タイポグラフィック攻撃とは？AIの判断を文字が乗っ取る条件と対策
タイポグラフィック攻撃とは？AIの判断を文字が乗っ取る条件と対策
タイポグラフィック攻撃とは？文字が視覚特徴を上書きする条件と対策リンゴの写真に「iPod」と書いた紙を貼るだけで、画像認識AIが「iPod」と答えてしまう。これが**タイポグラフィック攻撃（Typographic Attack）**です。CLIPのような画像と言語を結びつけるモデルや、画像
タイポグラフィック攻撃とは？文字が視覚特徴を上書きする条件と対策リンゴの写真に「iPod」と書いた紙を貼るだけで、画像認識AIが「iPod」と答えてしまう。これが**タイポグラフィック攻撃（Typographic Attack）**です。CLIPのような画像と言語を結びつけるモデルや、画像
ハルシネーションはマルチモーダル化で減るのか？接地と世界モデルの因果を検証生成AIの実用化が進むなかで、もっともらしい誤りを出力する「ハルシネーション（幻覚）」は依然として大きな課題です。「AIは世界を見ていないから幻覚を起こす。だから画像や音声を入力すれば解決する」という説明をよく耳にし
触覚・聴覚・力覚はAIの何を変える？マルチモーダル概念理解の最前線画像認識の精度が高まった今も、ロボットが「柔らかいものを優しくつかむ」「見えない場所での接触を察知する」ことは簡単ではありません。視覚は物体の種類や形、配置の把握に強い一方で、硬さや摩擦、接触の瞬間といった物理的な情報は外観
LLMの「知識の穴」を診断する方法｜解釈可能性で特定し狙い撃ちで補完大規模言語モデル（LLM）が誤答したとき、データを足して再学習するだけでは、原因が「未学習」なのか「誤った関連付け」なのか「知識はあるのに使われていない」のかを区別できません。結論から言えば、内部表現を概念単位で観察し、介
インタラクティブ・シンボルグラウンディングとは？エージェント発問型アクティブラーニングの効率と限界AIエージェントが言葉の意味を「本当に理解する」には、記号を現実の知覚や行動と結び付ける必要があります。この課題に対し、エージェント自身が質問を生成して学ぶインタラクティブ・シンボルグラウンデ
はじめに：なぜ「物質性」が実践と身体を理解する鍵になるのか介護リフト、学校の机、工場の作業台、街のベンチ、家庭のキッチン。これらは普段「行為を手助けする道具」として扱われますが、実際には何が楽で何が難しいかを決め、繰り返される動作を形づくり、その反復を通じて身体そのものを変えていく存在です
導入：ウィトゲンシュタイン解釈史はなぜ「整理」が必要なのかウィトゲンシュタインほど、読み手によって姿が変わる哲学者は多くありません。論理分析の先駆者、日常言語哲学の源流、文化批評家、倫理的な思想家――どの像にも一定の根拠があるため、入門者ほど「結局どの読み方が正しいのか」で迷いやすくなりま
導入対話AIに「この答えは私のことを考えてくれている」「AIが自信を持って言っているから正しそう」と感じたことはないでしょうか。このように、AIに人間らしい意図や感情を読み取る傾向をユーザー側の擬人化バイアスと呼びます。生成AIが日常の情報収集や意思決定に入り込むなかで、このバイア
はじめに：なぜロボティクスに「アフォーダンス」と「手元性」が必要なのか従来のロボットは「物体を認識してから行動する」順序で設計されてきました。しかし家庭や工場のような変化の多い環境では、物体の名前を当てるだけでは十分に動けません。必要なのは「この身体で、いま何ができるか」と「それが何のため
AIに「意図」はあるのか？責任の空隙と法的責任分配の最新論点AIが「判断した」「欺こうとした」と語られる場面が増えています。しかし、AIの振る舞いを意図的に見えると記述することと、AIに法的・道徳的な責任を負わせることは、まったく別の問題です。結論を先に示すと、現時点で日本・EU・