初期のアルゴリズムは、画像の解析を可能にした。iPhoneのロックを顔認証で解除できるのは、そのおかげだ。さらに最近では、機械学習による画像や動画の作成や修正まで可能になってきた。

人工知能（AI）によって生み出され、改良を加えられたヴィジュアル素材を、2018年には研究者やアーティストたちがさらに高いレヴェルへと引き上げた。下記の実例をいくつか見ていただきたい。画像や動画やアートをつくれるソフトウェアを使って、エンターテインメントの新たなかたちにパワーを注入できることが、おわかりいただけるだろう。ただし、でたらめな情報にも命を吹き込んでしまうのだが。

1）フェイクのダンス動画

カリフォルニア大学バークレー校は、ある人物の体の動きをヴィデオに記録し、そのまま別の人に移し替えるソフトウェアを開発した。移し替えのプロセスは、基になるふたつのヴィデオクリップを用意するところから始まる。ひとつは転送元になる人物の動きを撮影したもの。もうひとつは転送対象となる人物のサンプル映像だ。

ソフトウェアのある部分が、ふたつのヴィデオクリップから両者の体の各位置を抽出する。また別の部分は学習機能を使って、対象人物の体の各部位にどのようにリアルなイメージをつくり出せばよいか考える。

こうして対象人物が、一連の何らかの動きを演じる動画が出来上がるのだ。このシステムの初期ヴァージョンは、新たな動きを対象者の体にマッピングするのに、20分間のインプット用画像を必要とする。

最終的に得られる動画は、ハリウッド映画でよく使われるトリック映像に似ている。スーパーヒーロー、エイリアン、映画『猿の惑星』シリーズの類人猿たち。顔や体にマーカーをつけた俳優を特殊カメラで立体的に撮影することで、彼らは本当に生きているかのような動きを見せるのだ。

このプロジェクトは、こうした価値ある制作活動を機械学習アルゴリズムがさらに身近なものにしてくれる可能性を示唆している。

2）暗闇でも明るく

AIによる画像修正機能は、いまやポケットに入れて持ち歩けるほど実用的になっている。グーグルの「Pixel」シリーズで2018年10月に対応した「夜景モード」機能は、アルゴリズムを使ったトリックによって夜を昼へと一変させてしまう。

グーグル「Pixel 3 XL」（左）とアップル「iPhone XS」（右）で撮影した同じ夕刻のシーン。PHOTOGRAPH COURTESY OF GOOGLE

複数の写真を組み合わせて各場面の決定的なイメージをつくるのも、トリックのひとつだ。多くの写真を照合することによって、暗い場所での撮影を邪魔するノイズをソフトウェアが識別して除去するのだ。

このプロセスを経てつくられる鮮明な合成画像のクオリティを、機械学習の助けを借りてさらに向上させる。グーグルの技術者たちは、暗い画像と、それを専門家が修正したもののペアを集積したデータを使ってソフトウェアに改善を加え、夜間撮影した画像の明るさや色を修正できるようにした。

3）実在しない人々

下記に並ぶ人々、ネコ、クルマは実在しない。すべて米半導体メーカーのNVIDIAが開発したソフトウェアでつくられた画像だ。同社のグラフィックチップは、いまや機械学習プロジェクトになくてはならないものになっている。

アルゴリズムは「写真のようにリアルな」画像をつくれるようになった。実際に撮影された何百万枚もの画像を学習したからだ。PHOTOGRAPH COURTESY OF NVIDIA

これらのフェイク画像は、2014年にカナダのモントリオールにある一軒のパブで、あるAI研究者がふと思いついたアイデアからつくられた。彼の名はイアン・グッドフェロー。現在はグーグルに勤務している。

彼は現在のAIブームの火つけ役となったニューラルネットワークに、画像生成を独習させる仕組みを考え出した。グッドフェローが考案した画像生成術は、敵対的生成ネットワーク（GANs）と呼ばれる。

GANsは、同じ画像のコレクションにアクセスするふたつのニューラルネットワークで構成され、両者の間に一種の敵対関係を生じさせる。ひとつのネットワークがフェイク画像を生成してコレクションに紛れ込ませる任務を負い、もう一方がそのインチキを見破ろうとする。そんな攻防戦を何度も繰り返すうちに、だまそうとする側は腕前を上げ、フェイク画像の精度もどんどん上がっていくのだ。

4）AIがつくるアート

オーストラリア出身の映像作家ニコラス・ガーディナーによる実験的短編映画『Proxy』のある場面では、「炎と怒り」という言葉を使って北朝鮮を糾弾するドナルド・トランプの映像に手が加えられ、米大統領の顔が中国の国家主席である習近平のものになっている。

短編映画『Proxy』に登場するトランプ大統領の画像。中国の習近平国家主席の顔のパーツを使って人相が変えられている。PHOTOGRAPH COURTESY OF NICHOLAS GARDINER

ガーディナーが映画制作に使用したテクニックは、ネット上で「ディープフェイクス（Deepfakes）」を名乗る正体不明のプログラマーが最初に一般に広めたものだ。

2017年の終わりごろ、掲示板サイト「Reddit」で、このハンドルネームをもつ人物が、ガル・ガドットなどのハリウッド女優たちが演じているように見えるポルノ動画を投稿し始めた。GANsを使って出演者の顔をすり替えた動画だ。

ディープフェイクスはのちに、そのソフトウェアを公開して誰もが自由に使えるようにした。オンラインポルノのまったく新しいジャンルを誕生させたのだ。同時に、そうしたツールが世に出て簡単に使えるようになると、フェイクニュース作成に利用され、選挙の結果さえ操作できてしまうとの懸念も生まれた。

ディープフェイクスのソフトウェアに実際に引きつけられたのは、ポルノに関心のない人々だった。ガーディナーらによると、このソフトウェアは芸術的な探求心を満たす強力な新ツールを提供しているのだという。

『Proxy』のなかでガーディナーは、ディープフェイクスがネット上で配布しているあるソフトウェアパッケージを使用している。地理的、政治的な諸問題について語るトランプ、ウラジーミル・プーチン、金正恩ら世界のリーダーたちの容貌を、このソフトウェアを使ってすり替えているのだ。

5）本物そっくりなニセモノ

アルゴリズムが生み出す画像をさらにご覧いただこう。こちらは、グーグルの親会社であるアルファベット傘下のディープマインド（DeepMind）に所属する研究者によってつくられた、BigGANと呼ばれるシステムが生成した画像だ。

アルファベットの研究者が構築したシステムは、本物そっくりの多種多様な画像を生成できる。右下の「イヌ顔のボール」のようなシュールなシーンをつくることも可能だ。PHOTOGRAPH COURTESY OF DEEPMIND

敵対的生成ネットワークは通常、一度にひとつのカテゴリーの画像をつくることを覚えさせられる。例えば人の顔だけ、クルマだけという具合にだ。

しかしBigGANは、インターネット上でかき集めた1,400万種類もの画像からなる巨大データベースで訓練を積んでいるため、作成できる画像のカテゴリー数は数千に及ぶ。機械学習に特化したGoogle独自の処理装置であるTPUを、数百台も使って取り組んだ成果だ。ヴィジュアル世界で幅広い経験を積んだことによって、このソフトウェアは本物そっくりのありとあらゆる合成画像をつくれるようになった。

ほかの人たちにも試してもらおうと、ディープマインドは自社ソフトの一部を公開した。すると、そのソフトがつくり出す画像を根本から分析して、内なる「潜在的空間」を探ろうとする人たちが現れた。

そうしてできた目のくらむような不気味ともいえる画像や動画を、人々は「#BigGAN」のハッシュタグをつけてTwitterに投稿した。AIアーティストのマリオ・クリンゲマンは、音楽を使ってBigGAN動画をつくる方法を考案している。

ジョシュ・モブリー@joshmobleymusicが「A Walk in the Park」と題した新曲を送ってくれたので、アルゴリズムを使って#BigGAN動画をつくってみた。いくらでも無限に別ヴァージョンがつくれるからひとつだけ選ぶのは難しいんだが、自分では1：08の部分がすごく気に入ってる。