AIが人間の創造性を決して代替できない理由

計算による創造性はそもそも可能なのか、という新たな疑問が日々提起されています。これは人間特有の能力と考えられていますが、ChatGPT、Dall-E、その他多くのツールの登場により、私たちの立場は揺らぎつつあります。.

大規模言語モデル（LLM）は、パターン認識のために訓練された膨大なデータに基づいて、入力をmatic的に評価し、結果を生成します。しかし、人間の知能はこれらのパターンだけに頼っているわけではありません。人間の知能はこのレベルをはるかに超えているからです。もう一つの違いは、人間とAIの知識獲得方法の違いです。人間は因果関係に頼るのに対し、AIモデルは相関関係に頼ります。.

昨年、アレックス・ダ・キッドのような音楽プロデューサーがIBMのWatsonとコラボレーションし、AIによるヒット曲を制作し、創作プロセスにAIを活用しました。さらに遡ると、「エドモンド・ド・ベラミーの肖像」と呼ばれる作品が43万2500ドルで落札されました。この作品もAIによって生成されており、6世紀にわたる芸術作品を網羅した1万5000点の肖像画のデータセットをシステムに入力することで制作されました。. 

AIは依然として人間の介入を必要とする

これらの例すべてにおいて、AIが生成した結果をキュレーションするためには、依然として人間の介入が必要です。しかし今や、MidjourneyのようなAI画像ジェネレーターは、ユーザーの好みに合わせて、あらゆるテーマで数秒で結果を生成できます。膨大なデータセットがスクレイピングされ、システムに入力されて学習されます。生成AIシステムは、書かれたフレーズを画像に変換したり、ユーザーが選んだ作曲家のスタイルで音楽を作曲したりできるようになりました。出力は、これらのシステムが学習したデータに似ていますが、完全に同じではありません。. 

これらのケースでは、著者という概念は疑問視されるテーマです。多くの批評家は、アルゴリズムに著者という称号を与えることにまだ賛成していません。では、誰が著者、あるいはアーティストと見なされるべきでしょうか？AIの学習のために収集された何千人ものアーティストや画家はどうでしょうか？それとも、画像のスタイル、主題、その他多くの複雑な詳細を説明するプロンプターでしょうか？つまり、私たちは再び、おそらく初めて、新しい問題ではなく、独自性ゆえに新たな問題が生じている段階にいます。問題は、AIは人間と同じくらい創造的になれるのか、ということです。

AIは人間の創造的な要素を置き換えることができるでしょうか?

専門家は創造性を様々なタイプに分類しており、その中には変革型、組み合わせ型、そして探索型といったものがあります。後者の2つについて言えば、探索型創造性は概念に基づいて構造化された空間を探索し、新しいアイデアを生み出すのに対し、組み合わせ型創造性は類似のアイデアを融合させるものです。.

これらのタイプの創造性は、生成AIアルゴリズムの働きに非常に近いものです。例えば、トレーニングデータセットで使用されている他の多くの物語と同じスタイルの物語を作成したり、同じ方法で画像を作成したりすることです。最初の「変革的創造性」とは、既存のデータ構造やスタイルから離れて新しいアイデアを生み出し、完全に新しく独創的なものを生み出すことを意味します。.

これは著作権とコンテンツのフェアユースに関する議論の焦点であり、まだ規制で対処されていない問題です。最近、 SAG-AFTRAは レコード会社とアーティストの権利保護に関する契約を締結し、同意と補償の権利を義務化しました。 

計算的創造性は、人間のように衝動的に働くのではなく、むしろ体系的に機能します 。maticせぬ形で結果を達成することもありますが、システムが特定のプロセスを用いて結果を達成するため、結果は予測可能です。これが人間の芸術家とAIの主な違いであり、私たちはAIから求める結果のみを得ます。生成AIは人間と連携して十分に機能し、そのパフォーマンスは向上しますが、現時点では人間に取って代わるのではなく、人間を支援する触媒として機能する可能性があります。