テキストと研究に関するkenzy_nのブックマーク (2)
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ハーバード大学と、マサチューセッツ工科大学︵MIT︶とIBMの人工知能︵AI︶研究機関であるMIT-IBM Watson AILabの研究者らは、偽情報の拡散防止に役立つツールを開発した。研究チームが6月に発表した論文によると、﹁GLTR︵Giant Language model Test Room︶﹂と呼ばれるこのツールはAIを利用して、AIが作成した統計学的なテキストパターンを検出する。 GLTRは、単語が再度使用される可能性に基づいてテキスト内の単語を色別に表示する。AIが作成した可能性が高い単語は緑色、より可能性が低いものは赤色と黄色、最も可能性が低いものは紫色で表示される。 こういったツールは、ボットによって作成された大量のコンテンツを撲滅しなければならないTwitterやFacebookなどのソーシャルメディアサイトにとって有益になる可能性がある。 研究の被験者がこのツールを
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先ごろ公開された調査研究報告によると、人工知能︵AI︶モデルはわずか半日で偽の国連演説文の書き方を覚えてしまうという。 このオープンソースの言語モデルは、Wikipediaのテキストと国連総会で行われた7000件を超える演説の台本を使って訓練されたもので、政治指導者らと同じ論調の演説を簡単に模倣できたと、国連研究員のJoseph Bullock氏とMiguel Luengo-Oroz氏は述べている。 同研究員らによると、このモデルにいくつかの単語をインプットするだけで、理路整然とした﹁質の高い﹂テキストを生成できたという。たとえば、モデルに﹁The Secretary-General strongly condemns the deadly terrorist attacks that took place in Mogadishu﹂︵国連事務総長は、モガディシュで死者を出したテロリスト攻
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