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AIと人間が、互いに、騙し騙される:Tomo Kihara + Playfoolが挑むAIからの逃避行
AIと人間が、互いに、騙し騙される。木原共(Tomo Kihara)とPlayfool(コッペン・ダニエル、コッペン・サキ)のメディア・アーティスト2組のコラボレーションによる2つの作品「Deviation Game」と「How (not) to get hit by a self-driving car」は国内外で出展され、”ゲーミフィケーションによるAIの活用”という文脈から、それぞれ注目を集めています。彼らは遊びを通じて創造性を育むツールを設計し、都市空間や社会と対話する芸術的介入を実践している注目のアーティストです。
ゲーミフィケーションが誘うAIの認識を巧みに回避するための創造的な”逸脱”
「How (not) to get hit by a self-driving car〈自動運転車にはねられる(はねられない)方法〉」は、現在のAI物体検出システムの限界を探究し、またそれを露呈させるために設計された革新的なゲームです。コンピューター・ヴィジョンで人間であることをAIに検出されないように横断歩道を渡り切ることがゴールとして設定されています。
How (not) to get hit by a self-driving car (日本語字幕) from Tomo Kihara + Playfool on Vimeo.
人間として認識されないために、モノを使って体を隠したり、日常ではあり得ない不穏な動きをしたり、プレイヤーがそれぞれのアプローチを取っている様子を上の動画では楽しんで見ることができます。
ゲームで成功するためには、プレイヤーがAIの認識を巧みに回避するための創造的な戦略を採用する必要があり、そこではシステムの歩行者を識別するAIの弱点や欠陥が効果的に強調されています。ゲームは、大規模なデータセットで訓練された一般的な物体検出アルゴリズムであるシングルショットディテクター(SSD)を使用して、プレイヤーを追跡します。アーティストは、こういったシステムの動作とその潜在的なリスクから、より深い理解を促進することに目的があるとしています。
そして、勝利したプレイヤーは、匿名化されたゲームプレイ映像のデータをAIモデルの改善に役立てるか、あるいはデータを即座に削除するか選択を迫られます。この決定は、プライバシー、データ共有、そしてより安全なAIシステムの開発に関する重要な問題を提起しています。
彼らの作品はAIが使われ、AIと人間の相互作用について考察されていますが、一般の人にも親しみやすい作品となっているように思われます。その基本原理は誰もが子どもの頃に親しんだ遊びとも共通点があり、例えばこの作品でAIは”ダルマさんが転んだ”や”かくれんぼ”の鬼役のような役割を引き受けているようにも見えます。
子どもの遊びのようなシンプルな魅力を持ったゲームでありながら、そしてまた公共空間での監視とAI技術の統合についての批判的な対話のためのプラットフォームとしても有意義な作品でもある、と言えるでしょう。
Deviation Game ver 1.0 (日本語字幕) from Tomo Kihara + Playfool on Vimeo.
デヴィエーションゲーム(Deviation Game)は、お題に合わせてプレイヤーがお絵描きをするゲームで、AIには理解できない、しかし人間には理解できるようにお題に合わせて画面上に何かしら描かなければいけません。これも、昔からあるジェスチャーゲームや連想ゲームの延長上にあるものと言っていいように思えます。
このゲームは、現在は「チューリングテスト」として広く知られるアラン・チューリングのイミテーション・ゲーム(1950年)をもとに拡張され、AIの急速な進歩によって、多くの知的作業が模倣できるようになった昨今、どのようにして私たちは独自の表現を創出し続けることができるか、という問いに挑んでいます。
プレイヤーは、AIが理解できない方法でお題を描きますが、その一方で別のプレイヤー(推測者)はAIよりも先に何が描かれているかを当てなければなりません。さらに、描かれた絵は展示空間で出力され、t-SNEという統計的手法を用いてマッピングされます。この方法では、AIによって類似していると判断された画像が近くに、大きな違いがあると判断された画像が遠くに配置されます。このプロセスを通じて、私たち自身や周囲のグループが持つ偏見(バイアス)を可視化することができます。
デヴィエーションゲームは、テクノロジーと表現の進化の原動力となってきた模倣と逸脱のパターンに焦点を当てています。そのため、新しいテクノロジーが人間の表現行為を置き換えられるようになったとしても、人々はそのテクノロジーによって複製され得ない独自の表現形式を創出する方法を見つけられるのではないか、という可能性も感じさせます。
昔からある遊びとも共通する、AIと人間の知恵比べ
今回筆者は「How (not) to get hit by a self-driving car」を”ダルマさんが転んだ”や”かくれんぼ”、デヴィエーションゲームを”ジェスチャーゲーム”や”連想ゲーム”といった旧来からの遊びを連想させるものと指摘しましたが、人々の創造性を刺激し、新しい世界の認識のあり方を探究しようとしながら、作品の設計において、そういった古典的とも言える”遊び”の基本を押さえているという点は重要です。
以前「見て触れるゲームが伝えるデータの過度な集中」という記事で、若い世代のクリエイターの作品が玩具やビデオゲームといった”遊び”の形で問題提起を行っている様子をレポートしましたが、AIに関する理詰めによる考察から一歩離れ、ゲームや遊びといったより気楽な形でアプローチするからこそ、新たな視点や理解を得ることも可能になるのかもしれません。遊びの中には、柔軟性、創造性、そして予測不可能性が含まれており、ゲームや遊びを通じた試みは、技術と人間の関係性に新しい理解を促す大きな価値を持つことが言えます。
また、彼らの作品は2つとも、人間がAIと知恵比べをするような作品になっていますが、AI自体がデータを分析して人間に似た振る舞いをするように設計されたシステムでもあり、その人工的な知性に対して、人間が自ら騙し、騙されているといった側面もあります。こういったことは社会問題とも関連して、AIと人間の相互作用についての深い洞察を提供している点で意義深いと言えることは間違いありません。
遊び心を取り入れることで、AIの概念やその可能性をより幅広いオーディエンスに対してアクセシブルにし、さらにはその図式自体を再考するきっかけを提供する。このような試みは、クリエイティビティと人間性を探求するための重要なステップとなり得ると筆者は考えています。
How to Play outdraw.ai from Tomo Kihara + Playfool on Vimeo. Deviation Gameのブラウザ版Outdraw.aiは近日公開予定
CCBT(シビック・クリエイティブ・ベース東京)のアート・インキュベーション・プログラムのアーティスト・フェローに選出された彼らは、2023年にCCBTでの「Deviation Game ver1.0」のデビューを成功させた後、ロンドンのNow Play Thisやリンツのアルス・エレクトロニカでも展示され、現在は今春公開予定のDeviation Gameのブラウザ版Outdraw.ai の公開に向けて準備しています。Tomo Kihara + Playfoolの今後の活躍も楽しみです。
Writer:類家利直