AIイラスト問題とスクレイピングとの類似性

AIイラスト問題とスクレイピング問題には、共通点があります。

スクレイピングは、Webサイトから情報を自動的に収集する技術であり、AIイラストは、大量の画像を収集して、それを学習データとして使用することで生成されます。両者は、Web上の情報を自動的に収集することで、大量のデータを収集することができるという点で共通しています。ただし、スクレイピングは、Webサイトの利用規約に違反する場合があり、違法行為にもなり得る手法であるため、正しく理解した上で扱わなければいけません。

AIイラストの問題には、著作権侵害やプライバシー侵害などが含まれます。これらの問題に対処するためには、AIイラストの生成に使用されるデータセットの品質を向上させることが必要です。

この記事では、AIイラスト問題とスクレイピング問題の類似性と、それらの問題に対する解決策の方法について探ってみましょう。

AIイラスト問題とは

AIイラスト問題とは、AIによって生成されたイラストが、著作権侵害やプライバシー侵害などの問題を引き起こすことを指します。AIによって生成されたイラストは、大量の画像を収集して、それを学習データとして使用することで生成されます。そのため、AIによって生成されたイラストには、著作権侵害やプライバシー侵害などの問題が含まれることがあります。

昨今では、イラストSNS大手のPixivがAIイラストの投稿禁止を出したりと、SNSを通してのトラブルが出ています。

PixivがAI生成イラストの投稿を原則禁止：絵師コミュニティサイトPixivが、AI生成イラストの投稿を禁止する方針を発表。作者性の確認が困難なため。

スクレイピングとは

スクレイピング（Web scraping）は、ウェブサイトからデータを抽出する自動化されたプロセスです。通常は、ウェブページのHTMLやその他のマークアップ言語を解析し、必要な情報を抽出するためにコンピュータプログラムが使用されます。スクレイピングは、特定のウェブサイトからデータを収集して、それを解析・整理するために用いられます。

具体的な利用シーン

価格比較サイトや旅行予約サイトなどの情報収集：価格比較サイトや旅行予約サイトでは、Webサイトに掲載されている商品やサービスの価格や在庫状況などの情報をスクレイピングして、ユーザーに提供。

ニュースや天気予報などの情報収集：ニュースや天気予報などの情報を配信するサイトでは、Webサイトに掲載されているニュース記事や天気予報などの情報をスクレイピングして、ユーザーに提供。

商品やサービスのレビューの収集：商品やサービスのレビューを収集して、商品やサービスの評価や評判を分析するといった用途にもスクレイピングが活用されている。

マーケティングデータの収集：Webサイトの訪問者数や閲覧ページ数などのマーケティングデータを収集して、Webサイトの改善やマーケティング戦略の策定に。

機械学習や自然言語処理の学習データの作成：テキストや画像などの情報をスクレイピングして、機械学習や自然言語処理の学習データとして活用可能。

AIイラストとスクレイピングの問題点の共通点

AIイラストに関する問題とスクレイピングに関する問題にはいくつか類似点があります。

• 許可なく大量のデータを集めている点:AIイラストの学習には大量のイラストデータが必要ですが、多くの場合、個々の作者から使用許可を取っていないため、スクレイピングと同様の問題がある。
• 出典が不明瞭な点:AIが生成したイラストの出典が不明確で、どの作者の作品を基に作成されたのか追跡が困難。スクレイピングでも、データの出所が不明瞭になりがち。
• 法的なグレーゾーンがある点:AIイラストが著作権侵害に当たるかどうかは 未だに議論が分かれている。スクレイピングも法的にグレーな場合がある。
• 倫理的な問題が含まれる点:許可なく人の作品を利用することに、倫理的な問題がある。スクレイピングもサイト運営者に迷惑をかける場合がある。
• 偽造と混乱の可能性: 不正な目的でスクレイピングが使用されると、偽情報や混乱が生じる可能性がありまる。AIによって生成されたイラストがリアルな写真やアートワークと区別がつきにくい場合、混乱が生じ、信頼性の問題が発生する可能性がある。

スクレイピング問題の解決方法

スクレイピングの問題については、以下のような対策が取られています。

• サイトの規約を確認し、クローリングが許可されている場合に限定する。
• データの出典を明記するなど適切に引用する。
• サーバーへの負荷が高くなりすぎないよう、クロールの頻度を制限する。
• ロボット排除標準(robots.txt)を参照して、サイト側のクロール制限に従う。
• スクレイピング専用のAPIを利用する。GoogleやAmazonなどが提供。
• ウェブサイト側で、スクレイピング対策の技術(CAPTCHAなど)を実装する。
• データ提供元とライセンス契約を結び、許可を得てスクレイピングを行う。
• スクレイピングに関する法律やガイドラインを遵守する。

適切な使用許可を得ることや、技術面での改善により、スクレイピングの問題はある程度緩和できると考えられます

共通点から見る問題解決方法

スクレイピング問題の解決方法から得られるアプローチを応用して、AIイラスト問題に対処する方法を考えることができます。以下は、それに関連する解決策のいくつかです：

1. 利用規約と法的フレームワークの整備:
   • スクレイピング: ウェブスクレイピングにおいては、対象サイトの利用規約を遵守し、合法的な手段でのデータ収集が求められます。
   • AIイラスト: AIによるイラスト生成においても、著作権やプライバシーに関する法的な問題に対処するために、明確な法的フレームワークを整備し、倫理的ガイドラインを策定することが重要です。
2. データセットの多様性と偏りの対処:
   • スクレイピング: スクレイピングにおいても、多様なデータセットを使用し、バイアスの少ないデータを確保することが重要です。
   • AIイラスト: AIのトレーニングデータとして使用されるイラストや写真も多様性を考慮し、社会的バイアスを排除するために注意が必要です。
3. 透明性と説明可能性の確保:
   • スクレイピング: スクレイピングプロセスが透明であり、取得したデータがどのように使用されるかが理解しやすいことが重要です。
   • AIイラスト: AIモデルが生成したイラストのプロセスが透明であり、生成物がどのようにして生み出されたかが説明可能であることが求められます。説明可能なAI技術の導入が一つの解決策となります。
4. プライバシー保護とデータセキュリティの確保:
   • スクレイピング: スクレイピングにおいては、個人情報の取り扱いに注意し、データセキュリティを確保することが求められます。
   • AIイラスト: AIが個人を描写する場合、そのプライバシー保護が最優先され、データセキュリティが確保されるような仕組みを導入することが必要です。

これらの手法を組み合わせることで、AIイラスト生成における著作権、倫理、プライバシーに関する問題に対処し、持続可能で社会的に受け入れられる技術の発展を促進できます。

まとめ

AIイラスト問題とスクレイピングは、Web上の情報を自動的に大量に収集可能という点で共通している。

双方とも、個々の作者から使用許可を取っていない。成果物のデータの出所が不明瞭。著作権侵害のグレーゾーン。権利元への迷惑。利用することで起きる混乱。といった問題を抱えている。

双方の問題の見比べ、解決策として、自分制作物が学習されることへの意思表明が必要。偏りのないデータ収集。プロセスの透明化。データへのセキュリティ対策。が必要。