Dall·e のようなテキストから画像への生成 AI のアクセシビリティの向上によるアーティストの未来

著者：アンナ・チュー

数日前に、私はへのアクセスを受け取りましたOpenAIの テキストから画像への生成 AI DALL・E.すごいですね、思っていた通りです。 AI をいじくり回し、この数日間、AI について人々と何度も議論した結果、アート制作プロセスにおける AI の役割と、人間のアーティストとの関係について、いくつかの将来のビジョンを立てることができました。 .テキストから画像を生成する AI に関する私の経験は、DALL・E やその他の主流製品に限られていますが、私のコンセプトは生成 AI 全体に適用できます。便宜上、このエッセイでは AI と呼びます。

ほとんどの会話で、最初に浮かんだ質問は、DALL・E のような AI がアーティストを時代遅れにするかどうかであり、新しい未知のものに初めて遭遇したときに一部の人々が経験する実存的脅威を明らかにしました。このエッセイは、まさにこの質問に答える手段を備えた経験ベースの予測です。

最初に、社会学的な文脈でアーティストのさまざまな役割を定義し、次に、ジェネレーティブ AI がもたらす経済的影響が、社会学的にも経済的にもアーティストの役割にどのように影響するかを関連付けます。これを通じて、アーティストの役割のさまざまな側面を分析し、短期的な未来の予測、実現可能性だけでなく、ジェネレーティブ AI の長期的な結果についても議論したいと考えています。このエッセイの最後にある参考文献と参考文献のセクションを参照してください。

アーティストは何をしますか？
アーティストとは、説明の最も基本的な方法で、アートを作成する人です。したがって、この質問に適切に答えるためには、まず芸術とは何かという質問に答える必要があります。この質問は、ダダ運動の先駆者としてマルセル・デュシャンによって最後に争われました。このエッセイはアーティストと AI の関係に関するものなので、今後の記事のためにこの議論を保留します。このエッセイのアートは、「アートワーク」、「アート オブジェクト」、「芸術的創造」、「芸術的製品」などの言葉と同義に使用されます。以下は、現在の社会的および経済的状況におけるアーティストの役割の重要な概念の一部です。

• 職人としての芸術家 : 本質的に、アーティストは、素材と媒体を使用し、それを美的価値などのより高いものに変換するスキルの習得を追求する職人です。このプロセスでは、オリジナルのプロトタイプの練習と研究に何時間も費やします。このスキル、マッスル メモリーを開発することは、多くのアーティストが誇りに思っていることです。これに加えて、アーティストは研究の学習を探求し、遊んで、抽象化、組み合わせ、コラボレーションの独自の方法を開発します。この意味で、芸術家は美学の創造者と見なすこともできます。アーティストは、与えられたツールと材料を使用して、仲間の人間に感謝されるものを構築します。アーティストは、人間の美学の認識と評価の方法を研究し理解することによって、美学のさまざまな言語の知識を開発します。職人技を通じて、アーティストはこの能力を利用して、委託作品などのサービスを提供することもできます。
• 芸術家は普遍的な人間の感情を捉えます : スザンヌ・ランゲの考えによれば、アーティストは普遍的な人間の感情も捉えています。 (1) 抽象化を通じて、芸術家はこの経験した普遍的な感情を媒体を通じて表現します。アーティストは自分の想像力で作り上げたものを描くという誤解された信念とは対照的に、アート作成プロセスにおける彼らの役割は、人間の行動や思考を観察し、理性を超えたもの、美的で感情的な性質のものを捉えることです。これは、多くの抽象芸術作品が主流の大衆に人気がある理由を説明しています.最終的に、アーティストは、感情の観察を視覚的に認識可能な美学に変換する媒体と見なすことができます。ストーリーテラーとしてのアーティストは、社会の他のメンバーに独立した思考を刺激し、誘発するために、文化的、政治的、または美的懸念について自然に「先見の明のあるモデル」または「批判的な解説」(2) を作成します。

• デザイナーとしてのアーティスト： デザインとしてのアーティストは、さまざまな専門分野で見ることができます。この特定のアーティストは、アート作成の全体像に関心があります。このカテゴリには、たとえば、ディレクター、コンポジター、キュレーター、エクスペリエンス、プロダクト デザイナーが含まれます。このカテゴリのアーティストに適合するには、上記の 2 つのアーキタイプ スキルセットの組み合わせが必要です。デザイナーは、最終製品であるアートワークの明確なビジョンを持ち、最も効率的な方法で全体像の小さな部分を作成および反復するアーティストを選択し、組み合わせて、コミュニケーションする能力を持っています。この能力のアーティストは、フランチャイズを作成し、トランスメディアの世界構築とストーリーテリングを探求します。
• 研究者・教育者としての芸術家 : レオナルド・ダ・ヴィンチは、芸術と科学の美しいつながりの最も良い例です。抽象化に関しては、芸術と科学は似たようなアプローチをとっています。アーティストと科学者は、学んだ知識を観察、解釈、実行するスキルを共有します。子どもたちは、絵本や複数のアーティストが共同制作したアニメシリーズを通じて、社会的価値を学びます。教育分野のアーティストの場合、教育コンテンツの作成における学際的な同僚とのコラボレーションやコミュニケーションなどのスキルが必要です。私たちが住んでいるポリメディエーションの世界では、私たちが消費または関与するメディアは、私たちの感情を誘発したり、シミュレーション体験として機能したりできます。リサーチの分野では、アーティストにはテクノロジーへの親和性が求められます。たとえば、新しいメディア アートにおけるエクスペリエンス デザインのプロセスは、複雑性理論の一部であり、還元主義、決定論、および客観的知識の根底にある実証主義を、すべての知識は主観的であるという基本的な仮定に置き換えて、科学への新しいアプローチを取ります (3)。 ）。複雑性理論の根底にあるエクスペリエンス デザインの反復プロセスは、新しいメディア アーティストがテクノロジの技術的および社会的可能性を探求するために使用するアプローチに見られます。データ サイエンスでは、研究者は知識を伝えるための審美的な方法を見つけます。人類の出現以来、私たちの種の知恵を教えるために、さまざまな方法で物語が語られてきました。

確かに、このエッセイでここで言及しているアーティストよりも多くのアーティストの原型があります。興味深いことに、これらのカテゴリは、アーティストが自由市場で補償される方法としても観察できます。ジェネレーティブ AI が持つ経済的な影響を引き出す前に、上記のアーティストのタスクのうちどれが、DALL・E のようなアート作成 AI によってより適切に実行できるかを分析します。

AI はすでにどのタスクをよりうまく行っていますか?
ジェネレーティブ AI のアクセシビリティが向上するというシナリオでアーティストの将来を議論する場合、次のステップは、AI が現在アーティストが行っていることを実際に実行できるかどうか、また AI がよりうまくできるかどうかを分析することです。上記の確立されたアーティストのアーキタイプを使用し、生成 AI に関する個人的な経験だけでなく、クリエイティブ業界で主導的な役割を果たした私の専門的な経験に基づいた推論を使用します。

• 職人としてのAI : 熟達という点では、DALL·E はすでに多くの人間のアーティストよりも進んでいます。入力情報、つまり生成 AI が学習し、いつでもアクセスできる「オリジナル プロトタイプ」 (4) の量は、平均的なアーティストが一生のうちに学習することを想像できるよりもはるかに多いことは間違いありません。さらに、一部のアーティストは最終的に、自分が快適で美的に満足できる独自のスタイルを見つけるため、抽象化の新しい方法と新しいメディアの学習をやめます。既存のスタイルを画像参照に転送するように求められると、AI はこのデータ変換を数秒で完了できますが、人間は手動で学習し、筋肉の記憶を構築し、最終的に同様のスタイルで何かを実行しようとする必要があります。スタイル転送の例はhttps://deepart.io .このタイプのスタイル トランスファーは、より正確であると見なすこともできます。なぜなら、アーティストは通常、いくつかの視覚的な参照しか使用しないのに対し、既存のすべてのデータとパターンから学習し、学習し続けるためです。 AI 職人のスピードは、人間の競争相手にはまったく及ばないものです。ジェネレーティブ AI はまだ初期段階にあり、職人技の品質は AI によって大きく異なりますが、計算脳能力を備えています。まだ完璧ではありません。
• AIが人間の普遍的な感情を捉える : AI が人間のアーティストに取って代わることを議論するとき、人間だけに与えられたものとしての創造性の問題が浮かび上がります。創造性は非常に広く包括的な世界であるため、AI は合理的なものではなく、感情的で美的な性質のものを捉えることができるのでしょうか?この問いへの答えは、まさにAIの本質にあると思います。 AI は学習する必要があり、人間としての私たちが入れた「オリジナルのプロトタイプ」が必要です。私たちの既存の作品はどれも、私たちの普遍的な人間の感情を捉えています。 AI はおそらく、私たちが自分自身で発見したことのない抽象化の方法に気付くことさえあるでしょうが、人類の存在を通じて芸術作品に常に存在しています。 AIは間違いなくできる模倣する と移行 彼らの作品を通して過去の普遍的な人間の感情。のクリエイティブモードで遊んでいる間スノーピクセル テキストから画像へのジェネレーターである私は、ジェネレーターが概念を視覚化し、関連するトピック間の接続を作成するという点で「創造的」であると個人的に確信していました.
• デザイナーとしてのAI : 現時点では、AI は真の意識を持っていないため、独自の目的や創造の意志を持っていません。さまざまな要素を組み合わせて問題なくリミックスできますが、そのコンテキストはユーザーが入力する必要があります。ここでも、AI は大規模なプロダクションの既存のスタイルを完全に模倣できますが、イニシエーションは依然として人間に委ねられています。意識的な AI の時代になると、この側面は変化します。しかし、そうなるとすべてが変わってしまい、このエッセイは役に立たなくなるでしょう。
• 研究者および教育者としての AI : 真の人工知能を定義する要因の 1 つは、それ自体が学習し、知識と改善を求める独自の能力です。現時点では、AI の知識ベースは、人間が理解できる範囲を超えています。処理能力と接続の構築は、理論的には一定かつ無限である可能性があります。この分野が改善されれば、シミュレーションなどを通じて AI が教えてくれることが期待できます。複雑なシナリオ、ビジュアライゼーション、エクスペリエンス シミュレーションについて AI に相談し、それらを分解して人間が理解できるようにすることができます。想像 "本と話す 」 しかし、魅力的で、読み書きができ、意識があります。個人の教育に革命を起こす可能性を秘めています。

この分析の後、ジェネレーティブ AI はすでに多くの面で人間のアーティストを超えていると私は信じています。これを念頭に置いて、アーティストやクリエイターとしての私たちのアイデンティティに対抗する脅威は理解できます.冗長化による経済的影響の問題は、リーダーが答え、持続可能な方法で解決する必要があります。この現在の解決策の欠如に対する楽観的な見通しを提案するために、ジェネレーティブ AI の実現可能性と、アーティストと AI が互いに生産的な関係を築く方法を探りたいと思います。

アーティストの新たな役割とAIの可能性
将来、私たちの生活がAIに完全に乗っ取られるまで、アーティストは他のすべての人間と同様に、社会や経済の一部として存在し続けます。 AI は、あなたがこのエッセイを読んでいるまさにその瞬間に成長しています。それが強力で大きな可能性を秘めていることに同意できます。歴史が示すように、人間が制御できる新しい媒体の出現により、媒体自体との関係は全人類にとって変化しました。新しい規範と分類が議論され、芸術は依然としてメディアを探求する素晴らしい方法です.さらに、新しいメディアとの関係が変化するため、その結果として私たち人間も変化します。理論は、私たちがすでに進化してきた考えを議論します賢い人 にホモテクノ .では、アーティストのより近い将来の役割はどのように見えるのでしょうか?テクノ ヒューマン アーティストは何を作成しますか?次回は、これからのAIと人間の関係について、私が思い描いている夢や希望、願いについてです。

最初の変化は職人としての人間の芸術家であり、すでに見られると思います。しかし、それは消えません。この減少は、ジェネレーティブ AI の進歩とその経済的実現可能性にまでさかのぼることができます。これについては、以下で詳しく説明します。職人技の人間性を最優先事項として評価する巨大な市場がすでに存在しています。Etsy また名作 手作業の価値を維持しながら、技術の進歩とグローバル化の恩恵を受けたアート市場の素晴らしい例です。 AI に取って代わられると私が見ている部分は、ほとんどが商業産業です。多くのアーティストは、アートワークの作成にアルゴリズムや自動化などの優れたツールをすでに利用しています。より優れたツールを使用すると、アーティストが貢献しなければならない筋肉の作業が軽減されます。模倣と組み換えという点で AI がもたらす利点は、この分野での人間の能力とは比較になりません。

現在のところ、AI に取って代わることができないのは、創造の目的であり、メディアを通じて表現する価値のあるアーティストのビジョンです。要素の組み合わせに意味を与える。あなたが想像できる最高の発電機でも、少なくともボタンをクリックする必要があり、その機能を実行するには創造の意志が必要です。そして、近い将来、アーティストが向かう方向はここにあると私は見ています。アーティストがデザイナーのアーキタイプであるため、作成と生産ははるかに高速になります。 AI が存在する世界を想像してみてください。AI は、話し言葉の世界で仮想現実の宇宙全体を明らかにすることができます。このタイプの世界では、アーティストは仮想空間にパラレル ユニバースを作成する力を持っています。これには、独自の物理学、種、および想像力を通じて考えることができるあらゆる種類のルールがあります。近い将来、アーティストのスキルは、AI とのコミュニケーションとコラボレーションの能力、キュレーションと組み合わせの能力、世界構築のスキルに移行する必要があると思います。のような現代アーティストによって作られた例がすでにあります。マークインドゥシル 誰が作成したかこの小さなコンセプト AIの助けを借りてInstagramのために。この文脈では、アーティストの焦点は、独自の抽象化の作成ではなく、アートは完全にオリジナルである必要があるという前提に挑戦しています.組み合わせ、キュレーション、コラボレーションのスキルは、このタイプのアーティストの原型にとってより重要です。既存のアートワークのパターンを認識し、アートを分類および分類しようとする多くの試みが行われてきました。ドキュメンタリー」全てがリミックス 」は、ポップカルチャーの例をいくつか挙げています。クレア・ビショップは、多くのアーティストが創作にデジタル技術を使用しているにもかかわらず、新しい技術でゼロから制作するのではなく、アナログメディアを模倣する程度まで「アナログメディアへの魅力」(5) を保持していると主張しています。 AI などの技術的進歩を利用してデジタル アートの可能性を発見してから、それらを意図的に使用してゼロからアートを作成できるようになる必要があると思います。現時点では、私たちはまだ学んでおり、将来の創造のためのツールそのものを開発しています.ピカソのような古典芸術家と同様に、目で見たものを写実的に絵画に変換する方法を最初に学んだ後、以前に学んだ境界から解放され、最も有名な抽象画を制作しました。これは、デジタル化の結果としての収集とアーカイブへの個人の参加の役割について、ビショップが提起した別の仮説と結びついています。彼女は、テクノロジーの使用が広範に適応することで、すべての人が映画、オーディオ、テキストなどのメディアを組み合わせて、インタラクティブな視聴とコミュニケーションの新しい形に参加できると主張しています。私はさらに一歩進んで、歴史的および社会的記録の一形態としてのこの創造的なアーカイブの集合的行為は、芸術の次のステップであるパラレルユニバースのストーリーテリングに備えるための必要性にすぎないと述べたい.

よし、また降りよう。大きなビジョンには、現実的なチェックが必要です。私たちが知っているアーティストと比較して AI の実現可能性について話すとき、重要な役割を果たす要素が他に 2 つあります。アクセシビリティと財務モデルです。

財務モデルから始めましょう。今のところ、私は3つの異なるタイプに出くわしました。最初のものは有料モデルです。たとえば、スノーピクセル 使用します。価格はシンプルです: 10 クレジット (100 生成された画像) に対して 10 ドル。画像ジェネレーターの品質を時間の経過とともに向上させた場合 (AI が学習を続けるため、これは避けられないことです)、価格は同じままですが、テキスト プロンプトを介してアートワークを生成するために 10 セントを支払うことはかなり妥当に思えます。人間の芸術家は、手作業と職人技によって同じ芸術を生み出すのに、潜在的に何時間もの作業を要します。 Snowpixel でのレンダリングには最大 2 時間かかりますが、複数のプロンプトを同時に送信できるため、ユーザーはリソース戦略を機能させることで時間を取り戻すことができます。所属しているDAOの作品をDALL・Eで制作していたところ、AIの力を借りて短時間で制作できたため、1作品を削りきってしまう事態に遭遇しました。 AI を生成するアートの速度と量は、この世界の外にあり、無限の組み合わせを作成する可能性があるため、適切なアートワークの作成がよりリソース効率的になるでしょう。もちろん、まだ非常に若い市場で価格を調整する必要がありますが、既存の例では、テキストから画像への生成などのサービスが排他的な贅沢品になるという印象はありません. 2 番目の財務モデルはオープン ソースであり、誰でも無料で使用できます。他のオープン ソース ソフトウェアと同様に、Disco Diffusion などを通じて、無料で使用できるテキストをイメージ ジェネレーターに作成する試みが数多く行われています。グーグル株式会社 .ここでも、AI が学習する余地はまだありますが、その能力はすでに印象的です。私が見ることができた 3 番目のモデルは、有料と無料で使用できる可能性を組み合わせたものです。たとえば、DALL・E は、営利企業の OpenAI LP とその親会社である非営利の OpenAI Inc. で構成される人工知能研究所である OpenAI によって資金提供されています。ダル・イーミニ ハグフェイスはすでに存在します。この混合モデルでは、各アカウントに期間ごとに一定量の無料世代を許可できます。業界と、あえて言えば、Blender のような社会を変えるオープンソース ソフトウェアをロール モデルとして、強力な AI を誰もが無料で使用できるようにする試みがすでに行われています。 OpenAI は、24 時間あたり 6 世代の 50 プロンプトの制限で DALL・E へのアクセスを許可されたアーティストに説明しました。導入イベントで、彼らは将来このアクセスを削除する予定はないと述べています.もちろん、テキストから画像への生成 AI は、仮想世界を作成するコンピューティング能力に匹敵するものではありませんが、間違いなく多くのアーティストの生活を変え、アート作成プロセスをより効率的にするのに役立ちます。

AI のアクセシビリティを分析する場合、画像生成の計算はデバイスに依存せず、ブラウザーを備えた任意の画面ベースのデバイスで使用できます。このアクセシビリティの一部は、アートの作成と消費において既存のエンティティになるために必要なデバイスがますます少なくなる、収束文化への移行によるものです。これまで想像もしなかった芸術的コラボレーションの新しい方法を可能にします。 AI と自動化を生活の他の分野に実装することができれば、人間が肉体労働から一歩離れて、脳を使って設計、創造、繁殖できる明るい未来が待っています。しかし、AI の存在には電力とデジタル世界が必要であるため、エネルギー生成の問題を解決する必要があります。

アーティストとAIのこれからの関係
このエッセイで、アーティストと AI の関係についての私の明るい見通しを捉えることができたことを願っています。人間の最大の強みの 1 つは、協力して共同創造する能力です。人間の最大の強みのもう 1 つは適応性です。私たちは、脳の究極の拡張として理解できる人工知能について議論するまでに、自分自身を克服し、構築し、改善しました。アートは、人間の性質の本質に非常に密接に関連するものとして、人間だけが作成できるものと見なされたいため、私たちは AI アーティストに対して懐疑的な立場をとっています。アーティストのアーキタイプのさまざまな概念を説明し、それらを比較して分析した結果、ジェネレーティブ AI は間違いなく私たちの生活にはるかに多く実装され、手作業の大きな部分を占めるようになると結論付けています。 AI によって余計なものが作られるというアーティストの不安は、むしろ贈り物として、作品を拡張し、想像力を広げる機会として捉えるべきだと思います。私たちよりもはるかに賢く、強力な何かとのコラボレーションは、アートの始まりにすぎないかもしれません。未来がどうなろうとも、人間のアーティストと AI の間に相互の友愛が生まれることを願っています。

参考文献と推奨読書
(1) Langer, S. (1948)。新しい鍵の哲学：理性、儀式、芸術の象徴主義の研究。 新しいアメリカの図書館。

(2) Kwastek、K. (2013)。デジタルアートにおける相互作用の美学。 © 2013 マサチューセッツ工科大学。

(3) Heylighen, F., Cilliers, P., Gershenson C. (2007).複雑さと哲学。 Bogg、J. および R. Geyer (eds.) 複雑さ、科学および社会。ラドクリフ出版、オックスフォード。

(4) Geng, Y., Du, X. X., Zhao, A. (2017).表現言語としてのニュー メディア アート — 芸術的な抽象化、幻想、感情。 2017 第 4 回国際社会科学会議 (ICSS 2017)。 257 ～ 261 ページ。

（5）ビショップ、C.（2012）。デジタル アートに何が起こったのか?アートフォーラム9月号。 434 ～ 442 ページ。

ベンジャミン、W. (1969)。機械複製時代の芸術作品 .イルミネーションでは、編。ハンナ・アーレント、ニューヨーク: Schochen Books.

Jenkins, H. (2006)。融合文化 — 古いメディアと新しいメディアが衝突する場所 . © 2006 ニューヨーク大学。

Kwastek、K.（2013）。デジタルアートにおける相互作用の美学。 © 2013 マサチューセッツ工科大学。

マノビッチ、L.（2001）。ニューメディアの言語。 最初の MIT ペーパーバック版 2002 年、© 2001 マサチューセッツ工科大学。