ここ数年、多くのアーティストが「ニューラルネットワークソフトウェア」と呼ばれるものを使って芸術作品を制作し始めている。
ユーザーが既存の画像をソフトウェアに入力すると、ソフトウェアは画像を分析し、特定の美的スタイルを学習して、新たな画像を生成するようプログラムされている。アーティストはその画像を選別できる。こうしたモデルの入力データやパラメーターを操作することで、アーティストは興味深く、見る者の心に訴える多様な画像を生み出せる。
この作品は、ギャラリーでの展示、メディアでの報道、そして注目を集めた2件の美術品 オークションを通じて広く認知されるようになった。
学術研究者であり、アート技術の開発者であり、アマチュアアーティストでもある私は、アーティストが新しい技術を取り入れ、新たな表現を生み出す姿を見ると、いつも胸が躍る。
しかし、過去の画期的な芸術運動と同様に、ニューラルネットワークアートも難しい問いを投げかける。多くの異なる創作者やアルゴリズムの貢献によって作品が生まれるとき、作者性や所有権をどう考えればよいのか。関わったすべてのアーティストが公平に扱われるには、どうすればよいのか。
ムーブメントの誕生
活気あふれるニューラルネットワークアートの世界は、ここ数年のコンピューターサイエンスの発展などを背景に生まれた。
その始まりは2015年、DeepDreamというプログラムだった。これはGoogleのエンジニアが偶然開発したものだ。彼は、画像分析用に設計されたニューラルネットワークシステムの仕組みを可視化する方法を探していた。そのために写真を入力し、画像内で検出された物体の部分の数を増やすよう指示した。こうして、奇妙で見る者の心に訴える画像が次々と生まれた。
彼がその手法をオンラインで公開すると、アーティストたちはすぐに実験を始めた。最初のDeepDreamアートのギャラリー展示は、その1年も経たないうちに開催された。
このソフトウェアはすべてオンラインで自由に共有されているため、デジタルアーティストはこうしたモデルを試し、自分たちの成果や改変を共有できる。
Twitterにはニューラルネットワークアーティストの活発な創作コミュニティがあり、実験の結果や最新の動向、論争について語り合っている。さらに、第一線で活躍する著名なアーティストたちもこのツールを取り入れ、トレバー・パグレン、レフィク・アナドル、ジェイソン・サラボンらが大規模な展示や委嘱制作を行っている。
それでも、こうしたオープンな共有は、アートに対する私たちの考え方に疑問を投げかける。クリスティーズが作品を落札したのは2018年11月のことで、「エドモン・ド・ベラミー、ラ・ファミーユ・ド・ベラミーより」が50万米ドル近くで落札され、何かがおかしいことを示していた。
なぜか。この作品を制作するにあたり、アーティスト集団Obviousは、別のアーティスト、ロビー・バラットがウェブ上で自由に公開していたソースコードとデータを使った。
Obviousにはバラットのコードを使い、作品の作者を名乗る権利があった。それでも、多くの人が、作品制作への関与がごくわずかなアーティストたちをクリスティーズが持ち上げたと批判した。これは一般に、クリスティーズの失策と受け止められた。特に問題視されたのは、AIアートの作者性を考え直す必要性というより、作品を誤解を招く形で宣伝したことだった。
Ganbreederの登場
こうした問題が避けて通れなくなるのが、Ganbreederだ。ニューラルネットワークで画像を作る、魅力的な新しいウェブサイトである。
Ganbreederは、ひらめきを与え、興味をそそり、奇妙で魅惑的な画像を際限なく生み出す。すぐに似たような画像ばかりになるDeepDreamとは異なり、Ganbreederの多彩で独創的な画像は、どんな一人の人間の発想力をもってしても生み出せそうにない。
Ganbreederは昨年11月、ジョエル・サイモンによって公開された。Ganbreederの画像はそれぞれ、サイト上のほかの画像のパラメーターを変更して選んだ入力パラメーターを使って作られる。サイトは各画像の系譜を記録しているため、最終的な画像に誰が貢献したのかをすべて確認できる。
見つけた画像や自分で作った画像が気に入ったら、木製のオーダーメイドプリントを注文できる。起業家でアーティストでもあるダニエル・バスキンが、プリントに絵の具で手を加える。ただし、署名をする代わりに、作品の裏面にQRコードを付け、その画像固有の系譜をたどれるようにしている。
どの画像も多くの人々の貢献によって生まれるため、新しい作品一つひとつに、ただ一人のアーティストの名前を結びつけるのは難しいからだ。
正当な功績に正当な評価を
しかし、すでに一人のアーティストが功績を独占していた。
アレクサンダー・レーベンがGanbreederの画像をもとに制作した絵画を展示した際、バスキンは、彼女やほかの人々が画像を作るためにGanbreederのサイトで何時間も費やしていたとして、彼を盗用だと非難した。レーベンは自らを擁護するため、画像を選んだ当時、Ganbreederの作品は匿名で、ユーザーのログイン機能とクレジット表示が加わったのは2月になってからだったと指摘した。
既存の法律や慣習は、共同制作やリミックスの形で作品が作られる場合をすでに扱っている。最終的な画像を選ぶだけでもアーティストは作者を名乗れるというのが一般的な見解だが、可能な限り出典を明らかにすべきである。盗用だという非難は、アンディ・ウォーホルやリチャード・プリンスのような、従来からいるアプロプリエーション・アーティストに向けられたものを思わせる。彼らは、ほかのユーザーが投稿したInstagramの画像を拡大し、改変したことで知られている。
しかし、こうしたニューラルネットワーク作品は、別種の作品のように思われる。ニューラルネットワークモデルやサイト上のほかのユーザーによる貢献は、すべて作品の結果と切り離せない。誰か一人を「アーティスト」と呼ぶのは難しい。
こうした新しい芸術作品を捉える一つの方法は、オープンソースソフトウェアになぞらえることだ。オープンソースとは、誰もがオープンなソフトウェアパッケージに貢献したり、利用したりできるソフトウェア開発のモデルである。このモデルから、Linuxや主要なニューラルネットワークソフトウェアなど、そうでなければ開発できなかった重要なソフトウェアツールが生まれた。同様に、新しいニューラルネットワークアートも、ソフトウェアとデータのオープンな共有なしには生まれなかっただろう。
オープンソースプロジェクトでは、ソフトウェアの利用方法とクレジット表記について明確なルールを定めている。ソフトウェアの中には拡張して販売できるものもあれば、常に無料で配布しなければならないものもある。各プログラマーの貢献は記録され、どのようにクレジットが表記されるかもプロジェクトごとに異なる。
オープンソースソフトウェアと同じように、Ganbreederのようなサイトも、芸術作品の作者性や功績の帰属について明確なルールを設けられる。ガイドラインでは、作品の功績を誰が名乗れるのか、ほかに誰の名前を挙げるべきか、作品を販売したり著作権を取得したりできるのはどのような場合かを定めるべきだ。
対価の支払いは難しい問題だ。Ganbreederの画像が、たとえば書籍の表紙や映画制作といった商業目的に使われる場合、どうなるのだろうか。より一般的な貢献については、バスキンは作品に貢献した多くの人々で報酬を分け合う方法を提案している。これが収益につながる可能性もある。大規模な広告キャンペーン一件のロイヤルティだけで、多くのアーティストの食事代をまかなえるかもしれない。
「想像上のものを写す写真」
次に、価値と意図の問題がある。こうした作品は、いつか偉大な芸術と呼ばれる域に達するのだろうか。
芸術作品の価値は、山が美しいと感じられるように、その作品が本来備える美的特性だけにあることもある。しかし、アーティストのビジョンや意図、技量から生まれたという理由でも、私たちは作品に価値を見いだす。
オープンソースの芸術作品は、その中間に位置する。こうした画像は、多くの人々が意識的に芸術的な選択を重ねた結果を表している。だが、そこに意図はあったのだろうか。初期の貢献者は、自分の作品がどう使われるかなど、知る由もなかったはずだ。
美しい山の背後にある意図を問うようなものだろうか。それとも、最終的な選択をするアーティストだけが意図の源なのだろうか。
過去の芸術技術も、同様の問いを投げかけてきた。特に写真の発明がそうだ。この表現媒体が登場した当初、写真は芸術ではあり得ないと主張する人が多かった。そもそも、作業のすべてを機械が担っているというのが彼らの主張だった。これは今日、「AIが自ら芸術を生み出す」という誤った主張にも繰り返されている。
時間はかかったが、やがて写真は独自の芸術媒体として認められた。さらに、写真は、アーティストに写実性を至上のものとする考えを捨てさせることで、近代芸術運動のきっかけとなった。カメラの写実性には決してかなわないため、単なる機械には再現できない作品を生み出す方法を見つける必要があったのだ。
ニューラルネットワークアートは今や、想像上のものを写す写真のようなものだ。
写真と同じように、ニューラルアートは一見、無限に思える数の画像を生み出せるが、そのどれもが単独ではあまり価値を持たないように見える。価値を生むのは、アーティストがこれらのツールを独自の方法で使うことだ。パラメーターをどう設定するか、何を題材に選ぶか、画像の細部をどう調整するか、あるいは大きな主張を伝える画像群をどう選び取るかである。
新たなニューラルモデルが驚くべき速さで公開されるなか、さらに素晴らしく、奇妙で、ひらめきを与える画像が生まれるにつれて、こうした問題はますます差し迫ったものになるだろう。
