Tange

色々いろろ。

[Tange @Motty122232]

@Bj6Cv なんが良くわかりませんが、絵師に生成AI認めさせる事が目的になってません？

イラストという概念の私物化なんて誰にもできないのだから、法律の範疇で好きにすれば良いですよ

絵師なんて放置して生成AIに絵を描かせましょう
それで幸せになってください

[Tange @Motty122232]

@rumi_mits プログラミングは著作権がそもそもユルッユルですからね
絵や映像レベルで保護すると1行もコード書けなくなるので

絵や映像の機械学習は、学習時に複製権を明確に踏み倒してますのでな
みなさん、そこが気になってるんでしょうね

[Tange @Motty122232]

専門家によるClaude運用成果がXに投稿され始めた。

予想するまでもない事ではあったが、専門家が専門分野をより深化させている。

そして、虚脱感と愉悦を行き来しながらAIと付き合うのは皆、同じだった。

[Tange @Motty122232]

@niningozaru あともう一つ、依拠性というクソ面倒な概念も存在します。その著作がないと作れなかっただろ、というもの。

人の判断だと、複製権踏み倒しで学習させるほど、AI生成物の依拠性は下がります
しかしデータ的には、生成物への依拠性は高まってしまうのです

そこを争っているのがソニーvsSunoの裁判です

[Tange @Motty122232]

@niningozaru 複雑ですよ

今の機械学習は、複製権に触れないと学習できません。無許可なら違法ですね。
しかし、その「享受」を上手く使うと、複製権を踏み倒しできちゃうんですよ

条件は次の3つです
・自分や他人にその著作を享受させない
・必要と認められる限度内である
・権利者の利益を不当に害さない

[Tange @Motty122232]

@gosrum Claudeにインタビューすれば分かりますが、はい、そうですね

[Tange @Motty122232]

@tmichiaki @kazuya78 人間と違い、何を学習したかは照合できますがね

それに関して、ソニーミュージックvs Sunoの裁判がかなり面白いですよ

いわゆる「反AI vs AI推進」の主張がほぼそのまま、最新テクノロジー使って競われてます
リアルタイムで進行してますので見逃し厳禁ですね

[Tange @Motty122232]

生成AIにおける依拠性の話

現行法は「人の目」でパクリかどうか判定しているけど、機械学習においては別の基準が生まれるかもしれない

なんせ機械学習の場合、「何を学習したのか」をロジカルに照合可能だから

学習するほど人の目には依拠性が下がって見えるけど、ロジック的には依拠先が増すだけ

[Tange @Motty122232]

@kitsunep @kazuya78 オプトアウトってそんなに変な概念ですかね

日本の場合、「(紙の出版物であろうと)機械学習目的なら複製権侵害OK」と読めなくもないガイドラインが文化庁から出ちゃってますから…「日本でなら何学習させても合法じゃん 」って考える人は当然います

なので、意思表明しておくのは大切だと思いますよ

[Tange @Motty122232]

@AonekoSS デジタルに限らず紙の出版物もそうですね

現在の機械学習は工程的に学習対象の完全なデジタルコピー(複製権侵害)を必要としますが、その著作物の享受を目的としないなら合法なんだそうですね(文化庁ガイドライン熟読者の解釈によると)

機械学習されたくなくば公開(出版)なぞするな。至言だと思います

[Tange @Motty122232]

@kashimulion 使役者と作業者の関係で整理できる話なんですが、なかなか決着しないのが不思議です

[Tange @Motty122232]

@kashimulion 氏が書かれたコードをLLMが実行したなら、氏が描かれたで良いでしょう

版画も立派な絵ですからね

[Tange @Motty122232]

@ImAI_Eruel まあ、Sonnetですからね
これがOpus超えたら逆に偉業です。モデルサイズが段違いですから

[Tange @Motty122232]

@hamukazu 人生の宿題の量にも起因するかもしれませんね

私の場合、AIが積み残しの課題崩しを手伝ってくれるおかげで、毎日大変に発奮しています

[Tange @Motty122232]

@chi59297818 横からで申し訳ありませんが…

PS5Pro持ってますが、最近はPSポータルで遊ぶことが多いです
実機リモートでも、クラウドリモートでもですね

実機のTV出力と見比べたら遅延は当然ありますが、アクション遊んでても「ジャスガがシビアなゲームだなぁ」くらいの印象ですね

[Tange @Motty122232]

@pochi_nof (つづき)
LLMは人が書いた文章やプログラムを論評できます。経過や、勉強の仕方すら教えられます。

DMは人の描いた絵を綺麗にはできますが、どういう経過で上手くしたかは一切説明できません。描画の経過ではなく、結果を学習したのみだからです。
これこそがDMが尊敬され難い理由だと考えています。

[Tange @Motty122232]

@pochi_nof LLM(文字生成)は自己回帰生成、拡散モデル(DM。画像生成)は結果生成という違いがあるからでしょうね

DMがやってる確率からの完成絵の推測ではなく、筆を走らせて絵を完成させる生成AI—DM系で作るのは至難だと思いますが—が出現すれば、また違う評価がなされると思います
LLMがそうであるように

[Tange @Motty122232]

@kotamaru プログラミングに絞ったお答えでよろしければ。

AIは間違いを絶対に起こします。ですが今のAIは自分で間違いに気づいて自分で直します。

そのトライアンドエラーしている様は、人間がやってるのとほぼ変わりません。
間違わないではなく、間違いに気付けるからこそ、逆説的に使える。そんな感じです

[Tange @Motty122232]

@vvOV2xp9mWqNAE4 @Stdal_23 @epachinko 「衆道 戦国」とかで検索すると面白いですよ

[Tange @Motty122232]

@Bj6Cv @sakamuke0157 依拠性についても論じられた方が良いでしょうね

あとこれらは文化庁ガイドラインからの判断であり、生成AIの機械学習を絡めた決定的な判例が(おそらく)まだ出ていないというのもポイントです

「判例>文化庁ガイドライン」なので。
それが出る＆周知されればもっと落ち着くでしょう