敵対的生成ネットワークを用いたゲーム開発支援システムの有用性

早稲田大学修士(工学)master thesi

画像生成AIを用いた図画工作科教育の授業開発に関する試行的研究 -創造的鑑賞のための小単元におけるAdobe Fireflyの活用を通して-

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生成AI は大学教員になれるのか ～ 生成AI と共存した教育に関する考察 ～

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Generative AI and Changes in Socioeconomic Structure ― Focusing on ChatGPT and OpenAI, Microsoft and Google ―

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Generative AI trial for nonviolent communication mediation

多様な価値観を持つ人々の自由と連帯を両立させる混生社会を目指して、社会的な分断や紛争の様々な場面で思いやりのある与え合いを可能にする非暴力コミュニケーションに着目し、それに対して生成AIを試行した。具体的には、従来の認定トレーナーに代わってChatGPTを用い、観察、感情、ニーズ、リクエストの4つのプロセスにおいて入力文のメディエーション（修正）が可能かを試した。その結果、まだ実用レベルではないものの、生成AIの適用可能性があることがわかった。改善指針としては、模範回答の追加、修正回答の再学習、各プロセスに適した用語の指定、必要情報の聞き直しを提案した。生成AIの使い方として、初めは認定トレーナーの補助や、イベントやワークショップの予習や復習への活用、将来的にはデジタル民主主義、プラットフォーム協同組合、Cyber-Human Social Co-Operating Systemにおける合意形成や協力行動の支援に有用だろう。生成AIを用いたNVCメディエーションが普及することで、混生社会の早期実現が望まれる。Aiming for a mixbiotic society that combines freedom and solidarity among people with diverse values, we focused on nonviolent communication (NVC) that enables compassionate giving in various situations of social division and conflict, and tried a generative AI for it. Specifically, ChatGPT was used in place of the traditional certified trainer to test the possibility of mediating (modifying) input sentences in four processes: observation, feelings, needs, and requests. The results indicate that there is potential for the application of generative AI, although not yet at a practical level. Suggested improvement guidelines included adding model responses, relearning revised responses, specifying appropriate terminology for each process, and re-asking for required information. The use of generative AI will be useful initially to assist certified trainers, to prepare for and review events and workshops, and in the future to support consensus building and cooperative behavior in digital democracy, platform cooperatives, and cyber-human social co-operating systems. It is hoped that the widespread use of NVC mediation using generative AI will lead to the early realization of a mixbiotic society

ﾀﾞｲｶﾞｸｾｲ ﾉ ｾｲｾｲ ｴｰｱｲ ﾘﾖｳ : 2023ﾈﾝ 4ｶﾞﾂ ﾉ ｼﾝﾘｶﾞｸﾌﾞｾｲ ﾉ ｼﾞｯﾀｲ

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マルチモーダルな言語生成AIの開発

考古学の研究基盤である実測図は、作図や読み取りには専門的な訓練が不可欠である.しかし, 作図者が考古学の専門家でないことも多く, 図化の表現力に左右され,同じ遺物でも型式認定にブレが生じ, 型式学的研究に悪影響をおよぼしている.そこで,3D計測情報に基づく形状,色,表面の質感データおよび土器資料報告書等の文書データを自然言語処理にて学習して型式記述を行うふたつのモデルを融合させた 3D dense captioning モデルを前段に配備し、日本語と形式分類対応の大規模言語モデルを後段に配備した, 土器型式認定と自然言語での報告を自動で行うマルチモーダルAIの開発が本研究の目的である.research repor

画像生成AIによる作画表現の実用性と教育への応用、その正当性と法的妥当性について

In 2022, several significant technological implementations of image generation AIs have emerged, especially in anime/manga style character illustration. The possible usages for actual works by artists with these achievements, however, are still limited because of multiple problems and characteristics of the technology. Although, it is highly likely that the artists and art educators can appreciate the most fruitful part of these AIs, because of its ironical limitations. With some statistical analysis, it is proved that AI implementations can produce excellent colorization ideas. Utilization of AIs is probably a practical solution for both artists and art educators because of the explicit legalization of produce and usage of AIs by Japanese copyright law. Good understanding and positive attitude towards AIs without demonization is desirable

Stylometric Methods for Lexical Comparison of English Compositions : An Approach to Language Teaching

テクストマイニングとデジタルヒューマニティーズ 2023本稿は，日本の大学生が英語で書いた作文，機械翻訳を使って英語に翻訳した大学生による日本語作文，そしてChatGPTによって生成された英作文を比較分析するものである。計量文体論手法を適用し，学生に自ら考察させた結果も含め，分析と考察を行った。本研究では，テクストの分析と結果の提示だけでなく，テクストマイニングを通じて学生が各作文の相違点に気付き，機械翻訳や生成AIの利用について内省することを目指している。機械翻訳と生成AIの発展は利用する人間の批判的思考力の低下等，ことに教育の場面では問題や課題に直面している。生成AIに限らず，機械翻訳ツール等も，非常に便利である一方，言語学習者の言語習得を妨げる可能性を否定できない。本稿は，学生が機械翻訳や生成AIの使用について深く考え，適切な利用方法を見つけることを促すことを目的とした授業で扱った分析対象と結果を発展させたものである。This paper analyzes three types of written English texts produced by university students in Japan, DeepL, and ChatGPT using stylometric approaches, cluster analysis, and correspondence analysis. The advent of generative AIs is astonishing and machine translators have made our lives easier these days. However, the negative impact on education has also been a concern and discussed. The author of this paper requested university students to write brief essays in English and Japanese about health in their “Data Science” class. The Japanese articles were then translated into English using DeepL. The target corpus comprises English essays written by students, translated by DeepL, and essays generated by ChatGPT. During the class, students analyzed the corpus using the same methods. This paper presents the results of the analyses and the students’ discoveries through text mining. It also discusses how these findings affect their understanding and awareness of the use of generative AIs and machine translators

A Study on Artistic Expressive Education with The Age of AI －Artificial Intelligence Does Not Draw Tadpole Figure－

急速な進化を見せている「生成AI」は、これまでの、創造的な分野は人が得意とするもので人工知能には難しいとされてきた価値観を、根底から覆してしまった。これに伴い、創作の現場では様々な問題が挙がり権利保護のための混乱も多くみられている。しかし、AIの開発と活用については政府主導で推進されており、教育現場でも「よみ・書き・そろばん」に代わるものとして「数理・データサイエンス・AI」がこれからの時代に重要になるとして変革が求められている。このような流れの中で、造形表現教育やその活動はどうあるべきなのか考察する。AIの進化やそれに関連する様々な技術の革新はこれまでにない速さで進んでいるが、だからこそ現状を把握して考えていく必要がある。ヒトの描画表現の発達とAIの画像生成の仕組みを比較してそれぞれの創造性についてまとめた。その上で、身体性と創造性についてAI時代の展望を考察した。departmental bulletin pape