東工大のpython早見表

ここ

https://chokkan.github.io/python/01calc.html

1. 基本的な計算 — Python早見帳

↓で紹介してた

 

生成AIを使ったサイバー攻撃、「プロンプトインジェクション」は、確かにヤバいかも！

↓の動画、

【慶應大の授業】学生「騙されたと」見えない文字をファイルに仕込みAI誘導？悪用で情報流出の懸念も…対策は？｜アベヒル

はじめの話は、学生に対して、

見えない文字で、おかしな回答をするように指示を出した問題文を

学生に宿題に出したら、

その宿題を生成AIでやった学生がいて、

見事にその学生はおかしな回答を提出してしまい、成績無効になった

というお話。これはまあ、教育上の話だから、問題はないんだけど

問題は、後半の、これがビジネスに使われた場合

---

↑の動画でははっきり言ってないけど、

こんな例が考えられる。

１．生成AIを使って、効果的なLPを作成するテンプレート、

　　無料でダウンロードできます。と宣伝してて

２．そこからダウンロードすると、PDFでサンプルが載っていて

　　このページを丸ごとコピーして、プロンプトとして生成AIに

　　いれてね！と書いてあるんだけど、実は見えない文字で、

　　どっかにデータを送るようなJavascriptも生成するように

　　書かれていて

３．それを（見えない文字で書かれているので）知らずに全文を

　　コピー、生成AIにプロンプトとして入れると

４．どっかにデータを送るJavascriptが入ったLPが作成される

　　でも、そんなJavascript,普通の人は読まないので、そのまま

　　LPとして、アップロードして公開すると・・・

５．どっかにデータを送るJavascriptが起動してしまう

という攻撃。

動画で、こういう攻撃を「プロンプトインジェクション」と

言っているけど、これは確かにヤバい。

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これで甚大な被害を受けるくらいなら、

単位落とすくらい、どってことないよね、

え、そんなことない（＾＾；）

「上流から下流まで生成 AI が変革するシステム開発」の話をSEA Forumで聞いてきた！

２月２２日（猫の日）にヒカリエで

SEA Forum in Feb. 2025があって、

上流から下流まで生成 AI が変革するシステム開発

上流から下流まで生成AIが変革するシステム開発 酒匂 寛 日経BP

 の筆者、酒匂さんからその本の内容を踏まえたお話を聞いてきた！

ので、その内容をシェア

会場には大御所の玉井先生、落水先生とのそろい踏みで

（ソフトウェア業界を、J-POPで例えると、同じ部屋に

　北島三郎と五木ひろしがいる感じ…

　って、若い人には通じないよね、そんなかんじ。）

完全に場違いなところに来ているので、

目立たないように後ろの席で隠れてました

（初めて来た人の隣の席で）

以下、内容です

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・自己紹介

・生成AIの現状
　　Anthropic
　　OpenAI
　　Google/Deepmaind
　　検索系

　推論型LLM
　　OpenAI o1,o3,Gemini2.0 Thinking,DeepSeekR1
→COT(Chain of thought)戦略をあらかじめ組み込んでいる。
　　これまでも、推論ステップをプロンプトとして与えることである種の推論は可能だった

　ローカルLLM
　→ローカルPCで実行（プライバシー、機密、コスト）
　　　Llama
　　　Mistral
　　　DeepSeek
　　　Qwen

・Whatの道具
　　　道具：
　　　　　Howの道具　：手順を示す（従来の道具）
　　　　　Whatの道具：なにを作るかを示す

                                             →品質に関する要求は低くなる？
　　　→品質保証は人間の責任

・直接的な利用法
　　コーディングアシスト
　　　　仕事を依頼
　　　　仕事の仕様変更
　　　　　　引数
　　　　　　例外処理
　　　　結果レビュー
　　　→人間が結果を確認する

　　解析アシスト
　　　プログラミング知識がない人に、プログラムを説明する

　　リバースエンジニアリング

・生成AIと自動化
　OpenAIのサイトでは、フルに使ったアプリケーションの例

※以下は最終システムに生成AIを使うという話ではなく、
　開発プロセスに生成AIを使うという話

・ソフトウェア開発のライフサイクル
　自分で開発方法論を定義
　どのように生成AIに手助けしてもらうか

　開発のライフサイクル
　　アイデア
　　業務制約：ビジネスモデルキャンバス
　　システム制約：トレースインデックスダイヤグラム（拡張ユースケース）
　　厳密な仕様：形式仕様
　　設計と実装：コード生成

・ビジネスモデルキャンバスにChatGPTを使ってみた
　　　　図書館
　　　　商店街活性化
　　　２つの使い方
　　　　　生成AI→BMC
　　　　　生成AI→BMCプラン

・BMCからTiDへ
　　TiDの定義を書いておく
　　→ガイドラインを示してくる

・厳密な仕様の策定
　　VDMにしてくれる
　　図でも表現してくれる（マーメイド）
　　　→本に書いてある

・仕様から実装へ

　エージェント型開発環境
　　Roo Code
　　Cursor

・検証
２つある
　Validation
　Varification:正しくものを作っているか？

　レビューと生成AI

　テストと生成AI
　→Roo Codeは検証もやってくれる

　生成AIに質問できるようになった

・組織内知識共有　RAG（検索拡張生成）
　　LLMが持っていない知識：３種のアプローチ
　　　フレームワークとAPI：LangChain
　　　ノーコード、ローコード環境　Dify
　　　RAG：NotebookLM→持っている知識からしか答えない　　

・翻訳・伝達
　ModelからRepresentationへ
　　モデルから対象言語を生成する

・作業の自動化
　Advanced Data Analysis

・プロンプトエンジニアリング
　必要？
　　明瞭で具体的な指示を書く
　　モデルに考える余裕を与える

　　ほぼ無意味

　　プロンプトを生成するツール：openAIのplayfround

　　今、必要なプロンプト
　　　　文脈ロールの設定
　　　　行ってほしい内容
　　　　出力形式
　　　　詳細化への促し

・まとめ
　　洞察の階層

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次回のSEA フォーラムは，

2025年IEEEの会長に就任する

早稲田大学の鷲崎先生です！！

https://sea.jp/blog/2025/02/09/sea-forum-in-mar-2025-sus-0318/

こりゃ、いかなきゃですよね！

（今なら会場にも行けそうな感じらしい。

　その場合、懇親会に出るならちゃんと参加表明してね！

　らしい。たぶん）

ChatGPTに確定申告を計算させて間違っても、脱税になっても、それは自己責任です！

今回の学会誌「情報処理」の巻頭コラムは、示唆的であった。

Webでも見れるので、↓にリンクしておく

コンピューターとの付き合い方｜情報処理学会・学会誌「情報処理」

大事なところを引用しておく

新しもの好きの知人がChatGPTを試し，「便利ですよね！　エクセルのマクロが書けないので書かせてみたら，ちゃんと使えるんです」とのこと．私は背筋が寒くなった．すかさず彼に，そのマクロが正しく動くかどうかを検証できる知識がないならば，そのマクロを使ってはいけないと忠告した．また，使った結果として被害を被ったり，他人に迷惑をかけたりしたら，ChatGPTのせいにはできない，つまり自分が責任を負うことを覚悟しなさいと言い渡した．彼がChatGPTに書かせたマクロは税金の計算式のようなので，マクロが間違っていて多く税金を払ったとしてもそれは授業料だと思えばいいし，少なく払って追徴課税されても人には迷惑はかけない． 

ChatGPTに頼めば、確定申告の計算をしてくれるかもしれない。

でも、それ、正しいかどうか、確かめあっれます？

「確かめられます！」って言いきれる人は、自分で確定申告できる人ですよね！だったら、自分で計算して、その数値を出しましょう。

問題は「確かめられない人」。わかんないからChatGPTにやらせるという発想だとおもうけど、そもそも税金に正解はない（というか、正解は複数ある。特例は適用してもしなくてもよい）。一番安くなるとかはあるけど、そこまでやると大変で、適当なところで留めておくというところもある。

正解がないうえに、間違っても計算式を追っていかないとわからない。

それを、「ばん！」とChatGPTが数値を出して来たら・・・怪しいわけで・・・

でも、そのChatGPTが出してきた数字を信じて申告して、

間違ってて膨大な追徴金を取られたとしても、

「いや悪いのは私じゃない、ChatGPTのせいだ！」

といって、税務署が納得してくれると思います？

もし、そんな言い訳が通用するとしたら、

同じ理屈で

「いや悪いのは私じゃない、税理士のせいだ！」

っていうのが通用することになりますが・・・

・・・これは通用しないんだよね！

（国税に、

「あんた、ここにはんこおしてるだろ！

　はんこおしてるっていうことは、

　自分が認めたってことだよ」

　といわれる）

P.S

国税は、生成AIで税金を計算しないように注意喚起しておいたほうがいいんじゃないかなあ？

機械学習によるAVのモザイクの外し方（案）-UPDATE 個人でできそう！

以前、

機械学習によるAVのモザイクの外し方（案） - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

という記事を書いた。そしてこの記事の前に

モザイクを取り除く機械学習技術をＮＥＣは持っているが、それをＡＶに使わない理由を考えた - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

という記事を書いている。

この記事、たまに見られるんだけど、はじめの記事すら５年以上前なので、
かなり今の時代と違っている。今だと、個人でできそう！！

そこで、今日は、この記事をアップデートしてみたいと思う。

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■概要
　ここでは、AVのモザイクの外し方になっているけど、もし、
AVから取得した静止画でモザイクが外れれば、
その静止画をあつめて動画にすることは、既存の動画ソフトでできるので、
問題は「静止画のモザイクの外し方」になる。

で、これを機械学習で行うには
（１）モザイクのかかっている「お●●こ」部分の写真を集める
（２）それを機械学習する
（３）モザイクのかかった静止画のモザイク部分を指定し、そこに
　　上記　（２）で学習した機械学習を適用し、「お●●こ」を生成

という方法で行う。

これが、５年間で劇的に変わった

---

■変化（１）「お●●こ」部分の写真が集めやすくなった

　YouTubeで女性、男性の性器がモザイクなしで公開される事案が散見されるようになったこと。
　つまり、YouTubeで「お●●こ」部分の写真が集められるようになった。

　これは、国際化の意味がこの５年間でグローバルからダイバーシティに変わったことが影響していると思う。５年前は、グローバル化つまり、１つの基準でエロを判断していたため、下半身にモザイクをかけるというのが標準になっていたと思います。

　ところが、昨今はダイバーシティ、各国に合わせた基準になっています。この場合、ヨーロッパの基準はエロに対して緩和されていて、イギリスでは下半身モザイクなしで丸出しOKのようです！

　そのため、イギリスでは、まず「お●●こ」を見て女性を選び、次に「おっぱい」最後に「顔」をみて女性を選んでいくという「ネイキッドアトラクション」という番組が出てきました。この番組がＹｏｕＴｕｂｅに公開され、女性、男性の性器丸出し、モザイクなしの動画が続々公開されるようになりました。詳しいURLとかは、↓のパンツ丸出しブログに書いてあります。

全裸の女性の性器から、付き合う人を選んでいく英TV番組「ネイキッドアトラクション」 : 週刊パンツ丸見え系YouTube動画観賞

そして、ファッションショーなどでも、下半身も全裸、モザイクなしのYouTube動画が出てきました

【臨時増刊】YouTubeで全裸のファッションショーっていうのもある。 : 週刊パンツ丸見え系YouTube動画観賞

（ちなみに、パンツ丸見えブログで↑の記事は２番目の人気記事）


一方、美容整形などでは、その必要上「お●●こ」そのものの動画がモザイクなしに出ています。

【臨時増刊】YouTubeで女性器がモザイクなしで表示されるケース : 週刊パンツ丸見え系YouTube動画観賞

　このように「お●●こ」まるみえのYouTube動画が増えて来たので、その動画を表示して「お●●こ」が表示されたところで静止し、（Snapping Toolで）画像コピーすれば、「お●●こ」部分の写真が集められるようになりました。

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■変化（２）機械学習ー画像さえあれば、SeaArtのLoraを使って、機械学習（転移学習）できる

　「変化（３）」のフライングになるけど、「静止画のモザイクを外す」には、
　動画生成AIのstable diffusionかSeaArtのimg2imgを使ってモザイク部分を、
　「自分で機械学習したモザイクなし動画」に入れ替えることで実現します。

　この動画生成AIに「自分で機械学習したモザイクなし動画」を適用させるには、転移学習を実行すればよいです。
　この転移学習は、stable diffusionやSeaArtでは、Loraと言われます。
　このLoraは、SeaArtでは、写真さえ用意すれば、その写真を貼り込むことによって、生成してくれます。

　なので、「変化（１）」で集めた画像を使ってSeaArtでLoraを作成すれば、「お●●こ」部分を機械学習できることになります。

　写真からSeaArtでどうやってLoraを作るかについては、↓の動画参照

SeaArtでLoRAを作成して自分好みのAI美女画像を作成する方法

 

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■変化（３）「お●●こ」を生成ー動画生成AI

　これは、動画生成AI、stable diffusionかSeaArtを使えばいいことになります。　具体的には先ほど言いましたように

　動画生成AIのstable diffusionかSeaArtのimg2imgを使って
　モザイクがかかった静止画のモザイク部分を黒塗りし、
　Loraを適用してモザイク部分を生成すれば、
　モザイクなし動画が作れそう・・・

　ただ、SeaArtだと、そのような動画を生成してもエロ過ぎて表示してくれないかもしれない。

　そういう場合は、自宅ＰＣにStable Diffusionをインストールし、ＳｅａＡｒｔのＬｏｒａをＳｔａｂｌｅＤｉｆｆｕｓｉｏｎに適用して生成すればよさげ。そのＬｏｒａ変換方法は↓

SeaArtで作成したLoraをStable diffusionで使う方法

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■まとめ

以上、この５年間の変化により、「静止画のモザイクの外し方」はこう変わった！

（１）ＹｏｕＴｕｂｅで下半身裸でモザイクがかかっていない動画、「お●●こ」丸出しの動画から、「お●●こ」部分の写真を切り出す。
　どのようなサイトから集めるのかは、上記「変化（１）参照」

（２）ＳｅａＡｒｔで（１）の写真から機械学習（転移学習）したＬｏｒａ
　作成する。作成方法は上記「変化（２）」参照

（３）ＳｅａＡｒｔまたはＳｔａｂｌｅＤｅｆｆｕｓｉｏｎでimg2imgを使って、
　・もとのモザイクがかかった静止画を読み込む
　・モザイク部分を黒塗りにする
　・プロンプトに（２）で作ったLoraを指定する

　　　　　（ほかにもvaginaとか指定するのかも）
　・生成！

これでできそう、できるかな？？
まだ試していないので、（案）

生成AIってやるのに、パスポートいるの？

↓

一般向け 生成AIパスポート 概要ページ┃一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)

Microsoftの生成AIはLLMだけじゃない話を聴いてきた

JJUG　CCCで「２０２４年AIを利用したJava開発の最新動向」を寺田さんから聴いてきた！

寺田さんは初め、どんな話をしようか考えてました。

というのも、６月５日にJava On Azure Day AIでJavaを使ったAI話はしてきたので、ここでやっても・・・ということで、そういうのに関心がある人は、その動画を見てくださいと言ってました。

で、その動画のQRコードを掲載したんだけど、自分ケータイしまってたので、それを読み取れませんでした。

ま、後で調べればわかるだろうと思ってたのですが・・・

・・・よくわからん、↓これかなあ？

 

まあ、この動画にはJava On Azure Day AIの内容が全部出ているので、そのJavaでAI使うところも入ってます。

はいってますが、５時間みるのは、きついですよね。↓に番組表があるみたい

https://info.microsoft.com/rs/157-GQE-382/images/JA-WBNR-Infographic-SREVM42098.pdf

ということで、GitHub Copilot × Visual Studio Code みたいな話は今回は↑の動画に任せて、パスということになりました。

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ということで、今回はAzuru　AI　Studioの話から始めてました

Azure AI Studio 

https://ai.azure.com/

AIのモデルを選んで、ここから使えるというものです。

ここにあるモデルは、今はやりのLLMを使ったものもあるし、

RAGもあります。RAGは検索っていって軽く触れてましたが、

（今回のJJUGとは関係ないですけど）マルゼミのメールで説明してたところがあるので、以下に貼っておきます。

＜以下、マルゼミのメールより＞ーーーーーーーーーーー

【 RAG -- Retrieval-Augmented Generation 】
RAG（検索拡張生成技術）は、 Patrick Lewisらが2020年に発表した次の論文を起源とする技術です。
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
https://arxiv.org/pdf/2005.11401v4
このLLMの機能拡張技術はまたたくまに普及・拡大し、現在、私たちが対話的に利用する大規模言語モデルは、ほとんどすべてこの技術を利用しています。

【 AgentモデルでRAGを見る>】
先にあげた論文本体には、Agentという言葉は、一度も使われていないのですが、このセッションでは、Agentモデルとして、RAGのアーキテクチャーの特徴を見ていきたいと思います。
RAGでは、主要に、二つのAgentが登場します。
第一のものは、大規模言語モデル(LLM)です。LLMは、事前学習によって大量のテキストデータから言語の知識を獲得しており、文章生成、翻訳、質問応答など、様々なタスクを実行できます。
第二のものは、検索Agentです。検索Agentは、ユーザーのクエリやLLMからの要求に基づいて、外部データベースや知識ベースから関連情報を検索します。

ーーーーーーーーーーーーーーーー＜以上、マルゼミのメールより＞

で、RAGって、答えが同じではないよねっていう話になり、

（乱数使う生成AIは、同じ答えにならない）

そのためのテストとして、Microsoftが提供するテストツールの話。

それと、生成AIは、LLMだけでなく、自分で学習データを作って教えられる

SLM(小規模言語モデル）のPhi-3の話をしていました。

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メモは、↓のかんじ

ChatGPTにブログ書かせてみたー最後に衝撃的なオチ！

多分、気づいたと思うんだけど、昨日の↓のブログ、

日本の環境保護について考える - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

ChatGPTに以下のプロンプトを入れて書かせたものです（太字がプロンプト）。

ブログの記事を、以下の条件で書いてほしい。（１）日本語で書いてください（２）今日は何の日かについていくつか挙げて、その中で、なにかを掘り下げて書いてください。（３）もし、最近、気を付けたほうがいいことがあれば、それも付け足してください。　以上

出来は↑のとおり

使えそうなので、これから、ChatGPTに書かせることもあると思います

ので、よろしくお願いします。

P.S　今、もしかして・・・と思って、環境の日を検索したら・・・

環境の日 - Wikipedia

環境の日（かんきょうのひ、World Environment Day）は、6月5日を環境保全に対する関心を高め啓発活動を図る日として制定された、国連による国際的な記念日である。世界環境デー（せかいかんきょうデー）とも。 

（太字部分は上記Wikipediaより引用。赤字は自分がつけた）

衝撃的なオチ！

やっぱ、ChatGPTに書かせるのは、やめときます・・・

「AIは人を操る」という「深層学習の父」ヒントン教授の動画は釣り？（たぶんディープステート批判）

「深層学習の父」といわれるヒントン教授の動画があるんだけど↓

【ヒントン教授】人知超すAIは人を操る　「ゴッドファーザー」が語る脅威【トロント大】

これって、ヒントン教授の釣り？

ってか、ディープステートやGoogleに対する批判？

---

ヒントン教授が研究し、今人気の機械学習（生成AIなんかもこれ）は、

与えられたデータを学習して、その学習結果に基づいて動作する。

だから、人間がAIに操られているように見せかけて、

実はAIに学習データを与えた人に操られている。

これはAIにちょっとでもかかわった人ならわかるはず。

だから、「AIは人を操る」ってヒントン教授が考えているのは、

違和感あるなあと思って見るのを進めると・・・

「地球温暖化を止めるには」をAIに尋ねたら

「人口削減すればいい」と答えるかも・・・

で、気づきますね！

「人口削減」はディープステートが言っていること。

そう、そうなんですよね。

・AIはディープステートが自分たちに都合のいいように機械学習させて、

・一般の人には「AIは人を操る」って吹聴して

・自分たちがAIを使って人々を支配しているっていうことを見えなくさせる

AIは、そんな道具ですよね。

さすが、ヒントン教授！そのとおりです。機械学習の本質突いています！

AIはディープステートが自分たちに都合のいいように利用するに違いない。

間違いない

---

そして、ヒントン教授がGoogleを退職する理由は

自由に発言するため・・・

たしかに、たしかにそのとおりですね！

AIはディープステートが自分たちに都合のいいように利用するに違いない。

なんて、Googleの社員だったら絶対言えません。

Googleは広告業で、広告業である限り、お客さんであるディープステートの不都合な話は言えません。

自由に発言するには、Googleやめないといけません。

なるほど～

・・・っていう理解でOK？この動画？？

画像処理の標準画像のあの女性の写真を使うと、論文受理してもらえなくなるんですって（＠＿＠！）

まじか・・・

あの写真、肌色のきれいさを確認するにはいい画像だと思うんだけど

IEEEの学会誌が「1972年のアダルト雑誌のヌード写真」を使った論文を禁止へ

著作権・肖像権の問題ではなく、女性を性的対象化してい るという理由かららしい・・・

フリー素材の「いらすとや」さんを基に絵を生成する「AIいらすとや」に無茶振りしてみる

なんか、絵を入れたいとき、フリー素材の「いらすとや」さん

https://www.irasutoya.com/

をよく使うと思うけど、あの「いらすとや」さんの絵を、

最近はやりの生成AIを使って作ってくれるサービス

「AIいらすとや」さん

AIいらすとや

っていうのが、

　　情報処理　２０２４年４月号で紹介されていたし、

　　YouTubeの広告でもよく出てくるので、

今回無茶振りしてみた

---

■使い方

まず、

AIいらすとや (aisozai.com) 

https://aisozai.com/irasutoya

にいく。

そうすると、↓のような画面が出てくる

「AI画像生成」の下に、入力欄がある（「着物を着たうさぎ、正面を見ている」と書いてあるが、そこになんか文字が入れられる）

今回は

　　　「原始人の女性が、月で逆立ちしている」

と、そこに入力して、無茶振り画像を生成させてみましょう。

「生成画面へ」ボタンをクリック

すると、以下の画面が出る

真ん中のボタンをクリックして、Googleアカウントでログインする

・・・と、結局画面は変わらない。

入力はされているので、もう一回「生成画面へ」をクリック

すると、以下の画面になる

「生成（残り２０枚）」ボタンをクリックすると・・・

こんな感じで生成される・・・無茶振り過ぎましたね（＾＾；）

無料だと、月２０枚しかせいせいできない。

みなさんは、こんなおバカなものを振って、フリーの枠を無駄に使わないように・・・

ちなみに、同じプロンプト「原始人の女性が、月で逆立ちしている」を入れて、画像生成AIサービスのSeaArtで生成させると、こんなかんじになる

うん、SeaArtでこれだから・・・やっぱ、無茶振り過ぎましたね

ちなみに、AIいらすとやさんに、「男の子３人、女の子３人が、運動会で走っている」って入れて生成させると、↓な感じで、いい感じに生成される

はじめの図をダウンロード

人数は違うけど、いい感じですね（＾＾）ｖ

最後の図をダウンロード

左端の人、意味不明・・・

今の生成AIって、まあ、こんなもんなんですかね（＾＾）ｖ

コロナにおけるホストの感染モデル（歌舞伎町モデル）で知られる倉橋先生の最終講義を聴いてきた！

コロナがはやったとき、初めの予測モデルは、

８割おじさんの西浦先生が話題だったけど、

パンデミックが広まって後は、どのように行動したらよいか

のシミュレーションが取り上げられることが多かった。

で、そのシミュレーションが出たしたとき、NHKなんかで

筑波大学の倉橋先生が出て来たけど、

３月２３日に筑波大学東京キャンパス（茗荷谷）で、

倉橋先生の最終講義があったので、物見遊山で聴いてきた！

あの感染症研究は、放送大学の面接授業がら着想を得たそうで

そのほか、放送大学いいよって話と

（倉橋先生は放送大学卒→筑波大大学院卒）

どういう研究してきたかと、

代表的な研究の、科挙の合格者の出る家系の研究、

コロナ時におけるシミュレーションとかの話をしてくださいました

とくに、コロナ時、ホストクラブが規制されたけど、

ホストを規制しても意味ない、なぜなら、ホストは客のキャバ嬢から感染し、

キャバ嬢は、出勤するとき、同伴のおじさんと、居酒屋で待ち合わせする。

コロナはその居酒屋で起こるから、居酒屋たいさくしないと・・

という、コロナにおけるホストの感染モデル（歌舞伎町モデル）

も説明してくださいました。

以下、その講義内容のメモ。大きく空白が開いているところは、

書ききれなかったところ

このあと、記念写真だったみたいだけど、

さすがに関係ない自分が記念写真に入ったらおかしいので、

ここらで、帰ってしまいました。

なので、そのあとのことは知らん。。

ヌード化するアプリが人気らしいよ・・・

↓のリンク先の記事

写真の女性を「ヌード化」するアプリが人気急上昇、その問題点 (msn.com)

ただ、こういうのを規制するのは難しいと思うよ。

確かにアプリは規制できるけど、

既存の着衣の写真を脱がすだけなら、一般に使われる画像生成AIのStable Diffusionでもできるし、さらにもっと簡単お手軽にSeaArtでできてしまうから。

ただ、簡単にできる割にはそこまで広まっていないのは、

「お手軽に」作るには簡単だけど、

「きれいに、思った通りに」作るには、かなり難しいからだろうね・・・

・・・首のところがきれいにつながらないんだよね・・・

コントロールネットとか使えば、うまく行くのかもしれないけど、

そこまでやるには、ある程度の技術習得が必要なわけで・・・

とはいえ、そういう技術を持っている人もいるから、

大々的には広まんなかったとしても、

規制をして撲滅させるのは、難しいんじゃないかなあ？

（ロボット等を制御する）PLCがChatGPTで制御できるっていう件

ロボットや産業用の機械は現在、PLC（シーケンサー）やIPC(産業用PC)で制御するけど、このPLCをChatGPTで制御できるっていう話が、↓の動画

（４分２秒のところIntegration of  ChatGPT into TwinCATの話）

三菱がやらねば誰がやる？欧州の製造業最前線から…製造業立国「日本」が生き残る道を探る 

にでてるんだけど、たぶん、これのこと？

More productive control programming with AI-assisted engineering

この記事見ると（英語なので読み間違えてるかもしれないけど）、

うまい具合にはぐらかしている（そうは書いていない）ようにも読める。

TwinCAT XAEはチャットクライアントで、ChatGPTと接続することができて（ここまでは書いてある）

The TwinCAT Chat Client enables AI-supported engineering to automate tasks

AIが支援する自動化のためのエンジニアリングを可能にする

このあと、自動化の例としてSuch asで、PLC生成みたいなことが書いてあるんだけど、これは、ChatGPTがPLC生成出来れば、それを支援するよ！というだけで、（実際まだChatGPTはできないのでは？）今の段階ではできない、受け口だけあるよっていうようにも読めるんだけど・・・

自分の英語力が低いからかな（＾＾；）ちょっとわからん・・・

プーチンさんも生成AIについて発言

ロシアの大統領プーチンさんも生成AIについて発言しているみたい

プーチン氏、生成ＡＩ技術で西側諸国の「独占的な支配は容認できない」…会議で演説

たしかに、グローバルマイノリティ（西側諸国のことを、最近こういうんだって）だけで、ChatGPTだけで生成AIを規制している感じだよね～

金儲けのために規制作って排除するっていうのは、オープンソースの精神からしてどうなの？？

ロシアやの文化を尊重しているとも、言い難いよね・・

それに今、実用レベルで言ったらChatGPTより画僧生成AIのほうが（Stable Diffusionとか）のほうが、進んでるもんねえ・・・

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といったら、画像生成AIでも話題が・・・

生成AIを語って

生成ＡＩで児童の性的画像、国内大量投稿受け「規制必要」７割…ＮＧＯ調査

これ、児童ポルノに生成AIを含めるなら、規制できると思うけど、

生成AIを規制することはできないと思うよ・・・

いや、今の時点では生成AIかどうかを判定するソフトはあるけど

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それは今規制されていないからで、

規制されたら、今度はAIと指摘されないような画像を生成するように

学習するだけだと思う。

生成AIは規制しても、規制をくぐる方法を学習すればいいだけの話で

いたちごっこなんだよね・・・