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https://w.atwiki.jp/seiji77jorry/pages/8.html
td 画像 /td td !---プロパティがnull,空だった場合の処理--- logic empty name="newCP" property="image" br /logic empty !------プロパティがnull,空だった場合の処理(end)--- !---プロパティがnull,空以外の場合の処理--- logic notEmpty name="newCP" property="image" img src=" bean write name="newCP" property="image"/ " width="200" alt="イメージ画像" /logic notEmpty !---プロパティがnull,空以外の場合の処理(end)--- /td 備考：プロパティが空またはnull等の場合はEmpty プロパティの値が存在する場合はnotEmpty
https://w.atwiki.jp/badlanders/pages/20.html
多くの画像はこちらで用意してあります。 またこちらの画像を貼り付ける際は refをご使用いただくようお願いします。 汎用 アタッチメント名 画像 URL 備考 現金 https //img.atwiki.jp/badlanders/pub/Genkin.png ガビガビとか言わないで アタッチメント アタッチメント名 画像 URL 備考 レッドドットサイト https //img.atwiki.jp/badlanders/pub/attachment/sight/1xdot.jpeg ホロサイト https //img.atwiki.jp/badlanders/pub/attachment/sight/1xholo.jpeg 2倍スコープ https //img.atwiki.jp/badlanders/pub/attachment/sight/2x.jpeg 4倍スコープ https //img.atwiki.jp/badlanders/pub/attachment/sight/4x.jpeg 8倍スコープ https //img.atwiki.jp/badlanders/pub/attachment/sight/8x.jpeg
https://w.atwiki.jp/nogiku/pages/30.html
画像を張り付けてコメントをつけましょう！ 画像の幅は480pixelでおねがいします。 死して屍拾う者無し。 名前 コメント ルーセントハートforアダルト。 名前 コメント 原始、女性は太陽であった 名前 コメント メガネきょぬー 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/kanematu06/pages/30.html
画像を載せる方法が少々面倒です。今のところ考えてるのが２つ。 -メールでｹｹ(管理人)に送ってもらう。 -下のほうにある「アップロード」から写真だけアップしてもらって管理人が載せる。 ので載せたい画像があったらとりあえず掲示板にでも書き込んで下さい。 BBQ 名前 コメント 画像見づらいよ 名前 コメント 霧多布らしいよ 名前 コメント 中大らしいよ 名前 コメント 一橋らしいよ 名前 コメント 関学の時計台らしいよ 名前 コメント 酔っ払い 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/gazouokiba/pages/53.html
counter - today - yesterday - 2012.11.27 高尾山 動画
https://w.atwiki.jp/t_kingdom/pages/16.html
画像置き場です for ギルマス夫妻 from がらくた商店街ウィーボ バナーなど作ってみました(by Weiseria searchアイコンなど作ってみました(by Weiseria 友人の職人さんの善意で作ってもらったものです。 セフォルさん作バナー #ref error ：ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (seforusbana2.png) #ref error ：ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (seforusbana3.png) 背景SS #ref error ：ご指定のファイルが見つかりません。ファイル名を確認して、再度指定してください。 (haikei02.png) TOPSS 最新の10件のみ表示 ○○さんのリクエストにより外部からの投稿も受け付けることにしました -- (Weiseria) 2006-07-14 20 28 04 普段は無差別投稿を防ぐ為にアップロード制限をかけていますので投稿の際はこちらかメールフォームからご連絡ください今回の制限解除は7/14 24：00までです。 -- (Weiseria) 2006-07-14 20 30 48 ウィーさんから二人へのプレゼント掲載しました -- (Weiseria) 2006-07-25 12 16 05 セフォルさん作のバナー３つ掲載しました -- (Weiseria) 2006-10-21 14 25 47 名前 コメント すべてのコメントを見る 画像の投稿お待ちしてます アップロードの仕方等が分からない人はメールフォームから問い合わせてくださいませ 著作権：画像のお持ち帰りの前に確認してください。
https://w.atwiki.jp/hario_de/pages/7.html
wikiモードのテスト 画像を貼り付けるには まずログインする 貼り付けたいページを表示させてから、下のアップロードから ファイルをアップロードします。 画像ファイルはJPGに変換しておくこと。 ref(ファイル名)で貼り付けることができる オゴの戦闘中 選択肢 投票 A (22) B (11)
https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/10.html
このページでは「画像生成AIは何が問題なのか？」をまとめています。 →具体的な被害事例集は当wiki内「画像生成AI 炎上・論争・被害事例まとめ」をご参照ください。 →生成系AI全般の問題点については当wiki内⇒「生成系AIが抱える問題まとめ【社会やクリエイティブへの悪影響】」をご覧ください。 + 編集者の方へ 自由に編集してください。箇条書き形式です。 新しい問題点を書く場所が分からない場合は、下部の「その他の問題」欄に加えてください。 このページの旧名称は「画像生成AIの問題点と被害事例」です。実内容に合わせてページ名を改名しました。 具体的な被害事例を詳しく説明する用途はページを分けました→画像生成AI 炎上・論争・被害事例まとめ 上記ページと一部内容が被っても構いません。 情報量が膨らんできたら必要に応じて個別ページ化を検討してください。 下の画像はSNS等にこのwikiのURLを貼り付けた際表示されるサムネイルとなることを想定して作った画像です。仮の画像ですので自由に差し替えて頂いて構いません。 【目次】 AI画像生成は何が問題なのか？専門家の見解 はじめに 経済的側面学習元への還元が皆無 生産速度による市場の埋め尽くし 企業によるダンピング 生産者減少に伴う産業の衰退 日本から海外への資産の流出 法律的側面現状に則さない現行の法律 アニメ・マンガ・ゲーム・映画など各メディアの版権キャラクターが出力されてしまう 児童ポルノ問題 剥ぎコラ・アイコラ問題 機械学習を用いた脅迫事件 新たな盗作の手段、新手のトレパクともいえるimg2img(i2i) 倫理的側面無断学習 生成物へのウォーターマークの映りこみ 生成物へのサインの映りこみ 学習元へのリスペクトの無さ フェイク画像による混乱 実在の人物を学習して偽の写真が作成された問題 AI画像を使ったなりすまし 人権面から見る問題 絵を描くことを生業や趣味にしている人、芸術文化の中にいる人への中傷や嫌がらせ 文化的側面文化の破壊 AI画像生成で大量に出力されることになった絵柄や塗り方の陳腐化 絵描きのAI利用とファンの反応 pixivをはじめイラスト投稿サイトなどの大半をAI生成画像が占めるように AI絵によって手描きさえも天秤にかけられてしまう その他の問題ローカル環境ツールが出回ってしまったことによる問題 イラスト業界の権利団体の乏しさに付け込んだマネタイズ 「AI」という名称がつけられていることに起因する、生成AIに対する人々の認知の散在性 AIデータセットから作品等を削除する際にオプトアウト制を採用する事の限界 海外デモ活動画像を使用したレッテル貼り 具体的な被害事例 i2iによる被害事例 DreamBooth、LoRAによる被害事例 AI画像生成は何が問題なのか？ 専門家の見解 AIグラビア写真集の波紋 生成AIと著作権の関係は？悪用のリスクは？ | NHK | WEB特集 | AI（人工知能） 早稲田大学法学学術院 上野達弘教授 「日本では、インターネットやSNS上にある膨大な画像や写真についてAIによる学習は自由に行えることになるが、AIを使って画像や写真を生成し、生成したものを販売するなどは著作権を侵害するリスクが生じてくることがあり注意が必要だ」 「今後、文章や画像だけではなく、アニメや映画などAIによる生成物は、ますます広がっていくことが予想される。生成されたものが著作権を侵害しているとして訴えられるような事例も出てくるかもしれない」 国立情報学研究所 越前功教授 「生成AIがどんな画像を学習しているか明らかにされておらず、ネット上の個人の写真が使われている可能性は十分にあります」 「最近では生成AIで、驚くほど高画質な特定の人物の画像を、容易につくれるようになってきました。実在する人物について、何十枚かの写真があれば作成者の望むままに本当かうそかわからない画像を作ることができるのです。これは、不適切なものも作れるということなので深刻です。一般の人でも効率的かつ、低コストでできるようになっています」 「技術が進展し、1年後にどのような世界になっているかわからないことを知ってもらい、リスクを理解してもらう必要があると思います。技術の発展を止めることはできないので、例えば偽画像を見抜くツールの開発といった技術的手段や、法律の整備、啓蒙活動など多角的に取り組んで行く必要があります」 アメリカ著作権局の元最高法務責任者Jon Baumgarten氏 Former Copyright Office GC Warns Against Blanket Assertions That AI Ingestion of Copyrighted Works ‘Is Fair Use’ （要約）コピー機の使用が盛んになった頃「フェアユース」と主張されたが、代表的な判例におけるフェアユースの徹底的な分析の結果、誤りであることが証明された。その司法判断は複写を萎縮させたり阻害したりしたわけではなく、むしろ複写を容易にし、知識へのアクセスを向上させ、著作者と著作権者に補償金を支払う、自発的な集団許諾の体制へと導いた。 現在のアメリカ著作権局長も第1回US-Asia国際著作権シンポジウム［人工知能と著作権法］ – 早稲田大学知的財産法制研究所[RCLIP]で生成AIに否定的な見解を示したとTwitterでは記録されているが、公的な映像記録などは無い。 三大学術誌(Nature, Science, Cell)含む学術誌の対応 科学誌は論文の共著者としてChatGPTを認めない方針 | TEXAL Science誌の編集長であるHolden Thorp氏は、すべての論文の投稿は著者のオリジナル作品でなければならず、AIによって作られたコンテンツは盗作の一形態であると述べている。著者は、完全に開示し、Scienceが承認した場合のみ、このツールを使用することができる。ChatGPTのような大規模な言語モデルは、インターネットから収集した膨大な量のテキストで学習するため、学習データにある文章と非常に類似した文章を再生することができる。 「何年もの間、Science誌の著者は、『作品はオリジナルである』ことを証明するライセンスに署名してきました。Science誌にとって、“オリジナル”という言葉は、ChatGPTによって書かれた文章が受け入れられないことを示すのに十分なものなのです。結局のところ、ChatGPTからの盗作なのです。さらに、私たちの著者は、彼ら自身が論文の研究に対して責任があることを証明するのです」とThorp氏は述べている。 ChatGPTのようなツールは、文法的な間違いのないテキストを作成するが、AI自身はその内容を理解しているわけではなく、事実を取り違える傾向がある。虚偽の数字を含む見当違いな研究結果を引用することもあるが、人間を騙すには十分な説得力があるものも少なくない。学術的な文章は専門用語が多く、専門家でもChatGPTで書かれた偽の文章を本物だと信じてしまうことがあるのだ。このことは、既にMetaがリリースしたがすぐに公開停止に追い込まれた「科学的知識」AIモデルでも指摘されてされていたことだ。 科学者は、論文で結果をごまかしたいという誘惑に駆られ、あらゆる方法を駆使して偽の研究成果を発表しようとする。 153年の歴史を持つ科学誌の「Nature」がAIが生成した画像の掲載を禁止すると発表 GitHub（料理のレシピなども投稿されているが、主にITエンジニアがソースコードを公開しているサイト）利用者の「生成AI」の対応 【Infostand海外ITトピックス】GitHub Copilotに集団訴訟 AI訓練データで初 - クラウド Watch GitHubは訓練データの個々の詳細は公表していないが、GitHubリポジトリなどを含む公開されたコードで学習していると説明してきた。これらの多くはMIT License、GPL、Apache Licenseなどの一般的なオープンソースライセンスで提供されているものだ。それぞれのライセンスに従って作者名と著作権帰属の表示が必要で、利用や改変の際にも引き継いで明示する義務がある。 ところが、Copilotの出力には、それらが表示されておらず、このことがライセンス違反にあたるというのだ。 （中略） 元のコードから著作権表示を消すことを「オープンソース・ロンダリング」と呼ぶ者もいた。 （中略） 40年以上オープンソース運動にかかわってきたという原告のButterick氏は、開発者の立場からこれを、オープンソースの根本を揺るがす問題だと言う。 提訴後のThe Vergeのインタビューで同氏は「開発者はライセンスを信じてコードを公開しているのに、企業が尊重しないのならライセンスの意味がなくなる」と言い、「ライセンス表記なしでコードを利用させると、オープンソース運動そのものを殺してしまう」と語っている。また、コードに作者を明記することで仕事の獲得につなげている開発者の生活の道を奪うことになるとも述べている。 GitHub、法的論争が続く中、Copilotをビジネス向けにリリース Stack Overflow（ITエンジニア専門のQ Aサイト※）における「生成AI」の対応 大手AI企業に“訓練用データ”の利用料を請求、Q Aサイト「Stack Overflow」による計画の真意 | WIRED.jp Q＆AサイトのStack Overflowが「AI投稿OK」に方針転換して物議、抗議のためモデレーターら600人以上が大規模ストライキに署名|au Webポータル経済・ITニュース ストライキを決行したモデレーターは（中略）「ユーザー生成コンテンツに見せかけたAI生成コンテンツを許すことは、やがてサイトの価値をゼロにまでおとしめることになると確信しています」と懸念を表明しています。 （中略） モデレーターらは公開書簡に「適切なルートを通じて変化をもたらそうとした私たちの努力と危惧は、あらゆる場面で無視されてきました。今、私たちは最後の手段として、10年以上にわたりボランティアの努力を注ぎ込んできたプラットフォームへの献身を打ち切ります」と記して、ストライキの決行を宣言しました。 ※質問にあたって「事前に似たような質問が無いか調べたか、自分でどのような事を試したか具体的に書くこと」等の条件を満たすことが求められており、質問・回答が他のユーザーから投票され、良い評価を得ると自分も投票などの権限が増えていくが、悪い評価を得ると権限が剥奪される。 はじめに 画像生成AIの問題は①「データセットにより引き起こされる問題」と、②「画像生成AIそのものが持つ性質が引き起こす問題」の2点に大別される。 (上記はクリエイティブ方面の問題点であるが、他にも社会的問題としてディープフェイク等により情報の信頼性を揺るがしかねないことも挙げられる。） ①「データセットにより引き起こされる問題」 学習元への経済的還元がない。 学習元が作った成果物によって、学習元の市場と競合する存在になりえる。（つまり、自身の成果物によって、自身が市場から淘汰される可能性がある。） 学習元の模倣による類似品が容易に製作できる。 ②「画像生成AIそのものが持つ性質が引き起こす問題」 生成スピードが早く、類似品を出すことが容易なため、表現の陳腐化も早い。 生成スピードが早いために、プラットフォームへの投稿速度、量ともに尋常ではない。 i2iやControlNetをはじめとする技術によって、盗作が容易であるとともに証明する事が困難。 ①「データセットにより引き起こされる問題」の原因は、現在流通している画像生成AI（StableDiffusionやMidjorney、Nijijorney）のデータセットには著作権で保護された画像や、医療記録、家族写真、戦争の写真等が含まれており、画像の権利者の許諾を得ていないことから発生している。（詳細は⇒主要なAI画像生成サービス） さらに、抑止力が働かない法律であることと、画像生成AIサービスに悪用防止策がなされていないこと、技術がオープンソースで配布されたことによって一層加速し、歯止めがきかない状態となっている。 現在使用されている画像生成AIの多くは拡散モデルと言われいるが、この技術自体に問題があるわけではない。 権利者に無許諾で収集したデータセットを使用して作られたサービスに問題があるのだ。 （さらに言えば、そのサービスが学習元と競合しかねないことが問題である。） なお、HuggingFaceやCivitaiで公開されているモデルのほとんどがStableDiffusionベースであると言っても過言ではなく、どのモデルを使用しても権利的にグレーであることは避けられないのが現状である。それどころか、共有サイトで公開されているモデルは勝手に個人が権利者に無許諾でファインチューニングしている場合がほとんどである為、むしろ権利侵害リスクは高いと言える。 特定作家の絵柄の集中学習モデルを使用することは問題があると認識する人は多いと思われるが、一方で下記2点は使用にあたり問題ないと誤解されることが多い。 ・自身が権利者である画像をファインチューニングする場合 ・自身が権利者である画像をi2iする場合 しかし、上記2点はいずれも、もともとのモデルであるStableDiffusionのデータセットの影響は避けられない為、権利的にグレーであることに変わりはない。 画像生成AIについて、国内外でも多くの抗議が発生しており、海外では訴訟にまで至っている。(詳細は⇒各国の生成系AIへの対応・規制まとめ) 法律やガイドラインもまだ定まっておらず、現在の状況で使用するリスクは高いことを認識する必要がある。 ②「画像生成AIそのものが持つ性質が引き起こす問題」については、データセットの問題が解決された後にも残留するものであり、別途解決方法を模索する必要がある。 最後に、社会的問題としてディープフェイク等により情報の信頼性を揺るがしかねないことも問題として挙げられる。 これまでも画像編集ソフトでもディープフェイクは製作可能であったが、画像生成AIは画像編集ソフトに比べ非常に容易かつ短時間、高品質で製作可能であることが大きな違いである。 誰でも被害者になりうる問題であり、これまでの情報社会の基盤そのものが覆る可能性がある。 上記を踏まえた上で、下記に詳細を列挙する。 経済的側面 学習元への還元が皆無 現行の画像生成AIは学習元に依存しているにも関わらず、学習元へ還元する方法がない。 オープンソースでばらまかれている以上、そもそも還元自体が不可能な構造になっている。 学習元は一方的かつ無断で成果物を収奪され、他者がそれにフリーライドできる状態になっている。 生産速度による市場の埋め尽くし 短期間に大量にコピーされ拡散されることで陳腐化が急速に進む(飽きられる)。学習元の絵描きの与り知らないところでその絵描きの成果物の経済的価値が損なわれる 議会の席では「AIによる生成が出版の世界にまで及んだら国立国会図書館の収容量が足りなくなる」という旨の声も見られた イラストSNSサイトの新着がAIで埋まってしまうため、手描きのイラストが見られる可能性が低くなる 販売サイトも新着作品がAIで埋まり手描きの作品が見られる可能性が低くなる amazonが展開する「Kindle Unlimited」では実写系AIのグラビア写真集が大量に登録される FANZAやDL.siteは大量のAI出力による販売物の審査や対応に追われることになり、AI生成作品の投稿は一か月に一度だけと定められた BOOTHで「AIで生成した背景素材107枚無料配布」があり物議が醸された。手描きの背景アーティストが市場破壊を嘆いた 企業によるダンピング 中国のゲーム会社ではイラストレーターの仕事は70％減少し、報酬は10分の1に引き下げられた 生産者減少に伴う産業の衰退 SNSでは、AIの登場により絵を描くモチベーションが無くなったと嘆くイラストレーターが続出した 絵を練習していた初心者がAIを利用するようになり、絵の成長を妨げてしまう。または完全に絵を描かなくなってしまう 供給過多により需要が消失し、消費が追いつかない可能性 AI生成物を拒否する消費者層と受け入れる消費者層による意識の分断 どれも似たような絵になる、視線誘導がされていない、生成物の加工が雑、などと言ったAI利用が原因の品質の低下 AIの学習は人間のイラストに依存したものであり、イラストレーターの仕事が減るのに比例してAIの発展性も閉ざされる可能性 → 学習素材の不足 日本から海外への資産の流出 日本のコンテンツがAIに学習され、そのAIによって国外のAI開発会社が収益を得る 学習元である日本のクリエイターには何ら還元されない、そのようなビジネスモデルが確立されていない クリエイターの絵柄を無断学習したモデルをコミッションサイトで販売する 無断学習したモデルで生成した絵を、自身の作品として販売する 法律的側面 現状に則さない現行の法律 海外では規制されていようが、現行の法律では日本におけるAIへの学習が合法とされているため日本のコンテンツの海外流出に歯止めが効かない 但し書きを無視して合法を謳い、無断学習が横行している 既存の法律で対応するという政治家の言葉もあるが、時間あたり数百数千の画像が生成可能なため、著作権者がそれらに対応することは困難 アニメ・マンガ・ゲーム・映画など各メディアの版権キャラクターが出力されてしまう プロンプトで直接キャラクター名を指定していないのに、版権キャラクターと瓜二つの容姿の生成物が出てくることがある ファンアート規模の大きい「ウマ娘」や「VTuber」などが顕著であるが、それ以外の作品のキャラクターも出てくる AI生成サービスの中には商用利用可能と表記されているものもある 公式イラストとの重大な類似性が認められた二次創作に関しては、版権元から厳しい処罰を課されるパターンもある 版権キャラであると知らずに生成物を使用し、著作権侵害を引き起こしてしまう可能性。その場合「知らなかったこと」の証明が困難 児童ポルノ問題 実在児童の写真を学習元にした可能性がある児童ポルノ生成 pixivでは海外の業者と推定されるアカウントがAI製の児童ポルノ画像を大量に投稿、pixivは対応に追われることになった 身近な子供を対象にAI製児童ポルノを製造し、商売に利用する可能性（姪の写真を追加学習したいという者もいた） 剥ぎコラ・アイコラ問題 Instagramの女子高生の制服姿の写真を水着の妊婦姿に加工する事例があった AI画像生成ツールによる写真加工や学習を恐れ、園児・学生の入学写真などをSNSに投稿しないよう注意喚起もされている 韓国では中学生が同年代の写真でディープフェイクを生成。その画像でコミッションを受けようとして、懲役刑を受けた事例がある 機械学習を用いた脅迫事件 韓国では、後輩女性のわいせつ画像をAIで合成し「奴隷になれば削除してやる」と脅迫を起こす事件が発生した AIに不満を漏らした中国のイラストレーターが勝手に作品を学習され、見つけ出して暴行してやると脅迫された 新たな盗作の手段、新手のトレパクともいえるimg2img(i2i) i2iやLoRA被害が後を絶えない 従来のトレパク(絵を上からトレースしてパクる)と違い、手で描いてすらいないためより悪質 プラットフォームが「依拠性が認められない」と独自の判断を下し、i2iトレパク画像の削除を拒否した事例が存在 倫理的側面 無断学習 画像生成AIは大量の画像を学習・分析して設計されている。その中にはプライバシー性の高い画像や権利者の所持する画像もある。 家族写真や子どもの写真、医療写真なども含むデータセット 画像生成AIの殆どのベースとなっているStable Diffusionは、LAION-5Bというデータセットを学習している。このデータセットの58億5000万点の画像のうち、数十億枚の著作権で保護された画像が含まれているとされる。もともとはAI研究目的に、主にネット上からクロールされた画像群である。(米国でのStabilityAI/Midjourney/DeviantArtを相手取った訴訟の要因となっている) 国内・海外ともに、世界中のアーティストの作品が無断で学習されている キャラクターコンテンツ団体が権利を持つ作品の画像・有名キャラクターたちの姿も無断で学習されている 無断転載サイト(pixivの無断転載サイト：Danbooruなど)のコンテンツによるデータセット NovelAIは公式にDanbooruコンテンツで学習していることを明言している →https //twitter.com/novelaiofficial/status/1573844864390791169 生成物へのウォーターマークの映りこみ ウォーターマーク(透かし)がAI生成物に映りこむ事例→https //togetter.com/li/1957689 ストックサイトの有料写真素材を学習している 本来は料金を払わないと利用のできない写真素材である ↓midjourneyの例(2022年12月) 画像サムネイル用ダミー画像
https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/38.html
注意！このページは実在する人物について記述しています。編集は慎重にお願い致します。攻撃的・侮辱的な表現はお控えください。 このページでは「画像生成AIの具体的な炎上・論争・被害などの事例」をまとめています。 ⇒画像生成AIの包括的な問題点は当wiki「画像生成AIは何が問題なのか？」ページへ ⇒生成AIの包括的な問題点は「生成系AIが抱える問題まとめ【社会やクリエイティブへの悪影響】」ページへ ⇒生成AIに対するクリエイター団体などの反応は「生成系AIに対するクリエイティブ団体・企業の反応・対応」ページへ ⇒生成AIに関する訴訟などは「生成系AIに関する訴訟・法的対応一覧」ページへ + 編集者の方へ 具体的な炎上・論争・被害事例をINBOX式に放り込むようにまとめられるページをつくります。 たたき台です。自由に編集・改変してください。 新しい問題点を書く場所が分からない場合は、下部の「その他」欄に加えてください。 情報量が膨らんできたら個別ベージ化も検討してください。 目的：AI画像生成・生成系AI問題年表の2～3行では収まりきらない事例をソース貼り付けや補足テキストで補完するページにしたい。 目的：年表に追加しないような出来事・個別事例もまとめの対象にしたい。 目的：このページを「具体的な事例まとめページにする」ことで画像生成AIは何が問題なのか？ページの置き場所を基礎知識に移動したい→移動完了。 目標：韓国のAIについての有志wiki（그림 인공지능/논란 및 사건 사고） のレイアウトを参考にします →海外の記事を機械翻訳したものをそのまま貼り付けていると思われる箇所が見られます。後からの文章の整形が非常に難しくなるため、最低限ご自分で整えてから貼り付け、引用元の文章のソースを貼り付けてください。 下の画像はSNS等にこのwikiのURLを貼り付けた際表示されるサムネイルとなることを想定して作った画像です。仮の画像ですので自由に差し替えて頂いて構いません。 【目次】 1.【概要】 2.【コンテスト参加・受賞の議論】ミッドジャーニー絵画コンテスト優勝事件 ソニー・ワールド・フォトグラフィー・アワード写真賞論争 世界報道写真大会が生成AIを受け入れると発表し批判噴出 ポケモンカードイラストコンテストでAI生成画像が一次審査を突破して批判噴出 3.【AI画像生成を隠して自作発言】 4.【販売サイトでのAI画像生成使用】BOOTH VTuberによるAI背景画像107枚無料配布炎上 FANZA・DL.site 大量枚数CG集の大量審査登録埋め尽くし事件 Kindle Unlimited AIグラビア写真集埋め尽くし事件 イラストをAIイラストに置き換え、ゲームデータを丸パクリした同人ゲームの販売 5.【コミッションサイトでのAI画像生成使用】SKIMAのキャラ販売荒らし 6.【クリエイターのAI画像生成使用の議論】 7.【商業などにおけるAI画像生成使用の議論】スシロー ChatGPTに考えてもらった「スシンギュラリティ」連投事例 イベント「銀座今昔きもの大市32th」 中国国内でイラストレーターの失業が増加 海上保安庁広報物へのAIイラスト利用 8.【無断学習問題・論争】AI画像生成学習に対する一般の認識誤差 じゃんけんアニメーションの『吸血鬼ハンターD (ブラッドラスト)』学習論争 pixivウマエロアカウント停止騒動 キム・ジョンギ氏イラストAI学習と故人の作品の扱いに対する論争 Nekojira氏作家無断学習事件CivitAI Niji Journey(V5) t2i『カードキャプターさくら事件』 9.【追加学習・集中学習モデルの氾濫】Pastelmix集中学習問題 盗用学習モデル共有サイトCivitAIの存在 basilMix商用利用禁止による派生モデル使用の論争 10.【クリエイター団体などの反応・対応】 11.【訴訟関連】米国アーティスト3人による集団訴訟 米Getty Images社による訴訟 Lensa AIに対する米イリノイ州住民の集団訴訟 AIデータセットから自作品の削除を求めた写真家に対する逆訴訟 コミッションサイトSkebによる開示請求訴訟 12.【作家・クリエイターに向けた嫌がらせ】mimic炎上後のイラストレーターお気持ち言論封殺の空気感造成 「イラストやデザインの仕事はとても退屈です。芸術的であることが重要なのではなく、あなたは道具なのです。」 VTuberのファンアートタグへの投稿 生成AI使用者への行き過ぎた中傷活動 13.【img2img機能による盗用・盗作事件】AIイラストレーターゆーます氏i2i疑惑 14.【リアルなフェイク画像、騙す人々騙される人々】静岡県の水害「ドローンで撮影された浸水した街の写真」フェイク画像拡散事件 「白いパファーコートを着たローマ教皇の偽画像」が格好いいと拡散されるが、Midjourneyで作成された偽物 AIで“なりすまし”ビデオ通話…8500万円振り込ませる 中国で詐欺相次ぐ 15.【ディープフェイク、剥ぎコラアイコラ事件】児童に関わるセンシティブ画像問題 16.【その他】「知識基盤のレベル合わせが出来ていない」発言 参考 1.【概要】 AI画像生成を活用した問題・炎上・被害事例は、ここにすべて記載するには不可能な規模で、世界中で広範囲に発生している。 イラストコンテンツ市場が発展している日本だけでなく、東アジア、アメリカ、欧州をはじめ様々な国家の作家たちが相当な被害を受けている実態である。 したがって、ここに記載された事件事例はAI画像生成シーンで起こった事件・事例のごく一部であることを前置きさせていただく。 特に無断学習事例の場合、有名イラストレーターの絵を学習させ、その生成物をお金で売る事例まで確認されている。 人工知能(AI)の技術に対する神秘主義者と技術者たちの期待に満ちていた黎明期とは異なり、画像生成AIは発展するばかりではなくそこから生じる様々な技術的な限界と問題点が続々と表れている。 そして、そのような限界を無視しようとするため、およびAI絵の生成をより容易にするために他者のイラストなど画像を無断盗用し、画像生成AIを事実上著作権ロンダリング用途として使用する事例が急増している。 参考：韓国のAIについての有志wiki（그림 인공지능/논란 및 사건 사고） 2.【コンテスト参加・受賞の議論】 ミッドジャーニー絵画コンテスト優勝事件 コロラド州立博覧会美術大会優勝後に画像生成AI Midjourneyを使用したことを作家がSNSで直接明らかにして論議になった。 主催側はAIを使用したことを知って審査したが、結果は変わらなかったとし、優勝剥奪はしなかった。 2022年9月8日『AI作品が絵画コンテストで優勝、アーティストから不満噴出』 https //www.cnn.co.jp/tech/35192929.html ソニー・ワールド・フォトグラフィー・アワード写真賞論争 受賞者、ドイツの芸術家ボリス・エルダグセン氏は「AIを巡る議論を喚起したかっただけだ」と主張する。 「AIの画像と、普通の写真を、互いに競わせるべきではない。私はあえて『生意気な子供』になってみせ、AIによる画像にどれだけ主催者が準備できているか見ようとした。その結果、できていなかったということだ」と述べている。 2023年4月18日『AI製の写真に賞 独芸術家の行為で論争』 https //news.yahoo.co.jp/articles/c2afc2b35e796659e3584269f8b412bc08eca771 世界報道写真大会が生成AIを受け入れると発表し批判噴出 世界で最も権威ある報道写真大賞のエントリーに画像生成AIを受け入れると主催団体が公式インスタグラムに投稿した。これによって多くの批判が寄せられ、ピューリッツァー賞を受賞した写真家まで懸念を表明。 わずか数日で主催団体は撤回文を掲載する事態となった。 2023年12月23日『批判殺到により撤回……報道写真と生成AIは「混ぜるな危険」！』 https //tabi-labo.com/308473/wt-press-photo-contest-ai ポケモンカードイラストコンテストでAI生成画像が一次審査を突破して批判噴出 海外のポケモンカードイラストコンテストで同一人物が複数の名義でAI生成したポケモンの画像を大量に応募。 主催者側はこの行為を見抜けずに一次審査を突破してしまった。 このような行為により、落選者が続出、コンテストの信頼性が問われる事態となった。 2024年6月15日投稿 AI製であることを隠し、あたかも自分が描いた絵のように画像を発表するものが増えた。【出典、関連記事など】AI生成使用者が意図しなくても「プロンプトで直接キャラクラー名や作品名を指示せずとも有名IP盗用問題が生じること」を示唆する事例元作品を十二分に知っている人なら違和感に気付ける(さくらの顔が小狼っぽい・ケロちゃんがやや太っている)が、あまり知らない人から見れば公式絵だと勘違いされる画像生成AIを含む現状の生成AIを取り巻く問題について、国内外のクリエイター団体の中には現状に異議を唱える声明などを発表したり、知的財産権の侵害疑惑や失業・ダンピング問題などの懸念から訴訟やストライキに踏み切った団体も存在する。この項目では「画像生成AI」に関連する訴訟のみをまとめている。生成系AI全般に関する訴訟をまとめたページ生成AI製作品の納品を禁止している日本のコミッションサイト「Skeb」が、AI製作品を検出するために行っている諸対策を突破するための方法をブログに公開し、営業権の侵害等をしているとされる人物に対し発信者情報開示請求訴訟を提起した。「彼ら若いアーティストへの私のメッセージは、『イラスト・デザインの仕事はとても退屈だ』ということです。それは芸術的であることが重要なのではなく、あなたは道具です」この問題について何らかの主張を行う際に、必要な知識が欠けたまま生成AIについて推進／規制に関する意見を述べている、相手は無知な愚か者だ。文化庁も推進or規制側の知識が不足していると認めた
https://w.atwiki.jp/kcfg/pages/17.html
画像置き場 面白画像が撮れたら増えるかもしれません。 I Say FOOOOOOOOOOO!! なじぐそうさんを祝う。 おめでとうございます！ そうだね、重要だね。 じぐそう先生の授業。 最近の流行らしい。 ぺ、ペット虐待(・A・)ｲｸﾅｲ!! ペットから宝の地図なんて出るんですねぇ…。 顔面にヒザ入ってる！ 『花鳥戦隊 半裸ンジャー』で。 決め台詞は「月に代わっておしょうきよ」ですよね！ ↑水膜の曲線が女体を思わせるらしいです。 なんとなくノリでつけたファイル名が「080521_mori_oppai.jpg」。 はからずも「もりおっぱい」。 失礼。