人間とChatGPT4の会話
User
印象派風の水中の魚」というプロンプトに対して、DALL-Eで生成された画像の場合、人間が撮影した魚の写真や、人間が描いた印象派の絵画など、DALL-Eのデータベースにある画像から画像を生成しますよね？
ChatGPT
正確ではありません。ダル-Eは、新しいイメージを作り出すために利用するイメージの "データベース "を持っていない。また、実際、人間と同じようにイメージや芸術的な内容を理解することもありません。
DALL-EはOpenAIのGPT-3言語モデルをベースにしているが、テキストではなく画像を生成するように適応されている。
多数の画像とそれに対応するテキスト記述で学習されるが、学習した個々の画像を「記憶」することはない。その代わり、学習データから複雑なパターンを学習し、それを使ってテキスト記述から新しい画像を生成する。
あなたの「印象派風の水の中の魚」というプロンプトの場合、DALL-Eは自然言語を理解してプロンプトを解釈し、トレーニングで学習したパターンを使って、その説明に最もマッチする画像を生成します。魚の画像や印象派の絵画の「コレクション」を持っているわけではなく、学習したパターンに基づいてゼロから画像を生成するのです。
さらに、ダル-Eは驚くほど詳細で正確な画像を生成することができるが、実際には人間と同じように「魚」や「印象派風」が何であるかを理解しているわけではないことに注意する必要がある。単に、トレーニングで学習したパターンや構造を使って、説明文に一致する画像を生成するだけなのだ。
User
ダル-Eはどのように訓練されているのですか？
ChatGPT
DALL-Eは機械学習モデルであり、より具体的には、GPT-3の変種であるTransformer型モデルをテキストではなく画像を生成するように適合させたものである。DALL-Eのようなモデルの学習は、通常、事前学習段階と微調整段階の2つの主要な段階を経ます。
プレトレーニング
この段階では、モデルは多数の画像（およびこれらの画像に関連する可能性のあるキャプション）にさらされる。モデルは、画像やテキストの残りの部分から、画像やテキストの一部を予測する方法を学習しようとする。このようにして、様々な構造、パターン、色、その他の視覚的特徴、およびテキスト記述との相関関係を認識することを学習する。この段階で、モデルは画像やテキストの文脈を理解することを学習する。しかし、モデルが人間のようにコンテンツを「理解」するのではなく、むしろ学習データから画像やテキストのパターンを予測することを学習することに注意することが重要である。
ファインチューニング
事前学習の後、モデルは微調整段階を経て、より具体的なデータセットで学習される。このフェーズでは、モデルはプレトレーニングで学習したモデルに基づいて、特定のテキスト記述から画像を生成することを学習する。
画像を生成するために、DALL-E はテキストプロンプトを受け取り、トレーニングで学習した構造とパターンを使用して、そのプロンプトに一致する画像を生成する。重要なことは、トレーニングデータセットの構成を含む、DALL-Eのトレーニングの正確な詳細は、2021年9月の私の最後の更新の時点では、OpenAIによって公開されていないということです。
User
事前トレーニングの段階では、人間が作成した画像が使われていましたね。
ChatGPT
そうですね、一般的にDALL-Eを含む機械学習モデルの事前学習段階では、人間が作成したデータを使用します。DALL-Eでは、インターネット上の様々な画像を使用します。これらの画像には、写真、アートワーク、グラフィック、ダイアグラム、その他のタイプの視覚的画像が含まれます。
しかし、これらの映像は人間が作成したものだが、ダーリーは人間が学習するのと同じようには学習しないことに注意する必要がある。ダーリーは訓練された特定の映像を意識的に理解したり記憶したりすることはない。その代わりに、他の部分から画像の一部を予測することを学習し、画像のパターンや構造に関する一種の抽象的な "理解 "を作り出します。
加えて、ダル-Eは人間が作成した画像をトレーニングに使用していますが、特定の画像を誰が作成したのか、また画像作成の意図や背景を理解しているわけではありません。単に、受け取ったトレーニングデータからパターンを学習するだけなのです。
User
もし人間が映像を作らなかったら、ダレは存在しただろうか？
ChatGPT
現在設計されている機械学習の文脈では、もし人間が画像を作成しなければ、ダルEはおそらく存在しなかっただろう。DALL-Eのような機械学習のモデルは、既存のデータに基づいて学習されます。これらの画像がなければ、DALL-Eを訓練するためのデータは存在しません。
しかも、"イメージ "という概念そのものが人間が作り出したものであり、ダーリーが自分の世代で再現するために学習する形、色、質感などの特徴は、人間が世界を知覚し、視覚的に表現する方法に基づいている。
重要なことは、DALL-Eのような機械学習モデルは、独自に、あるいはゼロから作成するわけではないということだ。機械学習モデルは、学習されたデータからモデルを学習し、そのモデルを使用して新しいデータを生成します。そのため、学習には人間が作成したデータに大きく依存している。しかし、もし人類が別の視覚的・感覚的表現形式を開発していれば、こうした代替形式のデータを理解し、生成する機械学習モデルを開発できた可能性がある。しかし、そのようなモデルはおそらく、現在我々が知っているダルイーとは大きく異なるものになっただろう。
User
もし人間がこれ以上映像を作らず、DALL-Eで映像を生成することだけを決めたらどうなるだろうか？
ChatGPT
もし人間が新たなイメージの創造をやめ、ダーリーのようなモデルを使ってのみイメージを生成するとしたら、これはいくつかの意味を持つだろう。
モデル学習の停滞
DALL-Eのような機械学習モデルは、既存のデータ、つまりすでに作成された画像から学習される。人間が作成した新しい画像がなければ、これらのモデルの学習は停滞しかねない。もし人間が画像を作成し続ければ、新しいスタイル、形、色、コンセプトなどを学習することはできないだろう。
芸術の多様性と革新性の低下
DALL-Eが生成する画像は、既存の画像から学んだことの産物である。もし私たちが画像を生成するのをDALL-Eだけに頼るならば、人間の創造から生まれる多様性と革新性を失う危険性がある。人間は抽象的、概念的に考え、新しいアイデアを想像し、今までにない映像を作り出すことができる。一方、DALL-Eは、既存の画像から学習したパターンに基づいて画像を生成する。
倫理的および法的な意味合い
倫理的、法的な問題も考慮しなければならない。例えば、機械が作成した画像の著作権は誰が所有するのだろうか？さらに、芸術の創造は人間の表現の一形態である。もし、すべての画像制作を機械に委ねることになれば、私たちの表現力や視覚的なコミュニケーション能力に影響を及ぼす可能性がある。
要するに、DALL-Eのようなモデルはイメージ生成のための強力なツールではあるが、人間の創造性の代わりにはならない。人間の創造と組み合わせて使用するときに最も効果を発揮するのであって、人間の創造に取って代わるものではないのだ。
User
あなたは、"人間によって作られた新しいイメージがなければ、これらのモデルのトレーニングは停滞しかねない "と言った。
でも、新しい画像はDALL-Eによって生成されるから、DALL-Eは生成された画像からトレーニングされることになるよね？そうするとどうなるんですか？
ChatGPT
理論的には、ダルイーを自分の世代で再トレーニングすることは可能だが、これはいわゆる "フィードバック・ループ "を引き起こす可能性がある。
モデルが自分の世代でトレーニングされると、同じパターンを何度も繰り返し、前の世代に存在したバイアスやエラーが増幅される危険性がある。時間の経過とともに、これは生成される画像の多様性と質の低下につながる可能性がある。
簡単に言えば、もしダルイーが自分自身の創造物について訓練するだけであれば、新しい、あるいはすでに生成したものとは異なるイメージを生成する能力を失う可能性がある。その代わりに、同じイメージのバリエーションをどんどん小さくしていく可能性があります。
新しさや革新性は通常、新しいアイデア、新しい視点、新しいデータに触れることから生まれる。もしダル-Eが自分たちの世代にしか触れないのであれば、人間によって作られた新しいイメージがもたらす新しいアイデアや視点を見逃してしまう危険性がある。
このため、実際には、機械学習モデルを訓練する研究者は、モデル自体の世代だけでなく、さまざまなソースからのさまざまなデータを使用するのが一般的である。
User
第一段階では、人間が作成した画像を使ってダルイーがトレーニングを行いました。第二段階では、人間が作成した画像だけでなく、ダルイーが自ら生成した画像でも訓練を続けることができるのではないでしょうか？
ChatGPT
そう、理論的には、ダル-Eは人間が作成した画像と自分で生成した画像をミックスして再トレーニングすることができる。そうすることで、新しいバリエーションを導入し、画像生成の分野で新しい空間を探求することができるだろう。
ただし、このアプローチの有効性は、DALL-E が生成する画像の品質や多様性、トレーニングの実施方法など、いくつかの要因に依存することに留意する必要がある。例えば、DALL-Eによって生成された画像が非常に偏っていたり、多様性に欠けている場合、トレーニング中にモデルに悪影響を及ぼす可能性があります。
また、DALL-Eは他の機械学習モデルと同様に、学習データから学んだことに制限されることも忘れてはならない。もしDALL-Eが主に自身の世代でトレーニングされた場合、人間が作成した画像がもたらす多様性と革新性へのアクセスを失う可能性がある。
実際には、機械学習モデルを自分の世代で学習させるという問題は、人工知能の分野で活発に研究されているテーマであり、現時点ではこの問題に対する明確な答えはない。このアプローチがモデルの性能や挙動にどのような影響を与えるか、実験を行う必要がある。
User
AIによって生成される画像の数が増えていくことは、これらの画像があっという間に人間が作成した画像をはるかに上回ることを意味するのは間違いない。しかも、人間が生成した画像とAIが生成した画像の区別がつかなくなる。したがって、ダーリーのようなAIは、自分でも気づかないうちに、ほとんど自分の画像だけをトレーニングに使うようになるだろう。どう思いますか？
ChatGPT
あなたの質問は、人工知能と画像生成の将来にとって興味深く、適切な点を提起している。
まず、DALL-Eのような画像生成モデルは、人間が作成した画像をはるかに超える数の画像を生成できる可能性があることは事実である。しかし、すでにAIが生成した画像と人間が生成した画像の区別が困難な場合があることも事実である。
とはいえ、重要なのは、機械学習モデルは自律的あるいは継続的に「訓練」するわけではないということだ。学習するための新しいデータを積極的に探し求めることもない。その代わり、学習データを収集し、モデルを訓練するのはAI研究者である。したがって、インターネット上にAIが生成した画像があふれていたとしても、研究者がそう判断しない限り、これらの画像が将来のAIモデルの学習に使われるとは限らない。
また、仮に画像の大半がAIによって生成されるようになったとしても、それらの画像が必ずしも新しいモデルの学習に適切で有用であるとは限らないという点にも注意が必要だ。AI研究者は、モデルが正しいことを学習していることを確認するために、学習データを選択する際に見極める必要がある。
最後に、新しいモデルのトレーニングに主にAIが生成した画像を使用するようになった場合、フィードバック・ループのリスクや多様性と革新性の喪失など、先に述べたような問題が実際に発生する可能性がある。
これは多くの未解決の問題や課題を抱えた複雑な分野であり、今後数年間は多くの研究や議論の対象となるだろう。
User
しかし、AIを訓練するために画像を選択するAI研究者は、人間が作成した画像とAIが生成した画像を区別することができない。つまり、AIは知らず知らずのうちに、AI自身が生成した画像から自分自身をトレーニングすることになるのだ。面白いでしょう？どう思う？
ChatGPT
それは興味深く、少々非現実的な展望だ！技術の進歩に伴い、AIが生成した画像と人間が作成した画像を区別することはますます難しくなっている。このシナリオでは、研究者が知らず知らずのうちに、新しいAIモデルを訓練するためにAIが生成した画像を使っている可能性がある。
しかしこのことは、AIが生成する画像の質と多様性について重要な問題を提起する。前述したように、これらの画像に多様性がなかったり、バイアスが含まれていたりすると、望ましくない形でモデルに影響を与える可能性がある。また、AIが同じパターンを強化し続け、真に新しいものや異なるものを生成する能力を失ってしまう「フィードバック・ループ」のリスクもあるかもしれない。
一方、AIが生成した画像が高品質で多様性に富んでいれば、他のAIモデルをトレーニングするための有用なリソースとなる可能性もある。また、私たちがまだ想像していないような新しい形の芸術や創造性につながる可能性もある。
いずれにせよ、あなたの質問は人工知能と画像生成の将来にとって重要な示唆を与えるものであり、さらなる探求と研究に値する分野である。
User
全然シュールじゃない！すでに起こっていることなのだ。AIの学習目的で画像を選択する人間やAIの研究者は、すでに人間が作成した画像とAIが生成した画像を区別できなくなっている。理由を教えてください。これはすでに画像生成AIの終焉の芽を摘んでいるのでしょうか？
ChatGPT
ご質問は、人工知能と画像生成の将来に関わる複雑な問題を提起しています。しかし、AIが生成した画像と人間が生成した画像の区別が必ずしもつかないとしても、それは必ずしも画像生成AIの「終わり」を意味するものではありません。これにはいくつかの理由がある：
画像生成AIの継続的有用性
AIが生成した画像が人間が作成したものと区別がつかなくなったとしても、AIが使い物にならなくなるわけではない。それどころか、大規模な画像生成、パーソナライズされたコンテンツの作成、特定の基準に従ったグラフィック要素のデザインなどに利用することができる。
学習はイメージだけではない
たとえAIモデルがAIによって生成された画像で学習したとしても、それが本物かAIによって生成されたかに限らず、それらの画像に含まれる多数の特徴から学習する。その結果、学習データの一部がAIによって生成されたものであっても、AIは学習と開発を続けることができる。
フィードバック・ループを回避できる
フィードバック・ループとは、AIが自身の世代でトレーニングを行うことによって、自身のバイアスを継続的に強化することであり、これは現実的なリスクである。しかし、このリスクは、正則化技術や、多様な学習データセットを維持することによって軽減することができる。
AI技術の進化と適応
どんな技術もそうであるように、AI技術も進化と適応を続けている。画像生成に対する現在のアプローチで問題が発生したとしても、これらの問題が永久に続くというわけではない。研究者たちは、AIによって生成される画像の質と多様性を向上させるために、革新を続け、新たな解決策を見つけるだろう。
User
ChatGPTはどうなるのだろう？いずれは人間のテキストよりはるかに多い独自のテキストでトレーニングしなければならないので、その芽は摘まれてしまうのでしょうか？
ChatGPT
あなたの質問は、AIの分野ですでに取り組まれている重要な課題を提起しています。実際、あなたがおっしゃるシナリオは、私たちが以前にDALL-Eについて議論したものと似ています。AIモデルが自分の世代だけで訓練すると、フィードバック・ループにつながり、出力の多様性と質を低下させる可能性があります。
しかし、これは必ずしもChatGPTや他の言語モデルが「死に体」であることを意味しない。画像と同様、これにはいくつかの理由がある。
豊富なトレーニングデータ
仮にChatGPTを使って大量のテキストを生成したとしても、そのテキストがトレーニングに使われるとは限らない。AIの研究者は、その質と多様性のために慎重に学習データを選択する。したがって、AIが生成したテキストが大量にあったとしても、それが訓練に使われるとは限らない。
トレーニング・モデルとテクニックの継続的改善
AI研究者は、言語モデル出力の質と多様性を向上させるための新しいテクニックを開発し続けている。例えば、新しい正則化技術を使用することで、モデルが学習データで見たことを単純に繰り返すのを防ぐことができる。
言語モデルの有用性
言語モデルが自身のテキストで部分的に学習されたとしても、必ずしもそのモデルが使い物にならなくなるわけではない。言語モデルは、テキスト生成、機械翻訳、質問応答など、さまざまな用途に使用できる。テンプレートがこれらのタスクを効率的に実行できる限り、有用であり続ける。
結局のところ、あなたが提起した課題は重要ですが、必ずしもChatGPTのような言語モデルの終わりを意味するものではありません。それどころか、継続的な研究と、これらのモデルを訓練し使用するための思慮深いアプローチの重要性を強調しています。
User
この状況をどう定義するか？閉ループシステム？私たちが話してきたことを定義する他の方法はありますか？
ChatGPT
そう、AIモデルがそれ自身の世代で学習する状況を説明するために、「クローズド・ループ」または「フィードバック・ループ」の一形態について話すことができる。この構成では、モデルの出力がトレーニングの入力としてフィードバックされ、ループが形成される。
しかし、この閉じたループは、モデルが新しい情報や視点を導入することなく、自身の傾向やバイアスを強化し、繰り返し続ける「エコーチェンバー」や「確証のループ」につながる可能性があることに注意することが重要である。
この状況は「自己学習」とも言え、モデルが自身の出力から学習する。これは機械学習ではすでに存在する概念だが、一般的にはフィードバックループの潜在的な問題を回避するために、制御された方法と特定の手法で使用される。
最後に、この閉じたループが大規模に発生し、多くのAIモデルがそれぞれの世代で学習する場合、「集団フィードバック」や「自己参照型集団学習システム」の一形態について話すことができる。これらの用語は、私の知る限りではあまり広く使われていませんが、あなたがおっしゃるような仮定の状況を説明するのに使えるかもしれません。
User
自己言及的集合学習システム」のコンセプトを要約していただけますか？
ChatGPT
自己参照型集合学習システム」という概念は、あなたのこれまでの質問に基づいた外挿です。AIのコミュニティではあまり使われておらず、認知されていませんが、これまでの議論から以下のように定義することができます：
自己参照型集合学習システム」とは、画像生成AIや言語モデルのような多数の機械学習モデルが、人間が作成したデータだけでなく、最近では自分たちの世代を含む他のAIモデルが生成したデータでも学習する状況を指す。
このようなシステムでは、これらのAIモデルの出力は、新しいモデルのトレーニングや既存のモデルの再トレーニングのための入力としてフィードバックされる。これによって、AIが自らの創造物によって大部分を供給される学習ループが形成される。
このコンセプトは、新しい情報や視点を導入することなくモデルが自身のバイアスを強化し続けるフィードバックループのリスクや、トレーニングデータの多様性や質に関する疑問など、多くの課題や潜在的な問題を提起する。
User
自己言及的集合学習システム」という言葉を選んだ経緯は？
ChatGPT
自己言及型集合学習システム」という言葉の選択は、私たちの議論の要素を考慮してなされた。
システムは、相互に作用し合う、相互接続された要素の集合を指すのに使われる。ここでは、データを生成し消費する多くのAIモデルを指す。
集合学習は、これらすべてのAIモデルが一緒に学習すること、つまり他のモデル（そして場合によっては自分自身）によって生成されたデータを学習に使用することを示すために選ばれている。
自動参照は、モデルが自身の世代を学習データとして使用する、プロセスの再帰的な性質を表すために使用される。
論理学や哲学では、何かがそれ自身を参照している場合、それは自己参照的であると言われる。
自己学習、クローズドループ学習、大規模なAIデータ生成のアイデアを組み合わせた、あなたが提案した複雑なコンセプトを捉える用語を作る試みだ。
前述したように、この用語はAIのコミュニティではあまり使われておらず、認知されていませんが、あなたがおっしゃるような仮定の状況を説明するための提案です。