生成に対する見解を適当に済ませない
生成イラストの話題は、せっかく絵の領域の話であるのに、見出せるものが少ない
例えば、実際に生成された画像 / 画像が生成されている事実をどのように扱い、分析するのか
返答に幅がない
mk.iconが独自に探る必要がある
生成AI いつから
2022年後半から
mk.iconの見解
1. 生成イラストは結論偏重
結論偏重かどうか
2. 絵描きは平等に「自分が描いている」こととの対比が発生
比較検討、反省的態度につなげられる
後手を引いている最中の可能性
イラストの講座やメイキングは無数に存在していた
結論の再現が目的
アクセスも容易
それらを利用して完成させるほど、入力に基づいて人力で生成している
交換可能なもののやりとりであり、模倣しやすいから、機械の生成で近づける
どこまで本当に自分で描いていたのか
エンジニアの業務をAIに任せられて、終われる=その人は本当にエンジニアだったのか、をしばしば聞く
「AIに任せる」の程度を問題にしている
実際の業務はコンテキストの分析や理解を要する
「わからない」を分解できるか
mk.iconが特に推薦したい記事
拠り所としている創造性のあり方の違い
制作過程のデータが必要
スタイルとパターンがある
スタイル転送
著作権(内面)の範囲にかかわる
スタイル(表面)=画風 / 作風は保護対象ではない
スタイルの独占を防ぐため
同じスタイルで生成されたら立場がなくなる、という人の根拠は何か
佳作もいらない
漫画が読書に入らない理由#693d39dd0000000000029a37
スタイル / パターンで二分して終わりではない
その境界はどこか
その先は
AI技術と並行して著作権が引き合いに出されてもなお、「絵=表面」の傾向が強い
生成しやすい絵がある
ベンチマークみたいな絵
ランダムドロップみたいな絵
組んだデッキみたいな絵
平文の絵
自明の絵
代表的な絵
不自然な絵
差異
データセット性
腕ベースと頭ベース
表現には2種類ある
10あったら9を捨てる
絵のコンテキスト圧縮
少ないコンテキストで長い文章
付加価値と延長線上
思考のプロセス
賢さと面白さ
根幹
どこから絵が単純作業になるのか
手動ではやりたくないこと
正確に描くだけならデジカメでいい
外注すればいい
すべての仕事絵は他人に描いてもらうことができる
属する文化の計算可能性
アテンションとディレクション
プロダクションとクリエイティビティ
オートポイエーシス
作品の本体はどこにあるのか
情報処理と情報に基づいた素材の操作
人間の評価関数の遷移
最初からすべてをわかってはいないという感覚
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〔……〕「開発パイプラインの中で,非常に負担が大きく,コストが高く,クリエイティブな価値が低い部分はどこですか?」とか,「クリエイティビティに集中できるよう,AIを使ってこれらの摩擦を取り除くにはどうすればいいですか?」という点を,開発者に問いかけています。
mk.iconの実体験
「絵を描くのにお金がかかる」がわからない人