亡くなった父がまた私にメモを「書いて」くれている

子どもの頃、私が何か技術的なことを試してみたいと思ったら、父がそれを実現させてくれました。私たちは何十回もテクノロジーの冒険を共にしましたが、2013年に父がガンで亡くなったことで、その冒険は終わりを迎えました。新しい AI 画像ジェネレーターのおかげで、父と私にはまだ冒険が 1 つ残っていることがわかりました。

最近、匿名の AI 愛好家が、Flux と呼ばれる画像合成モデルが、特別なトレーニングを施せば、人の手書きを非常に正確に再現できることを発見しました。私は、父が残した日記を使ってこの技術を試してみることにしました。その結果に私は驚き、倫理、メディア アーティファクトの信憑性、手書き自体の背後にある個人的な意味について深い疑問を抱きました。

それだけでなく、父の筆跡を再び見ることができて嬉しいです。ニューラル ネットワークに記録された父の一部は、10 年前には不可能だったダイナミックな方法で生き続けるでしょう。父が亡くなってからしばらく経ちましたが、もう悲しんではいません。私から見ると、これは父の素晴らしい点を祝うことであり、父の独特な筆跡と、それが父の人柄を伝えているものを復活させることです。

誰かの筆跡をこれほど本物らしくコピーすることは危険を伴う可能性があると認めます。私は何年も前から、デジタル メディアの作成と模倣がまったく苦労せずに流れるような時代が来ると警告してきましたが、魔法のように感じられるものが初めて機能するのを見るのはやはり驚きです。私たちはあらゆる形式のメディアが信頼できない新しい世界に足を踏み入れていると言いたくなりますが、実際には、これまで常にそうであったことのさらなる証拠が与えられています。記録されたメディアには本質的な真実性はなく、私たちは常に情報の信憑性を伝達者の評判から判断してきました。

メディア作成におけるこの流動性は、手書き文字合成に対する Flux のアプローチによって完璧に例証されています。Flux ソリューションの最も興味深い点の 1 つは、結果として得られる手書き文字が動的であることです。ほとんどの場合、2 つの文字がまったく同じようにレンダリングされることはありません。Flux を駆動するニューラル ネットワークは、確率と近似値の巨大なウェブであるため、手書き文字の不完全な流れが理想的な一致になります。また、ワード プロセッサのフォントとは異なり、手書き文字を標識、漫画、看板、黒板、テレビ画像など、AI によって生成されたシーンにネイティブに挿入できます。

注目すべきは、私も、Flux が筆跡を再現できることを最近発見した人物も、ニューラル ネットワークを使用して手書きを複製した最初の人物ではないということです (その研究は何年も前に遡ります)。しかし、筆跡サンプルが手元にあれば、クラウド サービスまたは消費者レベルのハードウェアを使用してこれを行うことが、最近ではほぼ自明の費用でできるようになりました。

父の一部を生き返らせた方法をご紹介します。

発見

毎日テクノロジーニュースを書いている私は、AI 画像生成の最新技術に注目しています。先月末、Reddit を閲覧していたとき、「fofr」という名前で知られる AI 画像愛好家の投稿に気づきました。「Foffer」と発音すると教えてくれたので、便宜上そのように呼びましょう。Foffer は、オンライン アーカイブで見つかったスキャンを使用して JRR トールキンの手書きを再現したと発表しました。

フォッファー氏は当初、トールキンのモデルを他の人が使用できるように公開していたが、人々がそれを悪用してJ・R・R・トールキン風の筆跡を作成するのではないかと心配し始めたため、2日後に自主的にモデルを削除した。しかし、彼が発見した筆跡複製技術は、今では公知となっている。