新たな研究でAIの「創造性」が明らかに ― そしてなぜ人間が依然として優位に立っているのか

MidjourneyやNano BananaのようなAIアートモデルは、ワイルドで想像力豊かな画像で私たちを驚かせます。しかし、新たな研究によると、彼らのいわゆる創造性は単なる数学に基づいていることが明らかになりました。もしあなたが作家、デザイナー、あるいはミュージシャンなら、これはむしろ安心できる理由となるでしょう。

声高に叫び続けるつもりだ。AIはクリエイティブではない。確かに、AIは素晴らしい画像を生成したり、巧みなストーリーを紡いだりすることはできる。しかし、AIに欠けているのは、創造性を単なるコンテンツ以上のものにする、人間の核となる理解力だ。インターネットはAIの粗雑な情報が混じったコンテンツで溢れている。

ここ数週間、Nano Bananaはトレンドと実用的な用途でインターネットを席巻しています。このモデルに指示を与えるたびに、楽しくて奇妙な、そして多くの場合驚くほど素晴らしいものを生み出します。しかし、新たな研究によると、Nano Banana、Midjourney、その他の画像ジェネレーターといったモデルの背後にある創造性は、実は非常に単純な数学に帰着することがわかりました。言い換えれば、私たちが目にし「クリエイティブ」と呼んでいるものは、実際には単なる技術的なものに過ぎないということです。

私たちが愛用する画像ジェネレーターの内部を研究した科学者たちは、これらのモデルが「クリエイティブ」に見えるのは、モデルの構造に関係していることを発見しました。具体的には、以下の2つの要素です。

• 局所性：AIは一度に全体像を視覚化しません。そのため、「サングラスをかけてスケートボードに乗っている猫」を作成するように指示すると、モデルは一度に小さな領域を視覚化し、パズルの角にズームインしてから引き戻して全体像を表示します。
• 等分散：一貫性を表す専門用語。入力の一部を動かすと、出力もそれに合わせて右に移動します。まるでステンシルを紙の上で滑らせるように。

この2つの側面により、システムは小さな断片を何度も混ぜ合わせ、新しい何かが生まれるまで繰り返し学習を強いられます。実際、この研究に参加した研究者たちは、学習データを全く使用しない簡易版を構築しましたが、それでも大規模なAIモデルが生成する画像と驚くほど類似した画像を生成しました。

クリエイターにとっての現実

作家、デザイナー、ミュージシャン、そしてその他あらゆるクリエイティブな人々にとって、この研究結果は当然のことと言えるでしょう。AIは予測可能であり、しかも私たちが考えていた以上に予測可能であることは、私たちがずっと前から分かっていたことです。

モデルは常にスタイルやジャンルといった境界線の中で創作活動を行います。しかし、機械とは異なり、私たちはルールを破ることも、特定のスタイルから逸脱することも、反抗的なひらめきを加えることも、自由に決めることができます。それだけが、私たちだけのものです。

機械が人間に追いついてきているように見える一方で、この研究はAIの「想像力」が常に機械的なものであることを改めて思い起こさせる。AIは既存の要素をリミックスするだけで、新しいものを発明するわけではないのだ。

本研究では、AI画像生成器がなぜ「創造的」になり得るのか、その背後にある理由を分析します。これにより、多様性と安全性の観点から、AIモデルがどのような画像を生成するのかをより適切に管理、誘導、評価できるようになります。AIモデルがどのような画像を生成するのかを理解することで、スケール、局所性、パッチの混合を制御することで、AIモデルをさらに進化させるためのより強固な基盤が得られます。

それは本当に自由になると思いませんか？確かにAIはアイデアをスケッチするのを手伝ってくれますが、真の創造性、つまり台本から外れること、ルールがジグザグと言っているのにジグザグと動くことを決めることは、依然として私たち自身のものです。コントロールするのは私たち自身です。想像力と創造性は、AIが私たちから奪うことは決してできないものです。

結論

この研究は芸術に携わるすべての人にとって朗報です。それは、作品を際立たせる要素が自動化によって失われる危険にさらされていないことを意味します。機械は限界内でリミックスを行いますが、いつ限界を超え、限界を広げ、あるいは完全に捨て去るかは人間が決めるのです。

本当の創造力、つまりルールを破り、これまでに見たことのないものを発明するひらめきは、今も私たちのものです。

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