クリエイティブなAIの夜明け

人類文明の黎明期から、人間は創造活動の中核を担ってきた。創造性は人間の特徴であり、私たちは芸術的な才を生かした作品を生み出せるこの特徴に誇りを持っている。

ヘンリー・ロングフェローの『生命の詩篇』からベートーヴェンの『交響曲第5番』まで、人間はさまざまなメディアで、さまざまな形で創造性を繰り返し発揮してきた。

このような多様性にもかかわらず、変わらないのは、人間が唯一の創造性の源泉であるということだ。一方、AIがクリエイティブな世界でも活躍できるとしたらどうだろうか？

AIはクリエーターになれるのか？

2018年、Edmond de Belamyという絵画がオークションで落札された。この絵画は世界で初のAI生成アートとして歴史に名を残した。落札額は43万ドルであり、当初の見積額7,000～10,000ドルを大幅に上回った。

出典：CNN style

よくよく考察すると、AIとアートの関係は、見かけほど曖昧なものではないことが分かる。ルネサンス以来、芸術家はアートワークの構造に数学理論を適用した。例えばフィボナッチの螺旋である。この螺旋を下地に用いることで、審美的に気持が良い絵画を構成することができる。

1969年、ロバート・グリーンハムのTango Final of British Championshipでもフィボナッチの螺旋が観察できる。

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出典： Mark Mitchell Paintings

数学的な比率を用いた作品としては、レオナルド・ダ・ヴィンチの「ヴィトルヴィア人」やミケランジェロの「アダムの創造」、ボッティチェリの「ヴィーナスの誕生」なども挙げられる(ちなみに、レオナルド・ダ・ヴィンチも有名な科学者・技術者であった)。

数学で絵画を合成することが可能であるならば、AIを用いて絵画を描くこともできるだろう。

AI作家

データ科学者や研究者は、自然言語処理（NLP）の問題に最も長い間取り組んできた。

機械学習アルゴリズムの継続的な開発により、AIは人間の言葉を理解し、再現することがより賢く、より鋭くなってきた。

しかし、AIはブランドのペルソナを反映したオリジナルの作品を書けるほど頭が良いのだろうか。その言語的創造性には限界があるのだろうか？

我々はAIとクリエイティブコピーライティングの関係について詳しく知るために、Hypotenuse AIの共同創設者兼CEOであるJoshua Wong氏に話を伺った。

Q：Hypotenuse AIはどのような問題を解決し、アルゴリズムはどのように機能しているのでしょうか？

Wong氏：毎年、Eコマース企業はコピーライティングに何十億ドルものお金を費やしています。HypotenuseのAIは、ユニークで人間味があり、ブランドのトーンや文体にマッチしたコンテンツを数秒以内に自動生成することで、これを瞬時に代替することができ。

テンプレートと人海戦術を使ってコンテンツを量産しようとしてきた従来の企業とは異なり、Hypotenuse AIはディープラーニングのアプローチを採用しています。我々のビジネスでは大量のデータから学習した機械学習モデルを構築するのです。

モデルは、商品画像とその他の仕様（商品名など）を受け取り、商品説明、広告テキスト、見出しなどのコンテンツを流暢に生成します。私たちのモデルは、コンピュータビジョンと自然言語処理(NLP)によって、電子商取引の商品画像と仕様を理解し、そこからコンテンツを生成することができます。

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Q：AIには人間よりもクリエイティブなコピーライティングが可能なのでしょうか？

Wong氏：現在のテクノロジーとAIの能力を考慮すればあらゆる可能性が考えられます。少なくともAIは品質面で多くの可能性を秘めています（コスト削減は言うまでもなく）。今後数年の間にAIがコピーライターの大半を置き換えるとしたら、広告代理店はどうなるのでしょう？AIが人間に取って代わるという前提には賛成だが、すべてのコピーライターがそうなるわけではありません。クリエイティブなコピーライティングは良くなる一方だと言わざるを得。

(上記の文章のロジックに違和感を覚えなかっただろうか？それは上記はAIが書いたものだからである)。

私の意見としては、AIはいくつかの面でクリエイティブ・コピーライティングに付加価値をつけることができると思います。例えば、商品説明を例にとると、人間にとって見た目が同じようなポロシャツを20枚並べられたとして、その内の一つの製品について斬新なコピーを書くことは難しい。

こうした状況下では、人間はwriter's blocksに直面し、書くのにかなりの時間がかかり、過去事例と似たような内容を記述してしまうでしょう。しかし、AIは同じ問題に直面しません。数秒以内に何千ものユニークでオリジナルなコンテンツを継続的に生成することができます。

一方でAIは、上記の冒頭の段落から分かるように、論理的な破綻や論点を守るするに関しては、はるかに弱いと言わざるをえません。モデルは大規模なデータセットで訓練され、文章の流れを模倣することはできるが、インターネット上のすべてのテキストを含むデータセットがあっても、世界を完全に表現しきることは不可能なのです。

また現在のAIモデルは、データアクセスの観点から実用的な限界があります。つまり、より直近の文章に集中する傾向があり、何段落も前に書かれた情報にアクセスできない可能性があるため、すぐに論点がずれてしまったり、矛盾した文章になってしまうことがあります。

一般的に、AIは人間よりも迅速かつ創造的に流暢なコンテンツを生成することができるが、コンテンツの正しさを保証するための常識には欠けているといえるでしょう。

Q：（私のような）クリエイティブ産業の人間はインテリジェントなAIに取って代わられるのでしょうか？

Wong氏：置き換えられるわけではないが、仕事の重みが変わる可能性はあります。何もないキャンバスから始めるのではなく、多くの仕事が編集やキュレーションの方に移るかもしれません。

機械学習を使ってコンテンツを生成することになると、ある程度のランダム性がでます。ランダム性の利点は創造性を高めることであり、斬新で驚くようなコンテンツをより頻繁に生み出すことができる可能性があります。

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しかし、ランダム性の欠点は、不正確さ、つまり現実世界に忠実でないことであり、そのため、AIは依然として人間によるキュレーションや編集を必要とすることが多い。

人間に置き換えられる範囲は、コンテンツの種類によって異なります。製品説明のような反復性の高い形式の文章は近い将来完全に置き換えられるかもしれませんが、調査や思慮深い推論、調査を必要とするような長い形式のコンテンツは、依然として人間が必要となるでしょう。AIを全く使わない方が効率的な場合もあります。

そうは言っても、私たちが現在取り組んでいる技術は、ほんの1年前には不可能だったことなので、10年以内にこれらのより複雑なタスクの多くが解決されていても不思議ではありません。

Q：この技術を他の産業に応用できる可能性はありますか？

Wong氏：画像から文字を生成する技術は、旅行ガイドの自動化、目の不自由な方々に対して世界をナビゲートするための支援、携帯電話の写真を自動的に整理することなど、他の多くの産業に応用できます。

Q：人間が書いたつまらない本とAIが書いた興味深い本のどちらを選びますか？

Wong氏：面白い質問ですね。好奇心から、AIが書いた興味深い本を読んでみたいとも思います。

でも、この質問には、哲学的な深みがあると思います。もしこれについてブラインドテストを行ったとしたら、私は間違いなくAIが書いた良い本を選ぶでしょう（誰もが意図的に悪い本を選ぶかどうかは分からないが）。

これは論理的な判断であり、教科書や純粋に事実に基づいた学習のための本では、このような判断が自然でしょう。しかし、伝記、小説、小説、フィクションなどのタイプの本の目的の一部は、読者とのつながりを構築したり、感情を呼び起こしたりすることです。これらについては、誰が書いたのかが分かれば、たとえAIが書いた物語よりも面白くなくても、人間が書いたものに傾くという人間の本性に左右されることでしょう。

たとえばあなたは「現実ではないこと」を除いて、常に完璧で毎日が最大限に楽しくなるような「偽物の世界」に住むことを選ぶでしょうか？それとも誰もがそうであるような不完全な現実世界に住むことを選ぶでしょうか？

ほとんどの人は何らかの理由で現実世界を選ぶでしょう。生産的な意味はないが、リアルという要素は非常にウェイトが高いように思います。

現状では、AIの記憶力や精度には限界があります。しかし、これらは人間のコピーライターが直面している問題でもあります。おそらく、十分な時間とさらなる発展があれば、このようなオリジナルの記事は、AIにとっては簡単な作業になることでしょう。

翻訳元：The dawn of creative AI: How this BLOCK71 startup is revolutionising the creative industry

表題画像 : Photo by Jr Korpa on Unsplash (改変して使用)