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AIが詐欺師をだます：ロボコールに対する巧妙な戦い

アメリカのFCC（連邦通信委員会）がロボコールに対する取り締まりを強化しようとしているにもかかわらず、ロボコールは未だにしつこい迷惑行為として続いており、人をだますことを狙っている無防備で弱い人々に付け込んでいます。しかし、1人の起業家が独自の方法で反撃する方法を見つけました。ジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーの仕掛け人であるロジャー・アンダーソン氏にお会いしましょう。彼は人工知能（AI）を利用して詐欺師を騙す方法を開発しました。この記事では、アンダーソン氏の独創的な解決策が、ChatGPTと音声クローナーを搭載したボットを利用してテレマーケティングの詐欺師を出し抜く方法について探求します。彼らの時間を無駄にし、最終的には彼らに金銭的な損失を与える方法です。ロボコールに立ち向かうロボコールは、アメリカ全土の消費者に依然として問題を引き起こしており、1つの電話番号当たり月平均14回のコールがあります。これらの多くは、未熟な人々や高齢者を狙った詐欺です。FCCの取り組みにもかかわらず、ロボコールは革新的な解決策を求める持続的な問題です。ロジャー・アンダーソンとジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニージョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーのオーナーであるロジャー・アンダーソン氏は、ロボコールに対抗するための非常に斬新なアプローチを考案しました。アンダーソン氏の会社はAI技術を活用して、テレマーケティングの詐欺師を線上で引き留め、彼らの時間とリソースを無駄にします。ただし、アンダーソン氏の動機は個人の娯楽にとどまりません。彼は一般の人々にリーズナブルな料金で自分のシステムを利用する機会を提供しています。詳しくはこちら：コールセンターのサポート業務におけるNLPの応用簡単なセットアップとエンドレスなエンターテイメントジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーのシステムの設定は非常に簡単です。ユーザーは年間25ドルのプランに申し込み、アカウントに関連付けられた一意の番号に通話転送をアクティベートする必要があります。そこから、ユーザーはボットにロボコールを処理させるか、通話をマージしてAIによる会話の面白さをこっそりと聞くことができます。多様なボットの人格ジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーのシステムのハイライトの1つは、利用可能な多様なボットの人格です。例えば、「ホワイティ」ホワイトビアードは、しばしば不満を言ったり気を散らしたりする高齢の不機嫌な人物です。また、Salty Sallyは、騒々しい子供たちを抱える忙しい専業主婦の役割を果たします。これら多様な人物像により、詐欺師とのやり取りがさらに面白くなります。ボットはどのようにやり取りするのですか？一般的な認識とは異なり、詐欺師とはChatGPTが直接対話しているわけではありません。代わりに、ジョリー・ロジャー・システムは詐欺師の発言を分析し、その内容に関連する事前にプログラムされた応答を選択します。声は人間のように聞こえるかもしれませんが、フレーズは繰り返されることがあり、自然ではないことがあり、時には幻想を破ることもあります。それでも、ボットは最大15分間詐欺師を引きつけ、他の潜在的な被害者を狙うことを防ぎます。詐欺師の正体を暴く – ホワイティ・ホワイトビアードの出会い広く共有されたYouTubeの動画では、ジョリー・ロジャーが、ホワイティ・ホワイトビアードとDish Networkの代表をなりすましている詐欺師との会話を明らかにしました。なりすまし犯はTVサービスについて話そうとしますが、ホワイティは農場の仕事に夢中で興味を示しません。会話が進むにつれて、ホワイティは仕事に集中し、なりすまし犯はTV番組の話題に固執します。ホワイティは、詐欺師がロボットや録音かもしれないと疑い、電話の相手の正体を疑います。結果として、ホワイティのユーモラスな気晴らしは、詐欺師が個人情報や請求情報を収集するのを防ぎ、他の人々を詐欺の被害から守る可能性があります。詐欺師をだます先駆者たちジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーは、革新的なアプローチで大きな注目を集めていますが、これはこの戦略を採用した最初の企業ではありません。2008年から活動しているチャットボット「Lenny」もロボコーラーをいら立たせています。ただし、Lennyは人間のオペレータに連絡するためにキープレスが必要であることを認識することができません。これは現在の詐欺師が頻繁に利用する戦術です。一方、ジョリー・ロジャーのボットは自動ダイヤラーの発言を検出し、適切なキーを自動的に「押す」ことができます。これにより、通話が早期に切断されるのを防ぎます。私たちの言葉ロボコールは続くかもしれませんが、ロジャー・アンダーソンと彼のジョリー・ロジャー・テレフォン・カンパニーの創意工夫により、反撃する方法があります。詐欺師たちは、AIで動作するボットと巧妙な声の人格を利用して、挫折させられ、出し抜かれています。簡単なセットアッププロセスと無限のエンターテイメントで、個人はロボコール詐欺師の捕食的な戦術から自分自身を守ることができます。今こそ、AIを利用して詐欺師を騙す番です。

Pythonを使用したウェブサイトモニタリングによるリアルタイムインサイトの強化

イントロダクションこのプロジェクトの目的は、複数のウェブサイトの変更をモニタリングし、追跡するプロセスを自動化するPythonプログラムを開発することです。Pythonを活用して、ウェブベースのコンテンツの変更を検出し、文書化する繊細な作業を効率化することを目指しています。リアルタイムのニュース追跡、即時の製品更新、競合分析を行うために、この能力は非常に貴重です。デジタルの世界が急速に変化する中で、ウェブサイトの変更を特定することは、持続的な認識と理解を保つために不可欠です。学習目標このプロジェクトの学習目標は、以下のコンポーネントをカバーすることです： BeautifulSoupやScrapyなどのPythonライブラリを使用したウェブスクレイピングの方法に関する知識を向上させる。効率的にウェブサイトから価値のあるデータを抽出し、HTMLの構造をナビゲートし、特定の要素を特定し、さまざまなコンテンツタイプを処理することを目指します。ウェブサイトのコンテンツの微妙な変化を特定するスキルを向上させる。新しくスクレイピングされたデータを既存の参照と比較して、挿入、削除、または変更を検出するための技術を学ぶことを目指します。また、これらの比較中に遭遇するさまざまなデータ形式と構造を処理することも目指します。ウェブサイトの更新を追跡するためにPythonの自動化機能を活用する。cronジョブやPythonのスケジューリングライブラリなどのスケジューリングメカニズムを使用して、データ収集を強化し、繰り返しのタスクを排除する予定です。 HTMLのアーキテクチャについて包括的な理解を開発する。HTMLドキュメントを効率的にナビゲートし、データ抽出中に重要な要素を特定し、ウェブサイトのレイアウトと構造の変更を効果的に管理することを目指します。データ操作技術を探索することにより、テキスト処理のスキルを向上させる。抽出したデータをクリーンアップし、洗練させ、データエンコーディングの複雑さに対処し、洞察に基づいた分析と多目的なレポートのためにデータを操作する方法を学びます。この記事は、データサイエンスのブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトの説明このプロジェクトでは、特定のウェブサイトの変更を監視し、カタログ化するためのPythonアプリケーションを作成することを目指しています。このアプリケーションには、以下の機能が組み込まれます：ウェブサイトのチェック：特定のコンテンツやセクションの更新を検出するために、割り当てられたウェブサイトを一貫して評価します。データの取得：ウェブスクレイピングの方法を使用して、テキスト、グラフィック、または関連データなど、必要な詳細をウェブサイトから抽出します。変更の特定：新しくスクレイピングされたデータを以前に保存されたデータと比較し、違いや変更箇所を特定します。通知メカニズム：変更が検出された場合にユーザーをリアルタイムに通知するアラートメカニズムを実装します。ログ記録：変更の詳細な記録を時間スタンプや変更の情報とともに保持します。このアプリケーションは、ユーザーの設定に基づいて、任意のウェブサイトと特定のコンテンツを監視するようにカスタマイズできます。期待される結果には、ウェブサイトの変更に関する直ちにアラートが含まれ、変更の性質とタイミングを理解するための包括的な変更記録が含まれます。問題の定義このプロジェクトの主な目的は、特定のウェブサイトの監視プロセスを効率化することです。Pythonアプリケーションを作成することで、興味のあるウェブサイトの変更を追跡し、カタログ化します。このツールは、ニュース記事、製品リスト、その他のウェブベースのコンテンツの最新の変更について、タイムリーな更新情報を提供します。この追跡プロセスを自動化することで、時間の節約とウェブサイトへの変更や追加に対する即時の認識が確保されます。アプローチこのプロジェクトを成功裏に実装するために、以下の手順に従う高レベルのアプローチを取ります：プロジェクトでは、BeautifulSoupやScrapyなどの強力なPythonライブラリを使用します。これらのライブラリを使用すると、ウェブサイトから情報を収集し、HTMLコンテンツを取捨選択することが容易になります。始めに、ウェブサイトから情報を取得してベースラインを作成します。このベンチマークデータは、後で変更を特定するのに役立ちます。入力データを設定されたベンチマークと照合して、新しい追加や変更を追跡することができます。テキストの比較やHTML構造の違いの分析など、さまざまな技術を使用する場合があります。…

AIが置き換えることができない仕事

はじめにサイバーノートであろうとそうでなかろうと、おそらく「AIが置き換えることのできない仕事」の議論を聞いたことがあるでしょう。2025年までに、世界中で約8500万の仕事が自動化によって廃れるリスクに直面しています。人工知能は毎回新たな発明を行っており、それが大規模に展開されれば、ほとんどの人間の仕事をこなすことができる可能性があります。過去にはChatGPTというものが登場し、作家やコンテンツマーケターを驚かせました。スポーツ業界では、食事計画の自動化や選手の怪我予防などにAIが活用されています。カスタマーサービスでは、既にチャットボットを導入する環境が整っています。この状況から考えると、本当にAIに置き換えられない仕事が存在するのかと思われます。しかし、上記で議論した内容を考慮すると、作家や栄養士、カスタマーサービスエージェントが別の職業に転職する必要があるのでしょうか？この記事の最後まで読み進めると、自分自身で判断することができます。さて、AIに置き換えることができない仕事について話しましょう。しかし、その前に、私たちはあなたに素晴らしい機会を提供したいと思います。データサイエンスやAIに熱中しているすべての方々に、2023年の高い期待を寄せたDataHack Summitに参加していただきたいと思います。8月2日から5日まで、バンガロールの名門NIMHANSコンベンションセンターでイベントが開催されます。このイベントでは、実践的な学び、貴重な業界の洞察、そして非競争力のあるネットワーキングの機会が満載です。ぜひDataHack Summit 2023をチェックしてください！ AIの仕事市場への影響出典：Built In 仕事市場におけるAIによる変化は、多くのトレンドや話題の中心となっています。この技術は特定のタスクを自動化し、産業を変革する可能性を持っていますが、雇用に対して複雑な全体的な影響を与え、AIはいくつかの仕事を置き換えることはできません。しかし、そこに進む前に、世界の注目を浴びている出来事をすべてご紹介しましょう。自動化が仕事を置き換えています AIに関する懸念の一つは、自動化が以前は人間が行っていた特定のタスクを置き換える可能性です。研究によると、AIによって2030年までに約4億から8億人が仕事を失い、別の職業に転職する可能性があります。ロボット工学や機械学習などのAI技術は、さまざまなセクターでルーチンや繰り返しのタスクを自動化することができ、一部の仕事の需要が減少することをもたらす可能性があります。製造業、カスタマーサービス、交通、データ入力などの産業は、自動化による仕事の置き換えの影響を最も受けやすい産業の一部です。新しい役割が生まれています出典：The Enterprise Project AIは一部の仕事をなくすかもしれませんが、新しい仕事の機会を生み出し、既存の役割を補完する可能性もあります。AI技術が進化するにつれて、AIシステムを開発、実装、維持するための新しい役割が出現します。さらに、データ分析、機械学習、AI倫理、アルゴリズム設計などの分野に精通した専門家への需要が高まるでしょう。組織はAIシステムを監督し、倫理的な考慮事項を確保し、AIの洞察に基づいた戦略的な意思決定を行う人材を必要とするでしょう。スキルの開発と同様にスキルの向上も重要です人工知能の広範な採用は、仕事市場で求められるスキルの変化をもたらす可能性があります。一部の低スキルで繰り返しのタスクは自動化される可能性があり、AI技術と補完するスキルに重点が置かれることになるでしょう。これには、批判的思考、創造性、問題解決能力、適応力、感情知性、複雑な意思決定などのスキルが含まれます。スキル向上の取り組みは、変化する仕事市場に適応するために必要な能力を獲得するために重要となるでしょう。社会経済的な考慮事項が注目されています AIが求人市場に与える影響は、より広範な社会経済的な意味を持っています。AIの恩恵が公平に分配されない場合、所得格差に寄与する可能性があります。教育や資源へのアクセスが制限されている特定のコミュニティや個人は、変化する求人市場に適応する際に困難を抱えるかもしれません。スキルのギャップに対処し、終身学習を支援し、包括的なAI技術へのアクセスを促進する政策や取り組みは、潜在的な不平等を緩和するのに役立ちます。 AIが置き換えられない仕事の概要出典：Analytics…

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