■【最後のチャンス】猿でも反AIでもわかる「COPAINTER 対策」の不毛さ

　COPAINTERのAIペン入れ機能が話題になって、またぞろ反AIがバカみたいな「COPAINTER対策」を始めてるから、そんなものに意味は全くないということを根本的な仕組みから説明をするよ。

　あれほんとマジで竹槍でB29を落とそうとするくらい無意味な行為なので、そこのムカッときた反AIも謙虚になって読むことを勧めるよ。

　この記事でわかることは以下のことだよ。

• 「学習される」ことと「i2iの下地にされる」ことの違い
• 「COPAINTER対策」がなんの意味もないこと

生成AIの仕組み

　イラスト生成AIの基本的なアルゴリズムは大雑把に言えば「ノイズから逆算して元画像を想像する」だよ。

　画像にぼかしをかけていくと、最終的にどんな絵も何が描いてあったかわからないようなノイズになるよね？

　それを逆算して、最初のノイズからありそうな元画像を想像してでっち上げるのが画像生成AIだ。

　この「逆算過程」に学習した生成モデルが使われるんだ。

　つまり、

ノイズ画像（単なるランダム）…①

↓

生成モデルによる逆算（学習データの使用）…②

↓

生成画像

ということだ。これを拡散モデルという。

　さて大事なのはここからだ。

　反AIは「画像を使う」という言葉をすべて「学習」とイコールで考えてるけど、すでにリリースされたサービスのほとんどはその時点で学習を終えていて、チューニングを済ませてる。そうしないと品質が安定しないからね。

　反AIの恐れてる「画像使用」のほとんどは、学習ではなく「i2iの下地にされる」ことを意味してるんだ。これは上の図だと、②で使われる学習モデルではなく、学習の絡まない①の過程に使われるということだ。

　i2iとは一言で言えば、①のランダムノイズに参考にしてほしい画像を混ぜること。

　そうすると、完全なランダムのノイズから「元画像」を想像するよりも、こちらの意図通りに完成品をイメージしてくれるんだ。当たり前だけどね。

　さて、ではこの違いが「COPAINTER対策」の無意味さにどう繋がるのかを次の項目では説明していくよ。

「COPAINTER対策」の無意味さ

　COPAINTERのペン入れAIは、上の説明でいうなら何をしているんだろう？

　もうわかると思うけど、i2iだよね。

　つまり、

　COPAINTERに学習対策をしても意味がない……イ

　i2iは学習ではないので、学習対策をしても意味がない。

　さらにいうと、

　i2iには、そもそもどんな対策もない……ロ

　i2iによる画像の不正利用はあくまで悪意のある人の手によって行われるものだ。極端な話、元画像を人の手で雑にトレスした後に、ペン入れAIのようなものにかければ、画像に透かしを入れようがなにしようがなんの意味もないってことくらいは誰でも想像つくんじゃない？

　学習対策はそもそもオートでクロールする大量学習を妨害するためのもので、人力で多少の手間をかけられたらあっさり意味をなくすものだ。

　猫画像なんかを混ぜた、ペン入れAIがうまく機能しなかった、それが何？　悪い人はそんなのさっさと塗りつぶしてからトレスして終わりだよ。その程度の切り貼りはきれいに補正してくれるのがAIなんだから。

　さらに酷なことを言うなら、

　学習対策自体の効果が検証できない……ハ

　ということもよく考えればわかるよね。

　既存のサービスはすでに学習を終えてるんだから、そこで何をやっても学習対策効果の検証にはならない。

　それができるとすれば唯一、ローカルの学習環境を整えて追加学習などをわざわざ自分でさせてみたときだけだ。

　それだって、何をもってして「うまく学習できなかった」のかなんて確実な評価は誰にもわからない。

　そもそも「うまく学習できたか」だって、曖昧で難しいんだから。

　まとめると、イ、ロ、ハにより、「画像加工による学習対策はCOPAINTERには効果がないし、COPAINTERを使ったラフ画像の盗用に対する対策なんてことは不可能、さらに画像対策自体が本当にうまくできるのか検証できない（最低でもローカル学習環境を構築しない限り）」というのが現実ということ。

　竹槍で飛行機落とそうとしてることがわかったかな？

　そんなことを試そうとするよりは、例え一人でだろうととにかくAI禁止のデモで一秒でも多く外に出る方がなんぼか効果があるよ。少なくとも科学的に不可能な方法ではないんだから。

Permalink | 記事への反応(3) | 08:15

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