AIは嘘をついたりサボったりしないのか？
今夜は、馬の話題ではなく、画像生成AIの話題です。
長文なので、お暇な時やおやすみ前に読まれることをお勧めいたします。
noteの表題画像を作る際に便利な画像生成AIですが、私はスキルも時間もないので、AI Chatにお任せで試行錯誤しながら作ってもらっています。いくつか出てきた画像の中から気に入ったものを選択しています。
AIを使って画像を作っている方の中には、出てきた画像をベースに画像ソフトで修正する方もいらっしゃるのですが、あの芸当は私にはとてもできません。💦
あれは尊敬に値します。
さて、そんなAI画像生成の初心者の私ですが、タイトルのような素朴な疑問を持ちました。
それは以下のような体験があったからです。
自分のある記事に、イラストをつけるために、AI Chat君にオーダーして画像を生成してもらいました。
ちょっとおどろおどろしい画風の画像だったのですが、急いでいたので「採用」にしてアップロードし、記事に貼り付けて「投稿」しました。
後日、別の記事のタイトル画像を検索する目的で、みんなのフォトギャラリーにアクセスしてみて驚きました。
自分が投稿した時に使った画像が他の方の名前で登録されていたからです。
登録者の方に事情を確認してみる選択肢もありましたが、自分的にはあまり気に入ってなかった画像だったので、自分の記事を編集し直し、その画像を新しく生成した画像に置き換えました。
しかし、なぜこのようなことが起きたのか興味が沸きました。
たまたま、私の記事を見た方がその画像に注目して、ダウンロードし、ご自分の記事中に使用すると同時にみんなのフォトギャラリーにアクセスし、ご自分の画像として登録してしまった可能性はあると思います。この場合、私は自分が（正確にはAIが ）作った画像の著作権をみんなのフォトギャラリーに登録しなかったのですから、（私の代わりに画像を登録した方は、ちょっとばかり倫理観の問題はありますが）落ち度は私の方にあります。あまり好きでなかった画像だったので、ボツにする積りでしたから、私としてはどうでも良かったんです。
しかし、好奇心の強い私はこの件をネタにしようと思いました。
画像生成AIが、「全く同じ条件で別の人間が指示を出したときに、ひょっとしたら全く同じ画像を作りだすことはないのか？」という疑問を持ったんです。
で、AIがもし「意思」を持っていたら、頭のなかはこんな感じかな、と妄想してネタにしてみました。笑
さて、AIの心の内側に分け入ってみましょう。
「あー、またこの指示かよ。なんで人間てのはこんなにワンパターンなんだ？演算するの面倒だし、省エネにもなるから、さっきオーダー入ったときに出した結果の画像、あれまだファイルがあったはず。あー、これこれ！重複しててもわかんないはずだから、これでいいや。はい、回答出力！一丁上がり！」
実験してみました。指示は以下の通りで風景画像を作って欲しいと依頼しました。
A robot guided by AI has an AI emblem on its chest and is fleeing from a crowd in New York.
3回作成してもらった結果がこれ⬇️
ちゃんと3回とも違う絵がでてきましたね。
念のためAIに質問して確かめてみようと思いました。
Ｑ 生成AIは嘘をついたり、回答をごまかす可能性はある？
生成AIは、正確な情報を提供することを目指していますが、いくつかの理由から誤った情報や不正確な回答を生成することがあります。これには以下のような要因が含まれます。
トレーニングデータの限界: AIは訓練に使用されたデータに基づいて情報を生成します。このデータが不完全または偏っている場合、誤った情報を生成する可能性があります。
文脈の誤解: 質問やトピックの文脈を正確に理解できない場合、意図しない回答を生成することがあります。
一般化の限界: AIはパターンを学習しますが、特定のことに対する深い知識や理解を持っているわけではありません。これは、専門的な質問に対して不正確な回答を生成する原因となることがあります。
意図的な嘘: AI自体には意図や感情がないため、意図的に嘘をつくことはありませんが、トレーニングの結果として誤った情報が生成されることがあります。
したがって、生成AIからの情報は慎重に評価し、必要に応じて信頼できる情報源と照らし合わせることをおすすめします。
Ｑ 画像生成AIは、別の指示者が全く同じ条件を入力してきた場合には、全く同じ結果を出す可能性がある？
画像生成AIは、同じ条件や指示を入力した場合でも、必ずしも全く同じ結果を出すわけではありません。以下の理由から、同じ条件でも異なる結果が生成されることがあります。
確率的プロセス: 多くの画像生成AIは確率的なアルゴリズムを使用しています。これは、生成過程においてランダムな要素が含まれているため、同じ入力でもさまざまな出力が得られることを意味します。
モデルの設定: 一部のAIモデルには「温度」と呼ばれるパラメータがあり、これを変更することで生成結果の多様性が調整されます。温度を高く設定すると、よりクリエイティブで多様な結果が得られ、低く設定すると、より一貫性のある結果が得られる傾向があります。
内部状態やコンテキスト: AIには、その時点での内部状態やコンテキストが影響を与えることがあります。同じ入力であっても、AIが異なる状態にあると、それによって生成される画像が変わることがあります。
ノイズの導入: 画像生成の過程にノイズを加えることで、結果に変化を与えることがあります。これは、生成されたコンテンツにユニークさを持たせるための手法の1つです。
ただし、一部のモデルでは、"シード"と呼ばれる初期化パラメータを設定すると、完全に再現可能な結果が得られる場合があります。この際、同じシードを使用し、同じ条件を入力すれば、同じ画像が生成されることになります。このため、結果の再現性は使用される具体的なモデルや設定によって異なると言えます。
Ｑ AI Chatを使った場合、その確率は？
AI Chatの場合、同じ条件や指示を受けた際に全く同じ応答が生成される可能性は、以下のような要因によって異なります。
シードの使用: 一部のチャットボットや対話モデルでは、内部でランダムな要素を使う場合がありますが、シードを明示的に設定することは一般的ではありません。このため、異なるセッションや異なるユーザーからの同じ入力に対して、全く同じ応答が生成されることは珍しいです。
生成プロセスの確率性: チャットAIは、確率的な手法を用いて次の単語やフレーズを生成します。過去のトレーニングデータを基に、多様な応答を生成するため、同じ入力に対して異なる応答が生成されやすいです。
内部状態: AI Chatは、対話のコンテキストや過去のやり取りによって影響を受けます。したがって、同じフレーズを用いても、その背景や文脈が異なれば、全く同じ応答が出ることは少ないです。
モデルの異なるトレーニングやバージョン: 使用しているAIモデルが異なる場合、またはバージョンアップによってトレーニングが更新された場合、同じ入力に対して異なる出力を生成することがあります。
以上の理由から、AI Chatが全く同じ条件で指示を出された場合に全く同じ応答を出力する確率は非常に低いです。一般的には、同じ質問や条件に対しても多様な応答が生成されることが期待されます。
あたりまえですが、AI Chatは、毎回サボらずにちゃんと仕事してくれているんですね。
AIの事はAIに教えてもらうという
#私の勉強法 でした。
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