メタはEU選挙を前に、虚偽情報の拡散対策のための行動計画を発表しました。 噂やデマへの対策は強化されましたが、専門家からは限界があると指摘されています。
AI生成コンテンツの透明性は向上しましたが、ディープフェイクの特定は困難です。専門家は、本物の音声も簡単に操作できるため、民主主義の保護は依然として大きな課題だと警告しています。
メタはEU選挙を前に、虚偽情報の拡散対策のための行動計画を発表しました。 噂やデマへの対策は強化されましたが、専門家からは限界があると指摘されています。
AI生成コンテンツの透明性は向上しましたが、ディープフェイクの特定は困難です。専門家は、本物の音声も簡単に操作できるため、民主主義の保護は依然として大きな課題だと警告しています。
先日、抖音安全センターは発表を行い、プラットフォーム上の株式投資に関するコンテンツの監視を強化し続け、健全なネット環境を構築することに取り組むと発表しました。プラットフォームは、金融および証券の専門家が信頼できる実際の株式情報を共有することを奨励し、デマの流布や拡散をしない良い風潮を促進することで、業界の発展を共同で推進することを提唱しています。しかしながら、抖音は、関連資格を持たない少数のアカウントが、いわゆるAIツールを利用して虚偽情報を発信し、ユーザーの注目を集め、詐欺行為に及んでいることを発見しました。これらのアカウントは、しばしば効率的なAI銘柄選定ツールを推奨することで…
今日のデータ可視化の分野において、複雑なデータを正確に反映した図表を生成することは依然として難しい課題です。図表は正確なレイアウト、色、テキストの位置を捉える必要があるだけでなく、これらの視覚的な詳細をコードに変換して、意図したデザインを再現する必要があります。しかし、従来の方法では、GPT-4Vなどの視覚言語モデル(VLM)への直接的なプロンプトに依存することが多く、複雑な視覚要素を構文的に正しいPythonコードに変換する際に困難に直面します。小さな間違いでも、図表がデザイン目標を達成できない可能性があります。