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AI使ってますか?Xで翻訳ボタン押すと海外のポストでも日本語で読めるの便利ですよね。
機械学習から連綿と続いた先にある生成AIの隆盛、大変エモいものがあります。
自分はまだニューラルネットワークと呼ばれていたころからこの分野で細々と研究をしており、趣味は主に写真です。絵はたしなむ程度。
今の反AI運動は、誰に対して何を反対しているのか良くわからなくなってしまっているので、正しく反対するのが良いと思っています。
結論から、なぜそうなるのか、どうしたら良いのかと整理しておきます。
(Xの利用規約がいつ変更され、どのように利用されるかについては、他の方の記事に詳しいため略します)
たいていの場合、人間が利用可否を判断できる程度には高解像度な写真と、ストックフォト社のロゴ、撮影者の名前、管理IDが入っています。
もちろん商業印刷に使える高解像度は購入後にしか手にすることはできません。ただサンプル画像ですが、機械学習用途では十分です。
ロゴなどを取り除くのは難しくありませんし、学習用途では十分なイメージサイズがあり、機械学習に十分使えます。
しかし、実際にはそういった事例は見聞きしません。(個人で学習されている方もほぼいないでしょう)
なぜならば、もしも利用が発覚した場合に使用料を請求されるからです。
同様に、無償の用途であっても、例えば軍用機や戦車など、IDやサインを写真に入れる方は少なくありません。
これは、端的にはパクられた時に自分の写真だと主張する為です。
現行法下では、いわゆる"無断学習"を止めることはできません。
機械的に大量の学習が行われるのが問題であるという論建ても見聞きしますが、あまり良い筋論とは思えません。
なぜならば、少ない学習量で良い結果を出すというのは、機械学習的にはかなり昔から熱心に研究されているテーマだからです。
(例えばコンピュータ将棋に新風を吹き込んだBonanzaは、たった6万局の棋譜を学習させることで評価関数を作成しています)
実用的にも、事前に学習させたモデルを準備しておき、少ないサンプル画像(数枚~数百枚)で、不良品検査に使えるモデルを作成する、などは熱心に行われています。
現状でも、対象となる絵を人間が模写して、模写側を学習させるだけで、十分に元画像に近似した画像を出力できます。
人間が目で見て判別できる程度のノイズやウォーターマークは、前述の通り除去にさほど手間はかかりません。
Xを利用する以上、利用規約に同意しなければ使えないので、これについて学習を防ぐことはできません。(非公開ポストについては学習されませんが、これもXの利用規約変更が無いことが前提です)
例えばpixivは機械的な画像収集がガイドラインで禁止されています。また、画風を模倣した作品の投稿についても一定の制限のもとで禁止されています。
対価を取る旨の明記とは、例えばpixivFANBOXのメンバー限定コンテンツを、無断で転載されてしまった場合、損害を負ったと外部に対して明確に説明が出来ます。
これらを行ったうえで、故意に学習され、似た作風の生成AI画像を公開されるという嫌がらせを受けた場合は、上記の旨を前提として、嫌がらせであると都度対応する必要があります。
これは知らなかった、うっかりしていたでは起こりえない状態にしたうえで、きちんと嫌がらせに向き合うということです。
生成AI画像をそもそも見たくない、というものは、現行では防ぎようが無く、どちらかというとロビー活動に近いものになります。
こいつは画像生成AIで絵を出力している!というのは、指摘として正しいか否かは別として、あまり意味をなしません。
ただ、自分の趣味である写真でも、いわゆる加工をどこまで許容するかは人やコンテストによって異なる為、そういった住み分けの話になってくると思っています。
例えば、ある画家が自分の画風を学習させた生成AI画像を出力して販売したとしても、それを咎める理由は思い当たりません。
現状でもまだ過渡期であり、人間の目で判別不能な画像を出力するようになるのは、時間の問題です。(既に人間が書いた絵であっても生成AI絵だと誤認される事例は数多くあり、指摘できる人間の数は減っていきます)
どちらかと言えば、作画過程のタイムラプス動画に価値を見出すような、違った付加価値の話になってくると思います。
生成AI画像技術を禁止する、学習を禁止するなどは、現行法下ではできません。
法改正もしくは法解釈の変更が必要なためロビー活動を行うしかありません。
しかし、自分の絵を商用利用を禁止し、それを許容するプラットフォームで発表することはできます。
Xでは非公開ポストにしない限り、機械学習に利用されることを防ぐことはできません。利用規約で既に利用が可能になっているからです。
露悪的に言えば、Xを利用するのに学習されたくないのは虫が良い、と言えます。ただし、Xに対して一定の金額を払うことで対象から除外してもらうように働きかけることはできるかもしれません。
ウォーターマークやサイン、ノイズを機械学習を防ぐ目的に使う効果はとても薄いです。ロゴやウォーターマークの除去もテーマとしては昔からあるものであり、難易度はそれほど難しくありません。
ただし、意図して除去していることは明確になるので(Xには規約で学習されてしまうが)X以外の例えば悪意ある第三者に学習された場合に、悪意ある行動だ、と指摘することが出来ます。
この場合、対価を取って公開している場合、損害が明確になるので、アクションを取りやすくなります。
X社に学習されるのは諦めて、小さくても良いのでトリミングで取り除かれない位置にサインを入れてポストするのが最もベターです。ウォーターマークである必要はありません。
(取り除かれて転載された場合、タイムスタンプを基に悪意ある転載だと指摘できるため。逆に言えば別に大きくいれてもさして違いは無いので自分の好みで入れれば良い)
また、自分の画風のAIモデルを開発中である、これの対価はAI陣営には買えないくらいとても高い、とプロフィールに書くだけでも十分抑止になります。
生成AIに反対する為に、自分でAIモデルを作り高額で販売するつもりである、と表明すれば良いからです。
嫌がらせで自分の画風を真似たモデルが作られて販売もしくはそれを使った出力画像が出た際に、自分は損害を負ったと主張できます。
また、第三者のゲームのスクリーンショットに勝手に透かしやサインを入れるのは止めましょう。適切なガイドラインのもとで適切に利用するのが最も大切です。
既に法律でも、利用規約でも、生成AIや機械学習側がリードしている状態です。
Xが学習するというのを妨げるのは、プラットフォームを利用する側としてはどちらかと言えば非難される側になってしまいます。(規約にあり、利用しており、それでいて相手を妨害する為)
大宝律令の中に碁に関する項目があること、隋書倭国伝に「好棋博、握槊、樗蒲之戯(囲碁、握槊、樗蒲(さいころ)の競技を好む)」との記載があることから、実際にはさらに以前から伝わっていた説もある。
幕府の庇護のもと囲碁に専念する職業棋士が誕生し四家の互いの切磋琢磨により日本での囲碁の技術が飛躍的に向上、多くの名手が生まれる土壌が整えられた。
朝鮮通信使で来た囲碁の名手と日本の棋士との差は3子であったという。
近世囲碁の発展、振興に絶大な貢献。囲碁殿堂表彰にも第一回で選ばれている。
いまや囲碁以外でも用いられている段位制度を発明し、棋士同士の実力差を可視化し囲碁の競技性を高めた。
手割りも彼の発明であり囲碁の局面評価の技術発展に大きな影響を与えた。
その卓越した棋力は「棋聖」「実力十三段」と称された。(当時の実力最高段位は七段、九段=名人)
帝国ホテル、およびホテルオークラの創設者である大倉喜八郎の息子で大倉財閥2代目総帥。
明治維新により幕府の後ろ盾を失い混迷と貧窮を極める囲碁界に対し経済面で多大な援助を行い、本因坊家、方円社、裨聖会等乱立する各派閥を大同合意させ日本棋院を設立。
財界の力を背景に棋士たちをまとめ、混乱を収拾し碁界合同に物心両面で貢献し現在の囲碁界の礎を築いた。
女流棋士として初の実力四段となり、また多くの女流棋士を育てたことから「現代女流碁界の母」と呼ばれる。
喜多は杉内寿子を始め多くの女性棋士の育成にも尽力し、女流囲碁界の興隆に貢献した。
彼女の情熱と努力により、女性の囲碁参加が増え、囲碁界の多様性が高まった。
NHK朝ドラ「あさが来た」のヒロインのモデル・広岡浅子とも交流があり二人の棋譜が残っている。(明治41年朝日新聞に掲載)
https://kajimaya-asako.daido-life.co.jp/column/15.html
本因坊の名跡を日本棋院に譲渡し、選手権制の本因坊戦創設に導いた。
囲碁の常識を変えた「新布石」理論の提唱者として知られる。呉清源と共に伝統的な布石にとらわれない大胆な構想で囲碁の戦略に革新をもたらした。
また多くの内弟子を取って育成し、大竹英雄名誉碁聖・加藤正夫名誉王座・二十四世本因坊秀芳・武宮正樹九段・小林光一名誉棋聖・二十五世本因坊治勲など「木谷門下」として知られる多くのトップ棋士を輩出した。
木谷の教育と熱意は、日本の囲碁界のレベルを大きく引き上げ、現代囲碁の礎を築いた。
木谷實とともに革新的な布石を開発し、囲碁の戦術と戦略に革命を起こした。
呉の卓越した棋力は「昭和の棋聖」と称され、多くの名勝負を残した。
彼の影響は日本のみならず世界の囲碁界に及び、囲碁の深みと可能性を広げた。
私財を投じて海外の囲碁普及に尽力。ヨーロッパやアメリカを訪れ、講演や指導を通じて囲碁の魅力を世界に伝えた。
岩本の活動により、海外での囲碁人口が増加し、国際的な囲碁交流の基盤が築かれた。
「原爆下の対局」でも知られる。
「宇宙流」と呼ばれる独特の打ち方で知られる。
陣地の多い方が勝ちであるゲームにも関わらず、地を取りに行かず盤上全体を大きく使い従来の囲碁の常識を覆す。
武宮の革新的な戦法は多くのファンを魅了し、囲碁の可能性を広げた。
独特の棋風と人柄で多くの人々に影響を与えた。中国や韓国の棋士との交流を深め、彼らの育成と強化に貢献した。
藤沢は自身の経験と技術を惜しみなく伝え、国際的な囲碁のレベル向上に寄与した。
日本で修行を積み、後に帰国し韓国囲碁界の発展に大きく貢献した。
また、彼の弟子である李昌鎬を育成し、共に世界一の座を競い合った。
韓国囲碁の飛躍的な成長を支え、国際囲碁界に大きな影響を与えた。
日本が囲碁のトップの座から降り、囲碁界の勢力図が塗り替わる大きなきっかけとなった。
史上最強の棋士の一人とされる。曺薫鉉の弟子として才能を開花させ、圧倒的な強さを誇り多くの国際棋戦で優勝した。
国際棋戦の優勝回数は歴代最多であり、2位以下に大きな差をつけている。
『ヒカルの碁』のヒットにより少年少女たちの囲碁人口を増加させる。
低迷極まる囲碁界に一筋の光をもたらした。
ヒカルの碁がなければ日本の囲碁界は今よりもっと厳しい状況に置かれていただろうことは想像に難くない
DeepMind社の創設者。ハサビスのチームが開発したAI「AlphaGo」が2016年に世界トップ棋士の李世ドルを破り囲碁界に衝撃をもたらす。
AlphaGoの登場は人間の思考を超えるAIの可能性を示し囲碁の戦略研究にも新たな視点を提供した。
今まで悪手とされていた手が見直されたり人間には全く思いつかない手を編み出す等、囲碁の常識がAI前とAI後では大きく変わった。
赤:多井隆晴 渋谷ABEMAS 緑:佐々木寿人 KONAMI麻雀格闘倶楽部 白:黒沢咲 TEAM RAIDEN 青:猿川真寿 BEAST Japanext
白13
緑18 赤23 緑 8 赤 3 緑14 赤15 赤12 赤11
白10 白20 赤 5 緑 4 白 2 赤25 赤 1 白22
赤21 赤24 赤19
緑16 > 1
赤 9 白17 赤 7 青 1 赤 6
誤答は省略
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青 | 赤 | 赤 | 緑 | 赤 |
赤 | 赤 | 赤 | 赤 | 赤 |
赤 | 赤 | 赤 | 赤 | 赤 |
緑 | 赤 | 赤 | 赤 | 赤 |
赤 | 赤 | 赤 | 赤 | 赤 |
赤: 22枚 ○ 14 × 0
緑: 2枚 ○ 5 × 0
白: 0枚 ○ 6 × 0
青: 1枚 ○ 1 × 0
赤:見上家達@宮城 緑:細見太郎@大阪 白:鶴祐一@福岡 青:山口宏@兵庫
赤13
青 8 青18 赤 3 スルー 緑12 緑14 青16 赤23
緑11 白21 赤10 赤 6 赤17 白 × 青 1 赤 9
赤 5 青 × 赤 4 赤15 緑 2 赤20
緑 7 > 10
緑10 青 × 白 × 緑22 緑25 緑24 赤19
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青 | 緑 | 赤 | 赤 | 赤 |
青 | 緑 | 緑 | 赤 | 緑 |
青 | 緑 | 赤 | 赤 | 緑 |
青 | 緑 | 緑 | 赤 | 緑 |
白 | 緑 | 緑 | 緑 | 緑 |
赤: 7枚 ○ 12 × 0
緑: 13枚 ○ 9 × 0
白: 1枚 ○ 1 × 2
青: 4枚 ○ 4 × 2
先先週(2024-09-15)の棋譜
赤:荻島徹@神奈川45 緑:西駿太郎@鹿児島37 白:藤原雅治@千葉29 青:上重三四郎@広島50
青13
緑 8 白12 青11 赤 3 白18 緑23 青14 緑 6
赤 1 赤16 青 2 緑15 白 9 緑 × 赤24 青20
赤22 緑25 緑21 白 7 青 ×
白19 > 1
白17 白 × 赤 1 緑 5 緑10 青 4
+--+--+--+--+--+
赤 | 赤 | 赤 | 青 | 緑 |
赤 | 白 | 白 | 緑 | 緑 |
赤 | 白 | 緑 | 緑 | 緑 |
赤 | 緑 | 緑 | 白 | 緑 |
緑 | 緑 | 緑 | 緑 | 緑 |
赤: 6枚 ○ 6 × 0
緑: 14枚 ○ 8 × 1
白: 4枚 ○ 6 × 1
青: 1枚 ○ 6 × 1
一力遼が世界戦を勝ったが、なんと日本勢としては19年ぶりらしい。 張栩がアジア選手権で勝った以降、井山すらも世界戦では勝てていなかったことになる。 これ自体は、素晴らしいことだとは思う。
しかし同時に、囲碁プロ棋士ってもう意味あるんだろうかという疑問も持っている。
囲碁AIが発達し、人間とは大差の実力を持つようになってしまった。 その結果どうなったかというと、 「AIが示す着手が最善手」という認識がプロにもアマにも定着してしまった。 今、アマがプロの碁を見る時にやってることは、 プロが打った手がAIの示す最善手と一致しているかどうかを確認することだ。 形勢判断についても、今はAIの評価を見ることが一般的だ。
プロも、囲碁の学習ではAI様のおっしゃるに打てるようになることを目指し、 実戦においても、AI様と一致することをよしとする。 今、世界ランキングでダントツのトップを行く韓国の申ジンソは、 AIとの一致率の高さから、「申工智能」と呼ばれている。 決まった答えがあり、それと同じように打つことが求められるのであれば、 もはやそれは人間がやる意味はないと思う。 お笑い番組で、箱の中に隠されたものを手の感触だけで当てるゲームがあるが、 これに近い。
以前は、囲碁のプロ棋士の役目は、最善手の探求そのものにあったように思う。 囲碁の理論(棋理という)自体を生涯をかけて追求した棋士もいた。 囲碁のプロ棋士とは、勝負師であると同時に、囲碁の研究者でもあったわけである。 それが研究の答えはこうですとAIが示すようになり、 人間もそれを受け入れてしまった以上、 囲碁の研究者という人間の仕事はもう失われてしまったわけで、 今残っているのは、AIなりきり選手権だけである。
去年、本因坊戦が縮小されて業界的には大きなニュースになったわけだが、 これは本質的にはAIの発達によってプロ囲碁の価値が失われたからだ。 囲碁新聞なんかもどんどん廃刊になっていっているが、 これも例えば棋譜解説なんかはAIに入力させれば終わりだし、 そもそもプロの打ち碁自体がAIものまね選手権であり、価値を失ってるからだ。
今後も、プロの囲碁はどんどん価値を失っていき、 職業としても危うくなっていくと思う。 芝野虎丸の兄である龍之介は、囲碁の棋士は斜陽であり、 平均年収は300万弱(中央値はもっと下)であるという考察を述べて、 囲碁の普及が足りてないことを問題意識として持っているようだが、 おれの考えでは真の原因はAIの発達と、それによる囲碁棋士のオワコン化にあると思う。
しかしこれは、囲碁自体がオワコンになったことを意味しない。 おれは、囲碁が生き残る方法は、囲碁を知能教育の手段として明確に位置づけることだと思っている。 東大では、全学体験ゼミナール「囲碁で養う考える力」 という講座があるように、碁は考える力を養う。 おれの母校である京大をはじめとして他の大学でも同様の講座をすべきなのはもちろんのこと、 出来れば小学校で囲碁を必修化すべきだ。しょうもない英語なんかやってる場合ではない。 囲碁で地頭を強化すれば、算数だろうが英語だろうが、余裕で出来るようになるから安心しろ。 故長尾健太郎氏は、囲碁で頭を鍛えた結果、四谷大塚で5年生の時に6年生の試験を受けて、一位をとっていたようだ。
元経産官僚の宇佐美典也氏(東大卒)は「僕は小さい頃、地元では1番で、このまま日本一になるのかと思ったこともあった。でも四谷大塚に入ったら、学年は1個下なのに、僕の学年の試験を受けて、ずっと1番を取っている長尾健太郎という男がいた。 https://times.abema.tv/articles/-/8670771?page=1
では、この世界に向かうにあたって、あるいは到達したあと、 囲碁のプロ棋士はどんな意味を持つだろうか。 例えば、スウェーデンでは教員になるためには修士号が必要というし、 大学受験の世界でも数学科出身の人が数学講師をやっていたりするわけだから、 プロ棋士が囲碁の先生になるというのは自然なことだ。
しかし、どんなに囲碁人口が増えようとも、囲碁のプロ棋士になる 人間は増えず、ゼロに収束していくと思う。 それは上に述べたように、囲碁がもうコンピュータによって解き明かされた ゲームであり、人間の探求領域はもう存在しないからである。
むしろ今後は、アマチュアの囲碁が盛り上がっていくのではないだろうか。 AIによって学習の機会は平等になったし、それによって受ける恩恵はプロよりも アマチュアの方が大きい。
囲碁棋士の歴史が終わってしまうことは文化的には大きな損失だとは思うが、 技術革新によってある仕事が失われるというのは他の業界では起こっていることであり、 囲碁についても、プロ棋士ではない別の職業が生まれるのではないかと思っている。 日本棋院は囲碁棋士業界を延命させることに必死だが、 それは無理なので、別の道を模索した方がいいと思う。
先週(2024-09-08)の棋譜
赤:南浦一貴@京都 緑:田悠徹@東京 白:戸谷泰陽@大阪 青:祖父江葵?@
緑13
赤 8 赤 × 緑 3 白12 青11 緑16 青21 白14
青15 青 4 青 × 白 5 白 × 青 2 緑10 青 1
白20 緑 6 赤 7 緑 × 白18 白 9 緑24
赤17 > 10
緑10 赤 × 青22 緑25 青19 白23
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青 | 青 | 青 | 青 | 白 |
緑 | 青 | 緑 | 青 | 緑 |
青 | 青 | 青 | 青 | 緑 |
青 | 青 | 青 | 青 | 緑 |
青 | 青 | 白 | 緑 | 緑 |
赤: 0枚 ○ 3 × 2
緑: 7枚 ○ 8 × 1
白: 2枚 ○ 7 × 1
青: 16枚 ○ 8 × 1
先週(2024-09-01)の棋譜
赤:中嶋一颯@神奈川 緑:田山千紘@東京 白:竹田直樹@東京 青:鷹野昭栄@東京
赤13
青 × 赤 8 赤 3 白12 白 × 緑11 緑14 緑 4
白 5 白 2 白 × 青18 青10 緑23 青22 赤21
白15 赤24 緑20 青 6 白 × 赤 × スルー 緑 1
白25
緑16 > 5
緑 5 青 7 白 × 緑17 スルー 白 9 赤19
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緑 | 緑 | 緑 | 緑 | 緑 |
緑 | 青 | 緑 | 白 | 白 |
緑 | 緑 | 緑 | 緑 | 白 |
緑 | 緑 | 青 | 赤 | 白 |
赤 | 赤 | 赤 | 赤 | 白 |
赤: 5枚 ○ 6 × 1
緑: 13枚 ○ 9 × 0
白: 5枚 ○ 6 × 4
青: 2枚 ○ 5 × 1
先週(2024-08-25)の棋譜
赤:森笑子・森絢子@宮崎 緑:杉山理恵・杉山桜良@新潟 白:前田大介・前田志朗@長崎 青:長谷部治・長谷部匠@兵庫
緑13
緑 8 青12 青14 緑18 赤11 赤15 白 3 白 ×
赤23 緑16 青21 白22 青 6 青24 緑20 青10
赤25 赤 5 赤 2 赤 4
白 9 > 23
緑 × 青19 赤23 赤 7 緑 1 白17
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緑 | 赤 | 赤 | 赤 | 赤 |
青 | 赤 | 赤 | 白 | 赤 |
青 | 青 | 白 | 赤 | 赤 |
青 | 白 | 赤 | 赤 | 赤 |
青 | 青 | 赤 | 赤 | 赤 |
赤: 15枚 ○ 9 × 0
緑: 1枚 ○ 6 × 1
白: 3枚 ○ 4 × 1
青: 6枚 ○ 7 × 0
https://anond.hatelabo.jp/20240825142306