[論文レビュー] Can There be Art Without an Artist?

Avijit Ghosh, Genoveva Fossas|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2022

Art History and Market AnalysisArts and Humanities被引用数 18

ひとこと要約

この論文は、生成的AIの時代において、人間の芸術家がいなくても芸術が成立するのかを調査し、現在のAIモデルが無許可の訓練データと利益のシフトによって芸術家を搧瀆している一方で、責任ある運用がなされれば、AIは正当な新しい芸術的媒体として機能しうると主張する。著者たちは、合意に基づくデータセット、アンラーニングツール、芸術家中心の立法を通じた倫理的AI統合を提唱し、芸術的誠実性と公平性を保つことを目指す。

ABSTRACT

Generative AI based art has proliferated in the past year, with increasingly impressive use cases from generating fake human faces to the creation of systems that can generate thousands of artistic images from text prompts - some of these images have even been "good" enough to win accolades from qualified judges. In this paper, we explore how Generative Models have impacted artistry, not only from a qualitative point of view, but also from an angle of exploitation of artists -- both via plagiarism, where models are trained on their artwork without permission, and via profit shifting, where profits in the art market have shifted from art creators to model owners. However, we posit that if deployed responsibly, AI generative models have the possibility of being a positive, new modality in art that does not displace or harm existing artists.

研究の動機と目的

• 生成的AIがデジタルアートに与える倫理的・法的・経済的緊張を検討すること。
• AIモデルがライセンスのない芸術家の作品を訓練に使用することで生じる搧瀆と利益の不均衡を分析すること。
• 生成的AIアートが人間の芸術家に害を及ぼさずに、独自の芸術的モダリティとして成立する可能性を調査すること。
• 芸術的創作における倫理的なAI利用を保証する規制的・技術的措置を提言すること。

提案手法

• ジェイソン・アレンのミッドジャーニー賞受賞作品『Théâtre D’opéra Spatial』を含む、生成的AIアートの事例研究を分析すること。
• DALL·E、Stable Diffusion、Midjourneyを含む最先端のビジョンモデルの訓練手法を調査し、データの調達源と合意の有無に注目すること。
• MS-COCO、ImageNet、CelebAといったデータセットが、適切な出典表記やライセンス準拠を欠いていることの分析。
• AIモデルが芸術家のスタイルを無許可で模倣し、場合によってはロゴまで再現するスタイル模倣現象の検討。
• 訓練後における合意の撤回を可能にするアンラーニングメカニズムなどの技術的解決策の提言。
• 企業のモデル所有者よりも個人の芸術家を優遇する規制フレームワークの推奨。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成的AIの文脈において、人間の芸術家がいなくても芸術が成立しうるのか。このような状況下での芸術的価値とは何か。
• RQ2 現在の生成的AIモデルは、芸術家の作品を無許可で訓練に使用することで、どのように芸術家を搧瀆しているのか。
• RQ3 アート市場における利益が、フリーランスの芸術家からモデル所有者およびインfraストラクチャープロバイダーにどの程度シフトしているのか。
• RQ4 生成的AIは、写真やデジタルアートがかつて脅威と見なされたように、人間の芸術家を追い出してはいないが、写真やデジタルアートと同等の独自の芸術的媒体として成立しうるのか。
• RQ5 芸術的創作におけるAIの倫理的かつ公平な利用を保証する規制的・技術的措置は何か。

主な発見

• Midjourney や DALL·E などの生成的AIモデルは、芸術家による承認なしに、インターネットからスクレイピングされた膨大なデータセットを訓練に使用しており、クリエイティブ・コモンズの出典表記や非営利利用を条件とするライセンスが付与された画像も含まれている。
• 2017年のMS-COCOデータセットの約95％の画像が、出典表記を要するか、営利利用を禁止するライセンスで配布されていたが、そのデータセットではこれらが適切に尊重されていなかった。
• Stable Diffusion などのAIモデルは、生来の芸術家のスタイルを高い正確性で再現でき、一部のモデルは芸術家のロゴの模倣を試みたこともあり、アイデンティティ盗難や芸術的模倣の懸念を引き起こしている。
• アート市場では、フリーランスの芸術家からAIモデルの企業所有者へ利益がシフトしており、クリエイティブ業界における経済的不平等を悪化させている。
• 本論文は、AI生成アートが、写真やデジタルアートがかつて脅威と見なされたが後に芸術界に統合されたのと同様に、独自の芸術的モダリティとして成立しうることを示している。
• 著者たちは、合意に基づくデータ収集、モデル更新に向けたアンラーニングツール、企業の利益を優先するのではなく個人の芸術家を優遇する立法を通じた実行可能な解決策を提言している。