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Sora流出事件? 生成AIの倫理とアーティストの挑戦Sora流出事件とは!?

Sora流出事件? 生成AIの倫理とアーティストの挑戦Sora流出事件とは!?

📘 この記事で分かる事!

💡 Soraは、OpenAIが開発したテキストから動画を生成するAIモデルです。

💡 Soraの流出は、アーティストとハクティビストによるもので、OpenAIの倫理的な問題点が浮き彫りになりました。

💡 Soraは、動画生成の技術革新をもたらす一方で、著作権や倫理的な課題も孕んでいます。

それでは、Sora流出事件について詳しく見ていきましょう。

Sora流出事件 生成AIの倫理とアーティストの挑戦

Sora流出事件は、生成AIの倫理的な問題について考える上で非常に重要な出来事だと思います。

OpenAIの動画生成AI「Sora」がアーティストに開く可能性を、アーティストたちの実践から考察
OpenAIの動画生成AI「Sora」がアーティストに開く可能性を、アーティストたちの実践から考察

✅ OpenAIが発表した動画生成AI「Sora」は、テキストから動画を生成するツールであり、アーティストはこれを利用して新たな表現の可能性を探求しています。

✅ アーティストは、AIを単なるツールとして捉え、自身の芸術性と融合させて作品制作を行っています。例えば、アレクサンダー・レーベンはSoraで生成した動画を作品に組み込み、トルコ系フランス人アーティストのサルプ・ケレム・ヤヴズはAIで生成したポラロイド写真シリーズを制作しています。

✅ AI技術の進化は、アーティストの創作活動を大きく変えつつありますが、AIはあくまでツールであり、アーティストの創造性や芸術性そのものを置き換えるものではないという声も上がっています。

さらに読む ⇒ ARTnews JAPAN(アートニュースジャパン)出典/画像元: https://artnewsjapan.com/article/2656

今回の流出は、OpenAIの倫理的な問題点だけでなく、AI技術の進化がアーティストの創作活動に与える影響についても考えさせられる出来事でした。

2024年11月26日、OpenAIの動画生成モデルSoraが、アーティストとハクティビストによってHuggingFaceに流出しました。

この流出は、OpenAIから先行的にアクセスを認められていた人物らによるもので、アーティストたちは、OpenAIによるアーティストの搾取と、Soraの宣伝のための『アートウォッシング』を批判するために、この流出を実行しました。

OpenAIはプログラムを停止し、流出にかかわった人物らは、「デジタル複製という檻のなかの芸術」というエッセイを発表しました。

このエッセイは、OpenAIのSora公開と同日に発表され、アーティストたちが生成AIの巨人を動かした瞬間を示唆しています。

今回の騒動は、生成AIの倫理的な問題、特にアーティストの搾取と著作権問題に再び光を当て、今後の議論に深く刻まれるものとなるでしょう。

え、ほんまに? めっちゃ怖いし、なんか複雑やな。

Sora テキストから動画を生成する革新的なAI技術

テキストから動画を生成できるAIモデルの登場は、動画制作の世界に大きな変化をもたらす可能性を秘めていると感じます。

OpenAI、テキストから最長1分の動画生成するAIモデル「Sora」を発表

公開日:2024/02/20

OpenAI、テキストから最長1分の動画生成するAIモデル「Sora」を発表

✅ OpenAIは、テキストから最長1分の動画を生成できるAIモデル「Sora」を発表しました。

✅ 「Sora」は、複雑なシーンを再現し、現実的で想像力豊かな映像を生成することができ、現行モデルには弱点があるものの、一般公開されていません。

✅ OpenAIは、誤情報や悪意のあるコンテンツの拡散を防ぐため、安全措置を講じる必要性を認識しており、今後レッドチームと協力して安全対策を強化していく予定です。

さらに読む ⇒AIsmiley - AI製品・サービスの比較・検索・資料請求メディア出典/画像元: https://aismiley.co.jp/ai_news/openai-sora-creatigvideofromtext/

Soraは、まだ一般公開されていませんが、今後の動画生成AIの進化を大きく左右する可能性を秘めていると感じます。

Soraは、OpenAIから発表された革新的な動画生成AIで、テキスト入力だけで現実的な高画質動画を生成できます。

絵画のような画像からシミュレーションゲーム風の映像まで、数行の文章に基づいて瞬時に映像を作り出すことができます。

Soraは、物理世界のシミュレーションを目指しており、従来の画像生成AIとは異なるレベルの技術革新を示しています。

Soraは、動画データを潜在空間に圧縮し、Transformerがトークンとして利用できる「時空潜在パッチ」に変換する技術、Transformerベースのビデオ拡散モデル、DALLE3を用いた高精度なビデオキャプショニングによるデータセット作成など、複数の技術を組み合わせることで実現しています。

Soraは、動画同士をシームレスに結合する機能も備えており、さまざまなシーンを組み合わせた動画を生成できます。

Soraは、物理世界のシミュレーションに近づくことで、ゲーム開発、映画制作、教育など、さまざまな分野で新しい可能性を生み出すことが期待されています。

まじっすか! ちょー便利じゃん! 動画作るの楽になりそう!

動画生成AIの進化 Soraがもたらす可能性

Soraは、現行の動画生成AIを凌駕する技術革新をもたらす可能性を秘めていると感じます。

OpenAIの動画生成AI「Sora」発表! 破綻の少ない高品質な動画生成能力に多業界が注目
OpenAIの動画生成AI「Sora」発表! 破綻の少ない高品質な動画生成能力に多業界が注目

✅ OpenAIは、テキストから最大60秒の動画を生成できる「Sora(ソラ)」を発表しました。Soraは従来の動画生成AIを凌駕する高品質な動画生成能力を持ち、専門家からも高い評価を得ています。

✅ OpenAIはSoraの一般公開時期は未定ですが、悪用防止対策として、誤情報や偏見などの専門家によるテストを実施し、生成メディアに信憑性を担保するメタデータを埋め込む予定です。

✅ Soraは現実世界を理解しシミュレートできるモデルの基礎となり、汎用人工知能(AGI)の実現に向けた重要な一歩になるとOpenAIは考えています。

さらに読む ⇒CG・映像の専門情報サイト | CGWORLD.jp出典/画像元: https://cgworld.jp/flashnews/202402-OpenAISora.html

Soraが一般公開された暁には、さまざまな分野で革新的な変化が起こる可能性を感じます。

OpenAIが発表した動画生成AIモデル「Sora」は、最長1分の動画を生成でき、従来の数秒動画生成AIを凌駕する革新的なモデルです。

Soraは、テキスト、画像、動画から動画を生成することができ、広告やエンタテインメント業界など幅広い分野への影響が期待されています。

Soraは、「DiffusionTransformer」という生成AIモデルの一種であり、動画をパッチに分割し、DiffusionTransformerで生成するという仕組みを採用しています。

具体的には、動画をパッチに分割し、DALL-E 3のような画像生成モデルを使用して、各パッチを生成します。

その後、これらのパッチを順番に繋ぎ合わせ、動画を生成します。

Soraはまだ一般公開されていませんが、その技術的な革新性から、今後の動画生成AIの進化に大きな影響を与えることが期待されています。

わっしょい! すごいねー! 想像もつかんわ!

Soraの技術革新 潜在空間圧縮、拡散モデル、高精度キャプショニング

Soraは、複数の技術を組み合わせることで、高品質な動画生成を実現していると感じます。

OpenAI Soraとは?主要機能や使い方、料金体系を解説!
OpenAI Soraとは?主要機能や使い方、料金体系を解説!

✅ OpenAIから発表された動画生成AI「Sora」は、テキスト入力だけで高画質で写実的な動画を生成できる。

✅ Soraは既存の技術を組み合わせ、計算量とデータ量を増やすことで、物理世界をシミュレートするほどの高精度な映像生成を実現している。

✅ Soraは動画同士のシームレスな結合や、テキストによる細かい指示への対応など、多様な機能を備えており、コンテンツ作成やシミュレーションなど、様々な分野での活用が期待されている。

さらに読む ⇒AI総合研究所出典/画像元: https://www.ai-souken.com/article/what-is-sora-openai

Soraの技術革新は、動画制作やゲーム開発など、多くの分野に影響を与える可能性を秘めていると感じます。

Soraは、動画データを潜在空間に圧縮し、Transformerがトークンとして利用できる「時空潜在パッチ」に変換する技術、Transformerベースのビデオ拡散モデル、DALLE3を用いた高精度なビデオキャプショニングによるデータセット作成、などの要素技術を組み合わせることで、高品質な動画生成を実現しています。

Soraは、入力動画を潜在空間に圧縮し、時空潜在パッチと呼ばれるトークンに変換することで、動画データを効率的に処理しています。

この時空潜在パッチは、VisionTransformerやViViTといった画像・動画認識モデルの技術に基づいています。

動画データを潜在空間に圧縮する技術は、画像生成におけるVAEと類似しており、計算量を大幅に削減する役割を果たしています。

Soraは、この圧縮された潜在空間で訓練を行うことで、高品質な動画生成を実現しています。

さらにSoraは、Transformerベースのビデオ拡散モデルを採用することで、動画生成の精度を高めています。

ビデオ拡散モデルは、ノイズを加えた動画データから元の動画を復元する過程を通じて、動画の生成能力を向上させるモデルです。

Soraの訓練には、DALLE3を用いた高精度なビデオキャプショニングによるデータセットが使用されています。

DALLE3は、テキストから画像を生成するモデルであり、Soraの訓練データの生成に役立っています。

Soraは、これらの要素技術を組み合わせることで、長時間の動画生成や高品質な動画生成を実現しており、現状の動画生成技術を圧倒的に凌駕する性能を備えています。

まじ!? どんだけすごいんすか! 全部AIでできちゃう時代がくるんかな?

Soraへの疑問 学習データの透明性と倫理的な課題

Soraの開発において、学習データの透明性と倫理的な問題点は重要な課題だと感じます。

OpenAI「Sora」が抱える厄介な問題:悪魔は「詳細なデータの中」に宿る

公開日:2024/03/22

OpenAI「Sora」が抱える厄介な問題:悪魔は「詳細なデータの中」に宿る

✅ OpenAIのCTOであるMira Murati氏が、自社のテキスト動画モデル「Sora」の訓練データに関する質問に答えられず、その詳細を明かそうとしなかったことが明らかになった。

✅ Murati氏は、「Sora」は公的に入手可能なデータで訓練されていると述べているが、具体的にどのようなデータを使用したのかについては明言を避けている。特にYouTubeなどの動画サイトからのデータ使用については、明確な回答を避けている。

✅ この事実は、生成AIにおける著作権問題や透明性に関する懸念を浮き彫りにしている。AIモデルの開発と利用において、訓練データの詳細を開示することの重要性、そして倫理的なデータ収集と使用に関する議論が必要となっている。

さらに読む ⇒BRIDGE(ブリッジ)テクノロジー&スタートアップ情報 - テクノロジー&スタートアップ関連の話題をお届けするブログメディア出典/画像元: https://thebridge.jp/2024/03/openais-sora-the-devil-is-in-the-details-of-the-data

AI技術の発展は、倫理的な課題を伴うことを認識し、適切な対策を講じることが重要だと感じます。

SoraというOpenAIの新しい動画生成AIは、その能力の高さから「すごい」と賞賛されていますが、一方で、学習データの透明性や倫理的な問題点が指摘されています。

まず、Soraの学習データがどこから来たのか、著作権の扱いについて、OpenAIは明確な説明をしていません。

特に、コピーライトされている動画も学習データに用いられている可能性があり、著作権侵害の疑いが懸念されています。

また、Soraの発表に日本的な要素が多く使われている点も疑問視されています。

これは、OpenAIが日本の文化を安易に利用しているだけでなく、日本における著作権への意識の低さを利用している可能性も考えられます。

さらに、SoraのようなAIツールが偽情報の作成や情報戦争に利用される危険性も指摘されています。

OpenAIは、AIツールの軍事使用目的を禁止する項目を削除したばかりで、その真意が疑われています。

また、TumblrやWordpressなどのプラットフォームから、ユーザーの許可なしにデータがOpenAIやMidjourneyに提供されている可能性も指摘されています。

Soraの開発は進歩的な技術である一方で、その倫理的な側面を軽視することはできません。

AI技術の発展を賞賛する前に、データの透明性、著作権の保護、そしてAIの誤用を防ぐための規制が必要であることを認識すべきです。

AIって怖いなー。なんか人間いらなくなるんちゃうんかな?

Soraは、動画生成技術の進化を象徴するAIモデルである一方、倫理的な課題も多く存在することを改めて認識しました。

🚩 結論!

💡 Soraは、テキストから高画質で現実的な動画を生成できるAIモデルです。

💡 Soraの流出は、生成AIの倫理的な問題点、特にアーティストの搾取や著作権問題に光を当てました。

💡 今後、AI技術の発展とともに、倫理的な課題への対応がますます重要になるでしょう。