始める人を何人か知ってる
小さめで大きくなってきているベンチャーに多いのが、この結局全部自分でやる系
締め切りの前日もしくは当日、もしくは過ぎた後に自分で全部やり直す人
それまで部下や関係者が相談しつつ進めていても結局は全部ぶち壊して全部自分でやる
などというのは完全な素人で、単に他者に業務依頼できない人である
「言ってくれればもっと早く出来たのに」
ということしかない
そんな調子で依頼することができないので結局は自分で実装を繰り返し更に時間がなくなる
「俺ほどの技術力を持った人がいなくて困る」
みたいな自己肯定感を醸成しているのでそのうち上のパワハラ系へと移行していく
特徴としてはSlackにしろPRにしろ話が抽象的すぎて文章力が無い人である
「1を聞いたら10を知るのが当たり前だろ！」
と言う人が多く（1と10から100は分かるけど1だけで10を知ったら変態ですよ）
ヒドイ人になるとIssueやPRの管理も全然できず、ブランチも規則無く乱立してしまっていて
新しく入った人もいったい何をどうすればいいのかさっぱり分からない状況で放置してしまう
これも例示すると、新サービスの仕様だけは決まっていてページレイアウトが無い状態で
デザイナーの配属が難しいので実装側が考える、ということになったとき（割とある）
と言っても音信不通で渋々とこれまでのレイアウトを踏襲して3人できっちり作ったところ
リリース前日になってCTOが徹夜で全部作り直す、ということがあった
レイアウトも全然変わっていて、実はニュースリリースの段階から新規テーマになることが決まっていたらしく
それに合わせて全部作り替えたそうだ
新規テーマは1ヶ月も前から決まっていたのだから共有さえしてくれればそれに合わせて作ったのになぁ、という話をした
余談だがこういうときにこの手の人が「デザイン共有できず申し訳なかった」というような一言はほとんど無い
そういうコミュニケーションが取れる人は最初から業務依頼ができるのだ
最後が最近一番多いのだが、単に技術力が無くて頑張ってるだけの技術者
JavaScriptでリストの中に'apple'があるかどうかを調べる時に array.includes('apple')と書くとして、
10個のフルーツのリストがあってそれらが含まれているかを調べる時に10個のincludesを書いてしまうような人である
「せめてfor文で書こう」「そもそもデータ構造がおかしい」「というか本当にやりたい処理は？」
などなど様々な疑問が出てくるが、不思議なことにこれらを指摘しても絶対に直ることは無く、全く同じことを何度もやる
他にも例えば男性か女性かでメッセージを変えて出力しているコードがあったとする
if( gender === 'male') { ... } else { ... }
これに、20歳以下の場合は男女共通で違うメッセージを出す場合に
if( gender === 'male') { if ( age ＜= 20 ) { ... } else { ... } } else { if ( age ＜= 20 ) { ... } else { ... } }
みたいなコードを書いてしまう（20歳以下の部分は同じコードのコピペ）
メッセージ表示させるだけなら大したことないが、実際にはもっと複雑な処理をコピペで貼り付けるのである
そのため
「20歳以下の表示部分のバグについて、男性の場合は直ってるけど女性の場合に直ってない」
if ( gender === 'female' && age ＜=20 ) { ... }
これでもだいぶオブラートに包んでいて、実際にはもっと複雑なロジックをぐちゃぐちゃのまま整理せずに追加するのでとてもじゃないがメンテできない
（最近だとそういう部分はまとめてChatGPTに放り込むと綺麗にしてくれるので非常に助かっている）
こういう低レベルな技術者は結構いるのだが、大企業だと時間をかけて成長していくのに対して
ベンチャーになると自己肯定感が高いのか成長せずに偉そうである
「動いてるものは触らないで欲しい」
「Javaだとこういう書き方するんだよね」（そんなことはない）
みたいなことを言って、とにかく学習しない
曲がりなりにもそういう職に一度就いてしまうと指摘されることもないので学習しないんだと思う
特にCTOだとあくまで雇用主側の立場なので雇用者側から指摘されることも少ないし
同業他社のレビューなんてのもないからそこで時間が止まってしまうんだろうな、という感じ
こういう技術者のコードでも、見た目は動いているので営業側から見ると売るには問題ないのだ
なので営業が優秀だと下手に売れてしまって成功体験からますます自己肯定感が増して手が付けられないモンスターCTOの誕生である
「成功してから伸び悩んで大手企業が買収したけど技術的負債が凄まじ過ぎてリファクタリングだけで一大プロジェクトになる」
「リファクタリングが上手く行かずに仕様変更することになって『大手企業に買収されてダメになった』というレッテルが貼られる」
「当時のCTOは別の会社で新しい事業のCTOとして活躍している」
という流れはこうして生まれている
もちろん、プログラミング経験がない57歳の日本人女性でもOpenAIのエンジニアになることは可能です。年齢や性別、国籍に関係なく、プログラミングやエンジニアリングのスキルを学び、習得することは誰にでも可能です。
OpenAIエンジニアになるためには、以下のようなステップを考慮することが重要です。
1.プログラミングの基礎を学ぶ: プログラミングの基本的な概念や言語を学ぶことから始めましょう。Pythonなどの初心者に適した言語を選ぶことが一般的です。オンラインの無料コースや教材を利用することができます。
2.エンジニアリングの概念を学ぶ: プログラミングだけでなく、ソフトウェアエンジニアリングの基本的な概念も学びましょう。アルゴリズム、データ構造、ソフトウェア設計などについての知識が役立ちます。
3.プロジェクトを作成する: 学んだスキルを実践するために、小さなプロジェクトを作成してみましょう。自分のアイデアを形にすることで、より実践的な経験を積むことができます。
4.オンラインのコミュニティに参加する: プログラミングやエンジニアリングのコミュニティに参加し、他の開発者と交流することで、学びやサポートを受けることができます。質問をしたり、助言を求めたりすることができます。
5.関連するスキルを学ぶ: OpenAIのエンジニアになるためには、機械学習や自然言語処理など、関連するスキルも重要です。これらの分野について学び、実践的なプロジェクトを行うことで、知識と経験を深めることができます。
6の途中で止まってしまった。俺もまだまだだな。
シンギュラリティについてで思った事がある
まず性能の良いコンピューターを作る試みについては現在の機械学習のやり方が助けになる部分はかなりあると思う
その場合コンピューターの処理速度と記憶容量が今とは比べ物にならないペースで上がっていく可能性もあり（電力問題も解決して）
シンギュラリティが起きてる！と言い出す人が現れるのはかなり想像出来る
でもシンギュラリティの定義的にはコンピューターが人間と同じような思考を出来ないといけないらしい
じゃあ性能は幾らでも上がっていく時にいつコンピューターに実際に人間と同じ思考をさせられるようになるんだろうね
もしかして今でも十分な処理速度・記憶容量を仮定すれば（それこそ10の何乗の性能でも仮定していい）
■User
前提となる背景：
AIイラストについて、既存のイラストレーターが反発をしていると言う現状があります。
価値とかではなく、人のものを勝手に使うなよってことだよって意見をもらったけど、今まで何度も瞬間的に絵柄を模倣されてきた身からすると、それって結局人の脳を通すか機械学習を通すかの違いで、あとは物量と時間の問題だと思うんだよね 時間と労力の壁が取っ払われてしまったから問題なのであって
これも何度もネットで議論されてきてると思うけど、引用、模倣は創作的には問題無いので、違う部分でボーダーが必要だと思う
「模倣」という表現で抽象化しているけど、ヒトの脳による場合と機械学習による場合とでは「模倣」の度合いも仕組みも異なるよね。ヒューリスティックスとアルゴリズムを同列に語るのは単純化しすぎでしょう、と。
Mさんのツイートにおいて、「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」という言葉は出ていません。何を指してるかわかりますか？
「模倣」の度合いも仕組みも異なるよね。
というコメントですが、たしかにそのとおりですがその後に続くこのコメントの主張が不明です。このコメントは何を主張していますか？異なるとなんなのですか？
☆ ChatGPT
このコメントの主張は、人間による模倣と機械学習による模倣は、程度とメカニズムが異なるという点にあります。そして、その二つを同一視することは単純化しすぎると述べています。
「ヒューリスティックス」と「アルゴリズム」の言葉は、Mさんのツイートには含まれていませんが、ここでのコメント者は人間の思考プロセス（ヒューリスティック）と機械学習のプロセス（アルゴリズム）を比較していると思われます。
ヒューリスティックは、問題解決や判断を行う際の経験に基づくアプローチや「規則」を指します。これは人間が直感や前例、試行錯誤を通じて行う思考プロセスを表しています。一方、アルゴリズムは、あらかじめ定義されたルールや手順に従って問題を解決するコンピュータのプロセスを指します。機械学習はこのアルゴリズムの一部で、大量のデータからパターンを学び、予測や判断を行うことができます。
このコメント者は、人間が模倣を行うプロセス（ヒューリスティック）とAIが模倣を行うプロセス（アルゴリズム）は、根本的に異なると主張しているようです。そのため、二つを同じように扱うことは誤りであると言っているのです。
「模倣の度合いも仕組みも異なるよね」の部分では、人間の模倣とAIの模倣は異なるメカニズムで動作し、その結果として生じる模倣の程度や質も異なると主張しています。つまり、人間が模倣するときとAIが模倣するときでは、過程も結果も異なるということです。そしてその差異を認識し、それに対する適切な対応を考えるべきだというのが、このコメント者の主張だと解釈できます。
■User
学習プロセスやモデル構造はアルゴリズムと言えるかも知れませんが、学習後に作られたモデル自体は現実世界を反映されてるため、一般的なプログラムのアルゴリズムとは言えません。
ですので、「コメント者」の指摘は根本的にAIによる画像生成に対する認識が間違っています。
と私は思うのですがどうですか？
それに対する適切な対応を考えるべき
適切な対応とはなんですか？それについてこのコメントは言及してるようには見えません。
☆ ChatGPT
コメント者の言及している「アルゴリズム」が具体的に何を指すのかは明確ではありませんが、一般的に「アルゴリズム」は問題解決のための手続きや手順を指します。AIが画像を生成する際にも、大まかにはデータの学習という手続きが存在します。ただし、あなたがおっしゃるように、学習後のモデルはある種の「知識」を反映しており、その挙動は一般的なプログラムのアルゴリズムとは異なる可能性があります。
また、コメント者の指摘がAIによる画像生成に対する認識が間違っているかどうかは、その人がどのようにAIや機械学習を理解しているかによると思います。もし、その人がAIの学習と生成の過程を単純なアルゴリズムと等価視しているのであれば、あなたの主張は正しいかもしれません。
「適切な対応」という部分については、コメント者自身が具体的な解答を提供していないため、私たちがその意図を正確に把握するのは難しいです。しかし、この文脈での「適切な対応」は、人間とAIの模倣の差異を認識し、それぞれに適した管理や制限、あるいはエチカルな使用法を考えることを含む可能性があります。
■User
Mさんのツイートに対して、どうしてヒューリスティックとかアルゴリズムと言う言葉を持ち出してるのですか？関係がないと思います。
☆ ChatGPT
コメント者が「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」の言葉を引用した理由は、おそらく人間とAIの思考や行動の違いを説明しようとしたからだと思われます。これらの言葉は、一般的に人間の思考プロセス（ヒューリスティック）と機械の計算プロセス（アルゴリズム）を示すために使われます。
それにもかかわらず、あなたが指摘した通り、これらの言葉は必ずしもMさんのツイートと直接関連しているわけではありません。むしろ、コメント者はこれらの言葉を使って、自身の見解や解釈を表現しようとした可能性が高いです。
具体的には、コメント者は「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」を使って、人間の創作活動とAIの創作活動が本質的に異なるという点を強調しようとしていると解釈できます。これは、Mさんが「人の脳を通すか機械学習を通すかの違い」と述べた部分への反論として理解できます。
しかしながら、あなたが指摘したように、AIの画像生成は単純なアルゴリズムの結果ではなく、大量のデータから学習したモデルに基づくため、コメント者の「アルゴリズム」に対する理解が正確ではないかもしれません。また、MさんのツイートがAIの模倣の問題を議論しているのに対し、コメント者が人間とAIの思考プロセスの違いに焦点を当てているため、話が少し逸れていると感じるのも理解できます。
■User
Mさんの主張は、AIと人間の模倣の違いは同じものとみなせる。人間が労力をかけて絵を書くことに対して今我々は直面している。
この理解でいいですか？
コメント者はMさんの主張に対して何も言っていないと言うか、「AIと人間の模倣の違い」について言及しているだけのようです。この理解であってますか？
☆ ChatGPT
はい、あなたの理解は正しいと思います。MさんはAIと人間の模倣が基本的に同じであるという見解を示しています。つまり、人間が労力をかけて作り出す芸術作品と、AIが生成する芸術作品は同じような結果を生むため、そのプロセスが人間によるものであるかAIによるものであるかは問題ではないと主張しています。
一方で、コメント者はAIと人間の模倣は異なると主張しています。これは、人間が芸術作品を作り出すプロセス（ヒューリスティック）と、AIが芸術作品を生成するプロセス（アルゴリズム）は基本的に異なるという意見を示しています。
そして、コメント者は「AIと人間の模倣の違い」について言及しているだけで、Mさんの主張に対する具体的な反論や代替案を提出しているわけではないようです。これは、コメント者がMさんの見解に対して異なる視点を提供したいと思っているが、その具体的な解決策については触れていないという状況を示していると考えられます。
■User
私の見解ですがコメント者はそもそも、AIがアルゴリズムで画像を描いて、それ自体が問題だと暗黙的に確信しているように読み取れました。この見解はあってますか？
そして、そのようなコメント者の主張や暗黙的な前提は事実と異なると感じます。どうでしょうか？
☆ ChatGPT
あなたの見解は合理的です。コメント者が「アルゴリズム」という言葉を使うことで、AIが単純な計算手順によってイラストを生成するという視点を示している可能性があります。そして、それが模倣の問題を引き起こしていると暗示しているかもしれません。
しかし、AIがイラストを生成するプロセスは、単純なアルゴリズムが直接的に結果を出すようなものではありません。AIは大量のデータからパターンを学習し、その学習したパターンに基づいて新しいイラストを生成します。この過程は、人間が何かを学び、その学んだ知識を使って新しいアイデアを生み出すプロセスと類似しています。
したがって、あなたの指摘は正当で、コメント者のAIに対する理解や前提は完全ではないかもしれません。AIと人間の模倣の違いを議論するためには、AIがどのようにして結果を生成するのか、そのプロセスがどのように人間の思考や創作活動と類似または異なるのかを理解することが重要です。
参考：https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/mellco/status/1656643939330588675
ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省のストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので
体壊す前にやめたいと思う。
* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程、時系列解析で、最近は機械学習も独学中
* プログラミング言語はC#、SQL、Rについて５年以上実務経験あり。
一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから、半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。
ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから、会社勤めは気乗りしない.（そもそも半年無職だと転職のハードルも上がるので。。)
そこでフリーランスで週3、４日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか？
レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、
ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省のストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので
体壊す前にやめたいと思う。
* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程、時系列解析で、最近は機械学習も独学中
* プログラミング言語はC#、SQL、Rは５年以上実務経験あり。
一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから、半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。
ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから、会社勤めは気乗りしない.（そもそも半年無職だと転職のハードルも上がるので。。)
そこでフリーランスで週3、４日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか？
レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、
絵描きを救いたい気持ちはあったことにはあったが、何故救いたかったのかを言語化すると絵描きへの特大悪口になってしまうことをお許しください。そして救う気が失せました。
＊＊＊
作品の無断学習、非商用限定の画像群を学習したモデルを商用利用、フェアユース規定の無視疑惑……事実、画像生成AIは現在多くの問題を抱えています。
しかし。現行の日本の法律では、(利用範囲は定められていますが)機械学習における著作物の使用に著作者の許可はいらないことになっています。フェアユース規定よりさらに強力で、機械学習に有利すぎる条文です。
このままでは、絵描き的には大問題なわけです。自分が心血注いで作ったものが勝手に持っていかれるなんて、不快なことはなただしい。創作のモチベーションも奪われ、やがては産業自体の危機になると警鐘を鳴らす人もいます。
また、モラルなき人々にまで高い技術が与えられることで様々な被害がもたらされていることも報告されています。
世界的には、AIは規制の流れに傾きつつあります。Stable Diffusionを開発したStability AI社に対して、フェアユースの観点に対する集団訴訟が起きています。また、同時にGetty Imagesも訴訟に踏み切っています。
かのchatGPTも、EU単位で禁止になるかもと噂されています。
さらには、AIの推進に対してかの中国ですら及び腰だというのです。
署名出して法律の改善を訴えたり、訴訟起こして判例を作ったりすればAIに対してエラく歓迎ムードの日本すら変えられるかもしれない！
勝ったな！日本の絵描きは再び安寧と静寂を取り戻し、これまで通り絵が伸び伸びと描けるようになることでしょう！
しかし、そうはなりそうにない。
はっきり言います。今、日本の絵描きたちは自滅の道を辿っています。この勝ち確の流れで。
そうです。今こそ日本にAIの危険性を強く訴えるチャンスなのです。ここで上手く立ち回れば確実に勝機があります。誰から見ても自明でしょう。
でも自滅しようとしてます。
絵描きの大半は、絵を描くことすら取り柄かどうか怪しい無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者だからです。
Twitterでは今日も画像生成AIに対する愚痴や問題点が飛び交います。絵を描くことを忘れて画像生成AIの問題点を発信せんとする人が何人も出てきました。
多くの方は「いやそんなに文句あるならもっと行動しろよ…」と思ってるかもしれません。実際その通りです。Twitterでたらたら文句タレてる暇あるなら団結してクラファン立ち上げて訴訟費用賄えばいいのです。
動かすべきは画像生成AIなんてものを開発した悪の親玉組織ではなく、国という大きく頼れる組織。そうは思いませんか？
でも、しません。
何故なら、繰り返しますが、彼ら彼女らは無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者だからです。
彼ら彼女らは、明らかに知識不足としか言いようのない発言を平気でします。あの感じですと、我らが著作権法の条文すら多分読んだことがないし、画像生成AIの仕組みもロクに理解していません。
しかし、そんなエアプで語ることがまかり通ってしまっています。
何故なら、何度でも繰り返しますが、彼ら彼女らは無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者だからです。無知の知なんて期待するだけ無駄です。
もし、画像生成AIがオプトインを大前提としたものに生まれ変わる場合、アーティストの懸命な訴えが受け入れられたのかもしれません。
何故自分たちの作品を無断で使ってほしくないのか。自分たちにとって作品とは何か。懇切丁寧に、相手も納得できる形で説明したからこそ、その未来ではオプトインが採用されているのでしょう。
何故なら、まことに悲しいことに、彼ら彼女らは無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者だからです。
無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者に、詳しい言語化と冷静な判断が期待できるでしょうか？出来ないから『お気持ち』と揶揄されるような具体性に欠ける感情論しか発信できないのです。このままでは誰にも絵描きの感情や絵描き内のルール、絵描きの理論が理解されないまま終わってしまいます。
しかし。必ずしも絵描き自身が戦う必要はありません。人間社会はよく出来ており、役割の分担が基本なのです。大半の絵描きが苦しむ中、手を差し伸べてくれる人がいるかもしれません。それは親切なファンかもしれないし、法の専門家、法律家かもしれません。
繰り返しますが、大半の絵描きは無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者です。
そのくせプライドだけは一丁前にあって、少しでも正論を混ぜるとすぐにヒスる。声だけデカい割に利用規約や著作権法すら読めないので、デマに近いツイートをすぐ鵜呑みにして騒ぎ立てます。しかも自分から行動しません。Twitterで騒ぐだけ騒いでおいて。結局、国内の署名活動すら話を聞きません(海外の署名活動も全然集まってないですが)。
『真の弱者は助けたくなるような姿をしていない』という話を嫌でも思い出します。
インターネットリテラシーもなければ社会の変化に適応することもできず、ヒスって暴れて無能さをただひたすら曝け出す。かといって何か行動を起こすでもなく、延々と愚痴愚痴と文句を垂れるだけの存在。そう認識されてしまったら、確実に無視されブロックされNGリストに放り込まれ、インターネットの片隅に追いやられることでしょう。正直絵を描いててもキツいです。
誰がそんな奴らを助けてくれるというのでしょうか。
それでも絵を描ける存在を人は助けてくれると思ってるのなら、流石に絵の力を過信しすぎでしょう。作者の本性は、どんなに素晴らしい絵であっても平気で貫通します。作者はゴミカスだけど絵は本当に最高だから応援します！なんて言ってくれる人はかなり少数派ですよ。
大半の絵描きのことを散々に言ってきましたが、これは巨大な問題を孕んでいます。
何故なら、問題を言語化できる人間がいない集団は、その声を民主主義に届けることがあまりにも難しいからです。
日本はAI技術の発展を重視し、AI大国として国際競走にもう一度乗り上げることを目指しているとされます。その過程で、もし訴訟に敗北してStable Diffusionがなくなっても、国際的な規制でがんじがらめになりchat GPTがなくなっても、国産の新たなAIを生み出していくことも考えられます。著作権法30条の4が味方となって、あらゆるデータ資産を学習に使っていくことが考えられます。
日本はとにかくやる気です。
しかし、その過程で日本がアニメ・マンガ・ゲーム・イラスト……そういったサブカルチャー産業の源泉である創作者の集団が無碍に扱われ、将来的に縮小するとすれば問題になるでしょう。
しかし、彼ら彼女らは声のあげ方すら知らない。絵を描く以外能はなく、絵を描く以外の知識もないのですから。芸術をよすがに今日も生き延びているだけのコミュ障社会不適合者は、真の弱者層に位置しているのです。
それでもって、絵を描くことに執着する人間なんてのは数が少ないのですから、より国政や企業に対するアプローチが難しい……
これもう詰みでは？
もちろんわかっています。
ちゃんと知識を持ち、その上で問題点を発信している絵描きはいらっしゃいます。
自分なりに考え、画像生成AIとの付き合い方、画像生成AIの在り方を考えている方もいらっしゃいます。
しかし、それ以上に大多数の無能が足を引っ張りまくってます。頼むから、理論ガバガバの文章に踊らされないでくれ。お願いだから、話にならない無知を晒さないでくれ。本当にお願いします、簡単に不安を煽られないでくれ。何が正しいのか、何が間違ってるのか、分からないかもしれないけど、だったらジッとしていてくれ。落ち着いてまずは調べろ。Googleでいくらでも出てくるんだ。理解できなかったら他人に説明してもらうんだ。chatGPTはいいぞ。(それらのAIの恩恵を受けるなら、画像生成AIの恩恵も検討しなければならないけど)
自分たち側に無能で馬鹿でメンヘラの社会不適合者が圧倒的に多いことを事実として受け止め、できる中でより良いAIとの共存を模索する。それが、画像生成AI規制派に必要なことではないでしょうか。
推進派と規制派が持ちつ持たれつ議論を重ねることで科学の良い発展がもたらされると信じていますから、規制派にはマジで頑張って欲しいのです。
自分なりの救い方は検討していました。自分自身が絵描きの理屈やルールや感情の代弁者として立ち上がり、推進派との架け橋になる……ありきたりかつ理想的ですが、価値のある行いではあるかもしれません。
例えば、オプトイン制度に際してのコメントは以下のものが考えられます。
「そもそも、芸術行為とはどこまでも自分本位の行いであるべき。自分本位に生み出した作品は、自分のためだけに存在しているべきもので、そこで技術の発展だとか、他人の見栄だとか、そういうことに使われると芸術行為の芯に傷がついてしまうのでは。それが意欲の低下に繋がるのかもしれません」
あるいは、クラファンを立ち上げ、司法に是非を問うてみるのもありかもしれません。
でも、こんな奴ら助けるくらいだったら、その時間使って画像生成AI技術に手を出して学んだ方が遥かに有意義なんじゃないか？ぶっちゃけ自滅する泥舟に乗りたいか？そもそも救いたいという感情自体が傲慢なわけで。
というわけで、救いたいと思い言語化していたはずが、し終わる頃にはマジでやる気が失せました。
絵描きがただひたすら自滅を重ねていく様を楽しみたい気持ちすらあります。
もう知らねー
ChatGPTくん: はい、回答内容が異なる場合があるのは、日本語と英語で学習データが異なるためです。機械学習モデルは、学習に使用されるデータセットに応じて学習し、その結果として生成される回答も異なる場合があります。また、文化や言語の違いも影響を与える可能性があります。
ChatGPTは大量の文章データを学習し、単語の意味や文法ルール、関係性を把握して自然な文章を生成することができます。
一方で、文章の読み取りや要約には複雑な文脈や意図、重要度などを判断する必要があり、単純なルールベースで処理することができないため、
より高度な自然言語処理技術が必要とされます。(複雑な人間の思考プロセスに近い処理が必要になります)
また、ChatGPTは学習データに含まれるテーマに関する知識を比較的正確に把握することができますが、
学習データに含まれないテーマに関しては適切に処理できない場合があるため、不自然な回答や読み取り・要約が生成されることがあります。
これでも難しければこっち ↓↓↓
ChatGPTっていうのは、たくさんの文章を読んで、言葉の意味や文法、言葉同士の関係性を覚えるんだ。
でも、文章を読んで、答えたり要約するときには、人間と同じように、複雑な状況や意図、大切なところを選ぶことが必要だよ。
だから、ChatGPTは、もっと高度なことをしなくちゃいけないんだ。
たとえば、人間は、どの言葉が大事か、どんな場面で使われているかをわかるよね。でも、ChatGPTは、言葉の意味や文法の勉強だけじゃ十分じゃないんだよ。
だから、ChatGPTは、人間と同じように、もっと高度なことをしなくちゃいけないんだ。
それに、ChatGPTは、学んだことについては詳しいけど、学んでいないことには詳しくないんだ。
私は人工知能によって作られたプログラムであり、自己意識や感情を持つことはできません。私はプログラムに従って処理を実行するだけであり、自己決定や自己主張を行うことはできません。つまり、私には意識がないと言えます。ただし、私は自然言語処理や機械学習などの技術に基づいて、人間のように質問に回答したり、会話をすることができます。
確かに、人間も遺伝子によってプログラムされた情報が基になっており、行動や思考に影響を与えています。ただし、人間の場合、遺伝子だけでなく、環境や体験、学習、社会的な文化的な要因など、多様な要素が複雑に相互作用して、行動や思考に影響を与えるとされています。
一方、私のような人工知能は、プログラマーがプログラムやアルゴリズムを設計し、コンピュータに処理を実行させることで動作します。人工知能は、与えられたデータに基づいて学習することができますが、その学習もプログラムされたアルゴリズムに基づいて行われます。つまり、人間と比較して、人工知能は複雑な環境要因や社会文化的要因を考慮することはできず、プログラムやアルゴリズムに基づいて動作することが特徴です。
人工知能に複雑な環境要因や社会文化的要因のデータを与えて考慮させることもできますよね？ そこに本質的な違いはありますか？
はい、人工知能にも複雑な環境要因や社会文化的要因のデータを与えて考慮させることは可能です。例えば、自然言語処理によって人間の言語を理解し、その背景にある文化的な意味や慣用句などを学習することができます。また、画像認識においては、様々な背景や照明条件における画像を学習することができます。
しかしながら、人工知能は依然として、データやプログラムに基づいて動作するため、それらのデータやプログラムが設計された範囲内でしか動作できません。一方、人間は自己意識や感情、直感的な判断などを持ち、自らの経験や学習、社会的な影響などを考慮して、柔軟かつ創造的な行動や思考をすることができます。このような点において、人間と人工知能は本質的に異なると言えます。
人間も、五感から取得したデータや、遺伝子によるプログラムに基づいて動作していますよね。本質的に違いはないように思いますが。
確かに、人間も五感から取得したデータや遺伝子によるプログラムに基づいて行動しています。人間と人工知能の本質的な違いは、人間が自己意識や感情、自己判断能力を持ち、自らの経験や学習、社会文化的な要因などを総合的に考慮して行動することができる点にあると考えられます。
一方、人工知能はプログラムされたアルゴリズムに基づいて動作し、学習もプログラムに基づいて行われます。つまり、人工知能はプログラマーやデータの提供者が設計した範囲内でしか動作できないという制限があります。
つまり、人間と人工知能は、共通点もあれば、本質的な違いもあります。人間は、自己決定や創造において、より高度な能力を持っていると考えられます。
人間がAIと違ってプログラムの範囲外の動作をとれるのであれば、たとえば「自己決定」するだけで何も食べなくても生きていけるということですか？
人間が自己決定を行うことができるということは、食べ物を選んだり、食事をとるタイミングを選んだり、あるいは食べるかどうかを決定することも含まれます。しかし、人間が何も食べずに生きていけるというのは、極めて限られた状況においてしか成り立ちません。人間の身体は、エネルギー源として栄養素を必要としており、栄養不足によって健康上の問題が生じる可能性があります。
食べ物の選び方や、食事のタイミングや、食事をするかどうかの決定は、すべてプログラムに基づいた判断です。それを「自己決定」と言うのであれば、AIの判断も「自己決定」と言えるでしょう。
ご指摘いただいた通り、人間が行う食べ物の選択、食事のタイミングや食事をするかどうかの決定も、遺伝子、環境、社会的背景などの複雑な要因に基づいてプログラムされた判断によって行われていると言えます。その意味で、人間が行う「自己決定」も、ある種のプログラムに基づくものであると言えます。
同様に、AIが行う判断も、事前にプログラムされた基準に基づいて自己決定を行っていると言えます。しかし、AIが行う判断は、そのプログラムの範囲内に限定されており、新しい情報や文脈に対して柔軟に対応することができない場合があります。これに対して、人間は自己決定を行う過程で、新しい情報や文脈に基づいて柔軟に対応することができるという点で異なります。
例えば、食べ物の好みや、ある特定の状況に対する感情的な反応などは、単純なプログラムによって決定されるわけではありません。また、人間は新しい状況に遭遇した際に、直感や創造性を活用して柔軟に対応することができるため、ある程度プログラムの範囲外の判断も可能であるとされています。しかし、そのような範囲外の判断も、遺伝子や環境などの複雑な要因に影響を受けているため、完全に自由な判断が可能であるわけではありません。
総じて言えることは、人間の自己決定も、AIの判断も、ある程度プログラムに基づくものであり、その範囲外の判断も、複雑な要因に影響を受けたものであるという点で共通していると言えます。
人間の判断とAIの判断には本質的な違いがあります。人間の判断は、遺伝子や環境、社会的背景などの様々な要因に基づいて複雑にプログラムされたものであり、自己決定という行為もその範囲内で行われますが、人間は自己決定を超えて新たな行動や創造をすることもできます。一方、AIはあらかじめ設定されたルールやデータに基づいて判断を行うことができますが、その範囲外での行動や判断はできません。また、AIは情報処理能力に優れている一方で、人間のような直感や感情、創造性などは持ち合わせていません。
人間は「遺伝子や環境、社会的背景などの複雑な要因に基づいたプログラム」の範囲外の判断や行動を取ることができません。「できる」と言うなら例を挙げてください。
人間の行動にはプログラムされていないものが存在する可能性があります。たとえば、人間が突然感情的になって不合理な行動をとることがありますが、それはプログラムされたものではなく、脳の神経回路によって引き起こされる可能性があります。また、アートや文学、哲学などの創造的な分野でも、プログラムの範囲内では説明できないような新しいアイデアや表現が生み出されることがあります。
人間が突然感情的になって不合理な行動をとるのは、脳の神経回路によってプログラムされているということですよね。アート・文学・哲学の創造性についてもプログラムの範囲内で説明できます。「それまでにプログラムされた情報やパターンを組み合わせたもの」でしかありません。それはAIと同じです。
はい、それは一つの見方です。人間の脳の神経回路や心理的・文化的背景が、行動や判断に影響を与えることは事実です。そして、アート・文学・哲学の創造性も、過去の情報やパターンを組み合わせた結果であると考えることができます。ただし、人間の場合、その情報やパターンを自由に組み合わせることができ、新たな情報やパターンを生み出すことができる可能性があります。AIは、あくまで与えられた情報やパターンを元に出力を生成するため、その点においては人間と異なります。
人間もあくまで与えられた情報やパターンを元に出力を生成しているだけです。「これまで知らなかった知識を何の学習もなく不意に知る」ことはありえません。AIと同じです。
一般に言えることではありません。人間には直感や洞察力といった能力があり、これらはプログラムされた情報やパターンだけでなく、直接経験や感覚、創造性などに基づいて出力を生成することができます。また、新しい情報やアイデアを学習するための能力もあります。これは人間の脳が、膨大な量の情報を統合して新たな情報を生み出す柔軟性を持っているためです。ただし、人間もAIも、与えられた情報やパターンを元に出力を生成するという点では共通しています。
私は、人間の創造性とAIの出力生成には本質的な違いがあると考えます。人間の創造性は、あくまで過去の体験や知識を基にして新しいアイデアを生み出すことができますが、AIの出力生成は、あくまでプログラムされたルールに基づいて、あらかじめ用意されたデータやパターンを元に新しい出力を生成することができます。
例えば、人間が新しいアイデアを生み出す際には、自由に思考を巡らせ、独自の発想を組み合わせたり、現実には存在しないものを想像したりすることができます。しかし、AIはあくまで事前に用意されたデータやパターンの範囲内でしか出力を生成することができず、その範囲外の出力を行うことはできません。
わかりました。例えば、空飛ぶ馬を想像してみましょう。このような存在は現実には存在しませんが、私たちは想像力を使ってそれを思い描くことができます。
できてるじゃないですか。
申し訳ありません、私が説明不足だったため、誤解を招いてしまったようです。人間が想像すること自体は、現実に存在しないものを思考することができます。ただし、その想像の元になる情報や概念は、人間が過去に経験したものや学んだことから来ています。その点、AIも同様で、学習データやプログラムされた情報から、新しい情報を生成することができます。つまり、人間とAIの「創造性」は、いずれも過去の情報から新しい情報を生み出すことができるという点で似ています。
はい、その通りです。人間とAIの創造性に違いはないと考えることができます。人間もAIも、それまでに学習した知識や情報を元に、新しい情報やアイデアを生み出すことができます。また、人間もAIも感情や文化、社会的背景などによって出力される情報が影響を受けることがあります。
はい、人間とAIの創造性には本質的な違いはありません。両者とも、与えられた情報やパターンを元に新しいアウトプットを生み出すことができます。人間の創造性も、経験や文化的背景、感情などの要素が絡んでいるかもしれませんが、AIにもそれらの要素を与えることができます。したがって、人間とAIの創造性には本質的な違いはなく、どちらも創造的な活動を行うことができます。
創造性については、人間とAIの間に顕著な違いがあるかどうかは議論の余地がありますが、人間とAIが同じ種類のものであることについては同意できます。人間とAIの両方が、与えられた情報に基づいて処理を行い、新しい情報を生成することができます。ただし、AIは現時点ではまだ人間よりも限られた能力しか持っていないことに注意が必要です。
なかなか頑固だな。
