和田 崇

商品パッケージデザインは、生成AIとの相性の良い分野の一つです。とくに廉価なコモディティ商品群は、回転が早いことからスピーディーなデザイン考案が求められるため、より生成AIの効力が発揮されやすいのだと思います。 またこのマンダムの事例の「１週間で40案」という数字がリアルでいいですね。生成させるだけであれば数百でもできると思いますが、”色みなどを示す単語を入力するなどし、画像生成を何度も繰り返した”とある様に、売れるデザインであるためには、AIと人との協働がやはり欠かせず、それくらいの数がやはり限度なのだと思い知らされます。 「たくさん生成させる」ということと「良いものを生成させる」ということの間にはまだまだ大きな開きがあるのが現状のAI技術で、ビジネス価値を発揮するためには人の感性が欠かせないことに気付かされます。 ※本筋と全く関係ないですが、「依頼から入稿まで3カ月ほどあるのが通常のスケジュール。しかし、今回は約1カ月半しか確保できなかった」という事態になっていることは根本的な話として、ちょっといただけない気がしています。。下請けの立場的にはかなりきついのでは。。

これが事実とすれば残念ですね。Adobeの信頼性も低下させることにつながるのではないでしょうか。 DALL•EやStable Diffusion、Midjourneyなど、画像生成AIはさまざまなモデルが展開されているものの、とくに企業活用のハードルを挙げているのが学習データの著作権侵害のリスクです。 その中でもAdobeのFireflyは、自社のAdobe Stock保有のデータを用いることで、そのリスクをクリアしているとされてきた唯一とも言えるサービスです。 Midjourneyを利用していたことと、権利を侵害しているかどうかは切り離すべきと思いますが、意図せず含まれてしまっていたであろうとはいえ、各方面での対応をAdobeは求められることになりそうです。

2023年6月のロンドン、9月のダブリンに続き、3つ目のOpenAI海外拠点が東京に、アジア初として開設されることが正式に発表となりました。 CEOサム・アルトマン氏による昨年4月の訪日で、岸田首相との会談の際に交わされた約束を果たすことになるわけですが、その開設背景には我が国ならではのいくつかの特徴があってのことと考えられます。 その内の一つが規制・法整備の観点で、昨今の生成AIの普及とリスク拡大に伴って、各国でAI開発・利活用に対するルール整備に向けた検討が進められているわけですが、人権保護を優先に厳格な法整備を決定したEU、ルール化を進めながらもやや企業優遇のスタンスを取る米国などの先進国に比べ、日本はルール策定が遅れていることに加え、緩和的な方針を取ることが言われています。 具体的には、内閣府・AI戦略会議で議論されているのは”法案”ではなく”ガイドライン”であり、つまり法的強制力は持たず、開発企業・利用企業の努力義務に留められる方向であること、またその内容も、文化庁での議論内容を踏まえると、これまで日本が「機械学習パラダイス」と呼ばれてきた主要因になっている著作権30条の4を改正するものではなく、確かに著作権侵害にはより配慮はされつつも、これまでの開発・利活用事業者への優遇的な環境を踏襲する方向にあります。 つまり、OpenAIにとっては、他国に比べて比較的緩和的かつ柔軟な環境であり、 英語以外の特定言語に特化したLLM（大規模言語モデル）を開発しやすい環境的メリットがあると考えられます。 加えて、事前の報道でOpenAIはこのガイドライン策定にも関与していく意向があることが報じられています。振り返ると、世界初のAI法案がEUで可決されたのが2023年3月、その直前のタイミングでロンドン・ダブリンの拠点開設が開設されていたことと今般の状況は似ており、ガイドライン施行前のタイミングで拠点を開設し、規制整備の面でも国際リーダー的な存在になっていくことも狙いの一つのように思われます。

ユーザーが開発した様々な生成アプリケーションが利用できる「GPT Store」は、ビジネスモデル的に、またコンセプト的には理に適ったものだと思いますが、著作権に対する対策は残念ながらお粗末な状況が伝わってきます。 世界初のAI法案がEUで可決されたのが3月（施行は来年〜再来年）ですから、1月にスタートしたGPT Storeが法的に間違ったことをやっている訳では確かにないのですが、倫理的には度を過ぎたものも多いようです。 記事にある「『ゲーム・オブ・スローンズ』の作者風の文章を書くことができる」などを謳っていればわかりやすいものの、そうした明示がないアプリを利用して悪意なく侵害を犯すようなことも懸念されます。また、その違法性の判断基準は国によって異なるのが現状です。 紹介されているPraxis社のようにモグラ叩き役がいることは安心材料ではあるものの、サービス展開が先を行き過ぎている結果、開発者としても、ユーザーとしても、安心して利用できる状況になるにはもう少し時間がかかりそうな気がしています。

人の手が施されているものではありますが、短編映画「air head」を見ると、改めてOpenAIのSoraのクオリティの高さを感じます。 動画生成のパイオニア的なRunwayのGen2ももちろんすごいものの、独特な"AI感"が残っている感じがやはりします。（それがまた味にも思えてきますが） 動画生成については、アート分野では多く見られるようになっていますが、まだ目立ったビジネス活用を目にすることはありません。 動画に限らず生成AIについては、学習データに関わる著作権侵害のリスクが払拭できないことが、ビジネスでの使いにくさの要因の一つだと思っています。文化庁がこの辺りの議論を進めているところですが、正しい形で技術活用が促進されることが待たれます。

これら生成AIと著作権に関する議論は継続的に行われていることから、開発者、ユーザー、アーティストいずれの立場でも、慎重に見て行くことが必要です。 記事タイトルは「ＡＩ学習し放題に歯止め」と決定的な表現になっていますが、現段階では"考え"が示されただけであること、また改正を行うべきといった立法を伴う内容ではないことの"考え"も同時に示されていることには注意が必要です。 とはいえ、以下のような議論が行われてはいます。例えば、開発・学習段階において、基本的にアーティストの「作風」はアイデアであることから結果として似たような作風の生成物が出力されてしまうことはあり得るものの、意図的にその作風を模倣させるために追加学習させたり、RAGのような外部データを使う仕組みを構築したりすることは、「享受目的」も併存していて、著作権侵害にあたる可能性がある、などです。 ちなみに、文化庁で行われた審議を整理した「AI と著作権に関する考え方について（素案）」はこちらですが、かなり難解ではあるので、よりわかりやすい整理が待たれるところです。。 https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/hoseido/r05_07/pdf/94011401_02.pdf

"人間より賢いAIが出てくるかどうか"は、いつも熱い議論が交わされるテーマの一つですが、統一見解がいつまで経っても出てこないのは、「賢い」とはなにか、もっと言えば「知能」とは何かの前提についてのスタンスが論者によって異なることがあります。 古くはその判断にチューリングテストが用いられたなどもありますが、例えばChatGPTで言えば、あくまで確率論的に単語の連続を吐き出していることを踏まえて、それでも「人間らしい回答していることから知能がある」と捉えるのか、「決して意味を理解しているわけでないことから知能はない」と捉えるのかは、いずれも正しくもあり、誤りでもあります。 人間の知能とは何か、賢さとは何かという哲学的な問題に答えを見出すことは難しいと思いますが、こうした議論が人間というものを再定義することにつながっていくのだと思います。

世界に比べて遅れがちなAI開発力を加速させたい日本政府と、規制整備の面でEUに遅れを取る米国政府の利益が合致した声明に見えます。 技術開発面でグローバルにリーダーシップを取る米国企業のノウハウを日本は享受し、米国としては厳格な法整備を推進するEUに対抗するため、緩和な方針を取る日本をパートナーとして規制のグローバルスタンダードを確立していこうということなのかもしれません。 いずれにしても日本にとっては大きな機会になるのではないでしょうか。

記事に”生成AIの利点を評価しつつ、技術そのものに対しては懐疑的な見方を示した”とありますが、NTTは「Tuzumi」という独自開発した大規模言語モデル（≒テキスト生成AI）をこの3月に提供開始しているのですが・・・。そう思うと、誤解があるように想像しています。 （読売新聞はわかりませんが）NTTは積極的にLLM・生成AI開発に取り組んできており、むしろ生成AI技術自体には前向きな姿勢があるはずで、今回の声明は法整備について言っているのではないでしょうか。（技術自体を懐疑的に見ているとすると、やってることと言ってることに矛盾が出てしまう…） ルール整備の遅れは間違のない事実で、日本政府は昨年のG7サミットでリーダーシップを発揮することを宣言したにもかかわらず、EU・米国に完全に置いてかれてしまっている状況です。加えて、政府で検討されているのは”ガイドライン”であって基本的に法的強制力は持たない努力義務に留まる予定であることから、起こり得るリスクを想定してより厳格なものを求めることについての声明と捉えるべき気がしています。

AI技術の浸透を背景にGPU（Graphical Processing Unit）の開発で他を圧倒するNVIDIAに対し、かつてのCPU（Central Processing Unit）の王者Intelは完全に後塵を拝している状況です。 そうした状況もあってかIntelは数年前からNPU（Neural Processing Unit）搭載のPC開発に本腰を入れ始めた流れがあります。 知られた話ですが、GPUは元々は画像処理のために用いられるもので、並列処理を得意とし、AI＝機械学習との相性が良いとされ、近年市場が拡大しています。 一方でGPUは、一般的に機械学習専用のプロセッサよりは効率が悪いとされます。そこで注目されているのが、その名の通り人間の脳を模した機構で機械学習に最適化されたNPUというわけで、Intelが、 NVIDIAと同じGPU土俵で真っ向から戦うのではなく、違うアプローチから攻めていこうとしている様子が伺えます。 ですが、この市場にはこれもまた機械学習用のプロセッサTPU（Tensor Process Unit）を保有するGoogleがおり、決して楽な戦いではないと思われます。 ただ見方を変えると、CPU、GPU、NPU、TPUはそれぞれ得意とする処理・領域が異なることから、単に市場が細分化してきたと見ることもできます。Intelにとってはかつての一強の時代から、領域特化への戦略転換が求められているということなのかもしれません。 ちなみにCPU、GPU、NPU、TPUの違いについてはこちらの記事がわかりやすいです。 https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/