Liquid Studio

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メディア業界でも試行錯誤がだいぶ進んでおり、「意外とできる事少ないね」という印象はあと数か月で来ると思われます。
とはいえ技術として発展していくのは間違えないので、今後来る安定期に向けて今のうちから下地を作るのは将来的な優位性の確立に繋がる気もしますね。

[西脇 純平@AIカンパニー @nisiwako]

ガートナーから「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」が発表され、生成AIやNLPは過度な期待のピークでありこれから幻滅期に入っていくとされています。ん〜〜まぁ、そうだよなぁという感想と共に予測を書いてみます。

★ビル・ゲイツも言っている...
ハイプサイクルは図の通り、新技術は魔法だ！革命だ！と期待値が先行した後に「成果出ないじゃん」というガッカリ期に突入し、その後で成功事例が語られて適切な期待値とともに社会実装されていくという理論です。

ビル・ゲイツ氏の名言集に載っている「私たちはいつも、今後2年で起こる変化を過大評価し、今後10年で起こる変化を過小評価してしまう。」が図式化されたような感じですね。
We always overestimate the change that will occur in the next two years and underestimate the change that will occur in the next ten.

安定生産の丘にたどり着かずに消える技術トレンドもたくさんある点には注意です。

★IoTのようになる？？
『ユビキタス』と聞いて懐かしい！というと世代がバレるかもしれないですが2000年代にわーっと騒がれて、現在は消えてしまいました。

近い内容で『IoT』、図中では「モノのインターネット」と記載されてるものも、2010年代にすごい期待されました。IoT家電、IoT冷蔵庫のテレビCMとかたくさん見ましたよね？あれまさに過度な期待のピーク感ありましたね〜。実際2015年のハイプ・サイクル図では過度な期待のピークに配置されていました。

最新の図では啓発期の手前となっているIoTは現在、建設現場、医療現場、製造業現場などでめちゃくちゃ実用化されてますよね。「センサー技術」というイメージに置き換わっているかもしれないです。

ちなみに安定生産の丘にたどり着いた技術はその後、第2世代、第3世代へと進化していくと言われています。それが広範に適用可能なものになるか、ニッチ市場のみかは様々とのこと。IoTの現在はまさに「ニッチだけどニッチの中ではなくてはならない存在」という感じかな〜。

★言語生成AI は無意識に溶け込む（たぶん）
ファウンデーションモデル、基盤モデル、大規模言語モデル、LLM と呼び方が安定しませんね・汗。広く言うとNLP（自然言語処理）の最新技術であり、一般には「言語生成AI」と言われたり、ChatGPTがその代名詞になっていたりするこれらは今後どうなるか。

幻滅期を体験するのはもう半年〜1年先な気がしますね。今年度予算で何とか環境整備して、来年度の予算でいろいろ取り組もうとされてる企業様も多いので。まだもうちょっとだけ「何か分からんけどとにかく何かやろう」期ありそう。

イメージが先行しているのは間違いないので「魔法のようにあれこれできると思ってたら違った」という壁にぶち当たる予感はします。上図の通りコストが見合わない、すぐ真似される、利用量制限。あとはセキュリティの問題もありますね。

しばし幻滅期、IoTのように一部の人、一部の業界、一部の職種においてのみ実用化は進むものの、思ったより触れる機会がないねって。直近そうなりそうな予感。

ただ「iPhone並の革命」「GUI登場以来のインパクト」と言われている通り、あまねく人に影響する技術として安定の丘にたどりつく可能性は高い。

個人的にいちばんありそう（願望込み）なのは、PCが先回りしてアクションを提案してくれたり、ロボットに口頭で作業指示出来るようになったりしていて、そこで基盤技術として当たり前に使われている。

でもNLPとか言語生成AIみたいに呼ばれることはなくなっていて、無意識下に溶け込んでいる・・・。「マウスで機械が操作できるなんてやっぱGUIは偉大っすね！」とか言わないもんね。

・・・というわけで5年後くらいに自分の投稿見返してみたいなと思って書いてみました。個人的な見解なので、内容には責任取れませんので許してくださいませり。

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著作権の発生には人間の関与が必須であり、AIには認められないという判決がアメリカの地方裁判所で下されました。
今後AI生成アートが増えるにつれて著作権の議論も増えていくはずなので、この判決は大きな試金石になりそうです。

https://t.co/DfMeoc8iJO

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読者をジャーナリズムに参加させるEngagement Journalismに関する実験結果：

●新規購読者獲得に多少の効果はあるが、一気に増やせるわけではない
●ジャーナリズムに主体的に参加することで、報道機関へより好意的になる

https://t.co/88ja9XDyYw

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メディア企業におけるコミュニティの重要性について触れられています。

具体例として
●トータスメディアによる読者主導型ニュース
●ザ・フェレットでは購読者がプロジェクトの所有者になれる
●女性の問題自体に焦点を当てるMalvestida

https://t.co/990R754Sjy

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Microsoftは2020年にMSNの編集者や記者を解雇しAIへ置き換えて以降、幻覚を含む記事を多数公開しています。
例えば、「漁師が網で人魚の生物を捕まえる」という明らかに誤った記事など(現在は削除済み)。
編集体制が出来上がっていないようですね。

https://t.co/t0gAaatJ2f

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マイクロソフトが運営するポータルサイトのMSNに、AIが生成したと思われる粗悪な旅行記事が掲載されました(現在は削除済み)。
カナダのオタワを紹介するその記事は、困窮者に食事を提供するフードバンクをお勧めの観光地として紹介していたそうです。

https://t.co/SXpAUEgaYy

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【The Irish times、AI生成記事を記載して謝罪】

「Irish women’s obsession with fake tan is problematic」と題されたこの記事は、Acosta-Cortezというダブリン北部に住む仮想の29歳エクアドル人女性によって作成されました。AcostaのTwitterアカウントは背後にいる人間によって運用されていますが、本文で使われている記事や画像の多くに生成AIが使用されているようです。

The Irish Timesの編集者によると、この記事を提供した人物と何度もやり取りを行い、編集の提案やエピソードの紹介、関連する研究へのリンクなどを記事に記載した上でパブリッシュしたそうです。掲載後、読者から著者の名前と写真が本物か疑う声が上がり調査をした結果、記事を削除する流れに至りました。

BuzzfeedやCNETが戦略的にAIを活用した記事を掲載してニュースになりましたが、AI生成記事を意図せず掲載し国際的なニュースになったのはこれが初めての事例ではないでしょうか。

元記事はこちら↓
https://t.co/WhYArI41Ko

なお、記事のアーカイブはこちらからご覧頂けます↓
https://t.co/g9ZQ1POkgd

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WPPのCEOは、ロイターに対し生成AIにより広告制作コストが10-20倍節約されていると回答したそうです。

WPPは、ネスレやモンデリーズ(オレオなどのお菓子メーカー)とDALL-Eを使って広告を生成しています。

https://t.co/6bvEtlwQIb

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Spheeraというサービスは、AIを使用して2000以上のTV番組にプロダクトプレイスメント広告をリンク付きで打つことができます。
制作時ではなく後からでも挿入できるのは、ブランドも番組も収益機会が増えて嬉しいはずですが、画像の限りではクオリティは改善の余地ありですね

https://t.co/zG8WE8FqJV

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LLaMAの学習データにも使われているブックコーパスのBook3が著作権違反で削除されました。
デンマークの海賊版対策団体Rights Allianceが、同団体の加盟企業の書籍が150冊含まれているということで削除要請を出したそうです。

https://t.co/pIjOo8j2EG

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News Corp Australiaは独自の縦型動画プレーヤーを運用しています。

https://t.co/C72NxY4krH

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TikTokがパブリッシャーとの収益折半プログラムPulse Premiereを発表しました。

コンデナストやVox Media、Buzzfeedなど一部の大手メディアのみが参加可能で、広告主は参加企業のアカウントに広告を配置できるようになります。

https://t.co/9DtZ2r5Qzd

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The Economistは過去1年で1億3000万Viewを動画から得ており、そのうち9000万はInstagram Reels、3000万はTikTokとのこと。
過去数年は、これらの画像・動画プラットフォームがFacebookを上回るトラフィックと購読者をもたらしているそうです。

https://t.co/2njjFgFySG

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メディア企業に限定されませんが、AIの検討状況に関する調査では41%が「ビジネスにおけるユースケースを模索中」とのこと。
26%はイニシアチブを作ってAIの実験を進めており、23%はイニシアチブを作っている最中。

https://t.co/3PoELJ3olu

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メディアコープによるAIの活用方法
●ライブイベントの書き起こし(独自開発AIを使用)
●テレビ放送をデジタル配信用に自動トリミング(80%程度の精度)

https://t.co/eBbmpUAdrL

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広告におけるAIのインパクト
●クリエイティブ制作の生産性向上(2週間を2日に短縮)
●パーソナライゼーションの高度化
●メディアバイイングの自動化

https://t.co/VAfyQmQetb

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【Interactive Generative Adsの影響力】

広告制作に生成AIを活用することで、ターゲットの属性毎に最適化された広告を都度制作できます。

これまでのターティング広告は、静的クリエイティブを複数用意し、行動データを基に広告の出し先をターゲティングする形が一般的でした。

一方、生成AIを活用することで、行動データを元に最も効果が見込まれるクリエイティブを「動的に」都度生成することが可能になります。

GoogleやMetaは、セルフ広告の制作に生成AIを統合する計画を発表しており、Interactive Generative Adsが実現するのも時間の問題と言えるでしょう。

このように、Interactive Generative Adsは広告効果の最大化という点ではメリットがありますが、高い社会的危険性も孕んでいます。例えば、対話型AIにこのテクノロジーが組み込まれることで、「実際は安全に使える薬が、実は人体に危害を及ぼす」といったデマをユーザーに訴求することができてしまいます。

https://t.co/vhqiCYlzdj

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NewYorkTimesがいよいよOpenAIを著作権違反で提訴間近とのこと。

もし侵害が認められれば侵害1件につき15万ドル(約2000万円)の損害賠償が発生するので、OpenAIにはかなり痛手です。

https://t.co/KwGoL0dpvG

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NewYorkTimesは、「自社コンテンツをAIモデルの学習に使用することを禁止」する利用規約を追加しました。

日本のメディアにも、クローリングや機械学習への利用を禁止している企業は多いですが実効性は薄い印象です。NYTの場合はどうなるのか気になりますね。

https://t.co/wAXao6tQ4S

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●他の情報源からA送られてくる資料にAI生成コンテンツが含まれていないことを確認する

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AP通信がAIポリシーを公開しました。

●ChatGPTを試すことはあっても、公開するコンテンツの作成に使用することは無い
●AIからの出力にはAPの情報源基準を適用する
●写真、ビデオ、音声をAIで改変することはない
●機密情報をAIに入力しない
（続く）

https://t.co/JbP7UaYX1r

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【note更新】

大手メディア企業が定めているAIポリシー纏めた記事を大幅に更新しました。
6社事例を追加した他、AIポリシーを定めるべき理由と事例研究から得られた示唆もアップデートしています。

https://t.co/NyFyE5zMvH