ブラックリストチェックの現況と改良
リユースドメインでは、各種ブラックリストチェックを行って、商品を追加してきました。
特に、DNSBLというリストは、かなりの数のチェックを行っています。
この度、ノートンの安全性チェックの項目を追加する事としました。
いかなるドメインも、全てのブラックリストで問題が出ないと言う事は、皆無でしょう。
とは言え、ブラックリストのチェック項目を追加する事で、よりお客様に安心していただけると思っています。
チェックしたのは、10年近く営業実績があるドメインレジストラの「ウルトラドメイン」です。
ノートンの安全性チェックに、人工知能「Bard」を活用
人工知能であるChatGPTの発展系のBardにプログラムを作ってもらいました。
以下のプロンプトを投げました。
あなたは、「https://safeweb.norton.com/?ulang=jpn 」でドメインを入力して、安全なドメインであるかどうか判別できますか？
そして、それをデータベースにデータを更新するスクリプトを記述できますか？
かなり活用できるソースコードが出力される
結果、いい感じの応答とPythonのソースコードが出てきました。
プログラマーなら、理解できると思いますが、
スクレイピングをする際に、自分で分析、解析する手間が、省けます。
このソースコードをそのまま使う事は、現実問題として厳しいです。
全てのシステムがPythonで動いているならば、若干の修正で使えるでしょう。
AIがノートンの安全確認のソースコードで、ALTタグで安全であるか判断してる
なお、ノートンのスクレイピングする部分のソースコードは、下記ソースが該当します。
緑の「安全」アイコンのALTタグ「icoSafe」が安全であることを示しています。
人工知能のBardは、深層学習（ディープラーニング）の末、適格にスクレイピングする箇所を指摘しています。
ALTタグで「未評価」の判断の場合
次に、リユースドメインの評価を参照しました。
未評価、ALTタグ「icoUntested」と出ています。
クローラーが、巡回していないのでしょう。
ちょっと悔しいですw
技術者としての人工知能、AI活用の現況
技術者、ドメインレジストラのプログラマーとしての経験者として、物申します。
プログラミング経験がない人、乏しい人では、人工知能を使いこなすことは、今現在、出来ません。
基礎を理解していないと、そのままのコードで動かない場合、ソースコードの良し悪しが判別できず、修正できないためです。
ですが、時代は進化しました。
プログラミング経験者であれば、工数を減らす、手間を削減する事に、AIを活用する事が出来る時代です。
時間効率を高め、収入を増やす事が出来るかもしれません。
逆に考えると、これからプログラミングで稼ぎ始める人は、技術力の差から、参入障壁が高くなってしまう懸念があります。
