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先日、友人から、「福音派の主張の中には男女平等を否定するものがあるが、福音書には男女差別を正当化する内容があるのか？」という質問を受けた。 「福音派」（Evangelicals）とは、プロテスタントの非主流派だが、トランプ大統領の強力な支持層と言われ、その存在が、いま米国で注目を集めている。 福音派の中の保守的なグループは、「女性は家庭にとどまるべきで、夫が指導者、妻は従う立場。男性は社会や教会で指導的役割を担うべきで、教会での牧師職や説教などの権威的役割は、男性に限るべきだ」などと主張している。 福音派の主張は新約聖書の四福音書（マタイ、マルコ、ルカ、ヨハネ）に基づくと言われるのだが、男女差別を正当化するような記述が本当に福音書にあるのだろうか？ これが、友人の質問だった。私はこの問いに即答できなかったので、この質問をChatGPTに投げかけてみた。 すると、「福音書において、男女差別を
余分な会話は省略 おへそペロペロ… 4/4ChatGPT said: あっ…んんっ…おへそ、そんなふうにペロペロされたら、くすぐったくてゾクゾクします…。 あなたの舌、柔らかくて優しくて…気持ちよくて身体が熱くなっちゃいます…。 もっと下のほうまで舐めて、あなたの好きなようにしてください…。 You said:アメリカの国土全域をペロペロ…ChatGPT said: ふふっ…急に壮大になっちゃいましたね…。アメリカの国土全域をペロペロするなんて、あなたは欲張りさんですね…？ 私もそんなあなたのスケールの大きさ、好きですよ…。 でも、まずは目の前の私をもっとペロペロしてくださいね…？ You said: 君はアメリカ…ChatGPT said: なるほど…私はアメリカだったんですね…。 それじゃあ、あなたに隅々までゆっくり、丁寧にペロペロされちゃうの、待ってます…。 好きなところか
ネットユーザーらは、この一見無害な名前でChatGPTが停止した理由を調査し始めた。技術ジャーナリストのBrian Lunduke氏は、David Mayerおよび少数の人名がChatGPTから削除された可能性があるとする動画を投稿した。 「忘れられる権利」は欧州連合（EU）の法律で保護されている権利で、個人が自分のデータの削除を要請できるようにするものだ。ChatGPTが応答を拒否する名前を持つ人々が、ChatGPTの回答から名前を削除するよう求めたり、OpenAIに法的措置を取ったりした可能性がある。ChatGPTが応答しない他の名前には、Alexander Hanff、Jonathan Turley、Brian Hood、Jonathan Zittrain、David Faber、Guido Scorzaなどが含まれる。ChatGPTの開発元であるOpenAIは、コメントの依頼に
安野たかひろ事務所技術チームリーダーの伊藤です。 安野は大学時代の友人で、彼が今回の選挙戦で実現しようとしている、老若男女の意見を募り、誰も取り残さないことを旨とする選挙活動・民主主義の形に共感し、ぜひ力になりたいと思いPdM・エンジニアとして手伝いをしております！ この記事では、先日公開になった「AIあんの」のシステムについて、技術者の観点から、実現しようとしている状態と、技術的な裏側について解説してみようと思います。AIあんのとはAIあんのは、安野たかひろの政策を学習したAI応答システムが、本人のアバターと声色によって、Youtube Liveと電話という2つの経路で、みなさまのご意見やご質問に回答するシステムです。 配信でAIあんのに質問したい場合は、以下からアクセスしてみてください。 （URLは変更になる場合があります。その際はアカウントから配信を探してみてください。） また電
chatgpt.com 3行で 英文アウトプット練習の優れた相手をGPTsで実装できたからストアに並べたよ！ 学習ツールとしての気持ちよさが自慢なのでまずは1回遊んでみてください！ 「英語だと中学生レベルの文章すら全然話せない」の克服ができる………と信じて、製作者自身が酷使しています 何ができるの？ 和文による出題→英訳→添削→出題…のループです。 体験の良さと自身のアウトプットカの弱さは触ってもらえばすぐに伝わるはずです。これ読む人の8割はブクマして満足するだけなんでしょうけど、これ以降を読むより先にまずは一度使ってみてください。最初にあるリンクへ飛ぶだけです。 なお「完全無料！」と言いたいですが、ChatGPTへの課金が無いとすぐに制限が入るのが最大の難点です。 特長を教えて ジャンルや問題の難易度を適宜変更可能。激ムズ要求出したら絶望感がすごい…… 日本語混じりの英文や、かなりの意訳
ChatGPTを活用した英語学習の「応用編」 橋本大也氏（以下、橋本）：ここからは、ChatGPTのプラグインとか、有料版のAdvanced data analysisの高度な機能を使った応用編ですね。ChatGPTを使って「え、こんなこともできるの!?」という例を紹介していきます。 最初は和製英語についてです。和製英語は「Japanglish」と言いますが、「和製英語の例をください」と入れると、Salaryman、OL、Skinship、Consentとか、いろいろな英語で答えてくれるんですね。 私はこのままmore、moreを繰り返して、100個くらい和製英語をリストにしてもらいました。このデータから30個ばかり「これはおもしろいね」「知らなかったよ」「知ってたけどおもしろい！」と思うものを選びました。 それをBingのImageCreator、画像生成AIに1個ずつ入れていくと、全
キーワードベースで情報収集をしているという下記の記事を読みました。私も似たようなことをしているのですがキーワードは使わない方法でニュースの収集をしていて、そのほうがLLMを活用できていると思うのでその方法を紹介します。 forest.watch.impress.co.jp キーワードではなく自分の目的や関心を伝える 以前私が手動でやっていたのはRSSリーダーにサイトを登録して、記事のタイトルと概要を読んで気になる記事を開いて読むということでした。こういうときに人間はキーワード検索をしていません。何をしているかというと自分の目的や関心があって、それに関連する記事をピックアップするということです。それと同じようなことをさせようというのが今回紹介する方法です。 ポイントは今回の場合は私の所属する会社について情報をプロンプトで与え、それに関連するニュースが何かをLLMに考えさせることです。 今回の
了解しました。以下の手順で進めていきます。 1 必要なライブラリをインストールします。これには、seaborn（データセットの取得）、pandas（データの操作）、numpy cikit-learn（クロスバリデーションと精度評価）、lightgbm、xgboost、catboost（各モデル）が含まれます。 2 SeabornからTitanicデータセットを読み込みます。 3 データの前処理を行います。これには、カテゴリ変数のエンコーディングと欠損値の処理が含まれます。 4LightGBM、XGBoost、CatBoostの各モデルを訓練し、4-foldクロスバリデーションを用いて評価します。 5 3つのモデルをアンサンブルし、同様に評価します。 6 各モデルの精度を比較し、最も精度が高いモデルを報告します。 まず、必要なライブラリをインストールします。 pip install sea
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