Alternative creativity: why generative AI is creative, and why it is not like us
本論文は、「代替的創造性」を、価値に導かれた探索を通じて膨大な可能性の空間を意味のある候補へと圧縮するための共通のメカニズムとして提案しており、生成AIと人間は、このプロセスにおいて同様に機能する一方で、その基礎となるパラメータが物理的・社会的経験によって形成されるか、あるいはデータアーカイブによって形成されるかという点で根本的に異なり、それが独自の創造的アウトプットと人間と機械の協働における新たな論理をもたらすと論じている。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
機械が創造的であり得るかという問いは、長きにわたり芸術家、技術者、そして哲学者の間で議論を分かつものとなってきた。一方の側では、コンピューターが生成した画像が賞を獲得したり、物語が読者の心を動かしたりすることを挙げ、ソフトウェアがついに人間が行うことを学習したのだと主張する人々がいる。もう一方の側では、批判者たちはこれらのシステムを「確率論的なオウム（stochastic parrots）」と呼び、それらは意味を理解することなく、既存の言葉や形を単に並べ替えているだけであり、実質的には他人の著作物を洗浄しているに過ぎないと示唆している。しかし、両者に共通する隠れた仮定がある。それは、創造性とは「人間の種類」という唯一の性質であり、機械はそれを備えているか、あるいは全く備えていないかのどちらかであるという考えだ。この議論は、創造性を一つのプロセスではなく、異なる方法で起こりうる複雑なプロセスとして捉えるのではなく、測定すべき単一の特性として扱っているために、膠着状態に陥っている。新たな現実を理解するためには、ハードウェアを超えて、脳とコンピューターの両方がどのようにアイデアを生成するのか、その実際のメカニズムと、それらが生成する結果が、ある面では似ていながらも、なぜ根本的に異なる源泉から生じるのかを検証しなければならない。
バレンシアポリテクニック大学の研究チームは、この問題に対する新しい視点を提案しており、生成人工知能は確かに創造的であるが、人間の創造性とは異なる方法によるものだと主張している。彼らはこれを「代替的創造性（alternative creativity）」と呼んでいる。彼らの分析は、芸術とデザインの性質に関する単純な観察から始まる。固定されたサイズのデジタルキャンバスを想像してほしい。そのキャンバスに描かれうる画像の数は有限であるが、観測可能な宇宙の原子の数を超えるほど膨大である。この想像を絶する広大な空間の中で、ほぼすべての可能なピクセルの配置は、単なるランタムなノイズである。一貫性のある絵、ましてや価値のある作品と見なされるような配置は、極めてわずかな、目に見えないほどの断片に過ぎない。したがって、創造という行為は、無から何かを作り出すことではなく、価値を持つ数少ない地点を見つけ出すために、この膨大な可能性の空間をナビゲートすることなのである。
研究者たちは、人間の脳と現代の生成モデルの両方が、同じ二段階の戦略を用いてこの問題を解決していると論じている。第一に、両者は膨大な可能性の空間を、意味のある範囲に絞った管理可能なマップへと圧縮する。人間の画家は個々のピクセルの観点では考えず、形、ムード、スタイルといった概念で考える。そうすることで、何十億もの無用な組み合わせを無視することを学んでいるのである。同様に、人工知能モデルも、トレーニングデータをコンパクトな内部表現へと圧縮することを学習し、ノイズを捨て去って、絵を絵たらしく見せるパターンを保持する。第二に、両方のシステムはこの圧縮されたマップをナビゲートする。彼らは制約付きのランダム性を利用して新しい候補を生成し、特定の目標や価値に最も適合するものを選別する。この意味において、機械は受動的な道具ではなく、学んだことを再結合する能動的な創造者であり、それは人間が行うのと同様である。
しかし、論文は、プロセスは同じであっても、創造者は決して双子ではないと強調している。違いは、彼らがどのように知識を獲得したか、そして創造する際に何にアクセスできるかにある。人間の創造者は、物理的な世界で生きた経験を通じて、自身の内部マップを構築する。彼らの芸術への理解は、空腹、痛み、喜びを感じる身体、そして行動が現実の結果をもたらす他者との相互作用によって形作られる。子供は、進化によって特定の事象を期待するようにあらかじめ組み込まれた脳を持っているため、比較的少ないデータから学習し、あらゆる教訓は実体験と結びついている。対照的に、機械のマップは、インターネットからスクレイピングされた、人類の証言の凍結されたアーカイブ（何兆もの言葉や画像）から構築されている。機械は筆の重みを感じたことも、友人を失ったことも、雨が降る中で特定の通りに立っていたこともない。機械は、語られたこと、示されたことしか知らず、生きていることがどのようなものであるかを知らないのである。
この文脈の違いは、それぞれの創造者が生み出せるものにおける決定的な分岐につながる。機械は、人間の手が到底及ばないスピードで、フォトリアルな画像や一貫したテキストを生成するという、一種の超人的な流暢さを備えている。人間が一度も訪れたことのない創造的空間を、人間一人が経験できる以上の事例を見ているがゆえに、探索することができる。しかし、機械は人間とは異なる方法で制限も受けている。人間は、誰も求めていないプロジェクトを構想し、それを長年心に留め、生きる中で自らの価値観を変えることができる。しかし、機械は独自の目標を生み出すことも、仕事がやり遂げられたことへの満足感を感じることもできない。機械は、自身を訓練した人々から、その価値の感覚を借りているのである。もし目標が、明確な正解のある数学の問題を解くことであるなら、機械はしばしば人間の能力を凌駕する解を見つけ出すことができる。しかし、唯一の正しい答えが存在しない芸術の世界では、機械は自らの価値判断を人間に委ねざるを得ず、自身を支援するはずの人間に対して依存することになる。
研究者たちは、このダイナミクスが作者性の性質を変えると示唆している。人間が機械を使って創造するとき、人間の役割は「跡をつける者」から「価値を指定する者」へと移行する。人間は何を作る価値があるかを決定し、結果を精査し、違和感のあるものを拒絶する。機械は、絶え間ない選択肢の生成を提供する。これは、人間が伝統的な意味での唯一の作者であることを意味するわけでも、機械が単なる筆のような道具であることを意味するわけでもない。むしろ、それは互いに提供できないものを補い合うパートナーシップである。人間は、生きた文脈、意図、そして感情に基づいた判断力を提供する。機械は、探索の幅広さと、膨大な情報を統合する能力を提供する。
このパートナーシップの一つの帰結として、機械生成の芸術は人間の芸術よりも同質的（ホモジニアス）になりやすい。機械は人間による表現の平均から学習するため、自然と中間、つまり既知のものや人気のあるものへと引き寄せられる。真に斬新で、奇妙で、あるいは困難な領域、すなわち創造的空間の端へと到達することに苦戦するのである。ここに、人間の優位性が依然として最も強く残る部分である。特定の人生と特定の瞬間に根ざした人間の創造者は、機械には不可能な、現実とのつながりを感じさせる真正な作品を生み出すことができる。機械は写真のスタイルを模倣することはできるが、特定の時間と場所にカメラの前に人が立っていたという事実を複製することはできない。この「指標性（indexicality）」、すなわち作品と現実世界とのつながりは、依然として人間固有のリソースである。
論文は、AIが創造的かどうかという問い自体が間違っていると結論づけている。答えは「イエス」であるが、それは異なる種類の「イエス」である。生成システムは、人間の創造性の劣ったバージョンでも、そのコピーでもない。それらは、同じ可能性の風景を横断しながらも、異なる経路を辿る、第二の、あるいは代替的な形態の創造性である。それらは生命ではなくデータに基づいて構築されており、感じられた価値ではなく、借り物の価値によって導かれている。これらのシステムが一般的になるにつれ、社会にとっての課題は、それらが真に創造的であるかどうかを判断することではなく、この新しい種類の創造者といかに協力していくかを理解することになるだろう。芸術とデザインの未来は、もはや我々がこの空間における唯一の航行者ではないことを認識し、人間の意図と機械の能力というユニークな組み合わせから、最も価値のある仕事が生み出されることを認めることにかかっている。
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