AIサービスを利用して感じたこと

動機

最近、仕事やプライベートでAIを活用したサービスを使うことが増えてきたので、思っていることを書いておく。

使っているサービス

  • OtterAI
  • ELSA SPEAK
  • ChatGPT
  • Teams(AI議事録)

上記以外もあると思うが認識しているのはこの辺り。

所感

質という点では人間の方が遥かに優れていると思う。 しかし、サポートツールとしては十分便利だと思う。

音声認識サービスでだと、固有名詞の認識はほとんどされない。なので固有名詞が会話の中に入ると意図しない認識をされてしまう。議事録のような正確性が要求されるものには使えない。 また開発元が米企業であるためか、日本語だと英語に比べて精度が落ちると報告されているなど、使いづらさはある。

ChatGPTのような生成AI系サービスも意図した通りに認識されないことが多々あり、人間より融通が効かないという印象を受ける。

2024年2月-英語学習記録-

やったこと

mikanでTOEIC L&Rテスト頻出英単語を制覇。

  • 比較的簡単な単語が多くて初見で7~8割正解できる単語が多かった。mikan独自の教材はこんな単語がTOEICに出るのかと思うような選定であったがこの本はそのようなことがなかった。
  • 最近勉強し始めた人にもおすすめです。

www.kinokuniya.co.jp

TOEICの勉強を開始

  • 5月にTOEICを受けることにしたので、参考書を買って勉強を始めた
  • part4がやや厳しいが、600点はいけそう
  • part6とpart7は長文ではあるが単語的には難しくない。時間制限が厳しいので速読できるようにならないといけない。

www.kinokuniya.co.jp

ELSA SPEAKでConversationの練習を始めた

  • 道案内とレストランでの注文はほぼ出来るようになった。
    • 会話が文字ベースで書き起こされるのはリアルと違うが、会話の内容は結構リアルな気がする。
    • 良くも悪くも賢いAIなのでスムーズに終わってしまう。リアルはもう少し複雑な時もあるのでそのあたりが改善されたら良い。でも満足してる。

道案内の練習をする上で役立ったビデオ

www.youtube.com

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2023年の英語学習の振り返り

学習期間

5月の下旬~12月末

やったこと

学習教材

honto.jp

honto.jp

apps.apple.com

elsaspeak.com

www.youtube.com

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感じたこと

  • ELSA SPEAKのおかげで、発音が良くなった。
  • OtterAIで"really"が正しく認識されるようになった。(発音の向上)
  • mikanと文単を同じタイミングで学習すると、覚えた単語を文章中での使い方を知ることができるので覚えやすい。
  • 試験を受けていないので、今のレベル感が分からない。

2024年の抱負

  • TOEICで600点以上を取る
  • ELSA SPEAKの診断テストのスコアで70点をとる。

【picoCTF】~logon~ WriteUp

問題文

The factory is hiding things from all of its users. Can you login as Joe and find what they've been looking at? https://jupiter.challenges.picoctf.org/problem/15796/ (link) or http://jupiter.challenges.picoctf.org:15796

WriteUp

usernameとpasswordを入力するフォームがある。 とりあえず、Sign Inを押下。

Success: You logged in! Not sure you'll be able to see the flag though.と表示された。 ログインできたが、フラグは見れない。

usernameにadminと入力すると、Cookieのusernameにadminがセットされている。 admin=Falseという設定もある。

adminが怪しいのでTrueにしてみと、フラグが表示された。

【picoCTF】~Cookies~ WriteUp

問題文

Who doesn't love cookies? Try to figure out the best one. http://mercury.picoctf.net:29649/

WriteUp

「Search」ボタンを押下して、Cookieを確認する。 name=-1が設定されている。

コントロールsnickerdoodleと表示されているので、そのまま入力する。

「I love snickerdoodle cookies!」と表示された。

Cookiesを確認するとname=0に変わっている。

nameの値と表示されている文字は関連性があるぽいので、nameの値を1にしてみる。 「I love chocolate chip cookies!」と表示された。

以下のスクリプトを実行する。

import requests

url = 'http://mercury.picoctf.net:29649/check'

for i in range(1, 100):
    cookies = dict(name=str(i))
    r = requests.get(url, cookies=cookies)
    if 'picoCTF' in r.text:
        print(i)
        break

ヒットした値をcookiesのnameにセットすると、フラグが表示された。

【picoCTF】~Mind your Ps and Qs~ WriteUp

問題文

In RSA, a small e value can be problematic, but what about N? Can you decrypt this? values

valuesファイルが与えられる。

Decrypt my super sick RSA:
c: 861270243527190895777142537838333832920579264010533029282104230006461420086153423
n: 1311097532562595991877980619849724606784164430105441327897358800116889057763413423
e: 65537

WriteUp

nが小さいとどうなるかと問題文に書いてあるので、factorddbを使ってnを因数分解してみる。

pとqが分かったので、計算するだけ。

from Crypto.Util.number import inverse, long_to_bytes

c = 861270243527190895777142537838333832920579264010533029282104230006461420086153423
n = 1311097532562595991877980619849724606784164430105441327897358800116889057763413423
e = 65537
p = 1955175890537890492055221842734816092141
q = 670577792467509699665091201633524389157003

d = inverse(e, (p - 1) * (q - 1))
print(long_to_bytes(pow(c, d, n)))