Andersonの視点

現実が死んだとき、あなたはどこにいましたか?

mm
Unite.AI を Google の優先ソースに追加
A picture of a cat peeping out of a box. No alterations, just cropping. Original image 'silver tabby cat in brown cardboard box' submitted to UnSplash in 2020年11月 by Elena Kloppenburg, used under permissive license – source https://unsplash.com/photos/silver-tabby-cat-in-brown-cardboard-box-f4HJPGXUiQY

昨晩、よくあることですが、妻が仕事帰りにソーシャルメディアで見つけたさまざまな動画や画像を見せに来ました。彼女が集めたものは、かわいらしい動物やぬいぐるみのキャラクターが多く含まれる「かわいい」コンテンツが中心です。

その後、彼女はまだ実際に見る時間がなかったものの保存していた動画を見せてくれました――メスのコアラと2匹の眠る新生児、そして好奇心旺盛な猫が登場する「かわいい動物」動画です。

すぐに、若い家猫が野生動物と同じ空間に入れるのかと疑問に思いました――たとえ「動物園」的な環境だとしても。しかし、その考えは「人生は奇妙だ」という言い訳で蚊を払うように追い払いました。

動画は、母コアラと2匹の眠る子どもたちが布の上に座り、母コアラが目立たない壁にもたれかかっている、静止したかなり狭い画角を映していました。

若く用心深い茶トラ猫がフレームに入り、好奇心に駆られて不安を乗り越え、眠る子どもたちに近づきました――その間、母コアラがこの介入を好ましく思わないかもしれないと警戒し続けていました。

約1分ほどこの推測的な膠着状態が続いた後、母コアラは手を伸ばし、若い猫をすくい上げ、数瞬抱きしめました。これは二匹の動物の体重と体格の差に全く合致したやり方で、そしてその後、侵入者を子どもたちの横に「受け入れられる客」として落ち着かせました。*

新たな問題への新しい猫

この時点で、ほぼ同時に、妻と私はこの動画がAI生成である可能性が高いと宣言し、私が『保留された失望感』としか言いようのない感覚を抱きました。私たちにとって、これは文字通り新しい種類のシュレディンガーの猫――箱から出たものの、必ずしも生きているわけではない、ということでした。

それ以来、私はその動画を探しに行っていません――投稿者が偽造であることを認めたかどうか、または現在の時点より前に投稿されたか、あるいは複数のウェブサイトやポータルで安価に作られた可能性があるか、あるいは動画のコメント欄でAI生成であると非難しているを見るためです。

その動画が偽か本物かは重要ではありません;私が衝撃を受けたのは、長らく待ち望んでいた啓示にやっと辿り着いたことです――AI生成画像・動画システムについて7年間にわたり**深く集中的に取り上げ(そして作成したディープフェイク検出システムも含め)、それでももう自分の目を見ることすら信じられなくなった、ということです。

AI動画合成の最大の残されたボトルネック――一貫性の欠如――は、バイラルになりやすい短尺コンテンツを作る上で障壁にはなりません。AIは私たちの縮小した注意力を完璧に埋めることができ、今のところそれ以上はありませんが、明らかにこれらの注意点は挑戦的であるものの、最終的には克服されるでしょう。

したがって、この遅れて(そしておそらく誤っているかもしれない)コアラ動画に関する考えは、私の人生における『自分がどこにいたか』という瞬間の連続に当てはまります: 母がはしごを上り、天井を塗り、ラジオでエルビスが死んだと流れる1977年クリスマスイブにレスタースクエアで公開された『スター・ウォーズ』のプレミアでスター・デストロイヤーが頭上で轟く1993年7月、レスタースクエアでティラノサウルスが囲いから脱走するマラが(イタリア語で)『みんな、キッチンに来てくれ――ニューヨークで何かが起きている』と言うコアラ動画の猫を見て、これが今年であり――私にとって――現実が死んだ瞬間だと悟る

(ねえ、ケネディが暗殺されたとき、私さえも宇宙にいたんだ。)

『門の前の敵』への反応

2025年後半、ある研究者によれば、AI生成画像を識別する我々の能力は偶然に近い程度で、正答率は54%です。自分でテストを受けてみてください――私自身はあまりうまくいきませんでしたが、過去8、9か月で生成AIの品質は著しく向上しています:

再生するにはクリック – 長年の研究にもかかわらず、画像をAI生成か実物か評価する際、私は引用された研究で示された平均とほぼ同じスコアを出します。 ソース 

ワシントンポストは最も早い予測の一つとして、ポスト・リアリティの可能性について2018年2月に報じました――オートエンコーダーを用いたディープフェイクが世界を驚かせた数か月後のことです。この記事はすぐに規制への警鐘となり、最終的には性的ディープフェイクに対する立法、EUのAI生成素材の開示に関する新法、そしてコンテンツの出所と真正性を保証するCoalition for Content Provenance and Authenticity(C2PA)認証システムへとつながります。

後者は、画像の生涯にわたってカメラセンサー情報から公開・アーカイブに至るまでの資格情報を付与し、旅路で加えられた変更を記録し、それに応じてマニフェストを修正することを目指しています。

当然ながら、この生涯全体にわたるアプローチは、流通中の既存画像をほとんど無視しており、採用された限られた数カ所でしか消費者価値を持ちません。

何本の指を上げているでしょうか?

しかし要点は、2018年初期の編集記事以来急速に高まったAI生成コンテンツに対する規制への欲求が、皮肉にも人間の判断の自動化または委任への呼びかけになっていることです。

私たちがその作業を自ら行いたくない、あるいは政府や機関に任せたいと考えるか、あるいは特定の人々――あるいは特定のタイプの人々――がその判断を下すべきではないと感じるかのどちらかです(この立場はそれを主張する者にとって称賛に値するものではありません)。

すでに少し落胆した口調で、コアラと猫の動画の出所を調査しないと言ったのではありませんか?その動画が偽かどうか分からず、少なくともより情報に基づいた推測をするための十分な情報を集めようともしないことは、ジョージ・オーウェルが『1984年』で描写した、警察国家に拷問されて二つの相反する信念を同時に保持できるようになる「弾力的な信念」の状態と同じです。

From Michael Radford's 1984 adaptation of Orwell's classic dystopian SF novel, a tormented Winston Smith (John Hurt) begins to at least concede that four fingers might actually equal three fingers, and that his eyes are not to necessarily be trusted.

マイケル・ラドフォード監督のオーウェルの古典的ディストピアSF小説『1984年』の映画化作品から、拷問を受けるウィンストン・スミス(ジョン・ハート)は、少なくとも四本の指が実際には三本に等しいかもしれない、そして自分の目は必ずしも信頼できない、と認め始めます。 1984年のスチル(1984)、© Metro-Goldwyn-Mayer Studios Inc. / Amazon MGM Studios.

オーウェルの小説では、反派オブライエン(映画版ではリチャード・バートン)が被害者に対し、拷問の目的は信念を柔軟にし、全体主義国家が求めるように二つの信念――たとえば四本の指が三本に等しいとするように――を同時に保持させることだと明言します。

この「信念の弾力性」は、影響力を持つ者にとって自然に重宝されます。なぜなら、選挙民や消費者が影響の対象となるまでに、信念が硬直化していることが多いからです。

私にとってコアラと猫の動画は両方『AI』でも『AIでない』でもあるので、二重信念に慣れ始める第一歩を踏み出しました。そして、二元的な認識を止め、何が本物かを教えてくれる者に影響されやすくなっています。

したがって、この特定の啓示は称賛すべきものではなく、むしろ抵抗すべきものだと考えます。『非現実』への内面的な譲歩が『かわいい動物』動画という形で私に訪れ、そしてあなたにも別の形で訪れるかもしれないことは、世界を判断し評価する自身の能力に対する危険となり得ます。

軽い話題として

軽い話題として、哲学者ジョシュア・ハブグッド=クートは2024年に、『認識論的黙示録』という警鐘を過小評価し、システムの喪失が元々脆弱であり、写真に関しては比較的新しいものであるという見方を示しました。

しかし、より最近の著作では、『フェイクニュース』『ポスト・トゥルース』というミームが政治的目的で武器化されていると主張しています――少なくとも前者の場合は否定しがたく(たとえ政治的機会主義であっても、陰謀というわけではなくても)。

 

* 実際にこの便利な例が本物なのか、あるいはAIの有無に関わらず私が議論の手段として作り上げたのか疑問に思っていませんか?これは本物です、と言います;私がこの分野で新しい声ではないという事実に重みがあるなら、もしかしたら信じてくれるでしょう。あるいは、私が最近変わったのでしょうか..?

** これは引用文献を含み、さまざまな文献エントリーにおいて、生成AIと法のケンブリッジハンドブック機械学習における重み

2026年9月4日金曜日に最初に公開されました。コアラに関する誤りがあったため、最初の公開から数分後に修正され、同日の少し後に欠落していたタグを追加しました。

機械学習のライターであり、ヒューマンイメージシンセシスのドメインスペシャリスト。Metaphysic.aiの研究コンテンツ責任者を務めていたが、DNEGのBrahma.aiへの統合により解散した。
Portfolio site: martinanderson.ai
Contact:martin@martinanderson.ai