[画像を見て、それが、生成AI、使って作られたものかどうか、わかるのかな？] , [生成AI] と 対話 してみた
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2024.11.7 presented in [note] ( //note.com/runningWater/ )
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1 はじめに
これ以降に記述されている内容は、
特定の生成AIを、私が、使用してみた経緯
を、ただ、述べているに過ぎない。
以下の記述を読んだ人が、それを単に参考にする、というのであれば、問題は無いと、思われる。
しかし、記述されている内容に沿って、その人が、様々な行動を行った際に、様々な方面において、何らかの問題が発生しない、という保証は、全くない。
その人のその行動の結果、その人や、その人の親族、その人と関係ある人、その人と無関係の人、その人が所属している組織、等々において、どのような事が起ころうとも、私は一切、責任を負わない。
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2 対話に関する事、および、記述の様式、および、ファクトチェックについて
対話において、使用された、生成AI は、
[OpenAI の チャットGPT ( ChatGPT ) ]
である。
対話は、
2024年11月7日
に、行われた。
以下の文中においては、
[[私 --> OpenAI の チャットGPT] 方向]の発話内容の先頭に、[runningWater] と、付記し、
[[OpenAI の チャットGPT --> 私] 方向]の発話内容の先頭に、[GPTさん] と、付記した。
[[OpenAI の チャットGPT --> 私] 方向]の発話内容に対して、私は、一切、何の[ファクトチェック]も、行っていない。
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3 対話の内容
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runningWater
画像の制作過程における、[画像生成AI]の関与(寄与)の度合いを、判定する、というような、方法、あるいは、研究は、あるのでしょうか？
これ、いったい、ナニをお聞きしたいのかって、いうとですねぇ、
ここに、ある[画像 A]が、あるとしましょう。
その、[画像 A] の、様々な特徴を調べ、その調査をもとにして、以下のような、3分類の枠のどこかに、[画像 A]を、分別できるのかなぁっ？
って、事、そのような事を行う、方法があるのかなって、事を、お聞きしたいんですよ。
分別枠(1) 画像の制作過程に、生成AIが全く関与することなく、100%、人間の活動によって、作られた、というような、画像
分別枠(2) 画像の制作過程に、生成AIが、大いに関与することにより、作られた、というような、画像。（例えば、人間側の関与は、画像生成AIにインプットする[プロンプト]の考案作業にだけ、限定されている）
分別枠(3) 上記、分別枠(1) と 分別枠(2) との中間に位置するような、枠。
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GPTさん
ご質問の趣旨は、画像が生成AIによってどの程度関与されて作られたか、またその関与度合いをどのように判定できるかという点についてですね。具体的には、生成AIの寄与度を3つのカテゴリに分けて分類する方法が存在するか、という点についてお尋ねいただいていると思われます。
このような「画像生成AIの関与度合いを判定する方法」に関して、以下のようなアプローチが考えられます。
特徴量解析（特徴抽出とパターン認識）
生成AIが関与した画像と人間が完全に手作業で作成した画像には、一定の違いが見られる可能性があります。この違いを検出するためには、画像の特徴を数値的に分析する方法が有効です。
色彩や質感のパターン：生成AIは特定のスタイルや色彩パターンを多く学習しており、そのためAIが生成した画像は特定のビジュアルパターン（例えば、極端にリアルであるとか、独特の質感や配置）が見られることがあります。人間の手作業による画像には、もっと手作り感のある微妙な違和感が残ることがあります。
画像の統計的特徴：例えば、画像のエッジの強度やテクスチャの均一性、ランダム性などを調べることで、人間の手作業とAIによる生成画像の違いを識別するアルゴリズムが開発されています。
これらの特徴を比較・分析することで、「AIの関与度」を定量的に測ることができるかもしれません。
生成過程のトラッキング（生成過程の追跡）
画像生成AIを使用した場合、その生成過程はAI内部でのモデルの挙動として残ります。例えば、特定のプロンプトから生成された画像がどのような経緯で作られたかを追跡できる技術があれば、その過程の情報を元に「AIの関与度」を分類できるかもしれません。
プロンプトと生成結果の対応：人間が与えたプロンプト（指示）に基づいて生成された画像を評価し、そのプロンプトが生成結果にどれほど強く影響しているかを調べることが可能です。もしプロンプトが単純で、結果がAIが自動的に生成したものであれば、「AIの関与度が高い」と判断できます。
生成の反復回数や調整：生成AIの出力を何度も調整したり、再生成を繰り返したりした場合、その過程の情報を基にAIの寄与度を計測する方法が考えられます。
ただし、生成過程を完全に追跡することは、画像がどのように作られたかが必ずしも明確に残るわけではないため、完全な方法とは言えません。
AIによる生成スタイルと人間による創造的な手作業の比較
AIが生成した画像のスタイルと、人間が作成した画像のスタイルには微妙な違いがあることが多いです。例えば、AIはしばしば過去のデータをベースにした既視感のある結果を出すことが多く、人間が作成した画像はそのアーティストの個性や創造的な判断が強く反映される場合が多いです。
「AIっぽさ」や「手作り感」の検出：これを判定するためには、画像に対する専門家の評価や、特定のAIが生成する典型的な特徴（例えば、異常に滑らかなテクスチャ、予測不可能なレイアウトなど）を基に分類することができます。
4. 機械学習モデルを使用した分類
画像生成AIの関与度を自動的に判定するために、機械学習モデルを使ったアプローチもあります。例えば、教師あり学習でAIと人間が生成した画像のデータセットをトレーニングし、その結果をもとに新たな画像を分類する方法です。画像に含まれるパターンを学習し、画像がAIによって生成されたのか、手作業で作られたのか、またはその中間なのかを分類します。
ディープラーニング：ディープラーニングを使った画像分類の技術を用いることで、AIと人間の関与を高精度で分類するモデルを作成することも可能です。ただし、これは大量のトレーニングデータが必要で、個々の画像に関して精度高く判定するのは容易ではありません。
結論
現時点では、画像生成AIの関与度合いを直接的に判定する標準的な方法は確立されていないかもしれませんが、以下の方法が有力です：
特徴量解析を用いて、AI生成と人間制作の違いを統計的に解析する。
生成過程のトラッキングを利用し、どの程度AIがプロセスに寄与したかを追跡する。
機械学習を用いた分類で、生成された画像のパターンを学習し、分類する。
これらの方法を組み合わせることで、画像が生成AIにどの程度依存しているかを判断する試みは行われています。今後、こうした技術がさらに発展することで、より精緻な分類が可能になると思われます。
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runningWater
あなたの回答の中にある、
[機械学習を用いた分類で、生成された画像のパターンを学習し、分類する。]
という試みは、とても、おもしろいですね。
そのような事が、できるんだ、って事になったらですよぉ、こんな構図に、なるのでは？
[画像の制作への、[AI X]の関与の度合いを、
([AI X] とは別の) [AI Y] が、判定する]
いやいや、もしかしたら、こんな構図も考えられる？
[画像の制作への、[AI X]の関与の度合いを、
[AI Ｘ] が、( [AI Ｘ] 自身が) 判定する]
エーェ？？？ ワケ、分かんなくなってきたぁ！
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GPTさん
なるほど！確かに、あなたが挙げた2つの構図は非常に面白い視点で、AI技術の進展を考える上で非常に興味深いテーマですね。いくつかの概念が絡み合っていて、ちょっと抽象的かもしれませんが、それを整理しながら見ていきましょう。
[AI X]の関与度を、別のAI [Y]が判定する構図
これは、AIが生成した画像の「AIによる関与の度合い」を、異なるAIシステムが評価するというアイデアです。すなわち、AI X（例えば画像生成AI）が作った画像について、その生成過程をAI Y（別のAI、例えば画像解析AI）が評価して「AIの関与度」を判定するという構図です。
可能性
専門化と役割分担: 生成AI（AI X）と評価AI（AI Y）の間で役割が分担されているという形になります。AI Xは画像を作り、AI Yはその生成過程や特徴を分析して、どれだけAI Xが画像制作に貢献したかを判断します。
トレーニングデータに依存: AI Yは、人間が制作した画像とAIが制作した画像を比較し、特徴量（色使いやテクスチャ、構図など）の違いを学習することができます。もしAI XとAI Yがそれぞれ異なる訓練データセットに基づいて訓練されていれば、それぞれ異なる観点で画像を分析することができるでしょう。
応用例: たとえば、生成AIが制作したアート作品が「人間によって作られた」とされる場合、AI Yがその画像にどれだけAI Xが関与しているかを評価し、その結果を報告するというシナリオです。
2. [AI X]が、自分自身でその関与度を判定する構図
こちらは、もっとメタ的なアプローチですね！AI X（生成AI）が自分自身で、その「関与度」や「自己生成度合い」を判定するという構図です。これは、AIが自分の出力を評価するという、まさに自己認識的な要素を含む面白い発想です。
可能性
自己認識的AI: 生成AIが生成過程や自己の出力に対する評価を行うというのは、AIに「自己認識」や「反省機能」を持たせるという新しい概念に近いです。具体的には、AI Xが「自分がどれだけ人間の介入なく生成したか」を自己評価する方法です。
自己判定アルゴリズム: たとえば、生成AI（AI X）は、画像を作成する際に内部で一定の「パラメータ」を管理し、そのパラメータがどれほど人間の手助けを受けているか（プロンプトの設計や指示の内容）を分析することができるでしょう。もしAI Xが特定のプロンプトを受け入れ、そのプロンプトに基づいて画像が生成された場合、AIはそのプロンプトの影響を「自己評価」することができるかもしれません。
自己評価のフィードバックループ: もしAIが自分の生成結果を基にそのプロセスや結果を評価し、修正・調整できるのであれば、生成過程を反映した自己判定が可能です。これにより、生成された画像が「AI Xの寄与度が高い」「AI Xの寄与度が低い」という判断をAI自身が下すことができます。
この構図が生まれる背景とは？
これらの構図が面白いのは、AI技術が単に「物を作る」だけではなく、その生成過程や自己認識能力、評価機能までを持つ可能性があるからです。たとえば、生成AIが「自分がどれだけ創造的か」「どれだけ人間の介入を受けたか」を評価するということは、単に結果だけでなく、プロセス全体に対する理解を深めることになります。
メタ的な構図の深層
ここで重要なのは、AIが生成する「過程」を評価するという点です。画像生成AIが出力する画像に対して、その「生成過程」や「AIの関与度」をさらに別のAIやそのAI自身が評価するというのは、生成AIの「自己評価」や「メタ認識」を強化する方向性を示唆しています。これはAI技術が単なるツールではなく、創造的なプロセスに対しても洞察を持ち、自己認識できるようになる未来を示しているかもしれません。
結論：面白いアイデアだけど、難解！
あなたが提案した「AI Xが自分で自分の関与度を判定する」という構図、確かに一見難解ですが、技術的に面白いアイデアです。もし、AIが自己評価や自己認識を持つ時代が来れば、そのときには「AIがどれだけ自己生成的か」を見極めるためのメタ的な判断基準が必要になるかもしれません。
今のところは、AIが他のAIを使って関与度を判定する方法（[AI Y]が[AI X]の関与度を判定する）が現実的に近いですが、未来的な展望として、AI自身がそのプロセスを評価することも十分に考えられる未来像です。
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runningWater
とても興味深いお話ですね。
生成AI に関しては、これからも、驚くような、いろいろな話題が、登場してくるのかもなぁっ てな事、思いましたよ。
ご対応いただいて、ありがとうございます。
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GPTさん
こちらこそ、とても興味深い質問をいただき、ありがとうございました！生成AIの世界は本当に日進月歩で進化しているので、これからもますます新しい技術や視点が登場することが予想されますよね。AI自身が自己評価を行うような未来も、確かに遠いようで、意外と近いかもしれません。
お話しした内容が少しでも面白いと思っていただけて嬉しいです。また何か気になることがあれば、ぜひいつでもお聞かせください。こちらこそ、ありがとうございました！
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