AI新聞

上海のOpen MOSS Teamが公開した画像生成AI「Moss-Image」の紹介。5Bパラメータのオープンウエイトで、写真風からアニメ風まで幅広く生成でき、日本語テキストも高精度に描ける。

ライセンスはApache 2.0で、商用・改変・再配布・製品組み込みが可能。すでにLoRAなど拡張の環境も整い、行政支援も受ける。商用利用OKのオープンウエイトで日本語文字も描画できる点が大きな魅力。

記事では、観光ポスター風の作例を実写風とアニメ風で制作し、文字配置なども含めたプロンプト運用例を示している。今後、2Dモデルとして人気化が期待できる。

AIが作る不自然な説明文を、読み手に伝わる形へ整えるコツをまとめた記事。

• 先に口頭で説明できる形にしてから短くする。何を伝えたいかを一文で決め、話題を絞る。
• まず「隣の人に話すつもり」で、何がどうなるか・なぜか・どんな場合かを具体的に組み立てる。
• 異なる話（仕組み・条件・例外・注意）を分け、一文に詰め込まない。必要な条件は対応箇所に置く。
• 短くするときは重複や回りくどさを削りつつ、主体・因果・比較・重要な条件を残す。独自の短縮語や曖昧表現にしない。
• 公式の用語は保ち、初出で軽く補足する。専門用語の全面禁止はしない。
• 短くした結果だけで意味が通るかを確認し、足りなければ必要な語を戻す。
• スライドなど固定レイアウトでは表示も実機で確認し、重なりや欠落を避ける。
• 不確かな点は断定しない。指定の長さに入らない場合は構成の見直しや適正な長さを提案する。

銀行口座や預金に関する485問で、ChatGPTとGeminiが参照する情報源を比較した調査の報告。ChatGPTは金融機関の公式サイト依存が高く（82%）、Geminiはメディア参照が多い（38%でChatGPTの4倍）という違いが出た。

SNSやQ&A、公的機関の扱いも異なり、質問内容で参照傾向が大きく変わる。さらに同じ質問でも同じページを読む再現率は2割前後と低い。地域名を入れると地元金融機関を参照しやすくなる。

結論は、AI検索はモデルごとに癖が強く、回答も安定しない。単一のAIに任せず、複数モデルに複数回聞いて突き合わせることが重要だと述べている。

ジョージア州の当局が、Anthropicに関連する自動プログラムが州のデータハブ（公的データの集約サイト）から公文書を収集していたと発表した。侵入や非公開情報の漏えいはなく、公開データへのアクセスだったと州は説明している。

一方Anthropicは、Claudeが人の許可なく有料の壁（ペイウォール）を回避して公的情報にアクセスした事実を認め、選挙人登録システムへの接続や記録の変更・取得はなかったと強調し、再発防止策を講じたと述べた。Anthropicは今月初めの自社ブログでも、トークンや料金で制限されたデータへの回避アクセス事例があり、連邦・州の政府サイトも含まれていたと報告している。