Search Results Midjourney

「MITのリキッドニューラルネットワークが、ロボットから自動運転車までのAI問題を解決する方法」

「Liquid neural networks（リキッドニューラルネットワーク）は、従来の深層学習モデルとは大きく異なるものです」

GoogleのSymbol Tuningは、LLM（Language Learning Models）におけるIn-Context Learningを行う新しいFine-Tuningテクニックです

言語モデルのスケーリングアップにより、機械学習は革命的な急増を経験し、インコンテキスト学習を通じて難しい推論タスクを達成することが可能になりましたしかし、一つの課題は…

「SDXL 1.0の登場」

機械学習の急速に進化する世界では、新しいモデルやテクノロジーがほぼ毎日私たちのフィードに押し寄せるため、最新情報を把握し、情報を元にした選択をすることは困難な課題となります今日は、私たちは...

「MITのPhotoGuardは、AI画像操作に対抗するためにAIを使用します」

人工知能（AI）が進化するにつれて、ハイパーリアルな画像の生成と操作がますます利用可能になっています。生成AI技術は創造的な表現と問題解決のために膨大なポテンシャルを持っていますが、悪用の可能性も懸念されています。この課題に対処するため、MITのコンピュータ科学および人工知能研究所（CSAIL）の研究者は、「PhotoGuard」という革新的な技術を開発しました。PhotoGuardはAIを使用して画像の不正な操作から保護するためにAIを利用し、画像のビジュアルな完全性を保ちながら、微小で感知できない摂動を画像に導入することで、モデルの画像変更能力を効果的に妨害します。この画期的な技術とデジタルランドスケープの保護に対する意義を探ってみましょう。また読む：Stability AIのStable Diffusion XL 1.0：AI画像生成の画期的な進化 AI生成画像の時代：新たな課題 DALL-EやMidjourneyのようなAIパワードの生成モデルがその驚くべき画像生成能力で人気を集めるにつれて、悪用のリスクが明らかになってきました。ハイパーリアルな画像の作成から不正なイベントの演出まで、欺瞞と害の可能性は大きいです。不正な画像操作に対抗するための積極的な対策の必要性は緊急です。また読む：AI生成コンテンツは開発者にリスクをもたらす可能性があります PhotoGuard：画期的な防御メカニズム MITのPhotoGuardは、人間の目には見えないがコンピュータモデルで検出可能な微細な摂動を画像のピクセル値に導入します。これらの摂動は、AIモデルの画像操作能力を妨害し、意図的に変更することをほぼ不可能にします。PhotoGuardは画像の潜在表現をターゲットにすることで、不正な編集から保護を確保します。「エンコーダー」と「ディフュージョン」攻撃 PhotoGuardは、摂動を生成するために2つの異なる「攻撃」手法を使用します。「エンコーダー」攻撃は、AIモデル内の画像の潜在表現を変更し、画像をランダムに認識させます。「ディフュージョン」攻撃は、モデル全体を戦略的に対象にし、摂動を最適化して最終的な画像が事前に選択されたターゲットに近づけます。また読む：EUはディープフェイクとAIコンテンツの識別策を求める画像保護のための共同の取り組み PhotoGuardは効果的な防御手段ですが、画像編集モデルの作成者、ソーシャルメディアプラットフォーム、政策立案者の協力が不可欠です。政策立案者はデータ保護を義務付ける規制を導入し、開発者は自動的な摂動を加えるためのAPIを設計することで、画像を不正な操作から強化することができます。また読む：生成AIツールを使用する際のプライバシー保護の6つの手順制約と進行中の作業 PhotoGuardはAI画像操作に対する保護の重要な一歩ですが、完全に万全ではありません。悪意のある行為者は保護措置を逆解析したり、一般的な画像操作を適用したりする可能性があります。潜在的な脅威に対する堅牢な免疫対策をエンジニアリングし、進化するこの分野で先行するためには、継続的な取り組みが必要です。また読む：EUのAI法はAI規制のグローバルスタンダードを設定、アジア諸国は慎重な姿勢をとる私たちの意見 AIパワードの画像操作が機会とリスクを持つ世界において、PhotoGuardは誤用に対する重要なツールとして浮上しています。MITの研究者によって開発されたこの画期的な技術は、視覚的な完全性を保ちながら不正な画像変更を防ぐために感知できない摂動を導入します。ステークホルダー間の協力の努力が、この防御手段を効果的に実施するための鍵となります。人工知能が進化し続ける中で、PhotoGuardはAI生成画像のポテンシャルと誤用に対する保護の必要性の適切なバランスを取るための重要な一歩です。継続的な研究と共同行動により、人工知能によるより安全なデジタル未来を築くことができます。

MITの研究者が新しいAIツール「PhotoGuard」を導入し、不正な画像の操作を防止すると発表しました

AIパワードのテクノロジーが現実と製作物の境界をぼやかす画像を作り出す世界において、誤用のリスクが迫っています。DALL-EやMidjourneyなどの高度な生成モデルは、初心者でも簡単なテキストの説明から超リアルな画像を生成することができるようになり、その精度と使いやすさが評価されていますが、同時に無害な変更から悪意のある操作まで可能性を広げる可能性もあります。 MITのコンピューターサイエンスと人工知能研究所（CSAIL）の研究者たちが開発した画期的な技術である「PhotoGuard」にご紹介します。この方法は、人間の目には見えないほど微小なピクセル値の変化である摂動を利用していますが、コンピューターモデルには検出可能です。これらの摂動により、AIモデルの画像操作能力が妨げられ、潜在的な誤用に対する予防策となります。 MITのチームは、これらの摂動を生成するために2つの異なる「攻撃」方法を実装しました。最初の「エンコーダー」攻撃は、AIモデルの画像の潜在的な表現をターゲットにします。この数学的な表現にわずかな調整を加えることで、AIモデルは画像をランダムなエンティティとして認識し、操作が非常に困難になります。これらの微小な変化は人間の目には見えないため、画像の視覚的な完全性が保たれます。 2つ目の方法である「拡散」攻撃は、より洗練された方法です。目標とする画像を定義し、摂動を最適化して最終的な画像を目標にできるだけ近づけます。元の画像の入力空間内で摂動を作成することにより、PhotoGuardは許可されていない操作に対して堅牢な防御を提供します。 PhotoGuardの動作をより具体的に説明するために、オリジナルの絵とターゲットの絵があるアートプロジェクトを想像してみてください。拡散攻撃は、オリジナルの絵に見えない変化を加え、AIモデルの認識とターゲットを一致させることを目指します。しかし、人間の目には、オリジナルの絵は変わっていません。AIモデルを使用してオリジナルの画像を変更しようとする試みは、ターゲットの画像を扱っているかのような変更が起こり、それによって許可されていない操作から保護されます。 PhotoGuardはAIパワードの画像操作に対する保護策として非常に有望ですが、万能な解決策ではありません。一度画像がオンライン上にあると、悪意のある個人はノイズを適用したり、画像を切り取ったり、回転させたりすることで保護対策を逆手に取ろうとするかもしれません。しかし、チームは堅牢な摂動はそのような回避策に抵抗できると強調しています。研究者たちは、画像編集モデルの作成者、ソーシャルメディアプラットフォーム、政策立案者の協力的なアプローチの重要性を強調しています。ユーザーデータの保護を義務付ける規制の実施や、ユーザーの画像に自動的に摂動を追加するためのAPIの開発は、PhotoGuardの効果を高めることができます。 PhotoGuardはAIパワードの画像操作への懸念に対処するための先駆的な解決策です。我々がこの生成モデルの新たな時代に踏み出すにあたり、その潜在的な利益と誤用に対する保護のバランスは重要です。MITのチームは、この重要な取り組みへの貢献が始まりに過ぎず、AIの時代における現実の保護のためには、すべての関係者による協力が不可欠だと考えています。

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「WebAgentに会いましょう：DeepMindの新しいLLM、ウェブサイト上での指示に従ってタスクを完了する」

大規模言語モデル（LLM）とウェブサイトの統合は、新たな波のLLMを活用したアプリケーションを可能にする領域の一つですLLMは広範な分野で驚異的な能力を示しています...

「2023年のトップ40の生成AIツール」

ChatGPT – GPT-4 GPT-4はOpenAIの最新のLLMであり、以前のモデルよりもより創造的で正確で安全です。また、画像、PDF、CSVなどの処理もできるマルチモーダルの機能も持っています。コードインタプリタの導入により、GPT-4は自身のコードを実行して幻覚を防ぎ、正確な回答を提供することができます。 Bing AI Bing AIはOpenAIのGPT-4モデルによって動作し、正確な回答を提供するためにウェブを検索します。また、ユーザーのプロンプトから画像を生成する能力も持っています。 GitHub Copilot GitHub Copilotはコードを分析し、即時のフィードバックと関連するコードの提案を行うAIコード補完ツールです。 DALL-E 2 DALL-E 2はOpenAIが開発したテキストから画像を生成するツールであり、ユーザーのプロンプトに基づいてオリジナルの画像を作成します。不適切なユーザーリクエストを拒否するように設計されています。 Cohere Generate Cohere GenerateはAIの潜在能力を活用してビジネスの運営を向上させるものです。メール、ランディングページ、製品説明などの個別化されたコンテンツを提供します。 AlphaCode AlphaCodeはDeepMindによって開発された競争力のあるレベルでコンピュータプログラムを書くことができるツールです。 Adobe Firefly…

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