見出し画像

ランドセル会社のアカウントがキャンセルされました😭

榊正宗 Official note@blender & ComfyUI

ランドセルメーカーの、生成AIでランドセルが出ないと言う投稿がキャンセルされました😭

生成AIの無断学習は窃盗ではありません。

何度目か…と疲れてきますが、今日も頑張って生成AIの利用について、日本の著作権法の観点から説明しますね。

まず、生成AIが使うデータは、ネット上に公開されているものが多いんですが、これは大体著作権法に違反しない範囲で使われているんです。日本の著作権法でも、学術研究や情報処理のための利用は、ある条件下で認められているんですよ。

日本の著作権法の第30条の4というのがあって、これは「情報解析のための複製」について定めているんです。要するに、学術研究や技術開発のために著作物をデータ解析の対象にすることを認めているということです。生成AIの学習プロセスも、この「情報解析のための複製」に当てはまるから、著作権法の範囲内でやっているって解釈されているんです。

それに、生成AIって具体的な著作物をそのままコピーするわけじゃないんですよ。学習データからパターンやスタイルを学んで、新しい作品を作り出す仕組みなんです。これって、アーティストが過去の作品や技法を参考にして新しい作品を作るのと似ているんですね。だから、直接的な著作権侵害とは違うんです。生成AIが作り出す作品は、学習データを基にした創造的な結果で、元の著作物をそのまま再現するわけじゃないんですよ。

あと、日本の著作権法には、クリエイターの権利を守るための措置も入っているんです。例えば、著作権者がはっきり意思表示している場合は、その著作物を勝手に使っちゃダメってことになっています。生成AIの開発者やプラットフォームは、著作権者の権利を尊重して、必要なら特定の著作物をデータセットから外すとかの対応をしているんです。

生成AIの利用について心配する声があるのは事実ですが、世界中で問題視されているってのは言い過ぎかもしれません。多くの国や業界では、生成AIをクリエイティブな活動を助けたり、新しい表現の可能性を広げるツールとして歓迎しているんです。映画、ゲーム、広告、教育なんかの分野で活用されていて、クリエイターの作業を手伝ったり、新しいアイデアを生み出すのに役立っているんですよ。

生成AIの利用は、ちゃんとやれば、クリエイターの権利を侵害するものじゃなくて、むしろ新しいクリエイティブな可能性を開くものなんです。AI技術が進歩する中で、これらのツールをどう使うべきかって議論は大切ですが、それはAIの可能性を否定することじゃなくて、もっと良い使い方を探るためのものなんです。

生成AIの技術が進化している中で、クリエイターの権利を守りつつ、新しい技術も使えるようにするための法整備やガイドラインづくりが進んでいるんです。これで、AI技術がもっと多くの人にとって役立つものになり続けることが期待されているんですよ。生成AIは、クリエイターの新しいパートナーとして、一緒に創造の未来を作っていく可能性を秘めているんです。​​​​​​​​​​​​​​​​

（以下ランドセルの解説）
生成では、なぜランドセルが出にくいのか？

生成AIが日本のランドセルを正確に描けない理由はいくつかあるんですよ。まず、日本特有のランドセルって海外ではあまり知られていないんです。そのため、AIの学習データセットにランドセルの画像が少ないんですね。多くの生成AIはインターネット上の大量の画像を使って学習するんですが、ランドセルのデータが少ないから、AIがその特徴をしっかり理解できないんです。

それから、タグ付けの問題もあるんです。AIが使うデータセットでは、ランドセルが「バックパック」とか「リュックサック」としてタグ付けされちゃうことが多いんです。だから、AIがランドセルを具体的に認識しにくくなっちゃうんですね。これが原因で、AIが作る画像にランドセルの細かい特徴が反映されないことがよくあるんです。

こういう状況だから、生成AIがランドセルを正確に描くには、ランドセルのような特定の文化的なものについてのデータを追加で学習させる必要があるんです。例えば、LoRA（Low-Rank Adaptation）という技術を使って、少量の特定データでAIモデルを調整すると、もっと正確にランドセルを描けるようになるんです。

結局のところ、生成AIがランドセルを正確に描けないのは、学習データが足りないことと、タグ付けの問題が主な原因なんです。この問題を解決するには、ランドセルの画像をもっと学習させたり、タグ付けの精度を上げたりする必要があるんですよ。

でも、面白いことに、デルタもんのランドセルは、公式LoRAを使うとそっくりに出せるんです。これは、特定のブランドや商品に特化したデータを使ってAIを調整すると、かなり正確な結果が得られる良い例なんですね。​​​​​​​​​​​​​​​​

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？