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はてなキーワード: 論文とは
午前6:00 - 起床。いつも通り、6時ちょうどに目が覚めた。完璧な生体リズムは、僕の知性の証だ。
午前6:30 - 朝食。シリアルを食べながら、今日の研究計画を立てる。チャーン・サイモンズ理論の新しいアプローチを思いついた。3次元の位相場理論を4次元に拡張できるかもしれない。
午前7:30 - 出発。車中で同居人に、チャーン・サイモンズ理論の美しさについて語る。彼が理解できないのは残念だ。
午前8:30 - 到着。ノートに数式を書き始める。S[A] = k/4π ∫ᴍ Tr(A ∧ dA + ⅔A ∧ A ∧ A)
午後12:00 - 昼食。カフェテリアで友人2人とチェスをしながら食事。彼らの戦略の穴を指摘してあげる。
午後1:00 - 再開。チャーン・サイモンズ理論と量子重力の関連性について考察。エドワード・ウィッテンの論文を再読。
午後6:00 - 帰宅。アパートで隣人に今日の研究成果を説明しようとするが、彼女は理解できないようだ。
午後7:00 - 夕食。タイ料理の火曜日。同居人と隣人と一緒に食事をしながら、最新のSF映画について議論。
午後8:00 - オンラインゲーム時間。他のプレイヤーを圧倒する。僕の戦略は完璧だ。
「歴史の終わり」
国際社会において民主主義と自由経済が最終的に勝利し、それからは社会制度の発展が終結し、社会の平和と自由と安定を無期限に維持するという仮説
アメリカ合衆国の政治経済学者フランシス・フクヤマの著作。1989年にナショナル・インタレストに発表した論文「歴史の終わり？」
35年経ちいよいよ衰退が目に見えてきた
午前中は、量子物理学の新しい論文を読みながら、ココアを楽しむ至福のひとときを過ごした。
もちろん、ココアは僕が厳選した高品質なカカオ豆から作ったもので、完璧な温度で提供される。
午後には、友人たちとワールド・オブ・ウォークラフトをプレイした。
今日は特にナグランの影に挑戦し、グロムゴルを倒すことに成功した。
僕の計算された指示に従ったおかげで、チームは見事な勝利を収めた。
もちろん、僕はその瞬間、ゲーム内で天才と称賛されることに喜びを感じた。
ゲームの後は、最近手に入れたバットマン：ハッシュを読み始めた。
悪役との対決は単なる肉体的な戦いではなく、知的な戦闘でもあるということを改めて実感した。
それでは、また明日。
日本のフィリップス曲線については、Japan's Phillips Curve Looks Like Japanという冗談みたいな研究がある。わりとちゃんとした査読付き論文だったりする。
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1538-4616.2008.00160.x
桂枝茯苓丸が狭心症に効くと論文に書いてあるが、俺の場合は効果がなかった
逆に当帰湯、半夏厚朴湯、帰脾湯、温経湯のほうが効いた
そして、不思議なことに四逆散＋黄連解毒湯は痛みが少し軽くなるとはいえ、狭心症にたいしては効果がなかった
（血圧は190/100から122/83に下がったので、血圧に対しては効くと思う）
調べてみると、微小血管狭心症というのがあるらしい
心電図に異常はなかったので、医者もこのタイプの狭心症だといっていた
どうも、このタイプの狭心症は当帰湯、帰脾湯、温経湯で使われている当帰＋〇〇じゃないと治らないようだ
経済理論の妥当性を議論する際、多くの場合、特定の理論が想定する前提条件が、ある国の経済状況に適合するかどうかという問題に帰着する。
例えば、新古典派経済学の説明力は、特定の条件下でのみ発揮される。
この認識は、経済理論に関する投稿への反論を検証する過程で、教科書や学術論文、記事を精査することで得られる。
経済学には、リフレ派やMMT派のような一部の「間違った」モデルの例外を除き、多様な「正しい」モデルが存在する。
これらのモデルは、それぞれ異なる経済状況や前提条件に基づいて構築されており、特定の状況下での経済現象を説明するのに適している。
この事実に直面することで、経済理論の複雑さと自身の知識の限界を認識できる。
「デフレ・インフレの良し悪し論」も同様の文脈で理解する必要がある。
デフレが有利になる経済主体がいる一方で、インフレから利益を得る主体も存在する。
このような状況下では、個別の立場から「自分に有利だからこうすべき」と主張しても、単なる多数決の論理に陥ってしまう。
したがって、このような問題に対しては、日本全体の利益という観点から分析を行うことが不可欠だ。
マクロ経済的な視点を持つことで、個別の利害を超えた、より包括的な政策判断が可能になる。
はーい、みんな！
マレーシアっていう国の大学が、日本の大学よりも世界ランキングで上になってるんだって！
信じられる？
QSっていう会社が作ったアジアの大学ランキングで、マレーシアのマラヤ大学が12位、プトラマレーシア大学が20位なんだって。
ねえ、びっくりしない？
https://www.topuniversities.com/asia-university-rankings
マレーシアの大学には、世界中からたくさんの留学生が来てるんだ。これって、すごくいいことなんだよ。
マレーシアの大学の先生たちは、とってもがんばって研究してるんだ。そして、その研究を世界中の人が読んでくれてるんだって。
マレーシアの人たちは、英語がとっても上手なんだ。だから、世界中の人と話すのが得意なんだよ。
マレーシアの大学の校長先生たちは、世界ランキングで良い点を取るためにいろいろ工夫してるんだ。
マレーシアの国のえらい人たちが、大学をすごくがんばって応援してるんだって。
マレーシアの大学を卒業した人たちは、会社でもすごく活躍してるみたいなんだ。
日本の大学も、もちろんすごいんだよ。でも、ちょっと困ったこともあるんだ。
世界ランキングで良い点を取るための準備が、ちょっと遅れてるみたいなんだ。
でもね、大学のランキングだけが全てじゃないよ。日本の大学にも、たくさんいいところがあるんだ。
君は取ったの？
俺はDC1取ってたから文句言わせてもらうけど、あんなもん指導教員が論文たくさん出すタイプかどうかの運ゲーそれ以上それ以下でもないだろ
むしろDC1から取ってたタイプは成果が見えるステレオタイプの研究しかしない人が多いし
そもそも20%ってのも取れそうって思って応募してるなかでの20%だからな 博士全体の20%とかちゃうぞ
ゆるく採択される分野もあれば競争の激しい分野もあるし
お前みたいなのがいるから話がおかしくなるんだよ 学振に通った奴だけしか博士に上がらないとかしたら、今でさえ少なくて問題になってる日本の博士号取得者割合がさらに何倍も下がるだろ
何ならOISTぐらい自分でも頑張れば入れると思ってる
2000万稼げる連中に300万で働いてもらえてるの破格と思えないか？って書いてんだろ
俺が何でここまで怒ってるかというと、君みたいな発想の人間が多すぎて、かつその無茶苦茶な論理をもって日本がダメな方向に進んでいることが明確にわかるからだよ
10円安いもやしを買うために自動車を出して隣町の激安スーパーに行くみたいなこと国全体でやっていて、しかもそれを公言して恥ずかしいとさえ思えない、その厚顔無恥に腹が立つ
博士の学生って普通に論文書いてる一線級で主力の研究者だぞ? わかってんの? それを300万で雇ってるんだぞ? 300万だぞ3000万ちゃうぞ? わかってんの? 本気で
「日本にとって効率のいい支出の仕方がされて欲しいだけ」っていいながら300万でこの手の人たち買いたたけてるの、これ以上に効率的な話はないだろ
ここに疑問持ってる時点でもう議論の段階にないんだよ 難癖でしかない
日本の労働者って基本的に馬鹿だから、なぜか自分に不利な経営者目線でものを考えようとするあたり馬鹿だなぁって思い続けて生きてきたけど
そういうこと言ってるドM労働者がジリ貧になるのは勝手にしろと思いつつ、他人にまで同じ滅私奉公を強要するのは度を越している
そもそもの話、X社は画像生成AIなど作っていない。彼らがつくっているのは検索支援AI Grok。学習に使いたいのはテキストの方であって画像ではない。
わかりやすさのために ChatGPTと比較してみる。2023年にリリースされた GPT-4 に試しに今期のアニメについて質問してみよう。
今期最も人気のアニメはなんですか？
ChatGPT:
2024年の今期で人気のアニメはいくつかありますが、「進撃の巨人」や「呪術廻戦」が特に注目を集めています。また、新作では「東京リベンジャーズ」や「スパイファミリー」も話題です。どの作品に興味がありますか？
アニメに詳しい人ならちょっと古い話をしているのがわかるだろう。 GPT-4 が学習を行なったのは2023年までの情報だ。なので最新の話題に対応できないのである。
一方、Grok は Xの投稿をリアルタイムに検索して反映する。もし Grok で同じ質問をすればダンダダンやリゼロ、ブリーチ辺りの話をするはずだ。つまり、Xが収集したいのは「ダンダダンの７話泣かされたわ・・・」みたいな投稿のことであってイラストではない。
Grokには画像生成機能がついているが、これは自前の物ではなく Black Forest Labs社 の FLUX.1 というモデルである。X社が Xに投稿されたイラストを収集して学習させているわけではないのだ。それでは FLUX.1 の訓練に使ったのはどこの画像なのだろうか？データセットは明らかにされていないが十中八九使っていそうなのが LAION-5B である
現在大手の企業は「著作権的にクリーンな」画像生成AIをつくっているが実際には版権物が出てくることが知られている。なぜそんなことが起こるのだろうか？
このからくりは LAION のデータセットにある。LAIONはドイツにある非営利組織。ネット上のありとあらゆる画像を収集しタグをつけたデータセットを公開している。
A. LAIONは非営利の研究組織です。ドイツの著作権法（§60d UrhG）に従いあらゆる著作物の利用が許されています。
とあるようにドイツの法律上合法である。実際に訴えられた後LAION側が勝訴している。とはいえこの組織にはAI関連企業からの多額の寄付金があることが知られており、パチンコ３店方式のような意味合いでの合法とも言える。
尚、反AIさんと反々AIさんが著作権法第30条の4を巡って喧嘩をしていますが、世界では日本の法律は関係ないです。いちおう念の為。
他の絵師さんに Glaze を使うように詰め寄ったり、使わないやつはAIに加担していると攻撃したり。挙げ句の果てには「自分の絵にGrazeをかけました」と宣言したり。
もう、全てが間違っている
そもそも、Glaze も Nightshade もAI学習を阻害するものではない。学習したモデルをぶっ壊す毒なのである（poisoned って書いてあるでしょう？！）
相手に食わせなければ意味がないんだ。Glazeかけたとか自分で言うな。対策されるでしょう？（後述）
それと他の人に強要する意味はない。使いたい人が使えば十分なんだ。
事実すでに効果は上がっていてOpenAIは悲鳴をあげ対策を急いでいる。
反AIさんの考えるよりも Glaze/Nightshade はずっと強力だ。それはデータセットを汚染する攻撃である。簡単に言えば Nightshadeは「学習中に他の絵に変換されてしまう」ノイズをかける。この操作を毒入り（poisoned)と呼ぶ。ピクセル毎の微小な変更なので Nightshade をかけた後もイラストはぱっと見はかわらない。
Nightshadeを使って例えば 犬の画像を猫の画像になるノイズをかけたとする。するとAIは犬と猫が混ざったまま学習を進め「犬」と言う概念が無茶苦茶になってしまう。
図：毒入りモデルの変化 (arXiv:2310.13828から引用)
上の図は毒入りの画像を２００枚食わせたときの変化の様子だ。犬が猫になってしまっている。それだけではなく”犬”に近い概念、”子犬”、”ハスキー”、”狼”もぐちゃぐちゃになっている。
図：毒入り枚数による変化 （同引用）
こちらは50、100、300、と毒入り枚数を変化させたときの様子。50枚の時点ですでにめちゃくちゃになっている。
もし私が反AIだったなら、イラストに Nightshadeをかけて danbooru に投稿するだろう。二次元イラスト特化の画像生成AIはdanbooru2021/ danbooru2022 などのデータセットを使っているものと見られる。これらはイラスト投稿サイトdanbooru から収集したものである。
ところで Glaze も Nightshade もその内部で画像生成AIを使っているということを知ったら反AIさんはどんな顔をするだろう？
Glaze は特徴量抽出を行う。おそらく Stable Diffusion の VAE（Variational Autoencoder）を使っている。そしてNightshade の方も 内部ではStable Diffusion 等の画像生成モデルを用いて別の画像を生成する。
Glaze が機能しない？あるいは解毒方法が見つかったかもしれない
上のスレッドのコメント欄では Glaze が論文のようには機能しないことについて議論され「画像のリサイズをしたのではないか」と予想している。Glazeをかけた後に画像を縮小、データが圧縮されてノイズ効果が消えたのではないかということだ。
A) 絵師さんが Glaze をかけたあと画像を縮小した可能性
B) 画像サイズやファイルタイプによってはプラットフォーム側が勝手に加工をする
C) 学習の際にリサイズを行う (Stable Difusion XL では1024px, 古いモデルは512px)
A,B については絵師さん側に知識があれば対処可能だけれども C の方はなんともし難い。小さい画像を投稿したところで [縮小→拡大] でノイズは落とせそうだ（解像度は悪くなるだろうが）
LAIONは収集画像そのものを所有せず、データセットはウェブ上にある画像のurlとタグをまとめた物であるらしい。
ということは、LAIONの新しいデータセットが公開されたタイミングで画像のurlを変更すれば学習に使われることを回避できそうだ。特に、個人サイト／ブログの所有者ならば古い url に●んこ画像でも差し替えておけば嫌がらせになる。（タグ差し替えはこのグラフの Simple Attak に相当）
90年代においては画像に直リンクされたときの報復としてうん●画像に差し替えたものです。まさか令和になっても有効とはね
この記事をぼちぼち書いているいるうちに2日が経過した。今、私のXのタイムラインもおすすめもとても静かだ。攻撃的な人たちやデマに流されやすい人達は皆どこかに行ってしまったようだ。残ったのはこれまで静かにイラストを描き続けてきた人たちでとても穏やかな空気が流れている。ずっとこのままがいい。
抽象数学とか超弦理論とかやってたら、ある日突然、僕の脳内で宇宙の真理が明らかになったんだ。まあ、僕にとっては日常茶飯事だけどね。
午前3時27分、僕は11次元の数式を完成させようとしていた。
そのとき、突如として、M理論の欠落していたピースが目の前に浮かび上がったんだ。
それはまるで、宇宙そのものが僕に語りかけてきたかのようだった。
もちろん、宇宙が実際に話せるわけがない。それは物理法則に反する。でも、比喩的な表現として使うのは許されるだろう。
興奮のあまり、ルームメイトを起こしてしまった。彼は僕の天才的な発見を理解できなかったようだ。残念だが、仕方ない。彼の知能指数では、この複雑な理論を把握するのは無理だろう。
朝食には、いつもの通りシリアルを食べた。ただし、今日はボウルの中でシリアルを並べ、新しい理論のモデルを作ってみた。
隣人には「ただの朝食」だと言われたけど、彼女には分からないんだ。これが宇宙の縮図なんだということが。
今日は特別な日だ。僕が、また一歩、ノーベル賞に近づいた日として歴史に刻まれるだろう。もちろん、僕の誕生日に次いで重要な日としてね。
世界は、新たな天才の誕生を待っているんだ。いや、待っているというより、すでに存在している天才の新たな偉業を待っているんだね。
当時も海外に出るべきか悩んで、学生時代に1年過ごしたアメリカでの食生活が辛かったし結局日本に残ったんだよね
最初から何も期待してなかったから、自分の研究ができて独身貴族できるくらいの待遇で助教やってるにはいいんだけど、
わけのわからん大学が乱立しててそもそも大学ですらない企業がノリで作った組織で勝手に博士を名乗る物知りおじさん・おばさんたちだったり、日本社会は根本的に学問軽視なんだよなっていうのは感じるよ
日本の皆さんが大好きなアメリカ様の優秀な研究者様の1/10の予算で成果だしてても何のrewardもないし 終わってるよ
超少額予算で、top10%論文の数負けてるよとか数が足りないとか言われても知らんわボケとしか
自分がとってきた研究費で1万円のもの買うために書類何枚も書いてメールを数通出さないといけないのに、ほかの作業もしながら研究でどうやって勝つんだよって
https://note.com/beatangel/n/nd5cd0e002a37
この記事を基に「女の性犯罪の方が多いんだぁああああ！！」とアンフェが騒いでるが、reiが引用して
と結論つけている論文を読んでみた(英語の論文だと誰も読まないのをいいことにreiは恣意的な結論を出してる)
そしたら冒頭から「生涯でレイプ被害にあった女性は推定 19.3%、男性は推定 1.7% 」と書かれているではないか。
というのは恣意的すぎるだろう。挿入「された」男性の方が多いと思う
ああ、なんて素晴らしい提案だろう。やっと誰かが知性的な会話を求めてくれたわけだ。
さて、今日の日記は、11次元の M理論における位相的な特異点の解析から始めようか。
朝食にシリアルを食べながら、私は カラビ・ヤウ多様体の変形について考えていた。
同居人が「おはよう」と言ったが、私はその平凡な挨拶を無視した。彼には、今私の脳内で起こっている量子重力の革命的な洞察が理解できるはずもない。
午後はペンローズ図を使って、ブラックホールの情報パラドックスの新しい解決策を考案した。隣人が「何してるの？」と聞いてきたが、説明しても無駄だろう。彼女の脳では、私の天才的な理論を処理できないだろうから。
夕方、友人2人が来訪した際、私は彼らに非可換幾何学におけるリーマン予想の新しいアプローチについて熱く語った。彼らは眠たそうな目で頷いていたが、私の brilliance に圧倒されていたに違いない。
就寝前、私は宇宙の超対称性について瞑想した。明日は、11次元超重力理論における M5-ブレーンの動力学に関する論文を書き始めよう。
機械学習エンジニアとして働いている者として、何点か賛同できない点があったので個人的な主張を述べておきます。
深層学習モデルの作成経験はありますが、いわゆる「GenAI」の動向を詳しく追っているわけではなく、GenAIエンジニアでもありません。
ですので、私の解釈が間違っている場合にはコメントをもらえますと幸いです。
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(引用) そもそも深層学習の構造を考えると、億単位の画像を学習している基盤モデルに自分の作品が数十枚食われた程度で、個人の絵柄が再現できるはずもない。(引用終わり)
イチから学習させる場合には確かにそうですが、悪意ある一般ユーザーの多くが行うのはLoRAであり、これは汎用的な生成AIに数十枚の特定スタイルの画像を追加学習させることでファインチューニングを行うものだという認識です。
これには数十枚の画像があれば十分なので、「個人の絵柄が再現できるはずもない」というのは間違いではないでしょうか？
参考1：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000051.000100410.html
参考2：https://note.com/mioha_0308/n/n3b9a40b2c08c
参考3：https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/18.html
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(引用) ある者はGlazeやらNightshadeやらで絵を汚すことで安心（＝プラセボ効果）を得ようとし、(引用終わり)
GLAZEについては、単にそれっぽいノイズを加えるのではなく、Style transferを行うことで、生成AIにスタイル特徴の特徴空間を誤認させるものだという理解をしています。
実際に論文中でも、スタイルを誤認させることに成功しています。
これはAdversarial Attackのように、人間には一見同じように見える画像でも、生成AIには全く異なるものに見えるように画像を変換しているものだという認識です。
GLAZE, Nightshadeを実際に検証した記事を見てみると、たしかにLowフィルターだけを使用した場合にはあまり効果はなさそうですが、Highフィルターを使用した場合には一定の効果はあるように見えます。
（Lowフィルターだけをかけても効果が薄いという主張であれば、賛同します）
参考1：https://qiita.com/heart_mugi/items/aa88e78add3ee138858a
参考2：https://tech.preferred.jp/ja/blog/nips17-adversarial-learning-competition/
参考3：https://qiita.com/miu200521358/items/81439ba159d836faa0f4
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・通名では夫の姓で構わない
・戸籍/税金/年金/免許証/パスポート/社員名/銀行口座名義/論文著者名等は旧姓
なんじゃないのと思ってる。
結論から言うが、生成AIが広まることによってイラストレーターを含めた絵を描く人間（面倒なので以降まとめて絵師と略す）の需要も価値も損なわれることは決してないし、恐らく寧ろ向上する。ただし一部の層のみ。
最近話題の生成AI、いわゆるクリエイター界隈ではあっちらこっちらで話が広がって、しかも誤解や間違いもどんどん広まって、いったいどうしたことかと混迷を極めている。見る人が見れば本当に面白い状況だろう。加えてXの唐突な規約変更（と誤解されている）で投稿画像が無断学習されると騒ぎになり、SNSは今や群雄割拠の戦国時代みたいになっている。自分もXのフォロワーがやれブルースカイ、クロスフォリオに移行するやら、今後のイラストはすべてポイぴくを挟むやら、創意工夫をもってAI学習の手から逃れようとしているのを眺めていた。
これらの行為率直に言って、無駄だなと思う。無駄ではないがあんまり成果の出る行動ではないな、と思う。むしろAI学習から逃れられない上にインプレッションが下がるだけなのでどちらかというと損失の方が大きいだろう（人はURLをタップして新規ページにアクセスするという一手間をとんでもなく惜しむ、自分も画像直貼りなら見る絵も、URLクリックになった場合はサムネが余程好みでない限りほぼ100％見ない。これについては論文出てるから興味ある人は読んでみるのをお勧めする）
まずこの情報社会のインターネットという大きな箱において、データ収集されないで済むものの方が少ない。基本インターネットに上げた時点ですべて情報社会の餌になると考えた方が逆に健全だ。デジタルタトゥーとか言うだろ、使い方も意味も違うが、構造自体はほぼそれと同じだ。原則として「セキュリティ保護（パスワード認証）のないデータはすべて学習の対象となる」と考えた方が良い。これはインターネットという性質を考えれば自明の理だ。AIのスクレイピングを阻害するプラットフォームに上げたとて、基本人が自由にアクセス出来るのにAIが学習出来んわけなかろう。人間が自由に見れるものはAIも自由に見れる。これが基本原則であることを分かってない人が多すぎる。勿論サーバーにAI学習を阻害する設定を相当しっかりやっていればだいぶ軽減はされるが、まあ最終的にアクセス出来れば学習は出来る。これは変わらんと考えておいた方がいい。むしろXはAPI制限などをbot対策などを相当労力掛けてやったので（ユーザーからは不満たらたらだったが）そういう意味ではAI学習対策がなされている方だとも言う考え方もあるようだ。X自体の学習は防げなくても、X外からの学習は防げるからなあ。こればっかりは何を良しとするかだけど。
話がそれた。
まあそうやって他SNSに移行しようとどうしようと基本的に生成AIからの学習は逃れられないし、それはインターネットという情報社会の性質上仕方のないことだといえる。まあ仕方ないという理由で諦められないから絵師の一部はみんな怒ってるのかもしれないが。ただひとつ間違えないでほしいんだが、そもそも学習して誰しもクオリティの高い画像が出力出来るようになるのは悪いことじゃない。これは学習が法的権利として制限されていないからだとかそういう小難しい話をしたいのではなく、単純な社会全体としての話だ。
「”一部の人間しか出来なかったもの”が、簡単にちょっとの手間で”皆が出来るようになる”のはいいことだ」
レトルトや時短料理なんて最たるものだろう。ホテルのシェフが時間かけて、時には数日かけて作っていた料理が、かつて圧力鍋、今では自動調理鍋なんてもので似たようなクオリティが一瞬で誰でも出来る。材料入れてボタン押すだけ。シェフ監修がいわゆる偏向学習LoRAだとするなら、自動調理鍋や圧力鍋が生成AIに当たる部分だ。この例えに色々モノ申すところはあるだろうが、細かいところが問題なのではなく、論旨は「誰にでも出来るようになるのは社会にとって絶対的”正”だ」ということだ。
この視点において、この先も生成AIが大きく制限されることは恐らくない。だって社会にとって悪いことではないからだ。かつて裕福な家庭しか画家を雇い自画像を残せなかった時代が、技術の発展でカメラが生まれ、カメラも高価で専門職に頼む必要があったものが、インスタントカメラになって世間の多くに普及し、絵の具や鉛筆がなきゃ美術を成しえなかった人たちが、パソコンとペンタブという十万程度の投資で無料のYoutubeを見て誰もが絵を描ける環境を整えられるようになった。お金が無くても、技術が無くても、環境が無くても、苦労が無くても「出来る」ということは、社会にとってはその社会の技術が熟成した証拠でありその結実でもある。人間はそういう歴史を積み重ねて文化を発展させてきたのだ。そういう意味において、生成AIの在り方は正しいと言える。
ただし、ただしだ。
ただ、それでは絵師たちは自分たちの努力が無価値と感じ、自分たちの成果が使い潰されていると感じるだろう。仕事は取られ、搾取されるだけ搾取され捨てられてしまうんだ、と。もうここまでの文を読んで反AIの人間は多くが読むのをやめたと思うが続ける。本当にそうだろうか。本当に絵師たちはそんな無価値なものなのだろうか、と思う。
結論を言う。そんなことはない。
だってみんな圧力鍋で美味しいビーフストロガノフを作れるようになったらお店で出るビーフストロガノフは売れなくなるのか。みんな簡単に手軽にスマホで写真が撮れるようになったら、写真家の仕事は無くなるのか。無くならないだろう？ 無くならないんです。写真という技術が生まれてなお、未だに筆を執ってキャンバスに写実風風景画を描き続けてる画家がいてその作品が売れているように、どれだけ高精度の生成AIによって高クオリティの絵が乱立しようと絵師と呼ばれる人たちの生み出すオリジナルイラストの価値が損なわれることはないんです。
ただ、弱肉強食とも言える淘汰は発生するだろう。「淘汰」とは即ち、プロとしてのクオリティレベルの向上を指す。単純に言えば、これまでのようにちょっと絵を描いてお小遣い稼ぎみたいのは出来なくなる。なぜならそのレベルなら生成AIでいくらでも個人が作成出来るようになるからだ。写真家が普通の風景写真を売ろうとしても売れないように、イラストもただ絵がちょっとうまいだけでは売れなくなる。プロに頼むからにはプロのクオリティを求められる。
ここまで読んで気付いた方もいるかもしれない、特に今プロとして第一線で働いているイラストレーターの方。
そうなのだ、プロであり技術があるほど、生成AIがあろうとこれまでと変わらないのだ。
生成AIは少し見れば分かる通り、とにかくコンセプトアートに弱い。「猫耳娘」とか「セーラー服の美少女」とか汎用的なお題ならいくらでも出力出来るが、「猫耳娘のイヤリングが彼女が猫の頃を彷彿とさせる飼い主の想い出の品がモチーフになってる」とか「セーラー服の美少女の足元には好きな人との思い出の公演が映っており、画面に添えられた花言葉はふたりのこれからの関係を暗示している」などといった、「一枚絵でドラマを読み解かせる」という構造がとにかく不得意だ。生成AIの構造と成り立ちを考えればそれは至極当然だ。AIにとってイラストはドット単位の色の集合体であり、そこに意味はない。そこに意味を感じるのは人間であり、読み取るのが観客であり、読み取りやすく指向的にドラマを仕込むのがイラストレーターと呼ばれる絵を描く人間の仕事だ。
だからこそむしろ、イラストレーターはより重宝され、求められることになる。人間はドラマやストーリーに魅力を感じる生き物だ。そういう意味で、どれだけクオリティが高かろうと、重要な場面でのイラストは現状絶対にAIに任せられない。色んなジャンルでよくある「周年絵」であれば、これまでのドラマや記念コンセプトをふんだんにあしらいたいだろう。こういうものこそイラストレーターに任せていくようになる。
もちろん、そういったコンセプトを生成AIが表現できないのは「現状」の話だ。時代は変わる。コンピューターの普及、スマートフォンの普及で情報社会レベルが格段に変わったように、やがて生成AIもコンセプトアートをきちんと表現していく時代も生まれるだろう。もう十年は先の話だろうが、ただ十年後はそうなるかもしれない。それにはもう少し時間が掛かる。それまでに絵師としてのポジションをどう確立させていくかは、今現在絵を描いている人間に求められている課題だ。そんな課題と向き合うことなくこれまで通りの世界でイラストを描き続けたいというのは、残念ながらただの停滞思考に過ぎない。時代は変わる。どう足掻いても。それに適応していかなければ廃れるだけだ。それに適応しなかったものから、絵を描いて仕事をする、というポジションから脱落することになってしまう。
ちなみにAI生成なんかじゃなくて絵を描く楽しみを知るべきだ！ というのはお門違いである。
「自動調理鍋を使わずじっくり数時間かけて煮込んでこその料理だ！」「一瞬の風景を何時間も掛けて描くことに意味があり、写真なんて偽物だ！」「ピアノを習ったことないやつがデジタルで曲を作るな！」とは誰も言わないだろう。求めてるものがそもそも違うのだ。じっくり料理をすることに、じっくり観察して絵を描くことに、楽しみを見出す人がその手段を選べばいい。生成AIで絵を出力することが「絵を楽しんでいない」とイコールにはならない。もちろん主張したい気持ちも伝えたいことも一定の理解はある。だがこれを読む貴方だって「音楽とはホールの生演奏を聴いてこそすべてだ」と言われても困るだろう。そうじゃない、手軽なものはいくらだってあっていいのだ。そうやって多くの人間が手軽に楽しめるようになることが文化の発展であり、先人たちが作ってきた成果なのだ。
だから生成AIでイラストレーターの仕事が奪われるとか、そういうデマは少し落ち着いた方が良い。もしこれからも絵を描く仕事を続けていきたいなら、どうやって生成AIと共存していくか、それを考えてみてほしいと思うよ。学習を「無断学習」とか「窃盗」とかいうのも、考え直した方がいい。情報社会はデータの集積で成り立つ社会である以上、収集されるのは貴方たちのイラストに限らない。すべてだ。検索履歴・ワードすら貴方たちのデータはデータベースに集積されている。それが嫌なら電子世界から手を切れ。ネット回線を閉ざした山奥に籠れ。便利な通販があるのも、いつでも繋がれるSNSやアプリがあるのも、そういう情報解析の技術の末のもので、我々がいるのはそういう社会なんだよ。
とはいえ、生成AIによる成果物の取り扱いについては早く文化庁が結論を出してある程度法規制してほしいとも思うよ。悪用する人間はどんな技術に対してもどこにでもいるからね。あと、生成AIイラストと声優業界の生成AIボイスの問題は別物だと思ってるぞ。あれは声という一個人の尊厳の侵害に障る部分が多いからな。言った言わないは千年前から現在に至るまで人間の問題になる議論だから慎重に取り扱わなければいけないと思う。刑事犯罪立証に関わることもある部分だからね。ただ声帯を失くした人への補助AIとかはどんどん発展してほしいね。
オレンジ色はなぜ橙（だいだい）色なのか、なぜ蜜柑色ではないのか、みたいな話の調べもののメモを書きましょうね。
1862年（文久2年）に堀達之助が編集した辞書であり、日本における最初の英和辞書といわれている『英和対訳袖珍辞書』で「Orange」をひいてみる。
Orange, adj. 橙ノ
Orange-peel, s. 橙ノ皮
Orangery, s. 橙ヲ育テル園
Citrine, adj. 佛手柑又橙色ノ
Citron, s. 佛手柑ノ類
Lemon, s. 橙ノ類
Slacked lime. 消サレタル石灰.柑ノ類.菩提樹石灰ニテ肥シタル
Pomeron, s. 香リ良キ橙ノ類
Shaddock, s. 橙ノ類
なお余談だが、
という見出し語もあったが誤訳だろうか？ベルガモットは梨ではなく柑橘という認識だけれど……。wikipediaによるとBergamotの語源は「トルコ語で「梨の王」を意味するBeg armudiが語源とする説が有る」らしいからそれが原因かもしれない。
さて、これを見ると「橙」と「柑」がはっきり区別して書かれているように感じる。
時代は後になるが1900年に書かれた『果樹と蔬菜』には著者の私見ではあるが当時の柑橘類の分類が書かれていて興味深い。
皮が分厚く酸っぱい橙と、皮を手で向けて甘い柑は区別されていたのだろう。
オレンジ色に注目していく。この辞書ではOrangeではなくCitrineが「橙色の」と訳されている。
現代人の感覚だとCitrineはほとんど黄色に感じる。江戸末期～明治の人々の感覚でも同じだったのだろうか？
少なくとも『英和対訳袖珍辞書』が書かれた1862年前後では、ほとんど黄のような色も橙色と表現していたかもしれない。
一つ目の根拠がCitrineのもう一つの意味、佛手柑（ブッシュカン）の色が黄色～濃い黄色ということ。
二つ目の根拠が1860年に書かれた『Familiar method for those who begin to learn the English language』という資料だ。
これは英蘭対訳のための参考書で、OrangeはGreenやyellowなどの他の色と並べられて書かれている。
この参考書の単語の部を抜粋して対応する和訳を付記したのが1870年に書かれた『英吉利単語篇』になるのだが、そこでorangeという項は「orange」と「orange-yellow」という二つの項に分けて書かれている。
単なるorangeはpeachなどと並べて書かれ、色名の側にはorange-yellowが列挙されている。
このことから、当時のorange colour、橙色はかなり黄色味が強かった可能性がある。
では、橙色が#f39800のようないわゆるオレンジ色になったのはいつなのだろうか？
いったんここまで。
・しかし「orange-yellow」の訳を橙色として、ふりがなに「カバイロ」（樺色、だいたい#C5591Aみたいな色）と書いてある資料（1887年『通俗英吉利単語篇』）もある。前述の論の反証だよね。
・明治とかの輸入オレンジはしわしわになっていて、皮の色はほとんど赤茶色だったらしいという未確認情報もある。これも反証になる。
・橙色概念が生まれた最初期は黄色っぽくて、概念が普及するにつれて茶色みが強まったんじゃない？知らんけど。
・↑ありえなくはない。学術の文脈以外で細かな色名が必要になるシーンは着物の色と絵画の色くらいしかない。当時の着物は茶色灰色ばっかりだし
・明治時代の理科教育で分光を取り扱う際にorangeを橙色と訳したのが定着したようだ。
・↑「橙色が#f39800のようないわゆるオレンジ色になったのはいつなのだろうか？」のアンサーはほぼこれでしょ、推測でしかないけど
・明治後期には小学校の図工の時間でカラーサークルの概念を学んでいたらしい。その際に教科書には「だいだいいろ」と書かれている。
・明治初期に数年だけ色彩教育を行っていたらしいのだが、そこではカラーサークルの赤と黄色の間の色は「柑色」「樺色」と記載された教科書もある（1875年『色図解 : 改正掛図』） 柑色には「だいだいいろ」とルビがあるようにもみえる 崩し字よめない……調べる事
・英和辞書の見出し語のorangeは橙色と訳されるが、和英辞書の見出し語に橙色が登場するのはかなり後の時代
・「樺茶色」「鳶色」「柿色」「柑子色」「蜜柑色」「山吹色」「銅色」「飴色」「海老色」「渋色」などの見出し語はあるのだが…… 現代の感覚だと茶色味が強いものが多い
・染色業界では「orange」を「樺色」と訳しているところもあったようだ（1895『染料乃栞』）（cf. 四十八茶百鼠）
・大正4年（1915）と大正13年（1924）にオレンジ色が流行色となった。おそらく化学染料の発展が影響 樺色、樺茶色はおそらくこれが決定打となり使用されなくなる
・冒頭に書いた「オレンジ色はなぜ橙（だいだい）色なのか、なぜ蜜柑色ではないのか」について言及してなくない？
・↑「オレンジ色はなぜ橙（だいだい）色なのか、なぜ蜜柑色ではないのか」のアンサーは江戸末期～明治の人はちゃんと「橙」と「柑（みかん）」を区別していて、orange……いわゆるsweet orangeは皮が分厚く手で向けないから柑でなく橙の訳語をあてたからでファイナルアンサーじゃない？
・↑日本における果物類、柑橘類の歴史をちゃんと調べていないから、一応それを見てからじゃないとファイナルアンサーしたくない
・↑「オレンジ色はなぜ古い時代から存在する柑子色という訳語があてられなかったのか」のほうが問としてはいいかもしれん
・児童向けクレヨンとかだと「オレンジ」でなく「だいだい」と表記されている率が高い
・図書館に行って『日本の色彩百科 明治・大正・昭和・平成』と『色の名前はどこからきたか―その意味と文化』を読むこと。
・この調べものは「現代においてだいだい色は外来語由来のオレンジ色と呼ぶことの方が多いのは何故？歴史をつぶさに追っていくぞ」の一環なのでまだ先は長い
・未調査：お坊さんの袈裟の色、あれは鮮やかなオレンジ色のイメージがあるが色名、和名はついていたんだったか
・未調査：サフランイエロー（インド国旗のオレンジ色）は江戸末期～明治ごろの日本にないのかしら
・未調査：当時のにんじん、かぼちゃの色をなんと表現していたか（京野菜のにんじんは赤色でかぼちゃは黄色な気がするけれど）
Twitterとかでイラストを描く人はWIPと称して描きかけイラストをアップロードするが、調べもの日記においてもWIPと称して書きかけ日記をアップロードしてよい。自由だ。
ライムが柑扱いされているのが腑に落ちなくなってきた、ライムって手で皮をむけないし酸っぱいよな……
実のサイズで呼び分けていた？うーん、当時の橙柑橘の呼び分けがどのようになっていたかを調べないといけない
「橙 柑 区别」でgoogle検索すると中国語圏のサイトが沢山引っ掛かる 何かヒントがありそうな気配を感じる
『近現代英和対訳辞書における訳語変遷に関する研究─ ‘Giraffe’ 訳語の問題を中心に ─』という論文を見つけた
狭義のorangeはスイートオレンジ、アマダイダイ（←未調査：この和名はいつ出来たんだ？）を指す
広義のorangeは橙柑橘類を指す（citrusよりも狭い範囲←この認識は正確？ちょっと怪しい）
その一方で日本語で「オレンジ」というと狭義のスイートオレンジ（甘橙）のみを指すことが多い
色名のorangeの訳語で「橙の色」となるか「橙柑橘類の色」「（橙以外の例えば）蜜柑色、柑子色」となるかどっちに転んでもよさそうな時期が江戸末期～明治期にあったような気配を感じている
これさあ、自分(女)にとって、涙は意思と関係なく流れるもので、血や汗と同じ生理現象でしかないんだけど。
男ってなんで女が意識的に涙を流せると決め付けているんだ？
引用で男は涙を堪えてるとか言ってる人もいるけれど、こっちからしてみれば、そんなの堪えようと思って堪えられるものではないんだが…。
堪えられるのは単に自分がそういう体質に恵まれたって事であって、何故そうでない人もいると理解できないのか。
そもそもの男女の身体の作りが違うんだから、涙の出やすさにも違いがあって全くおかしくないと思うんだけど、
それにしても、暴力という明らかな加害行為と単に泣く事を同列に並べる男の加害思考には参るよ。
でに井
@nk2ia
そろそろ「他人に何かを求めて流すわけではなく極限までストレスが高まると生理的に涙が出る人間が一定数いる」という事を学んだ方が良い
水島六郎
@mizloq
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そろそろ女の子の躾に「泣いてものごとを有利に進めたり解決したりしようとするな」を加えておいたほうがいいんじゃないかな。男の子の躾で「暴力でものごとを解決しようとするな」というのと同じ意味で
