10代の若者のコードが43万2500ドルの芸術作品を生み出した

先月のある木曜日、19歳のロビー・バラットは携帯電話に大量のメッセージが届いて目を覚ました。「半分寝ぼけていたのですが、全部同じ番号だったんです」と彼は言う。「それからまた数時間寝てしまいました。本当に信じたくなかったんです」

メッセージに書かれていた数字は43万2500ドル。高校卒業直後にバラット氏がオンラインに投稿したレシピを元に、人工知能を使って制作した幽霊の肖像画が、クリスティーズ・ニューヨークで落札された金額だった。バラット氏は衝撃を受けた。クリスティーズは当初、この肖像画は7000ドルから1万ドルで落札されると予想していたからだ。彼は既に、自分の名前がクレジットされなかったことで、落札されたことで騙されたと感じていた。おそらく一銭も受け取れないだろう。

この肖像画は「ラ・ファミーユ・ド・ベラミー」のエドモン・ド・ベラミーをモデルにしており、パリのアート集団「オブビアス」によって制作された。同集団は、バラットの手法にわずかな修正を加えただけで、肖像画を制作したようだ。この事件は、AIアートという新興分野における著作権と倫理に関する議論を巻き起こした。

ObviousとChristie'sはコメント要請に応じなかった。Barrat氏は、他の人を助け、刺激するためにコードを投稿したが、Obviousが自分のコードを再現して利益を得るのは行き過ぎだと述べた。「非常にひどい状況です」と彼は言う。

AIアートという小さな世界に身を置くバラット氏や一部の支持者たちは、急速に発展する彼らの運動が初めて世間の注目を集めたのが、彼らが二次創作とみなす作品、つまりこの分野の最先端とはかけ離れたものだったことに失望している。「2016年から、人々はほぼ同じようなことをやっています」とバラット氏は言う。チャールストン大学でAIアートを研究する美術史家、マリアン・マッツォーネ氏は、「彼らが参考にしたもので、特に新しく興味深いことをしたようには見えません」と付け加える。

人々は50年以上もの間、コンピューターを使って芸術作品を創作してきました。バラット氏とオブビアス氏は、シリコンバレーの最新技術に便乗したクリエイティブコーディングの最新ムーブメントの一翼を担っています。

Google、Facebook、そしてその他のテクノロジー企業は、機械学習と呼ばれるAI研究分野を熾烈な競争の場へと変貌させました。この技術により、コンピューターはサンプルデータを処理することで、画像内の物体を自ら認識するといったタスクを自ら理解できるようになります。ニューラルネットワークと呼ばれる新たな技術によって、このアプローチは驚くべき新たな力を得ました。企業の研究所では、この能力を自動運転車の交通渋滞回避支援などに活用していますが、一部のアーティストは画像生成に活用しています。

バラット氏は型破りな経路でAIの世界に入った。企業のAIラボが提供するオープンソースツールの力を借りて独学でAIを習得した専門家たちが台頭する中で、彼はまさにその一翼を担っている。バラット氏はウェストバージニア州の田舎にある自宅の寝室で独学でコーディングとニューラルネットワークの扱い方を学んだ。そこで彼が初めて取り組んだ機械学習プロジェクトは、カニエ・ウェスト風のラップの歌詞を生成するソフトウェアの訓練だった。

画像には、芸術、絵画、動物、野生動物、哺乳類、キリンが含まれている可能性があります

バラットの視覚AIアートへの挑戦は、現在Googleの研究者であるイアン・グッドフェローが発明した「敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks）」と呼ばれる手法に基づいています。この手法では、同じ画像コレクションを見る2つのニューラルネットワークを対戦させます。一方のネットワークはオリジナル画像に溶け込むような偽画像を生成しようとし、もう一方のネットワークは偽物を見分けようとします。何度も対戦を重ねるうちに、偽物を生成するネットワークは人間を騙せるほどの偽物を作ることができるようになります。

エドモンド・デ・ベラミーを生み出したネットワークは、Facebookとボストンのスタートアップ企業Indicoの研究者による2016年の研究論文に端を発しています。彼らはDCGANと呼ばれる技術の新たな実装について説明し、数百万枚もの写真を処理することで、実際には存在しない寝室や顔の、不完全ながらも認識可能な画像を生成できることを示しました。

バラット氏はDCGANを芸術的な目的に応用し、最終的にObvious社の大成功を支えました。何世紀にもわたる美術史を学習させることで、彼はDCGANを芸術的な目的に応用しました。彼は、25万枚以上の画像を収録したオンライン百科事典WikiArtから、様々なスタイルやジャンルの芸術画像をスクレイピングするスクリプトを作成しました。そして、それらの画像を用いて、風景画、肖像画、そしてシュールなヌードを生成するネットワークを学習させました。彼は、彼のワークフローを再現するために必要なすべての情報を提供するGitHubプロジェクトを投稿し、学習済みのネットワークの一部も公開しました。

Obviousの3人のメンバーは飛び込みました。LinkedInのプロフィールを見ると、機械学習の正式な訓練を受けているのは1人だけです。昨年のGithubのメッセージスレッドでは、そのメンバーであるHugo Caselles-Dupré氏がBarrat氏にコードを更新し、新しい事前学習済みネットワークをアップロードするよう繰り返し促していました。

オークション当日、Obviousは、クリスティーズで販売された作品の作成にこれらの事前学習済みネットワークは使用していないとツイートした。メンバーらは、Edmond de Belamyは、 BarratのWikiArtスクレーパーで収集したデータを使用し、自ら学習させたDCGANのバージョンによって作成されたと主張している。

彼らがどのようにしてそうしたにせよ、彼らの肖像画はバラットが生成したものと驚くほど似ている。「オビウス」オークションをめぐる論争を受けて、ニュージーランドのアーティストで学者のトム・ホワイトは、この少年の事前学習済みネットワークを自ら試してみた。彼が生成した画像は、ニューヨークのクリスティーズ・ギャラリーの閲覧室の壁に飾られたエドモンド・ド・ベラミーの作品の隣に飾られても違和感はなかっただろう。

Obviousが言及しなかったのは、そのアートワークを生み出したレシピと一部のコードがどこから入手されたのかという点だ。インターネット・アーカイブが4月に保管していたバージョンによると、この団体が2月に同プロジェクトについて書いたブログ記事には、Barratについては一切触れられていなかった。9月までにBarratは追加された。

画像には衣服、アパレル、人物、ローブ、ファッション、ガウン、着物が含まれている可能性があります

チャールストン大学のマッツォーン氏は、芸術作品におけるアイデアやイメージの借用は、隠そうとしない限り問題ないと述べた。ウォーホルのスープ缶を思い浮かべればわかるだろう。「彼らは、これが私たちの最初の出発点だったと言えば、この問題は簡単に解決できたはずです」と彼女は言う。先月のオークション前日に投稿されたツイートで、オブビアスは謝罪し、バラット氏に「確かに、あなたは多くの称賛を受けるに値します。しかし、それがこれほど大きくなったことは、私たちにはコントロールできません」と述べた。

バラット氏は、スタンフォード大学の研究室で機械学習を生物科学に応用する日々の仕事の傍ら、AIアートの制作を続けています。現在は、ファッションショーの画像を使ってグリッチのある新しい服を生成する実験を行っており、服飾デザイナーと協力して、この奇妙な作品を実際に製作中です。彼は今後もコードとアイデアをオープンに公開し続けたいと考えていますが、より慎重に進めていくつもりだと語っています。

「オープンソースは私にとって重要です。ウェストバージニア州の田舎で育った私は、オープンソースを通してこのことを学んだからです」とバラット氏は語る。「これからもオープンソースは続けていきますが、より慎重に取り組んでいきます。」

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