創造性を加速させるもの

「創造性」について、人は雄弁に語りますが，私はそのプロセスは至ってシンプルであると考えています。私にとって創造的であることとは、新しいものを考え出すことができる能力とその新しいものに価値があるかどうかを評価できる能力という二つのスキルから成り立っています。最初の「新しいものを考え出す」部分は簡単で、常に自然に起こりうるプロセスです。私たちはただ存在して、周りの世界に反応するだけで、この能力を発揮していることになります。私たち個人はそれぞれユニークな存在であり、私たちの生き方は新しいものです。新たなアイディアを考え出すことはこの状況の延長上にあります。過去の経験、知識、直感の組み合わせにより、誰でも自分の環境に適応できるようになります。未知の課題に直面しても、本当に進め方が分からないことはありません。考えていることが正しい方法かどうかは分からないかもしれませんが、確かにアイディアそのものは持っています。難しいのは、自分のアイディアを評価する方法、つまり、価値あるアイディアに焦点を当てるために無価値なアイディアに時間を費やさないようにすることです。

アレクシー・アンドレ研究員によるジェネラティブアートの一例①

この「創造性」を捉える上での枠組みは，私にとって興味深い点をいくつか示唆してくれます。まず、創造的なプロセスから幻想的（神の領域的）な要素を取り除いてくれます（インスピレーションという要素はあるかもしれませんが，それは「創造性」の別の側面なので今回は触れません）。そして、創造性を向上させるためにフォーカスすべき課題を二つに絞ってくれます。すなわち、新しいアイディアを考える能力が向上すれば、また，自分のアイディアを適切に評価する方法を身につければ、より創造的になることができるということ。そうすることによって，創造性を向上させるという課題は一気に取り組みやすくなるのです。

私はこれらの課題に対処する方法の研究に取り組んでいます。技術はどのようにして人々がより創造的になることを助けることができるのでしょうか？技術はこれら２つの課題への解決策を提供できるのでしょうか？技術を使って創造性を向上させることはできるのでしょうか？

新しいアイディアを考えること

まずはじめに，特定の課題に対して如何に新しいアイディアにたどり着くことができるかを考えてみましょう。このチャレンジに対する私の答えは，生成システムを設計することです。カスタムデザインのソフトウェア（ハードウェアであることもあります）でその利用者が意味のある方法で可能な出力の領域を探索できるようにします。言い換えれば，アルゴリズムの潜在空間が説明可能であり，探索可能なものであるということです。ランダム性と組み合わせることで，その空間のすべての新しい点（つまり，アルゴリズム出力のすべて）は新しいものに近づけることができます。このようなシステムを設計する、ということは容易な作業ではなく，常にその方法が明らかなわけでもありません。しかし、このような新しいアイディアを提供する優れたシステムを検討する、ということは、新しいアイディアそのものを検討することとは明確に異なります。新たなアウトプットを生み出すジェネレーティブ・システムを作るための評価機能は、新たなアウトプットを生み出す評価機能と同じものを見ているわけではないのです。この自由度の追加は、このアプローチの鍵であり、目の前の問題に別の角度から取り組むことができるようになります。

一旦生成システムが完成すると，出力可能なセット探索することは、（後から）非常に低い労力で絶え間なく新しいアイディアが刺激される流れとなります。例えば、陶芸のシミュレーターを想像してみましょう。このシミュレーターはろくろで作ることができる形状に直接マッピングされた様々な生成パターンを提案します。アルゴリズムによって提案されたパターンの見た目をいくつかのパラメーターを変更してアイディアを興味のある方向に導くことは簡単で、これを確認するために実際に器を焼く必要はないのです。スケッチやプロトタイプ作成に費やされる時間を大幅に節約することができます。時間の大部分はマスターアルゴリズムの設計に費やされます。

マスターアルゴリズムの目標は選択肢を提供することであり，「良い」とされるものを選ぶことや「悪い」とされるものを回避することではありません。ユーザーが探索するために意味あるパラメーターセットから幅広い可能な出力を示すことが狙いであり，アルゴリズムが決定するためではありません。厳選ではなく，広がりと変化に焦点を当てます。

アレクシー・アンドレ研究員によるジェネラティブアートの一例②

新しいアイディア評価すること

次にどのアイディアが良いか、どのアイディアが悪いか、そして最も重要なのはどのアイディアが追求する価値があるか選ぶ、という大きな課題が浮上します（良いアイディアでもコストや実用性など、芸術的な魅力とは無関係な理由で追及する価値がないこともあります―文脈が重要です）。これは物事が正しいか、間違っているか、また面白いかを感じることができるということです。広範な創造的活動を扱うために、どの領域や応用にもうまく適用できる共通の良さの尺度を確立する方法はありません。私たちはセンス、つまり、アイディアにコミットするためのクリエイター自身の個人の判断に頼る必要があります。

私はさらに進んで、「センス」は一人の人間が持つことのできる最も価値のあるスキルであると考えています。自分自身で選択する能力と、それに自信を持つことができる能力です。インフルエンサーに従ったり、外部からの承認に頼ったりすることではありません。ただ自分の、これはいいものだ，正しい、と感じる直感を信じることです。

残念ながら、これは簡単に他人から学べることではありません。その分野での用語や、その領域で共有されている文化的言語を学ぶことはできたとしても、センスそのものは学ぶことはできないのです。私たちは他者から「味覚」を学ぶことはできません。できることは自分の質的評価プロセスを鍛えることのみなのです。これはコーチや、自分の直感が正しいか確認できる答えがあるわけでもない中で、繰り返し自分に問うことで鍛えるほかないのです。

改めて、生成システムはあなたのセンスを鍛えるために非常に実用的なプラットフォームを提供します。新しいアイディアの生成が自動化され、評価対象となる無数のアイディアを、時間という観点で非常に効率的に提示することができるのです。そしてそれらを良い／悪い、正しい／間違っている、価値がある／無価値なもの、と分類することは、あなたの評価する“力”を鍛える方法になります。

人が作った知能

今まで述べてきたプロセスは、機械学習においてどのようにして極めて優れた説得力のある画像などが生成されるのかに非常に近いもので、プロセスを二つの側面に分けることが重要です。一つは新しい出力を生成することであり、もう一つはその出力を評価することです。機械に画像を生成させる場合は出力側を訓練し、評価側が本物の画像と区別できないほどの画像を生成できるまでプロセスを繰り返します。つまり、新しいアイディアを生み出し、それらを評価するのです。

同様に、センスを鍛えることは教師なし学習(もし正しいという内在的な感覚を報酬と考えるならば強化学習かもしれません)に近く、データセットの中から意味や構造を見つけ出すプロセスに似ています。

人のための生成システム

ここでの重要な違いの一つとして私が主張するのは、個人のセンスは最も価値のあるスキルであるということです。これはあなたが欲しい結果のために一連のプロセスを導くことができるといった創造の方向性となります。そのためにシステムは説明可能で、制御可能で探索可能でなければなりません。望む結果を得るために道具を上手く使えないとき、道具を創造的に制御できていないということになります。道具を使って作業をしているのではなく、道具と協力しているのです。そして，それ自体にも方向性があります。

私が提案する生成システムはボトムアップのアプローチです。まず，ユーザーにとって馴染みのあるものから始め，ユーザーが生成のロジックとプロセスを理解できるようにします。システムが進化するにつれて，より高度な状態に進みますが，それでもこの生成ロジック・プロセスを説明可能な状態を保ちます。これにより，ユーザーはシステムを完全に制御することができ，プロセスすべての側面と強いつながりを持ち続けることができます。その結果，ユーザーは自分自身の好みにあった創造的な選択を行うことができます。

つまり，私は自身の「センス」を手掛かりとするアーティストの創造的な視野を広げるための生成システムを作ろうとしています。アーティスト自身では想像できないようなアイディアを提供しつつ、も、提供されたアイディアはアーティストの馴染みのある文脈とスケールに則ったもの、つまり，彼らの技法，スタイル，美的感覚に沿ったものになるのです。

伝統はかつて新しかった

伝統的な芸術や工芸の文脈では、生成システムを使って作品を創造するというアイディアは少し不自然に感じるかもしれませんが、私はそれが芸術的な本質と競合することなく、実践の場面を補完すると考えています。技術は常に、道具の進化、新しい化学物質の導入、生産技術、材料などから、あらゆる芸術的なメディアの進化の原動力となってきました。あらゆる伝統的な方法はかつて新しいものであり、私たちはそれらを伝統と見なすのは、それが標準となり、時間が経過した後になります。生成システムは将来、当たり前になり、創造において普通の考え方となるかもしれません。今の技術で未来の伝統を創造するのです。

私たちはまだそこには到達していませんが，それでも今から始めることができます。

ユニークアセットの大量生産

生成システムの他の使い道

コンテンツに価値を付加する方法について，生成システムを使った異なるアプローチ方法もあります。

先ほど説明した生成システムについて考えてみましょう。それはアイディア，アルゴリズム、パラメータの集合体であり、その出力を主観的な方法で評価しようとしません。システムは意味あるすべてのパラメータを見せて、ユーザーがアルゴリズムの空間を自由に探索し、想像力を刺激したり感情を引き起こしたりする組み合わせを見つけることができるようにします。ただし，システムはユーザーに代わって何が良いか悪いかを決定しようとはしません。

しかしこれは、明らかに克服すべきもう一つの課題です。良い出力のみが際立つように調整された生成システムが、その出力のキュレーションも行うように調整されています。ランダムな入力を受けて、少なくとも悪くないものに形を整えることが保証されています（多くの悪い出力を犠牲にして特別な結果を得るよりも、ある程度の良いものや素晴らしいものであることが重要であるという点において、私はここが限界点であると考えています）。このシステムは生成プロセスを使用してユニークアセットの集合を作ることができるようになり、さらにプロセスは完全に自動化されています。

これにより、ユニークなアイテムの大量生産の概念が注目を集めています。カスタムアーティファクトの製造が手ごろになると、ボトルネックは生産側ではなく、プロセスの創造側にあります。1000個のユニークなアイテムを作るためには、1000個のユニークなデザイン、パターン、アイディアが必要です。生成プロセスは1000個のユニークなアイディアを提供できます。共通の美学やスタイルを共有する作品群であり、それぞれの結果は異なり、ユニークです。

創造の方向性の生成

生成システムを作る際のそもそもの創造の方向性やその意味が問われることになります。私は創造の方向性がこれまで以上に重要になると考えています。なぜならそれはメタレベルで機能する必要があるからです。これは２つの異なる出力の間における選好問題ではなく，出力可能な全体の部分空間に関わるものです。特定のアルゴリズムのブランチで起こる可能性のある無限の結果と別のサブブランチとの間で比較することです。また，一つの変更がプロセス全体の経過にどのような影響を与えるのかを考えることも重要です。

確かにこの課題は異なります，そして，すべての創造的な問題と同様に，明確なはい・いいえの答えはありません。これは好みと，生成システムのデザインプロセスでどのように表現されるのかにかかっています。もう一つの創造的な表現の層ですが，基本的な目標は同じで，選択肢が重要であることを確認することです。

膨大な組み合わせ

非常に具体的な例を見てみましょう。すでにユニークなコンテンツが提供されており，生成的なアプローチがさらなるレベルに引き上げる可能性のある分野で，ジュエリー，具体的には結婚指輪です。すでにプロセスは，婚約中のカップルにユニークな指輪を提供するために効率化されています。石の選択，素材，デザイン（既存のカタログから），刻印などは顧客が自分たちの指輪がユニークであり，彼らの関係性の物理的な証明（ブランドが言うことを信じるなら）であると感じさせることができます。すでに結婚指輪はオーダーメイドでも製作させているため，生成的なプロセスの追加レイヤーを指輪のデザインにおいてユニークさを加えるための簡単な手段として，これらのアイディアを適用することは大切です。デザインが単なる選択肢の集まりではなく，出力可能なの全体の空間の一部とすることで，カスタマイズをプロセスの一部として組み込むことが重要です。

個々の表現

現代では，AIシステムは訓練データに対する多くの批判の対象となり，その出力の実際の価値は何であるかと問われています。この状況の中で，複雑なシステムが大部分の創造の労力を引き受ける場合，創造するということはどのようなことなのでしょうか？私たちは再び，創造の一側面に焦点を当てており，何を伝えたいのかという点を重視し，“どのように”という側面は少なくなります。生成AIシステムが過去の技法やアイディアを再構築して，既存のデータの間を探索する場合，新しい方向に空間を拡張することが難しくなります。自分自身の声を見つけることが難しくなり，これが創造における“どのように”になるのです。

一方で，実際に創造的なアイディアを具体化するために必要なスキル（描く，塗る，彫る）を持たない人々も，抽象的な創造プロセスを通して自己表現したい場合，システムを利用して欲しいアイディアを見つけることができることを意味します。アイディアを具体化する能力はクリエイターとしての最初のステップであり，道具はすべての人にとって重要ではないのかもしれません。

生成システムにより、創造的なプロセスの評価を訓練することによって，最終的には個人のセンスの開発にもつながります 。すなわち、だれにでもできる「選ぶ」という行為が、他者や流行に左右されない「自分自身」という個人のセンスに基づいた意味のある決定となるのです。

コモディティとしての創造性

創造性を誰もが学び，探求できるスキルである場合，人は何を作るのでしょうか？人は自身のセンスや独自のスタイルを重要視するのでしょうか？人はどのような手段を使って自己表現するのでしょうか？

私たちは最終的に、すべてのもの（物理的なグッズからバーチャルアイテムまで）が個人のために作られ、誰もがその中に自分自身らしさを見つけることができるような状況-すべてのものが、すべての存在の独自性を反映するような世界に行き着くかもしれません。ここで、生成システムを使うことで、（アルゴリズムの設計におけるメタレベルで）共通の特徴を共有することもできるのです。これにより、「似ているが、同時にユニークである」状況を作ることができます。

それが私の築こうとしている世界です。多くの人々が創造の喜びを共有し，多くの人々が自身の創作を共有する世界です。