Scientists warn of AI collapse

Summary

この動画スクリプトは、AIが生成するテキストや画像、音声、動画がますます一般的になり、作家やアーティストにとっての影響について議論しています。しかし、コンピュータ科学者たちは、AIの創造性が崩壊する可能性があると警告しています。AIは膨大なデータを学習し、パターンを認識し再現しますが、そのデータは人間によって作成されたものです。AIが自分自身の作成物を学習材料として使うと、多様性が低下するという問題があります。例えば、言語モデルや画像生成AIの研究では、創造性が低いタスクと高いタスクの言語や画像の多様性が減少することが示されています。この現象は、AI生成コンテンツが環境に漏れ、訓練データに混じる可能性があるため、深刻な問題となっています。将来的には、AI生成コンテンツを人間のものと区別しなくなるか、または、新しいタイプのAIが多様性を強制するなど、二つの方向が考えられます。

Takeaways

• 🤖 AIが生成するテキスト、画像、音声、動画が私たちの生活に慣れ親しんでいる。
• 🚨 作家やアーティストにとってAIの創造性は悪影響を及ぼすと議論されている。
• 🔍 AIの創造性は、深いニューラルネットワークが膨大なデータからパターンを認識し、再現する能力に依存している。
• 🔄 AIが学習するデータは、人間が作成した元のニューラルネットワークから来ている。
• ⚠️ AIが自己の生成物を学習データとして使うと、未来のAIが多样性を失うリスクがある。
• 📈 研究によると、AIが自己の出力を食べることで、言語や画像の多様性が低下している。
• 📝 言語モデルの研究では、創造性が高いタスク（物語創作）では言語の多様性が急速に減少していることが示された。
• 🖼️ AIが生成する画像の多様性も、自己の出力を学習データとして使うことで減少している。
• 👀 ユーザーがAIツール（例：Midjourney）を使用する時間が増えると、AIが生成する画像やストーリーのパターンが見られる。
• 🌐 AI生成コンテンツが環境に漏れ、訓練データに入り込むことで、問題が悪化する可能性がある。
• 🔄 将来のAIがこの問題を解決する方法は、多様性を強制するアルゴリズムの開発や、人間とAIの創造物を区別しなくなることがある。

Q & A

AIが生成するテキストや画像、音声、動画について、最近の傾向は何ですか？

最近の傾向は、AIが生成するテキストや画像、音声、動画が一般的になり、作家やアーティストの仕事に悪影響を及ぼす可能性があることが議論されています。

AIの創造性について、コンピュータサイエンティストは何を警告していますか？

コンピュータサイエンティストは、AIの創造性が崩壊する可能性があることを警告しています。これは、AIが自分自身が生成したデータで訓練されることで、多様性が低下するためです。

AIが学習する際に使われるデータはどこから来ていますか？

AIが学習する際に使われるデータは、元々是人类のニューラルネットワークによって作成されたものです。

AIが自分自身の出力を学習することにより、どのような問題が生じる可能性がありますか？

AIが自分自身の出力を学習すると、生成される内容の多様性が低下し、ますます同じような成果物が生成される可能性があります。

言語モデルにおける多様性の低下はどのようにテストされましたか？

フランスの科学者グループは、MetaのオープンソースモデルOPTを使用し、異なる創造レベルのタスクで言語の多様性をテストしました。例えば、ニュース記事の要約は低創造性、プロンプトから物語を書くは高創造性です。

AIが生成する画像の多様性に関する日本の研究グループの結果はどのようなものですか？

日本の研究グループは、stable diffusionに基づくAI生成画像の多様性が低下することを発見しました。AIが自身の出力を学習するほど、多様性はさらに減少します。

AIが生成する内容が環境にどのように影響を与える可能性がありますか？

AIが生成する内容が環境に影響を与える可能性としては、AI生成コンテンツが訓練データに漏れ込み、それが人間の創造性に悪影響を及ぼす可能性があります。

この問題に対する解決策として考えられるものは何ですか？

解決策としては、AI生成コンテンツを人間のものと区別するために法的な規制が設けられること、または次世代のAIが多様性を強制するためにランダム性をより活用することなどが考えられます。

AI生成コンテンツの将来についての見解はありますか？

将来的には、AI生成コンテンツと人間生成コンテンツを区別する試みをやめ、AI生成コンテンツの多様性を強制する次世代のAIが開発される可能性があると考えられます。

このトークで紹介されたBrilliant.orgのニューラルネットワークコースは何ですか？

Brilliant.orgのニューラルネットワークコースは、ニューラルネットワークの仕組みを学ぶためのオンラインコースで、実践的な例を通じて深い理解を提供します。

Brilliant.orgで提供されている他のコースのトピックには何がありますか？

Brilliant.orgでは、ニューラルネットワークだけでなく、量子コンピューティングや線形代数など、科学や数学の様々なトピックに関するコースを提供しています。

Brilliant.orgのコースを試すためにどのような特典がありますか？

Brilliant.orgのコースを試すために、30日間の無料トライアルがあります。また、指定のリンクを通じてアクセスすると、初回の200名には年額プレミアムサブスクリプションに20%オフの特典が適用されます。

Outlines

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🤖 AI創造性の問題点

過去1年ほどで、AIが生成するテキストや画像、音声、そして動画が一般的になり、作家やアーティストにとっての影響が議論されている。しかし、AIの創造性が崩壊する可能性があると警告するコンピュータ科学者もいる。現在のAIは、膨大なデータを学習し、パターンを認識し再現する深層ニューラルネットワーク。しかし、AIが生成するコンテンツを学習データとして使用すると、将来のAIが自己のデータで訓練されるリスクが高まる。これにより、AIの出力がどんどん変化を失う恐れがある。例えば、大規模な言語モデルの研究では、創造性が低いタスク（記事の要約）と高いタスク（プロンプトから物語を書く）の言語の多様性が減少することを示した。AIが生成する画像も同様で、訓練に使用されるデータの多様性が低下する。この問題の解決策はまだ見つかっていないが、AI生成コンテンツを人間生成コンテンツと区別する必要がある可能性がある。

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📚 Brilliant.orgの科学コース

この動画のスポンサーであるBrilliant.orgは、ニューラルネットワークのコースを提供し、人工知能の理解を深めるための実際の例を学べる。また、量子コンピューティングや線形代数学など、様々な科学分野のコースも用意されている。特に量子力学の入門コースも用意されており、基本的な概念（干渉、重ね合わせ、絡み、不確実性原則、ベルの不等式）を学ぶことができる。Brilliant.orgは、視聴者が見ている科学動画の背景知識を構築するのに最適な場所。30日間の無料トライアルも用意されており、リンクを通じてアクセスすると、初回の200名に年間プレミアムサブスクリプションの20%オフが適用される。

Keywords

💡AI生成

AI生成とは、人工知能（AI）を使ってテキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを自動的に作成することを指します。このビデオでは、AIがどのように創造的なコンテンツを生成するか、そしてそれがどのように影響を与えているかについて説明されています。例えば、AIが画像を生成する際には、形状や影、グラデーションを認識し、それらを再現する能力を持っていると説明されています。

💡Deep Neural Networks

深層ニューラルネットワークは、複雑なデータ構造を扱うためのAIの一種で、多くのデータを受け取り、パターンを認識し再現する能力があります。このビデオでは、AIがどのように学習し、言語モデルや画像作成ソフトウェアがどのように機能するかを説明するために使用されています。

💡データフィード

データフィードとは、AIが学習するために使用する情報やデータの集まりを指します。このビデオでは、AIが人間が作成したコンテンツをデータフィードとして使用し、それによって新たなコンテンツを生成するプロセスについて議論されています。

💡創造性

創造性とは、新しいアイデアや方法を生み出す能力を指します。このビデオでは、AIが創造的なタスクを実行する際に、どのようにその能力が低下するかについて説明されています。例えば、AIがストーリーを書くタスクでは、創造性が高く求められますが、その能力がAIが自身の出力を食べ返す過程で低下することが示されています。

💡多様性

多様性とは、多様な種類や形態が存在すること、またはその状態を指します。このビデオでは、AIが生成するコンテンツの多様性が低下する問題が取り上げられており、これはAIが自身の出力を繰り返し学習する結果として生じるという説明があります。

💡stable diffusion

stable diffusionは、AIが画像を生成する際に使用される技術の一種で、画像の多様性を低下させる問題が報告されています。このビデオでは、stable diffusionに基づくAI生成画像の多様性の低下が例として挙げられています。

💡Midjourney

Midjourneyは、AIを用いて画像を生成するツールのひとつです。このビデオでは、Midjourneyが生成する画像がどのように類似しているか、そしてそれがどのようにAI生成コンテンツの多様性に影響を与えるかについて議論されています。

💡Brilliant.org

Brilliant.orgは、科学や数学のオンラインコースを提供するプラットフォームです。このビデオでは、Brilliant.orgのニューラルネットワークコースが紹介されており、それを使ってAIの仕組みを深く理解することができるとされています。

💡量子力学

量子力学は、原子や電子などの微視的な粒子の行動を記述する物理学の理論です。このビデオでは、Brilliant.orgで量子力学の入門コースが提供されていることが紹介されており、それが科学の基礎知識を向上させるのに役立つとされています。

💡学習

学習とは、知識やスキルを獲得し、それらを改善するプロセスを指します。このビデオでは、AIがどのように学習し、新しいコンテンツを生成するかについて説明されています。特に、AIが人間が作成したコンテンツを学習し、それを再現する能力に焦点が当てられています。

💡問題解決

問題解決とは、問題を特定し、解決策を見つけ、実装するプロセスを指します。このビデオでは、AI生成コンテンツの多様性の問題が提起されており、その解決方法が議論されています。例えば、AIがよりランダム性を利用して多様性を強制するといった方法が提案されています。

Highlights

AI-generated content is increasingly common across various media.

AI's impact on creativity in writing and art is a topic of concern.

AI creativity might collapse due to self-reinforcing learning loops.

AIs learn from human-created data, which could lead to homogenization.

A study found a decrease in language model diversity, especially in creative tasks.

A Japanese study observed a decrease in image diversity when AIs were trained on their own output.

AI-generated images often have consistent issues and lack variety.

AI content could contaminate the training data, leading to a 'plastic pollution' analogy.

The future of AI models is uncertain, with two potential outcomes: limitation or overcoming the problem.

AI-generated content may need to be marked to distinguish it from human creations.

The speaker recommends a Neural Network course on Brilliant.org for further learning.

Transcripts

In the past year or so, we’ve all become  used to AI generated text and images and  

audio and increasingly also videos.  There’s been a lot of talk about how  

terrible this is for writers and artists  and so on, but some computer scientists  

are warning that this AI creativity  may soon collapse. Let’s have a look.

The problem is fairly easy to understand  but difficult to quantify. The AIs that we  

currently use are deep neural networks that are  fed huge amounts of data and basically learn to  

recognize and reproduce patterns. Large language  models recognize grammatic rules and words that  

belong to each other, image creation software  recognizes shapes and shadows and gradients,  

video software recognizes moving  shapes and their context and so on.

But where does that data come from  that they need to learn? Well that  

was created by the original neural  networks, humans. The issue is now  

that the more people use AIs to create  new content, the higher the risk that  

future AIs will be fed data that they have  produced themselves. And what will this do?

It’s not a priority all that obvious,  you might think that with AI having a  

random element and sometimes being prone  to generate nonsense, the result might be  

that it just produces increasingly weird stuff.  But actually the opposite seems to be the case,  

both for language and images. The more AI eats  its own output the less variety the output has.

For example in a paper from November, a group  of scientists from France tested this for a  

large language model. They used an open source  model called OPT from Meta and developed several  

measures for diversity of language. Then they test  what happens for the diversity of language for  

tasks requiring different levels of creativity.  For example, summarizing a news article requires  

low creativity, writing a story from a prompt  requires high creativity. In this table they  

summarize the language diversity score for the  levels of training iteration. As you can see,  

they pretty much all drop. The language diversity  drop is especially rapidly for story telling.

A similar finding was made earlier by a  group from Japan for AI generated images  

based on stable diffusion. The AIs  decrease the diversity of the image  

set and if you train them on their own  output, diversity continues to decrease.  

You can see this rather clearly in the  image sets that they use as examples.

These are some examples of real elephant  images from the original data set that they  

used. These are some examples of the images that  the AI generated after training. As you can see  

they have some of the familiar problems,  some legs too many or two few two heads,  

some conflation of body parts. But the  most striking thing is if you look at  

a collage. On the left is a sample of  the original images, on the right the  

AI generated ones. You see immediately that  the AI generated ones are much more alike.

I think that many of us have by now noticed  that. If you’ve been using Midjourney for some  

while you’ll have learned to recognize  Midjourney-ish images. Even leaving  

aside the obvious problems that these images  continue to have, they tend to output similar  

looking images. For example unless otherwise  instructed, people tend to be white, young,  

and good looking. These are four images that  Midjourney created when promoted with “human face,  

photorealistic” without further instructions. As  you can see, they all look more or less the same.

What are the consequences? Well, no  one really knows. The issue is that  

our entire environment is basically being  contaminated by AI generated content and  

since there’s no way to identify its origin,  it will inevitably leak into training data.  

It's like plastic pollution, won’t be long  until we all eat and breathe the stuff.

There are two ways things can go from here.  One is that it turns out that this is a  

general problem which can’t be overcome with  these types of models, in which case, well,  

good news for humans, our creativity will still  be needed. It also seems likely to me that AI  

generated content will have to be marked as such,  I suspect that this is where laws will take us.

The other way it could go is that the next  generation of AIs will remedy this problem  

by deliberately enforcing variety for example  by making more use of randomness, and that  

we’ll simply give up trying to distinguish AI  generated content from human generated content.

What do you think? Let me know in the comments.

If you want to learn more about how Neural  Networks work, I recommend you check out the  

Neural Network course on Brilliant.org who've  been sponsoring this video. The Neural Network  

course will give you deeper understanding of  how intelligent artificial intelligence really  

is with some hands on examples. And Brilliant  has courses on many other topics in science and  

mathematics too. Whether you're interested neural  nets or quantum computing or linear algebra,  

they have you covered. I even have my  own course there that's an introduction  

to quantum mechanics. It'll bring you up  to speed on all the basics - interference,  

super positions, entanglement, and up to the  uncertainty principle and Bell's theorem.  

Brilliant is really the best place to build up  your background knowledge on all those science  

videos which you've been watching. You can try  it out for free for 30 days but if you go there,  

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off the annual premium subscription. So go and  give it a try, Brilliant is time well spent.

Thanks for watching, see you tomorrow.