人工知能
AI技術が進歩するにつれ、科学者やイラストレーターたちはビジュアルコミュニケーションの未来に取り組んでいます。
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今年初めに科学誌に掲載された、少なくとも4つの睾丸を持ち、そのうち1つは頭よりも大きいネズミ。翼から3本目の足が生えている翼竜。ある博物館は、ゴジラとヤモリが融合したようなサイケデリックな画像をソーシャルメディアに投稿し、ウェブサイトには古代の爬虫類のよりリアルなイラストが掲載されている。
人工知能（AI）によって生成される画像は、これまで多くの論争を巻き起こしてきました。主要な画像生成ツールはどれも完璧ではなく、ユーザーのニーズや期待とはかけ離れた結果を生み出すこともあります。しかし、科学分野において、AIモデルは単なるメディア作成ツールや創造性の出発点にとどまりません。科学研究における数値は、チームの研究結果の不可欠な要素であるように、AIモデルは科学記録に貢献する存在なのです。
「古生物アート」とは何ですか?
古生物学において、古代生物を科学的に描写した作品（「パレオアート」とも呼ばれる）は、他の科学者や一般の人々が新たな発見の意味を理解するのに役立ちます。これらの作品は科学に根ざしており、私たちから数千万年、時には数億年も離れた世界への、他に類を見ない入り口となっています。このように、メアリー・アニングのヤシ化よりもはるかに多くの危険が伴います。
古生物アートは、その主題ゆえに、科学コミュニケーションのエコシステムにおいて独特の位置を占めています。イラストレーターは、はるか昔に絶滅した動物を、その動物に関する現代科学の理解に基づいて描くという使命を負っています。その動物の姿はもちろんのこと、生息していた環境や、その環境をどのように利用していたかといったことも描写しなければなりません。
「古生物アートとは、先史時代の生物を、情報に基づいたアプローチ、可能な限り正確な、そして正当な判断に基づいて芸術的に復元することだと考えています」と、オーストラリアのフリンダース大学の古生物学者で古生物アーティストのジェイコブ・ブロックランド氏は、ギズモードへのメールで述べています。「これは、骨から始めて筋肉を描き、どのような軟部組織を持っていたか、姿勢、系統分類、潜在的な環境などを調査することを意味します。これらはすべて、文献や入手可能な既知の資料から得られるものです。」
これらのイラストは、絶滅した生物と進化的に近縁関係にある、あるいは古代の生物と同様の生態学的地位を占める現代の動物からインスピレーションを得ています。AI画像生成器は、与えられた指示に応じて、この複雑で多様な情報を受け取り、人間のアーティストと同等の忠実度と細部へのこだわりをもって画像を生成することが現時点では不可能です。
「これらを考慮せずに描くことは、私の考えでは真の古生物アートではなく、むしろそれらからインスピレーションを得たものです」とブロックランド氏は付け加えた。「この意味での『古生物アート』は、AIを使わないイラストレーターにはまだ非常に特有なものだと思います。」
古生物アートの背後にある科学的プロセス
恐竜の皮膚を考えてみましょう。皮膚は滅多に保存されることはなく、たとえ保存できたとしても、研究者が化石化した細胞から色素などの細部を識別できる保証はありません。もっとも、2021年には、あるチームが恐竜の総排泄腔を用いてまさにそれを実現しました。とはいえ、ChatGPTが「2022年1月の最終更新時点で、恐竜の総排泄腔の化石証拠は発見されていない」と述べていることは注目に値します。つまり、AIチャットボットからの情報は必ず二重チェックする必要があるということです。
軟組織に関するこうした不確実性は、多くの疑問を想像に委ねています。恐竜の色彩はどのようにしてわかるのでしょうか？あるいは、どの恐竜が羽毛を持っていたのでしょうか？古生物学者がT・レックスのような獣脚類恐竜に唇があったかどうかについて判断を下す際、古生物学者画家たちは、熱心な一般の人々に、彼らの姿を正確に再現する役割を担っています。
要するに、科学的な古生物イラストに費やされた労力は、一般の鑑賞者には理解してもらえないかもしれない。それは、単に特定の絶滅動物をありそうな環境の中で描写したものではなく、長年にわたり蓄積されてきた膨大な量の古生物学、動物学、筋骨格学、生体力学、形態学、そして進化学の情報に基づいて、その動物とその環境を最先端の視点で想像した作品なのだ。
「AIアートの最も悲しい点は、古生物アートのようなものに人間的な感触が残っていることです」と、古生物アーティストでイギリスのライム・リージス博物館のコレクション担当官であるナタリア・ヤギエルスカ氏は、ギズモードとのビデオ通話で語った。「古生物アートは科学的ですが、それでもやはりアートであり、自己表現なのです。」
異なる背景を持つ人々が描く古生物アートは、それぞれ異なる表情を見せるだろうと、ヤギエルスカは付け加える。なぜなら、私たちは皆、世界やそこに生息する動物に対する見方が異なるからだ。AIモデルは機械であるため、アート作品を生成する際に、実体験や個人の視点を考慮することはできない。AI生成の古生物アートの隆盛は、X（旧Twitter）で「#PaleoAgainstAI」というハッシュタグを生み出すきっかけとなり、古生物アートのイラストレーターや支持者たちは、コンピューター生成ではなく、人間による古代生物の表現を支持する声を上げた。
倫理に疑問あり
古生物学復元にAIが使用される場合、PBSスタンダードは、AI生成メディアはAIがそのように開示され、他の編集製品に期待される正確性と包括性の基準を維持する必要があることを強調しています。たとえ古生物学メディア（私たちはこれを用語として定義します）の作成におけるAIの使用が開示され、現在の科学的基準を満たしていたとしても、AIは真の古生物学アーティストの仕事を奪っており、古生物学においてAIが役割を果たすべきではないと主張する人もいます。
AIが生成した古生物画は「読者に対する完全な欺瞞だ」とアールバーグ氏は付け加えた。「過去の世界とそこに生息していた生物を概念化する上で大きな役割を果たしてきた伝統的な古生物画に真っ向から反対している」
AIは科学のあらゆる分野で多くの有用な目的を持っています
古生物学におけるメディア、機関、そして科学者による誤用にもかかわらず、人工知能は科学の分野において、私たちの世界と宇宙に対する見方を再定義する上で大きな有用性を持っています。既に、天文学者が興味深い現象を探す宇宙の探査方法を変え、考古学者が研究するにはあまりにも脆弱だった古代の巻物を解読することを可能にしています。
AIは、テラバイト単位のデータの精査を必要とする分野にとって大きな恩恵をもたらし、科学的発見のスピードをほぼ確実に加速させるでしょう。古生物学においても、パターンを識別し、予測や判断を下すことができる多層ニューラルネットワークの一種であるディープラーニングが、恐竜の化石のCTスキャン画像の分割に活用されており、手作業による処理時間を削減しています。また、古生物学では、単細胞プランクトンの種類を分類したり、化石記録中の花粉粒子を種分化したりするためにAIが活用されていますが、これは人間の目には困難な作業です。
「私が本当に懸念しているのは、そしてそれが人間の怠惰さのせいでいとも簡単に起こり得ると思うのは、人々が分析段階を AI にアウトソーシングしてしまうことです」とアールバーグ氏は言う。「結局、人間の著者は基本的に『AI がこれらのパターンをどうやって定義できるのかよく分からないが、ブラックボックスを信頼している』と言っているようなものです。」
「その時点で、科学の核心を本当に放棄してしまったのです」と彼は付け加えた。
倫理的なAIのガイドラインを求めて
先月、米国科学アカデミー紀要に掲載された論説で、少数の科学者が科学におけるAIの計り知れない可能性を強調したが、AIの使用に関して研究者を導く5つの原則を提案した。それは、透明性のある開示と帰属、AIが生成したコンテンツと分析の検証、AIが生成したデータの文書化、AIの使用に関する倫理的かつ公平なガイドラインへの重点、そして一般の人々の関与を得て、科学プロセスにおけるAIの影響を継続的に監視することである。
論説に付随するリリースの中で、地球物理学者であり、研究の共著者で、全米科学アカデミー会長のマーシャ・マクナット氏は次のように述べた。「私たちはAIが科学分野全体で推進している進歩を歓迎しますが、長年受け継がれてきた科学的規範や価値観を守ることにも注意を払う必要があります。」
古生物アートは査読付き学術誌論文ほど厳密な審査を受けていないものの、科学研究に関するコミュニケーションにおいて重要な要素です。したがって、ビジュアルサイエンスコミュニケーションにおけるAIの活用も、同様の厳格な審査を受けるべきでしょう。
「これらのAIエンジンの進化のスピードを考えると、規制のための法整備がなければ、AIエンジンはさらに進化し、最終的には古生物アーティストの作品を脅かすことになるでしょう」と、科学イラストレーターであり古生物アーティストでもあるガブリエル・ウグエト氏はギズモードへのメールで述べた。「私たちが一般市民に提供する情報の正確さを重視するのであれば、今こそ責任を取るべきです。」
AIはまだこの点ではあまり得意ではない
AIの科学分野への応用は多くの新発見をもたらし、今後も間違いなく多くの発見をもたらすでしょうが、AIには落とし穴もあります。「ラットの精巣」事件は、AI画像生成ソフトウェアが科学的なイラストや図表の作成において困難を極めることを露呈しただけでなく、査読付き学術誌におけるガイドラインの強化の必要性も浮き彫りにしました。ラットの研究が掲載されたFrontiers誌の広報担当者は、Gizmodoに対し、「コンプライアンスを確保するためのプロセスが整っていたにもかかわらず、基準を満たさない図表と注釈」が掲載されたと述べました。論文の査読者の一人はViceに対し、ラットとその精巣の不正確な画像は査読者の責任ではないと述べました。
ネズミの絵に滑稽な点を見抜く人は多いかもしれませんが、古代の動物の描写における科学的な不正確さを一般の人々が見抜くのは難しいかもしれません。古生物画家たちは、どんな骨格よりも生き生きとした方法で、何百万年も前の生き物たちがいかにして生き延びてきたかを、一般の人々にとって最もよく垣間見せてくれます。
「本物の古生物アートの復元には膨大な量の知識と証拠が投入され、AIアートが達成できるものよりはるかに正確な結果を生み出します」と、フリンダース大学の古生物学者フィービー・マキナニー氏はギズモードへのメールで述べた。
現状では、AI 生成画像は、古生物学者やイラストレーターが命を吹き込もうと懸命に努力した生物を誤って表現することがよくある（もっとも、ここ数年でかなり改善はされている）。古代生物の視覚的コミュニケーションが鍵となる。博物館を訪れた後、子供たちの心に残る T レックスは、展示プラカードに書かれた、形態や分類上の正体について徹底的に検証された資料ではなく、巨大で獰猛な捕食動物の姿である。自分で AI 画像ジェネレータを操作して、ニワトリと T レックスの掛け合わせを作るのは一つのことだが、ある機関やメディアが、査読済みの研究と矛盾する、科学的に不正確な生物の描写を一般大衆に提示するとなると、全く別の問題となる。
ギズモードは、以前、発表された研究に関連してAIが生成した古代生物の画像を共有していた2人の研究者と1つの博物館に連絡を取ったが、1人の研究者はコメントを控え、他の2人からは記事掲載時点では返答がなかった。
AIは誤用されると別のリスクをもたらすため、反撃する者もいる
昨年、ノースウェスタン大学の研究者らは、査読者が査読する研究の一部はAIによって生成されたものだと告げられていたにもかかわらず、OpenAIのChatGPTによって書かれた学術要約と人間が書いた要約を区別できなかったことを発見した。
AI生成のイラストは今後も存在し続けるでしょうが、これらのジェネレーターは真の古生物アート、つまり科学的な意味とニュアンスに満ちた芸術作品を生み出すことはできません。シカゴ大学のNightshadeのようなプログラムは、与えられた画像で学習しようとする生成AIモデルに「毒を盛る」ように設計されており、一部の古生物アーティストは、AIによる画像スクレイピングから自分の作品を保護するためにこのソフトウェアを導入しています。
個々のイラストレーターがどのような行動をとろうとも、人工的に生成された画像に対する機関の立場は、科学情報の描写におけるこの技術の利用方法に大きな影響を与えるでしょう。AIは今後も存在し続け、それは科学にとって良いことです。しかし、科学コミュニケーションにおけるAIの活用を概説した一連の原則は、適切なユースケースを決定するだけでなく、人々の科学への信頼を維持するためにも重要です。コミュニケーションは鍵であり、少なくとも人々は自分が見ているものについて知る権利があります。
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