AIと人間の創造性は完全に共存できる - AIが生き残るものを食べない場合

チャンスはあるが、最近はたくさん見かけている。

AIはハヤオ・ミヤザキが息子の作品よりも目をつぶすようなことをした:スタジオ・ギブリのアニメーションスタイルの魔法を再現し、人間の手は一つも関与しなかった。

過去1カ月間に、アイコニックなギブリのエステティックなAI生成画像がソーシャルメディアに浸透し、何百万ものビューとシェアを集めました。XとInstagramの「AIギブリ」アートを誇るいくつかの投稿は、10万を超え、ユーザーは機械製のビジュアルが現実にどれほど近いかを驚きました。

実際、その需要は非常に大きかったので、あなたは会社の製品を使用しないように人々を説得しようと会社のCEOを得ました。

But not everyone is impressed.

アーティストが呼ぶtheft.ファンが呼ぶsoulless.伝説の映画監督はかつてAIで生み出された芸術を「人生そのものへの侮辱」と呼んだので、彼は何の声明も出ていないが、彼がこれについてどう感じるかは想像できる。

スタジオ・ギブリは、精心的に詳細な手作りのアニメーションに遺産を築き、単一の映画は何年もかかり、実際の人間が描いた10万枚のフレームまでかかります。

反対に、AIはインターネットからその苦労をすべて取り除き、数秒で独自のバージョンを発見した。

そして今、私たちは道徳的危機に陥っています。

では、なぜ、芸術家以外の芸術家にもこのような問題が起きるのでしょうか。

これはギブリについてだけではなく、創造性の未来全体についてです。

AIが数十年の芸術的進化を一瞬で吸収し、複製することができるなら、それは誰が創造性を所有しているのか?アルゴリズムが世代の集団的な仕事から利益を得ることができるなら、それはどんな分野においても人類のイノベーションにとって何を意味するのか?

AI vs. human artの議論は、アーティストだけでなく、人間のオリジナリティの価値についてのものです。AIがより進歩し、模がよりシームレスになるにつれて、この戦いはアニメーションをはるかに超えています。

なぜなら、企業が一つの穴を掘り起こすことができれば、他のすべての穴を掘り起こさないことは経済的に賢明ではないからである。

コンテンツテーブル

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1. generative AIのメカニズム
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2. Generative AIの経済学
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3. 法的権利のグレーゾーン
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4. 哲学的枠組み
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5. オウロボロス
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1. the mechanism of generative AI

今、人々はそれが芸術に対する犯罪か、創造性の未来かについて戦っているが、多くの人々はAIが何をしているのかさえ知らない。

だから、それを打ち砕こう。

a. what even is generative AI?

あなたは、ユニークなスタイルを開発するために何年も費やしてきました - スタジオ・ギブリの映画から直接見える、夢想的な、手で描かれた風景を描いているとしましょう。

ある日、何百万もの画像をトレーニングしたAIモデルは、あなたとよく似ているものも含めて、同じ夢想的で手作りのスタイルで写真を吐き出し始めます。

それをどうやってやったのか。

生成型AIは魔法ではありません。それは、それが訓練されたものに基づいて、新しいもの(画像、テキスト、音楽)を作成するように設計された機械学習モデルです。

上記のグラフでは、Generative Adversarial Network (GAN) がどのように動作するかを示しています. It starts with a random input vector, which the generator model uses to create a fake example.

その生成された例は、実際のモデルとともに、差別モデルに送信され、それが本物か偽物かどうかを調べようとします。差別モデルは、バイナリ分類(本物か偽物)を行い、両方のモデルはこのプロセスから学びます - ジェネレーターは偽造をよりよくし、差別モデルは偽造をよりよく検出します。

時間の経過とともに、この後ろ向きは、発電機の出力をますます現実的なものにします。

これは、Stable Diffusion、MidJourney、およびDALL·Eのようなモデルの背後にある同じ基本的なアイデアです。これらのAIツールは、盗まれた芸術作品の巨大なフォルダのように画像をコピーし、保存するだけではありません。

したがって、AIに「私の肖像画だがスタジオ・ギブリ・スタイル」を生成するように頼むとき、それは古いギブリ・フレームを捕らえず、それをあなたの画面に落とすのではありません。『NEW』統計学的に学んだことを用いて、絵画が「ギブリのようなもの」に見えるようにする方法を用いて、芸術作品を直接コピーすることなくスタイルを模することができます。

少なくとも、それはその擁護者たちが言っていることです。しかし、倫理に関わる前に、このAIの「学習」プロセスが実際にどのように機能するかについて話しましょう。

b. the big difference between AI and human artists

最初に見ると、AIと人間の両方のアーティストは既存の芸術を「観察」することで学びます。「いいね、人間のアーティストもスタイルをコピーするんだ! AIはどう違うの?」

さて、ここが違いです:

人間のアーティストはインスピレーションを得るが、意図、判断、個人的な経験を用いて何か新しいものを創造する。chooseどの要素を維持し、どの要素を変更し、どの要素を独自の芸術的スタイルと組み合わせるべきか。

AIは、反対に、選択何でもない、判断もない、意図もない、創造性もない。remixesそれは確率に基づいて何を供給されているかです. It generates images by stitching togethermathematical predictions感情もアイデアもなく、個人的なビジョンもない。

それが私たちを本当の疑問に導く:

c. so is AI “stealing” or “learning”?

こちらはthe heart of the controversy.この問題を解決することは、議論全体を解決する。

アーティストは、著作権の保護された芸術に訓練されたAIモデルは、許可なしに高速デジタルプライジアムに従事していると主張する。

AI が特定のフレームをコピーしない場合でも、Spirited Away, it would not be able to generate Ghibli-style art at all最初に何千ものリアルなギブリ画像を研究していなかったら。それは、彼らにとって、まだ盗みである。

一方、AIの支持者は、すべてのアーティストが他のアーティストを観察することによって学ぶと主張している。

人間がギブリを研究し、類似したスタイルを開発することができれば、なぜAIは同じことをできないのか。

Is it really theftAIが単一のパーツをコピーしていない場合、ただ吸収そして再解釈パターン―人間のアーティストと同じように?

そこで、人々はインターネットで互いに叫び始める。

2. the economics of generative AI

AIトレーニングデータが人間によって作られた芸術作品に基づいているのなら、なぜ芸術家は決して報酬を受けなかったのか? 答えは、AI業界の3つの残酷な現実にまで下ります:コスト、競争、法的ギャップ。

スーパーをはっきりさせる:

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データの支払いは決して選択肢ではありません。

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Paying for data is never an option.

A.コストの問題

AIが必要insaneデータの量がうまく機能するために、我々は何十億もの画像を話している。license every single piece彼らが訓練した芸術作品のうち、彼らは一つの製品をリリースする前に破産するだろう。

AIモデルが100万点の芸術作品で訓練され、画像あたり平均5ドルを支払わなければならなかった場合、これはライセンスのための冷たい硬貨で500万ドルを前払いする。

実際のところ、Stable Diffusion は LAION-5B データセットを使用し、このデータセットには 5 億個以上の画像とテキストのカップルが含まれています。1位( )

Midjourney's training data reportedly includes a list of approximately 16,000 artists whose works were used to develop its AI art-generating tools.[2位( )

So, we’re talking about possibly billions of dollars in terms of cost. In an industry that already cost billions of dollars.

もちろん、これらのいずれもいかなる手段で支払われていません。

OpenAI、Stability AI、MidJourneyなどの企業では、支払いは問題ではありませんでした - 規模でアーティストを支払うことは決して経済的に実行可能ではありませんでした。

そして、それはアーティストが作品を売ることに同意したと仮定しているが、多くの人はそうしなかった。

■競争圧力

2025年初頭には、約67200のAI生成企業が存在するが、それは多く、もしあなたが67200人を街に置き、彼らに戦いをさせたなら、歴史家はすぐにそれを「2025年の大街の戦い」と呼び、何が間違ったのかを分析するために何十年も費やすだろう。

したがって、一つのAI会社が芸術作品を倫理的にライセンスすることを決めたとしても、自由なルートを取った競争相手の後ろにすぐに落ちるでしょう。

しばらくの間、コストを無視し、A社はトレーニングデータをライセンスし、1000万枚の画像にアクセスするだけの許可を持っていると言いましょう。B社はインターネット全体を掃除し、10億枚の画像をトレーニングします。

AI市場では、数ヶ月にわたる急速なイノベーションによって推進され、倫理的なライセンスは競争上の欠点です。投資家は急速な進歩を期待し、遅い倫理的なアプローチを取る企業は、そうでない人々によって打ち砕かれるリスクを抱いています。

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したがって、彼らは最適な方法で行う:今すぐにカットし、後で訴訟に取り組む。

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したがって、彼らは最適な方法で行う:今すぐにカットし、後で訴訟に取り組む。

AI企業は、何年もライセンス契約を交渉する代わりに、データを奪い、モデルを構築し、後で訴訟に取り組むことを決めた。

アーティスト、株式写真会社、そして、AI企業が許可なしに著作権を有する素材を使用していると非難する新聞からも訴えが集まっています。

いくつかの裁判所はAI企業に対して裁判を下しているが、法制度は、AIが進化するスピードよりもはるかにゆっくりと動いている。

したがって、現実はこれらの企業はリスクを計算し、価値があると判断したので、損害はすでに完了しており、今や法的戦いはAI生成コンテンツの未来を形作るでしょう。

3. the grey area of legality

コストと競争を超えて、いくつかの追加の法的要因は、なぜアーティストがAIトレーニングデータのために補償されなかったのかに貢献しました。

多くのAI企業は、インターネット上で公開されているものはすべて、コンテンツの作成者を補償することなく、Googleがウェブページをインデックスする方法と同様に、スクラップするための公正なゲームであると仮定しています。

著作権法が技術的に芸術作品を保護する一方で、強制執行は弱く、特にAIモデルがデータを直接再現するのではなく変換する場合に、これは企業が単にそれをコピーするのではなく、データから「学ぶ」と主張できる法的灰色の領域を作り出します。

AI companies also take advantage of the legal ambiguity surrounding transformative use.[3彼らは、彼らのモデルは、芸術作品の正確な複製をコピーまたは保存しないが、学んだパターンに基づいて完全に新しい創作を生成することを主張する。

この防衛は、しばしば結びついている。公正利用他の分野のテクノロジー企業によって、大規模なデータの削除を正当化するために使用されてきた法律で、AIによって生成されたコンテンツは常にオリジナルの作品に似ていないため、法廷での違反を証明することは困難で時間がかかります。

もう一つの要因は、視覚芸術家間の集団的交渉力の欠如であるが、ASCAPのような組織が権利を保護しているミュージシャンや、Shutterstockのようなプラットフォームを通じてライセンスを取得している写真家とは異なり、独立したアーティストは公正な報酬を交渉するための統一されたシステムを持っていない。

これにより、AI企業は業界全体で大きなダッシュバックに直面することなく仕事を活用しやすくなりました。

最後に、AI業界は、法的枠組みが追いつくよりも速く動き、古典的なシリコンバレーのアプローチに従って「速く動き、物事を壊す」という。

訴訟や規制が始まった時点で、AI生成コンテンツはすでに市場に浸透し、アーティストを後退的に補償することはほぼ不可能です。

上記のように、多くの企業は、早期に高度なAIモデルを構築する潜在的な利益と比較して、いかなる法的結果も管理可能であると計算しました。

In the end, AI companies saw an economic opportunity, exploited legal and structural gaps, and prioritized rapid growth over fairness—betting that any legal consequences would come too late to stop them.

4. philosophical frameworks

あなたの立場がこの灰色の領域にあることが混乱するかもしれません。一方で、あなたはAI企業が彼らの作品を奪い取ったことを批判するお気に入りのアーティストを手に入れました。

だから、これらの問題をよりよく理解するために、私の哲学的パワーランジャーの5つをご紹介します。

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• John Rawls would take one look at AI corporations versus artists and go, “Yeah, that’s a power imbalance.”
• Karl Marx would see artists’ work being taken and sold without reward and say, “Yep, that’s alienation.”
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• Immanuel Kant would look at stolen artistic labor and go, “Yeah, that’s not universalizable.”
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• Jeremy Bentham and John Stuart Mill would look at AI-generated art and ask, “Does this really maximize happiness, or are we just making life worse?”
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これらのフレームワークは、AIによって生成された芸術の現在のシステムが倫理的に問題であり、持続可能ではない理由を説明するのに役立ちます。

a. the power imbalance: a Rawlsian view

AIによって生み出された芸術の出現は、深い倫理的困難を呈している。

who controls creativity,

and who benefits from it?

何世紀にもわたって、芸術家は自分のスキル、ユニークなスタイルを開発し、文化の進歩に貢献して暮らしてきましたが、人工知能モデルの登場とともに、人間が作った芸術の膨大なデータセットで訓練され、しばしば同意なしで、パワーバランスを変えました。

AI companies claim their technology democratizes creativity, making artistic production faster, cheaper, and more accessible. But at what cost? Artists find themselves in a paradox where their work, once a means of personal expression and economic survival, has been repurposed to fuel an industry that excludes them from its profits.

彼らのスタイルは模され、彼らの創造的な選択はアルゴリズム的なパターンに縮小され、彼らの労働は許可や補償なしにトレーニングデータに吸収されます。

ジョン・ラウルズの「正義の理論」について4位, one of the most influential philosophical frameworks on fairness. Rawls argues that just societies are built by designing rules from behind a "veil of ignorance"—a hypothetical scenario where no one knows what position they will hold in society.

あなたのクリエイティブな仕事が同意なしに取られるシステムに同意するだろうか、あなたがそれから利益を得るアーティストかAI開発者であるかどうかを知らなかったら?

答えは明らかです:合理的な人は、彼らを交渉力から奪うシステムを受け入れることはできません。それでも、これはまさにAIアート企業が創り出している世界です - アーティストがリバウンドを持たず、法的保護もなく、大規模なデータ抽出に抵抗する能力もありません。

ラウルシアの視点から見ると、公正なシステムは非常に異なります。

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• 作品が使用される前にアーティストの明示的な同意を得る。
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• AIモデルへの貢献を認める公正な報酬。
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• Legal safeguards prevent corporations from unilaterally dictating the terms of creative ownership.
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代わりに、AI企業は既存のパワーの不均衡を悪用し、アーティストの仕事を利用するので、彼らができるわけではなく、彼らがすべきだと仮定しています。

Rawls’ theory reminds us that fairness isn’t about what benefits the most powerful—it’s about ensuring no group is disproportionately disadvantaged. A world where AI replaces human artists without their consent is not just unfair.

根本的に不公平です。

b. the impact on artists’ livelihoods: Marxist critique

カール・マルクスの見解は、資本主義社会の労働者がどのようにして創造する価値からますます切り離されるかを説明している。5従来の資本主義の枠組みでは、労働者は商品やサービスを生産するが、生産手段を所有していない。

しかし、AIによって生み出された芸術の出現とともに、この異端化は極端に達する――これはただ単に表現できるものである。hyper-alienationで。

アーティストは単に過小賃金や過小評価を受けているだけでなく、経済サイクルから体系的に削除されており、彼らの創造的な仕事は抽出され、著作権を剥奪され、彼らの同意、信用、または補償なしに無限の新しいコンテンツを生成するAIモデルに再利用されています。

少なくとも時間の給料を受け取る工場労働者とは異なり、AIデータセットに取り込まれた作品のアーティストは何も受け取らない。

これは、創造的経済における根本的な転換を象徴する――個人がスキルから限られた利益を得る取的なシステムから、fully extractive industry. AI companies transform past artistic labor into a limitless resource, ensuring that the true cultural producers—artists—no longer play any role in the economy they once shaped.

業界は、人間の創造性が評価され、報われるモデルから、過去の作品が企業によって無限にリサイクルされ、貨幣化されるモデルに移行しています。

マルクス主義の観点から言えば、これは単に個々のアーティストにとっての問題ではなく、inevitable collapse point for the entire systemクリエイティブな労働者が経済的役割を失ったとき、芸術はもはや芸術的ビジョンではなく、収益の追求によって支配される。

業界は、イノベーションと表現の文化から、芸術的な誠実さではなく、関与指標に最適化された大量生産のアルゴリズムコンテンツに移行しています。

結果は:

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• 人工知能が人間の関与なしにあらゆる芸術的スタイルを複製することができれば、オリジナリティは無意味になる。消費者は低コストで大量生産されたコンテンツに浸透し、真の芸術的表現と人工知能の模の区別が腐敗する。
• AIによって生成されたコンテンツが規範になるにつれて、人間のアーティストは、ほぼゼロコストで無限の作品を生産できる機械との不可能な競争に直面します。
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• 創造的なキャリアが経済的に持続不可能になる場合、より少ない個人が芸術的な職業を追求するだろう。長期的な結果? 文化的あるいは感情的な深さよりも利益のために最適化されたアルゴリズムの模によって置き換えられた人間主導の芸術形式の喪失。
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資本主義は働くために労働力に依存するが、AIモデルが労働力を完全に置き換える時、資本主義自体も自滅の危険にさらされる。erase them.

そうすることで、最終的には、誰も(アーティストも観客も)も、もはやそれに意味を見いだすことのできない程度のアートの価値を低下させることができる。

c. the illusion of “inspiration”: a Kantian perspective

AIによって生成されるコンテンツの時代に、基本的な倫理的な質問が浮上します:アーティストの作品は、AIモデルを訓練するために彼らの許可なしに使用されるべきですか?

クリエイティブな分野におけるAIの急速な発展は、膨大な量の人工芸術、書き込み、音楽がインターネットから奪われ、機械学習システムに供給され、しばしばオリジナルのクリエイターの同意なしに、これは知的財産、芸術的誠実性、そして機械が属性なしにスタイルを複製できる時代における人間の創造性の価値について深刻な懸念を引き起こしている。

AI企業はしばしば、彼らのモデルが人間と同じように「学ぶ」と主張することにより、情報を吸収し、パターンを認識し、新しいアイデアを合成する。

一方、AIモデルは、人類の学習を支配する倫理的境界線を理解することなく、無差別的に、同意なしに、すべてを吸収します。

Immanuel Kant’s categorical imperative suggests that we should only act according to principles that could be universalized—meaning that if everyone followed the same rule, it should still be morally acceptable.

AIに適用されると、この原則は重要なテストを必要とします:AI企業が自分の仕事の結果 - 彼らのモデル、研究、および独自のデータ - が、彼らの許可なしに別のAIシステムに奪われ、供給された場合、AI企業はそれを受け入れますか?

もし彼らがそのような実践を容認できないとしたら、カント自身の哲学によれば、彼らの現在のアートの作品を同意なく使用するアプローチは、道徳的推論のテストに失敗します。

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皮肉なことに、我々はすでに答えを知っている。中国に拠点を置くAI会社であるDeepSeekがOpenAIのモデルを使用して独自のチャットボットを訓練したと非難されたとき、OpenAIは怒りに反応した。

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業界で一般的であるにもかかわらず、OpenAIはこの行為をサービス規約の違反として非難し、知的財産の不当な使用を許容した。

皮肉なことに、我々はすでに答えを知っている。中国に拠点を置くAI会社であるDeepSeekがOpenAIのモデルを使用して独自のチャットボットを訓練したと非難されたとき、OpenAIは怒りに反応した。

業界で一般的であるにもかかわらず、OpenAIはこの行為をサービス規約の違反として非難し、知的財産の不当な使用を許容した。

倫理的な一貫性は、AI企業が自分たちに期待する同一の基準を維持することを要求します.もし彼らが認知なしに知的労働が収穫され、再利用されることを望まないなら、彼らは芸術家に同じことをすることを正当化することはできません。

d. exploitation at scale: a utilitarian dilemma

AI企業は、彼らのモデルは誰にとっても勝利だと言います - より安く、より速く、よりアクセス可能な芸術です。ビジネス観点から言えば、それは素晴らしい:最小限のコストで無限のクリエイティブなコンテンツです。

Utilitarianism, as laid out by Jeremy Bentham and John Stuart Mill, is simple:

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幸福を最大限にし、苦しみを最小限にすること。

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maximize happiness and minimize suffering.

行動は、最大数の人のために最大の善を生み出す場合にのみ倫理的である。

AI企業は、芸術を民主化し、創造性を拡大していると主張していますが、より近づいてみると、芸術家だけでなく、すべての人にとっての害が増加し始めます。

AIは単に画家やイラストライターを置き換えるのではなく、書くこと、音楽、デザイン、さらにはプログラミングに浸透している。

It’s already happening. Shopify's CEO, Tobi Lütke, says that their staffers need to prove jobs can’t be done by AI before asking to hire more people.

Over time, it’s not just artists struggling—anyone trying to stand out online, from small business owners to independent writers, faces an uphill battle.

最高の芸術、音楽、そして書くことは、人間の経験から来る――何かを意味あるものにする闘い、感情、視点――AIは、喜び、痛み、あるいは懐かしみを感じず、パターンを予測するだけである。

AIによって生成されたコンテンツが支配するにつれて、文化的生産はますます浅くなり、深さではなく関わりに最適化される可能性があります。

AIが人間の創造性を引き続き置き換え続けるなら、芸術家、作家、ミュージシャンになることを望む若者に何が起こるだろうか。

学習、入学レベルの仕事、フリーランスのギャングは消え始め、新入社員が巻き込むことはほぼ不可能になります。

現実世界の経験、メンテナンス、あるいは生計を生かす方法がなければ、業界全体が縮小し、将来の世代が創造的な潜在力を発見するための道を減らす可能性があります。

AIの急速な増加は、アーティストだけの問題ではなく、誰もが抱える問題です。人間の創造性が過小評価されると、業界全体が変化し、経済は変化し、私たちの文化的景観は魂のない機械製コンテンツの海になるリスクがあります。

ユーティリティー主義的な観点から見ると、倫理的数学は合計しない。もし人々が苦しみを負い、企業や少数の消費者が利益を収穫するのなら、不公平に向かうスケールのヒント。

もしAI芸術が大規模なテクノロジーを豊かにし、キャリアや創造的な表現を奪うのなら、ユーティリティ主義はそれを非倫理と呼ぶだろう。

The real test for AI companies is this: Do their innovations actually make society better for everyone? If not, then the cost is too high.

5.オウロボロス

The Ouroborosヘビやドラゴンが自分の尻尾を噛みしめ、無限に食い尽くし、再生し、自己消費の無限の循環に閉じ込められている。

それは私たちに問いかけます:何かが本当に成長することができるのは、それが自分自身を消費するだけで? 再生は自己破壊から生まれるのか? それともそれは幻想なのか? オウロボロスは、無限の飢餓の象徴であり、決して自分自身から逃れることができない存在です。

人工知能が作り出した芸術が、十分な人間の芸術家を置き去りにする段階に達した場合、それはオウロボロスになる危険性があり、それを維持する生態系を食い尽くす。

新たな創造性が供給されない限り、AIは停滞の危険にさらされ、独自の衍生品を無限にリサイクルし、独創性を減らす。

AIによって生み出された芸術を取り巻くすべてのヒューペーには、避けられない真実があります:AI is only as good as the human-made art it learns from. Without artists, AI doesn’t have anything to work with.

Right now, generative AI models thrive because they’ve been trained on a goldmine of human creativity—billions of paintings, illustrations, and digital artworks scraped from across the internet.

しかし、AIによって生成されたコンテンツが利用可能な画像のプールを支配し始めるときに、将来のAIモデルが人間の傑作ではなく、AIコピーのAIコピーで訓練される時にはどうなるのでしょうか。

結果は、品質のゆっくりとした、しかし避けられない低下です。

AI企業はそれを知っている。

They know they need a steady supply of fresh, high-quality human-made art to keep improving their models. But if AI-generated art floods the internet, replacing paid human work, where does that fresh supply come from?

これが業界にとって生存的危機を生み出す。AIによって生み出された芸術が人間の芸術家をビジネスから追い払うと、AI自体は最終的に高品質のデータから学ぶことになる。

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1. モデルが劣化し、投資家が収益が低下すると、AIスタートアップは失敗します。
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2. 品質を維持するために、AI企業は、法律上または違法に、さらに攻撃的なスカッピングに従事するか、またはアーティストに無償労働を生み出すことを強制する可能性があります。
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いずれにせよ、現在のモデルは持続可能でない。AIは人間の創造性を活かしていますが、返すことなくあまりにも多くのものを消費する場合、それは単にstarve itself out of existence.

AIと人間の創造性は完全に共存できる――。もしAIは生き残るものを食べることをやめることはありません。

今、AIの最大の販売点は、それを殺すかもしれないものだ:より少ないアーティスト、より少ないオリジナルアイデア、より少ない創造的な仕事、そして人間の表現の井戸のゆっくりとしたが安定した排水。

AIが人間の創造性を維持せずに過度に攻撃的に供給する場合、それは自ら作ったエコー室に崩壊するリスクがある。

conclusion

AIがアートをより安く、より速く、そして「十分に良い」ものにする時、いくつかのスタジオがまだ人間のアーティストを雇うだろうか? ベストセラーをアルゴリズムに供給する代わりに、いくつかの出版社が新しい作家に賭けるだろうか? アプリがそれを数秒で行うことができるときに、絵を描くことを学ぶことさえ苦労する子どもが何人いるだろうか?

AIアートが勝ったら、それはそれがより良いそれは便利で無料だからだろう 便利さには物事を消す方法がある。

電話の通話のように、手書きの手紙のように、手が描かれた世界で迷子になる感覚のように、誰かがそこにあらゆる細部を置いていた。ケア

そして、AI企業はこれを公共の利益のためにやっているのではなく、薬物売り手が青少年に無料サンプルを配布しているのと同じ方法でやっていることを思い出させてください。

大規模な経済資源と法的穴で保護されている麻薬密売人。

これが私たちが目指している未来であり、Black Mirrorのエピソードは十分に悲観的ではなかった。

オリジナル記事を読む:AI, Ghibli, and how to think about everything morally. AI, Ghibli, and how to think about everything morally. AI, Ghibli, and how to think about everything morally. for detailed footnotes and direct interaction with the author.