この動画では、AIの創造性に関する議論を取り上げている。研究者らは拡散モデルによる画像生成が実際には高度に予測可能であることを発見し、AIの「創造性」の本質に疑問を投げかけた。一方で人間はAI生成のアイデアをより創造的と評価する傾向があるが、これは主にAIの処理速度の優位性によるものである。ノーム・チョムスキーは「高度な剽窃」と批判し、サム・アルトマンは真の創造性と主張するなど、専門家の間でも見解が分かれている。現在のAIは詳細で洗練されたアイデアを大量生産できるものの、独創性に欠ける傾向があることが判明している。
AIの創造性を巡る議論の核心
AIって本当に創造的なんやろか？それとも今のモデルは、ただ単に学習したデータを混ぜ合わせて再現してるだけなんやろか？この問題は今めちゃくちゃ議論になっとるんや。
言語学者のノーム・チョムスキーは、ChatGPTのことを「基本的に高度な剽窃」って歯に衣着せずに批判しとる。でも、OpenAIのサム・アルトマンは、これまた予想通りというか、全然違う見解を持っとるんや。
彼はデビッド・ドイッチュの「創造性ってのは、前に見たものを少しだけ修正することや」っていう考えに賛成しとって、この観点で言うたら、今のモデルでも真に創造的やと主張しとるんや。
衝撃の研究結果：拡散モデルの予測可能性
そんな中で、めちゃくちゃ興味深い研究が発表されたんや。研究者らが調べたのは、今広く使われとる画像生成用の拡散モデルについてや。
拡散モデルっていうのは、大規模言語モデルみたいにディープニューラルネットワークの一種で、大量のデータで学習させて知識を身につけるんや。ただし、入力の処理方法がちょっと違うんやで。完全なノイズから始めて、反復的にノイズを除去しながら画像を作り出すんや。この過程で、学習したデータを参照しながら作業を進めるわけや。
で、この新しい論文で研究者らが示したんは、この画像生成が実は高度に予測可能やっていうことなんや。小さな画像の例を使って、ランダムシードと学習画像へのアクセスがあれば、ディープニューラルネットや学習プロセスを一切使わんでも、最終的な画像を極めて正確に予測できることを証明したんや。
これはもうびっくりやで。ニューラルネットの「創発性」についてあんなに騒がれとったのに、結果は予測可能やったんやからな。
創造性の本質と限界
もちろん、実際の画像生成モデルは、この研究で検証されたものよりもはるかに複雑やということは明言しておかなあかん。でも、AIの「創造性」の起源と、なんでそれが物足りなく感じることが多いのかについて、大きなヒントをくれとると思うんや。
まあ、AIの出力に創造性が欠けとるって感じるのは、わしだけがおかしいんかもしれんけどな。というのも、ちょっと困ったことに、人間がAI生成のアイデアを人間が作ったアイデアよりも創造的やって評価する研究が複数出とるんや。
これはエッセイ執筆やギフトのアイデア、さらには日用品の代替的な使用方法のブレインストーミングなんかのタスクで示されとる。後者の論文の著者らは、かなり手厳しく「AI言語モデルは人間の回答者よりも高い創造的ポテンシャルを示す」って結論づけとるんや。これは去年の話やけどな。
詳細を見ると見えてくる複雑な実情
とはいえ、詳細を見てみると、そう単純な話でもないんや。大規模言語モデルは、創造性のあらゆる側面で均等に優秀ってわけやないからな。
例えば、最近の研究では、複数のモデルを様々な基準で評価しとる。アイデアの量、多様性、独創性、詳細化なんかの基準やな。使われたタスクも、日用品の意外な使い方を見つけたり、珍しい状況でどう行動するかを想像したりするようなものやった。
その結果分かったんは、LLMは特に詳細化が得意やけど、独創性では物足りないことが多いってことや。つまり、詳細で練り上げられたアイデアを素早く大量に作り出すことはできるんやけど、しばしば同じことの繰り返しになってしまうんや。
皮肉なことに、研究者らはこの回答の創造性を評価するのにGPTを使っとったんやで。20人の人間にも回答の一部を評価してもらって、人間の評価とAIの評価は「適度に」相関しとるって言っとるけど、もしかしたら人間も評価にAIを使っとったかもしれんな。正直、誰が何を評価しとるんかよく分からん状況やで。
速度が生み出す創造性の錯覚
まあ、それは置いといて、別の研究が示しとるんは、AIがより創造的に見える大きな理由の一つが、新しいアイデアをより速く生成するからやってことや。
つまり、創造性テストでは、人間はマイクロチップよりもずっと遅く考えるっていう理由だけで不利になっとるんや。実際、「AIは創造的なタスクを処理できる」って主張した論文でも、「10回質問された場合、LLMの集合的創造性は8〜10人の人間に相当する」って発見しとる。
これは不公平やで。わしは他の10人と競争なんてできへんわ。
創造性の「簡単な問題」と「難しい問題」
そんなわけで、AIは創造的なんか、そうやないんか？まあ、どっちでもあるんかもしれんな。
コンピュータサイエンティストのチームが最近提案したんは、機械の創造性の「簡単な問題」と「難しい問題」を区別すべきやってことや。簡単な問題っていうのは、AIに人間にとって創造的に見える芸術や文章を生成させることで、これは現在のモデルでもできることや。
難しい問題はもっと深刻や。AIが本当に独力で創造的になれるんか、真に新しいアイデアを生み出せるんか、それともチョムスキーが言うたように「高度な剽窃」に従事しとるだけなんかっていうことや。
新鮮さの短い寿命
ただし、彼らが見落としとる重要な点があると思うんや。それは、AIのアイデアが人間にとって創造的に見える…今はな。でも、その新鮮さはあっという間に薄れていくんや。
1年前は、AI生成の詩に人々は感動しとった。今は、アインシュタインとナポレオンの偽ポッドキャストのAI生成サムネイルにたどり着くために、そういうものを素通りしとるだけや。
結論なき議論の継続
皆さんは、わしが何か賢い結論で終わることを期待しとるかもしれんけど、正直言うて、わしにはそんなもんないんや。
一方では、サム・アルトマンやデビッド・ドイッチュに同意して、創造性に魔法なんてない、ただ前に見たものを修正するだけで、機械が創造的になれない理由はないと思う。
他方では、わしが使っとるシステムの独創性の欠如に、個人的に常に物足りなさを感じとるんや。
この点について、皆さんはどう思う？コメント欄で教えてくれ。わしはAIボットをブロックするのに忙しいけどな。
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