LAIONが目指す「感情を読むAI」とは
オープンソースの未来と、AIと人間の新しい対話の形

このプロジェクトは、AIが人間の感情を理解することで、より人間らしい対話やサービスが可能になるという非常に大きな可能性を示しています。一方で、AIの感情認識は、科学的根拠がまだ不確かな部分もあり、文化や言語など個々の特性によって感情の表現が大きく異なる可能性が考えられています。

また、感情認識AIをつくる上では、訓練に用いられるデータの質は非常に重要です。特にデータに含まれているバイアスがAIの判断に大きな影響を与える可能性もあります。この問題に対する明確な解決策は記事の中では示されていませんので今後どのような情報が出てくるか注視すべきだと思います。

また、LAIONはオープンソースの哲学に基づいてプロジェクトを推進していますが、そのオープン性が逆に悪用されるリスクも考えれらます。感情認識が個人のプライバシーや人権に影響を与える可能性も考えられますので注意が必要です。

AIに感情を与えるというこのOpen Empathicプロジェクトは、意欲的な取り組みで、非常に興味深いですが、上記に挙げたようにまだまだ課題やリスクも考えられます。これからこのプロジェクトがどのように問題を解決し、実用化に繋げていくのか注目したいですね。

参考：https://techcrunch.com/2023/10/27/a-group-behind-stable-diffusion-wants-to-open-source-emotion-detecting-ai/

『AI時代を生き抜くということ
ChatGPTとリスキリング』

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Google SGE: 生成AIを使用した
Google検索の新しい方法とは

今週のテーマ：技術開発

Googleは2023年5月、SGE（Search Generative Experience）と呼ばれる生成的AIを使用した新しいweb検索へのアプローチを米国で試験運用を開始し、2023年8月30日より日本でも試験運用が開始されました。SGEについて前半と後半の2回に分けてご紹介します。前半はSGEの概要について、そして後半では実際に利用する方法とSGEの今後について紹介します。

Googleの機械学習の応用例の一つは、2001年の初期のスペル修正システムでした。これは20年以上前のことで、スペルミスやタイポに関係なく、ユーザーが関連する結果をより早く得るのをサポートしました。
AIによる検索性能は、2019年に導入したBidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）により品質が大幅に向上しました。BERTは、単語を個別に理解することを目指すのではなく、使用された文脈での単語を理解するのを助け、より関連性のある検索結果につながることを可能にしました。

それ以来、Googleはさらに強力な大規模言語モデル（LLMs）を検索に応用してきました。例えば、Multitask Unified Model（MUM）は、BERTよりも1,000倍強力で、75の異なる言語と多くの異なるタスクで同時にトレーニングされたモデルで検索機能に展開されています。例えば、トピックが明示 …続きを読む

【メディア情報】

生成AIの使いこなしが評価軸となる時代に
平井卓也元デジタル相　対談前編

生成AIの浸透で企業は組織再編の覚悟も
平井卓也元デジタル相　対談後編

社会人の学び直し｢時間ない｣と悩む人がすべき事

リスキリングが｢続かない人｣に足りない4つの視点

• 注目しているスタートアップ企業の紹介
• 生成AIの変化に対応すべくビジネススクールが苦慮
• ゴールドマンサックス消費者金融事業から撤退計画AppleCardどうなる？
• おすすめコンテンツ：
  書籍「Be Useful: Seven Tools for Life」
  Podcast「ティムフェリス×アーノルドシュワルツェネッガー」

企業内講演やカンファレンス、メディアでの取材などご要望があれば、積極的に対応していきたいと思います。また、個人的な興味や、気になるテーマ、質問などでもPodcastの募集フォームでいただければ随時回答しております。ぜひお気軽にお知らせいただければ幸いです。

パロアルトインサイトCEO　石角友愛