計算による創造性は本当に可能なのかということについて、日々新たな疑問が生じています。 それは私たち人間が持つユニークなスキルであると考えられていますが、ChatGPT、Dall-E、その他多くのツールの出現により、私たちの立場が挑戦されています。
大規模言語モデル (LLM) は、maticを使用して入力を評価し、パターンを認識するためにトレーニングされた膨大な量のデータに基づく結果を生成します。 しかし、私たち人間の知性はこのレベルをはるかに超えているため、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。 もう 1 つの違いは、人間と AI が知識を得る方法の違いです。人間は因果関係に依存するのに対し、AI モデルは相関性に依存するためです。
昨年、アレックス・ダ・キッドのような音楽プロデューサーはIBMのワトソンと協力してAIのヒット曲をいくつか生み出し、クリエイティブなプロセスに情報を提供した。 もう少し遡って、432,500ドルで販売された「エドモン・デ・ベラミーの肖像」と呼ばれる芸術作品もAIで生成され、6世紀の芸術を網羅した15,000枚の肖像画のデータセットをシステムに供給することで作成されました。
AIは依然として人間の介入を必要としている
これらすべての例において、AI が生成した結果を管理するために依然として人間の介入が存在します。 しかし今では、Midjourney のような AI 画像ジェネレーターを使用すると、好みに応じてあらゆるテーマの結果を数秒で生成できます。 膨大な量のデータセットが収集され、システムに供給されてトレーニングされます。 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、選択した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トレーニングされたデータに似ていますが、まったく同じではありません。
多くの批評家はアルゴリズムに著者という肩書を与えることにまだ賛成していないため、このような場合、著者であるかどうかは疑わしい話題となります。 では、誰を著者またはアーティストとみなすべきでしょうか? AIを訓練するために作品がスクレイピングされた何千人ものアーティストや画家はどうなるでしょうか? それともプロンプターでしょうか？ 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人。 したがって、私たちは再び、おそらく初めて、新しいことではなくユニークであることによって、新たな問題が発生しているのを目にする段階に来ています。 問題は、AI は人間と同じように創造力を発揮でき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?
専門家はさまざまなタイプの創造性について説明していますが、その中には変革的、組み合わせ的、探索的な創造性もあります。 後者の 2 つについて言えば、探索的創造性は概念ベースで構造化された空間を探索して新しいアイデアを生み出すのに対し、組み合わせ的創造性は同様のアイデアを統合します。
これらのタイプの創造性は、生成 AI アルゴリズムが行うことに非常に近いものです。たとえば、トレーニング データセットで使用される他の多くのストーリーと同じスタイルでストーリーを作成したり、同じ方法で画像を作成したりすることができます。 1 つ目は変革的な創造性であり、データやスタイルの既存の構造から離れて新しいアイデアを考え出し、よく言えばまったく新しくオリジナル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公正使用に関する議論の主な焦点であり、規制によってまだ対処されていない問題です。 最近、 SAG-AFTRAはアーティストの権利を保護するためにレコードレーベルと契約を結び、同意と補償の権利を義務化した。
計算上の創造性は、人間のやり方で衝動的に機能するのではなく、むしろmatic的に機能します。 予期しない方法で結果が得られる可能性がありますが、システムは特定のプロセスを使用して結果を達成するため、結果は予測可能です。 これが人間のアーティストと AI の主な違いです。AI からは求めた結果しか得られないからです。 生成 AI は人間と協力して適切に機能し、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、人間を助ける触媒として機能する可能性があります。
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