あなたもAI生成画像について聞いたことがあるでしょう。この数年間で、超現実的な風景から詳細なポートレートまで、爆発的に広まっています。MidJourney、DALL-E、Stable Diffusionのようなプログラムから生まれる結果は確かに印象的です。しかし、よく見てみると、この技術にはいくつかの落とし穴があることに気付くはずです。それは、コンテンツクリエイターとしての作業を困難にする基本的な弱点や制約です。

創造性ではなくランダムジェネレーター

最大の弱点は明白です：AI生成画像は本質的に高度に洗練されたランダムジェネレーターにすぎません。アルゴリズムは膨大なデータセットで学習し、スタイルやモチーフを模倣するように設計されていますが、最終的な結果は確率に基づいています。同じプロンプトを何度も使用しても、まったく同じ画像を得ることはほぼ不可能です。この再現性の欠如はフラストレーションを引き起こすだけでなく、コンテンツクリエイターが一貫した結果を必要とする場合に問題になります。

たとえば、あなたがグラフィックデザイナーで、同じスタイルと同じモチーフの一連の画像を作成したいとします。AIツールを使用すると、結果が多少似ていることを期待するしかありません。この予測不可能性は、多くのプロフェッショナルな用途でこの技術をほとんど使い物にならないものにします。

コンテンツクリエイター向けのツールではない

もう1つの問題は、最終結果を制御する能力の欠如です。PhotoshopやGIMPのような従来の画像編集ソフトウェアでは、正確な調整が可能ですが、AI生成画像では運に頼ることが多いです。プロンプトを洗練し、パラメータを調整することで影響を与えることはできますが、そのプロセスは狙い通りの創造的な作業というよりも、ギャンブルに近いものです。

ここでAdobe Fireflyのようなハイブリッドソリューションが登場します。このようなツールを使用すれば、従来の画像編集の柔軟性とAI支援の利点を組み合わせることができます。この方法では、画像の特定の部分を作成または改善しつつ、創造的なコントロールを手放すことなく作業が可能です。

フェイクコンテンツの氾濫

あなたもこの問題に心当たりがあるかもしれません：ソーシャルメディアはAI生成画像で溢れかえっており、それらはしばしば本物の写真として提示されています。これらの画像は混乱を招くだけでなく、政治的意見に影響を与えたり、誤ったナラティブを広めたりするためにますます操作的に利用されています。これにより、ビジュアルメディアへの信頼が損なわれ、本物と操作されたコンテンツを区別するのが困難になります。

ここで緊急の対策が必要です。AI生成画像の義務的なラベル付けは、透明性を確保し、フェイクコンテンツの拡散を抑えるための重要な一歩となるでしょう。このような措置は、消費者であるあなたを保護するだけでなく、AI技術の責任ある利用を促進することにも寄与します。

結論：進歩よりもフラストレーション

AI生成画像は印象的な可能性を提供しますが、現時点ではコンテンツクリエイターにとって完璧なツールとはほど遠いものです。再現性の欠如、最終結果のコントロールの欠如、疑わしいコンテンツの氾濫は、この技術がまだ発展途上であることを示しています。

あなたにとって最も現実的なアプローチは、AIと従来の画像編集を組み合わせることです \u2013 たとえばAdobeがFireflyで実現しているように。この方法を使えば、AIの利点を活用しつつ、創造的なコントロールとオーセンティシティを失うことなく作業を進めることができます。

今後、業界が単に印象的なだけでなく、本当に価値のあるソリューションに注力することが期待されます。それまでの間、懐疑的な視点を保ち、ソーシャルメディアで「本物」として売り込まれる画像を注意深くチェックするべきでしょう。

追記: タイトル画像はDALL-Eを使って作成されました。よく見ると、オーストリア議会前のエイリアンがAI生成画像であることが分かります 🙂 私はこの結果を非常に低品質だと思います。しかし、もっと時間をかければ、本物の写真のように見える画像を生成することも可能だったでしょう。