チャンスはあります、あなたは最近それらをたくさん見ました。
AIは、ハヤオ・ミヤザキが息子の作品よりも目をつぶらせるようなことをしたばかりで、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。
先月、アイコンの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。
実際には、その需要は非常に大きかったので、会社の製品を使用しないように人々を説得しようとする会社のCEOを得ました。
But not everyone is impressed.
But not everyone is impressed.アーティストはそれを theft と呼んでいます。ファンはそれを soulless と呼んでいます。 そしてMiyazaki? 伝説の映画監督はかつてAI生み出したアートを「人生そのものへの侮辱」と呼んでいますので、彼は何の声明も出ていませんが、彼がこれについてどう感じるかを想像できます。<強力>強力>強力soulless. AIは反対に、あの辛い仕事をインターネットから削除し、数秒で独自のバージョンを発散させただけだ。 And now we are in a moral crisis. 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するのか?もし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間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がより進化し、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。 今、人々はこ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。 So let’s break it down. あなたはアーティストであると想像してください. 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す。 ある日、何百万もの画像にトレーニングされたAIモデルは、あなたとよく似ているものも含めて、同じ夢想的な手で描かれたスタイルで画像を吐き出し始める。 どうやってやったの? Generative AI is not magic. 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。 上記に示したグラフは、Generative Adversarial Network (GAN) がどのように機能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. この生成された例は、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を調べようとします。 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。 少なくとも、それはその擁護者たちが言うことです。しかし、倫理に触れる前に、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。 一見すると、AIと人間の芸術家は既存の芸術を「観察」することで学びます。これが、AIによって生成された芸術を擁護する人々がしばしば、「人間の芸術家もスタイルをコピーしています。“Well, human artists copy styles too. How is AI any different?” So here’s the difference: 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、個人的な経験を適用して何か新しいものを創造する。彼らはハヤオ・ミヤザキのアニメーション技術を研究するかもしれないが、彼らは自分自身の芸術的なスタイルと組み合わせるべき要素を選ぶ。choose を選択する AIは、反対に、何も choose しません. It has no judgment, no intention, no creativity. It simply remixes what it has been fed on based on probability. It generates images by stitching together mathematical predictions. それは感情ではなく、アイデアではなく、個人的なビジョンではありません。choose リミックス数学予測 Which leads us to the real question: This is 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ことです。the heart of the controversy. 論争の中心である。 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モデルが、許可なしに高速デジタル・プラジアリズムに従事していると主張する。 たとえAIが Spirited Awayから特定のフレームをコピーしないとしても、最初に何千ものリアルなGhibli画像を研究しなかったら、Ghibliスタイルのアートを生成することはできません。Spirited Away ならば、最初に何千もの本物のギブリ画像を研究しなかったでしょう。 反対に、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。 もし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? それは本当に theft で、AI が単一の作品をコピーするのではなく、単に absorbing と reinterpreting パターンを吸収している場合 - 人間のアーティストと同じように? そしてこれは、人々がインターネット上で互いに叫び始める場所です。「hr」 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補償されなかったのか? 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。 Let me make this super clear: データの支払いは決して選択肢ではありません。 データの支払いは決して選択肢ではありません。データの支払いは決して選択肢ではありません。 AIは、うまく機能するために、強力なデータ量を必要としています。我々は何十億もの画像を話しています。もしAI企業が彼らが訓練したすべての芸術作品を強力にライセンスしなければならなかったら、彼らは一つの製品をリリースする前に破産するでしょう。insane license every single piece シングル いくつかの粗略な数学をしましょう: 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ず、平均よりはるかに低い手数料を支払わなければならなかった場合、それはライセンスのための冷たい硬貨で 500 万ドルを前払いします。 In reality, Stable Diffusion, for instance, utilized the LAION-5B dataset, which contains over 5 billion image-text pairs.[1] 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] 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も支払われていません。 OpenAI、Stability AI、MidJourneyのような企業にとって、支払いは問題ではなかった - 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なかったので、そう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販売す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いだろう。 2025年初頭までに、人工知能生成企業が約67200社あるが、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、歴史家は直ちにそれを「2025年の大街の戦い」と呼び、何が間違ったのかを分析するのに何十年も費やすだろう。 そのコストをしばらく無視し、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、慢性的な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冒します。 So they do with the optimal path: scrape now, deal with lawsuits later. So they do with the optimal path: scrape now, deal with lawsuits later. AI企業は最小抵抗の道を歩み、何年もライセンス契約を交渉する代わりに、データを掘り起こし、モデルを構築し、後で訴訟を処理することに決めた。 そして今?それはまさに起こっていることです。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訴訟が集まっています。 したがって、現実はこれらの企業がリスクを計算し、その価値があると判断したということです。 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を促進しました。 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、これは企業がデータから単に「学習」している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] They argue that their models don’t copy or store exact replicas of artworks but instead generate entirely new creations based on learned patterns. この防衛は、しばしば「フェア・ユーザ」法と関連付けられており、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います。フェアな使い方 もう一つの要因は、ビジュアルアーティスト間の集団的交渉力の欠如である。ASCAPのような組織が権利を守ることを望んで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株式写真家とは異なり、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」です。 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ており、アーティストを後退的に補償することはほぼ不可能でした。 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。 最終的には、AI企業は経済的な機会を見、法的および構造的なギャップを活用し、迅速な成長を公平性よりも優先させ、法的結果がそれらを止めるのに遅すぎると賭けた。 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持っています。 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。 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。 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: 誰が創造性をコントロールするか、 と誰が利益を得るか? 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に訓練され、しばしば同意なしで、パワーバランスを変えました。 AI企業は、テクノロジーが創造性を民主化し、芸術的生産をより速く、より安く、そしてよりアクセス可能にすることを主張しているが、何のコストで?芸術家は、かつて個人の表現と経済的生存の手段であった彼らの仕事が、彼らをその利益から排除する産業を燃料化するために再利用されているという矛盾に直面している。 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。 This brings us to John Rawls’ Theory of Justice4, 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. あなたは、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開発者かどうかを知らなかったら? その答えは明らかです:理性的な人は、彼らを交渉力から奪うシステムを受け入れることはありません。それでも、これはまさに世界のAIアート企業が創り出していることです - アーティストがリバウンド権、法的保護権、大規模なデータ抽出に抵抗する能力がありません。 Rawlsianの視点からすると、公正なシステムは非常に異なります。 Rawlsの理論は、公平性は最も強力なものに利益をもたらすのではなく、いかなるグループも不当に不利益にさらされないことを保証することであることを思い起こさせる。 これは根本的に不公平です。 Karl Marx’s concept of alienation describes how workers in capitalist societies become increasingly disconnected from the value they create.[5] In a traditional capitalist framework, workers produce goods and services but do not own the means of production, receiving only a fraction of the wealth they generate. 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――これは強力な超異端化としてのみ記述できる。ハイパーエイリアンシップ 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はなく、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、または報酬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は何も得られません。 これは創造的経済における根本的な転換を象徴します - 個人が自分のスキルからわずかに利益を得ている取的なシステムから、完全に採掘的な産業へ . AI企業は過去の芸術的労働を無限の資源に変換し、真の文化的プロデューサー - 芸術家 - はもはやかつて形作った経済において何らかの役割を果たさないことを保証します。fully extractive industry 完全に採掘産業 産業は、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、資金調達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、システム全体にとって避けられない崩壊点である。unavoidable collapse point for the entire system システム全体の不可避な崩壊点 業界は、イノベーションと表現の文化から、芸術的整合性よりも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: マルクスは、ここでの矛盾は持続できないと主張するだろう。資本主義は働くために労働に依存する――しかし、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。 を削除する そしてそうすることにより、それは最終的に、誰も(芸術家も観客も)も、もはやそれに意味を見いだすことのできない点に芸術を劣化させるかもしれない。 AIによって生成された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? クリエイティブ分野におけるAIの急速な発展は、膨大な量の人間が作った芸術、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することが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」と主張し、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ことによってこの実践を擁護します。 An AI model, on the other hand, ingests everything at scale—indiscriminately, without consent, and without an understanding of the ethical boundaries that govern human learning. イマニュエル・カントのカテゴリ imperative は、我々は普遍化可能な原則に従ってのみ行動すべきであることを示唆する - つまり、すべての人が同じルールに従った場合、それは依然として道徳的に受け入れられるべきであることを意味します。 AIに適用されるこの原則は、AI企業が自分の仕事の結果(モデル、研究、独自のデータ)が、彼らの許可なしに別のAIシステムに奪われて供給された場合、これを受け入れるだろうか? 彼らがそのような実践を容認できないとしたら、カント自身の哲学では、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。 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。 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。 OpenAIは、業界で一般的であるものの、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は許容できない。 倫理的一貫性は、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.もし彼らが知的労力が認知なしに収穫され、再利用されることを望まないなら、彼らはアーティストに同じことをすることを正当化することはできません。 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 - より安価で、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、それは素晴らしいです:最小限のコストで無限の創造的なコンテンツです。 ユーティリティ主義は、ジェレミー・ベントハムとジョン・スチュアート・ミルが述べたように、単純である: 幸せを最大限にし、苦しみを最小限にします。 幸せを最大限にし、苦しみを最小限にします。幸せを最大化し、苦しみを最小化する。 A action is only ethical if it creates the greatest good for the greatest number. 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ダメージが増加し始めます。 時間の経過とともに、アーティストだけが苦労しているのではなく、小さなビジネスオーナーから独立した作家まで、オンラインで立ち上がろうとしている人は誰でも激しい戦いに直面しています。 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。 次世代は決してチャンスに立たないかもしれません。もしAIが人間の創造性を引き続き置き換えていれば、芸術家、作家、またはミュージシャンになることを望む若い人々はどうなるでしょうか。 Apprenticeships, entry-level jobs, and freelance gigs start to vanish, making it nearly impossible for newcomers to break in. 現実世界の経験、メンターシップ、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、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制作コンテンツの海になるリスクがあります。 ユーティリティ主義的な観点から、倫理的数学は合計しない. もし人々が苦しみを負い、企業と少数の消費者が利益を収めるのなら、スケールは不正義に向かう。 AIアートが主にビッグテクノロジーを豊かにし、キャリアと創造的な表現を奪うと、ユーティリティ主義はそれを非倫理と呼ぶだろう。 AI企業の本当のテストは、そのイノベーションが本当に社会をすべての人にとって良いものにするのか?そうでなければ、コストは高すぎる。 The Ouroboros is a paradox—something that sustains itself by consuming itself. A serpent or dragon biting its own tail, endlessly devoting and renewing, trapped in an infinite loop of self-consumption. <ウロボロス 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。 AIによって生み出された芸術が、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にさらされ、それを支える生態系を食い尽くす。 新たな創造性を生み出すことなく、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めぐるすべてのヒューペーに関しては、ひとつ避けられない真理があります: AIは人間が学ぶ芸術と同様に優れているだけです。AIは人間が学ぶアートほど優れているだけだ。 今、生成型AIモデルは、人間の創造性の金鉱に訓練されてきたため、数十億の絵画、イラスト、およびデジタルアートワークがインターネットから奪われている。 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はどうなりますか?未来の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ときはどうなりますか? The result? A slow but inevitable decline in quality. And AI companies know this. 彼らは、彼らのモデルを改善し続けるために新鮮で高品質な人工芸術の安定した供給が必要であることを知っていますが、AI生成された芸術がインターネットに浸透し、有料の人間の労働を置き換えるとしたら、その新鮮な供給はどこから来るのでしょうか。 これは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。 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「強く」自分自身を飢えているかもしれません。 starve itself out of existence. AIと人間の創造性は完全に共存することができる――ifAIはそれを生き残らせるものを食べない。if AIの現在の最大の販売点は、それを殺す可能性のあるもの:より少ないアーティスト、より少ないオリジナルのアイデア、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しかし安定した排水です。 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。「hr」 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、いくつものスタジオがまだ人間のアーティストを雇うだろうか? 何人の出版社がベストセラーをアルゴリズムに供給する代わりに新しい作家に賭けるだろうか。 AIアートが勝ったら、それはより良いからではない。それは便利で無料だからだ。より良い。 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。 cared. そして、AI企業がこれを公共の利益のためにやっているわけではないことを思い出させてください。 大規模な経済資源と法的ギャップによって保護されている麻薬取引所。 これは私たちが目指している未来の種類であり、ブラック・ミラーのエピソードは十分に悲観的ではありません。 Read the original post: AI, Ghibli, and how to think about everything morally for detailed footnotes and direct interaction with the author.
なぜこの論争は非アーティストにも重要なのか?
コンテンツテーブル
1. generative AIのメカニズム
1. generative AIのメカニズム
a. generative AIって何ですか?
a. generative AIって何ですか?「hr」
b. AIと人間のアーティストの大きな違い
b. AIと人間のアーティストの大きな違い「hr」
c. so is AI “stealing” or “learning”?
c. so is AI “stealing” or “learning”?「hr」
2. generative AIの経済学
2. generative AIの経済学
a.コストの問題
「hr」
b. 競争圧力
「hr」
3. 法的権利の灰色の領域
3. the grey area of legality > >
4. philosophical frameworks
4 哲学的枠組み
a. the power imbalance: a Rawlsian view
a. the power imbalance: a Rawlsian view「hr」
b. the impact on artists’ livelihoods: Marxist critique
b. the impact on artists’ livelihoods: Marxist critique b. the impact on artists’ livelihoods: Marxist critique b. the impact on artists’ livelihoods: Marxist critique「hr」
c. the illusion of “inspiration”: a Kantian perspective
c. the illusion of “inspiration”: a Kantian perspective 「hr」
d. scale exploitation: a utilitarian dilemma
d. scale exploitation: a utilitarian dilemma 「hr」
5. AI はオウロボロス
5
結論
結論
