The Paper Weekly丨人工知能は芸術を生み出すことができるか?西側の職場における監視をめぐる論争

人工知能の創造は芸術とみなせるでしょうか?

絵画から AI が生成するポッドキャストの会話、脚本に至るまで、私たちが知っている芸術の概念を捨てつつ、人間の創造性をコンピューターの自動化に置き換えようとする協調的な取り組みが行われています。 「ジャコバン」の著者ルーク・サベージは、2013 年の映画「ティムのフェルメール」を例として、人工知能が生み出す芸術の背後にある一連の問題と、その背後に伝わるアイデアについて議論しました。

映画『フェルメールのティム』では、俳優のペン・ジレットが友人のティム・ジェニソンが 17 世紀のオランダの画家ヨハネス・フェルメールをどのように再現したかを記録しています。これを行うために、ソフトウェアエグゼクティブ兼ビジュアルエンジニアであるジェニソンは、鏡と光を使用してフェルメールの技術を再現し、彼の特徴的な被写界深度と色収差を再現する一連の洗練された手法を開発しました。

「ティムのフェルメール」の静止画

ジェニソンは、フェルメールの 1660 年代の作品『音楽の授業』を再現するという素晴らしい努力をしました。しかし、ジェニソンとジレットは自分たちがやっていることを誤解していたようだ。ジレットは、フェルメール作品の「写真的」および「映画的」な性質について熱弁したが、その遊び心と抽象的な側面を捉えることができず、「私の友人のティムは、フェルメールの絵を描きました！彼はフェルメールの絵を描きました！」と熱狂的に語った。この複製は、デジタル絵画における極めて洗練された実験、美の派生的な模倣にほかなりません。

この文は次のように書き換えることができます: 二人の俳優はフェルメールの作品を工芸品であり技術であると考え、演技で真の現実感を表現しようと努めました。この理解では、フェルメールの作品には社会的または文化的プロセスは関与しておらず、機械的な生産行為以外にインスピレーションはなく、写真のリアリズムの特徴以外に他の目的はまったくありません。このアプローチは人工知能の芸術的創造に似ているように思えます。

ルーク・サベージは次のように指摘しました: テクノロジー主導の産業プロセスと同様に、人工知能も最終的には社会的および物質的に重大な影響を与える可能性があります。しかし最終的には、人工知能は、より低コストでより効率的な生産を継続的に追求するという、19世紀以来の資本主義を推進するのに必要な条件を備えています。この発展はアーティストや文化従事者にとって脅威です。アーティストのモリー・クラブアップル氏が観察しているように、Stable Diffusion や Midjourney などの既存のアプリは、すでにほとんど費用をかけずに、テキスト プロンプトに基づいて詳細な画像を生成できます。 「これらの画像には依然として問題があり、やや魂が抜けていますが、より速く、より安価です」と彼女は書いています。 AI は余分な指や耳の間違った隆起を描くこともありましたが、全体的には素晴らしい結果を達成しました。多くのイラストレーターは、本の表紙やエディトリアルイラスト用の画像を作成して収入を得ています。 ”

文化分野では、コンピュータによって作られた偽絵画が仮想通貨やNFT（Non-Fungible Token）などの人為的に作られた希少性市場で販売されたり、アルゴリズムによる仮想化が行われたりするなど、文化産物が非常に粗雑なものになるでしょう。スターたちは定型的な音楽を録音します。最終的には、著者は生成アルゴリズムに置き換えられるでしょう。これらのアルゴリズムは、作者の関与を減らしながら、対話とプロット構造の違いを減らします。ルーク・サベージによれば、人工知能文化の推進者たちはコピーを創作と誤解しており、リアリズムを芸術的表現と同一視しているという。この概念では、創造性は究極的には機械的な取り組みであり、絵画、映画、音楽、詩などのあらゆる芸術は、粒度の高いデータ ポイントの集合にすぎません。「芸術」とは文字通り、個々の構成要素、その部分の合計です。 。

テクノロジー企業の独占によって加速され、マスエンターテインメントはますます派生商品やアルゴリズム生成の「コンテンツ」の荒野となり、意味のある新しいコンテンツはほとんどありません。企業はテクノロジーの助けを借りて、既存の知的財産（IP）が際限なくリサイクルされ、続編、前編、リメイクに再生され、粗悪な模倣品やその他の形式が大量生産される、ゾンビ化した文化生産モデルを磨き上げてきました。 AI が革命を表す限り、AI はこのプロセスを完璧にするでしょうが、実際にはまったく革命ではありません。

特定の芸術作品が良いか悪いかを判断することは曲がりくねっていて複雑です。創造的なプロセスはより効率的になりますが、それがより良くなるという保証はありません。

芸術、音楽、人間の生活と思考のほとんどすべては、睡眠や食事などの基本的な事項を超え、私たちがそれを何と呼ぶか​​に関係なく、機械的なプロセスに還元できない本質や精神を発しています（知恵、ヒューマニズム、創造性） 、 魂）。定義上、それは定量化または分類できないものを生み出します。絵画や音楽が作成されると、それを構成要素に分解し、それらを再配置または再構成して別のものを作成することができます。しかし、何らかの新しい創造的要素が導入されない限り、「イノベーション」の結果は常に偽物になります。

引用記事:

https://jacobin.com/2023/05/ai-artificial-intelligence-art-creativity-reproduction-capitalism

欧米の職場における監視論争

2020年9月、Vice誌の記者は、Amazonがグローバルセキュリティオペレーション（GSO）のために2人の「インテリジェンスアナリスト」を雇用していることを発見した。アナリストらはデータ分析やその他のツールを活用して、アマゾンに対する「労働組織の脅威」やその他の政治的反対活動を検知し、抵抗することになる。この遍在的な従業員監視は従業員の抗議と反発を引き起こしました。 2022年、スタテンアイランドのアマゾン倉庫労働者は労働組合を結成し、継続的な作業監視に対する不満を公に表明した。

過去 10 年ほどにわたり、学者、ジャーナリスト、テクノロジーのリーダーたちは、デジタル テクノロジーが仕事をどのように変革するかに焦点を当ててきました。ボストン・レビュー・オブ・ブックスの記事で、テンプル大学ビーズリー法科大学院准教授のブリシェン・ロジャース氏がこの現象について報告している。研究者は、デジタル技術には 2 つの異なる用途があると考えています。タスクの自動化は、特定の労働者を置き換える 1 つの方法ですが、別の方法は、人種、性別、出身国、障害などの要素に基づいて労働者を差別することです。しかし、今日の巨大なサービス経済において、一部の企業はデジタルテクノロジーを支配のツールとして利用し、従業員の賃金上昇を制限し、労働者の組合結成を妨げ、労働搾取を増大させています。デジタル監視に対する労働者の抵抗は、職場におけるデジタル技術の透明性と民主化を求める労働者の要求を表しています。

現地時間の 2023 年 5 月 31 日、米国では Amazon とその子会社がユーザーのプライバシー侵害の告発に対して 3,000 万米ドル以上を支払う予定です。

企業監視と労働者との間の対立は新しいものではありません。 1世紀以上にわたり、企業は賃金を引き下げるために、労働者や作業プロセスに関する情報を生成、取得、定量化しようとしてきました。長い闘争の末、雇用主は労働者から生産管理を奪い、生産スキルを合理化・情報化して、生産高と賃金を拘束するいわゆる「法律」を制定した。

電信、電話、ファックス、そして現代の情報技術の出現により、企業は従業員の遠隔監視を実現しました。企業イントラネット、モバイル コンピューティング、位置追跡、画像および自然言語認識、その他の高度なデータ分析が成熟するにつれて、企業の監視機能はここ数十年で劇的に拡大しました。今日の企業は、仕事と生産のあらゆる側面を常に監視することを望んでいますが、そのような監視は非対称でもあります。つまり、企業は従業員が知らないうちに従業員を監視できる一方、従業員が経営陣を監視することはできません。

現在、小売、食品サービス、物流、ホスピタリティ、ヘルスケア業界は、多くの国で最大の雇用主となっています。これらの企業は多数の労働者を雇用していますが、製品の製造には労力や注意力が必要であり、テクノロジーによって向上させるのは難しいため、生産性の伸びは鈍くなっています。したがって、これらの企業は賃金上昇の抑制に非常に懸念を持っています。多くの企業は、雇用が高く、スキルが低く、離職率が高いビジネスモデルを採用しており、従業員が集団的な力を形成するのを妨げるために新しいテクノロジーを使用しています。

Brishen Rogers 氏によると、企業は 3 つの異なる方法で従業員を制約するためにデータを使用しており、彼は 1 つ目の方法を「デジタル テイラー主義」と呼んでおり、科学的な管理システムを使用して労働プロセスの管理制御を確立しています。デジタル テイラー主義には、さまざまな形の自動化と監視の強化が含まれます。アマゾンの倉庫の場合、アルゴリズム監視システムが従業員の仕事のスピードが足りなかったり、管理者の許可なくトイレを使用したりすると報告し、場合によっては解雇を勧告することもある。

企業は、デジタルテイラー主義を超えて、監視およびデータ集約テクノロジーを使用して、労働組合結成やその他の集団行動を防ぎます。たとえば、企業は候補者の職歴とソーシャルメディア投稿や政治的行動のデータを集約する新しい採用アルゴリズムを使用して、経営陣の権限に異議を唱える可能性のある従業員を選別する可能性がある。信頼と団結を築くことは、労働者がお互いを守り、責任を共有するために集団行動に参加する労働者組織化プロセスの重要な部分です。しかし、現代の監視はこの動員を阻止することができます。まず、常に監視され、互いに分離されている労働者は、共通の目標を達成する機会がほとんどありません。さらに、音声処理および自然言語処理ソフトウェアの開発により、企業は職場で話されたほぼすべてのことを「聞く」ことができ、従業員同士がいつ話しているのかを確認できるようになります。

最後に、多くの企業が新しいテクノロジーを使用してビジネスの範囲を変更しています。彼らは労働力を購入することで労働者を雇用し、労働者を法的な従業員ではなく独立した請負業者として扱います。たとえば、Amazon は配送業務をさまざまな外部企業に委託していますが、ある記者が発見したように、Amazon の契約では、サービスプロバイダーに対し、「Amazon にその敷地への物理的なアクセスと、地理的位置、配送速度などのさまざまなデータを提供する」ことが求められています。アマゾンは、この情報を希望どおりに使用する権利があると述べ、責任も費用もかかることなく、従来の雇用権を行使し、監督措置を講じることができるとしている。

今日の雇用主の膨大な技術能力を考慮すると、政策立案者は、作業中に現場で労働者を監視するなど、長年にわたって行われてきた一見議論の余地のない形態の職場監視を禁止することを検討したいと思うかもしれません。支持者たちは、職場のデータを部分的または完全に削除する方法を模索し始めています。たとえば、カリフォルニア大学バークレー労働センターの研究者らは、学者、労働組合などとの広範な協議を経て、職場での労働者の感情を特定するための顔認識とアルゴリズムの使用を禁止し、雇用主が収集する労働者データを制限することを推奨しています。労働者の仕事に必要不可欠なものです。」研究者らはまた、雇用主は「中核的な業務の遂行、労働者の安全の保護、または法的義務の遵守に必要な場合」にのみ電子監視を使用すべきだと勧告した。

ブリシェン・ロジャース氏は、そのような改革には労働法におけるより根本的な変更が必要である、つまり職場監視技術を選択して導入する雇用主の権限を減らし、生産計画と実行において労働者に実質的な発言権を与える必要があると述べた。データ慣行に対する 3 つのカテゴリーの改革により、これらの目標を前進させることができます。それは、さまざまな状況でのデータ収集と使用の禁止、他の状況でのデータ慣行の審議、およびデータソースまたはテクノロジーを公的または社会的管理下に置くことです。

前述のデータ収集の禁止に加えて、ブリシェン・ロジャーズ氏は、労働組合に所属しているかどうかに関係なく、技術革新について協議するための集団的権利を労働者に与えることを議会が検討できると提案した。労働者と国民はデータと関連テクノロジーをさらに管理する権利があるため、議会はデータを公共リソースとして社会化するための改革を可決する必要があります。たとえば、議会は企業に対し、労働者や作業プロセスに関して収集したデータを共有するよう求める可能性がある。規制当局や労働者の権利団体はこのデータを分析して、賃金や労働時間の不遵守など、基本的な労働法の違反を検出できます。このような改革の下では、労働者の交渉力がさらに高まるだろう。しかし、労働者が権力を掌握することに雇用主が警戒していることを考えると、こうした改革は容易なことではない。多くのテクノロジー企業やサービス産業大手は、制限を回避する方法を見つけ出し、独自の方法で従業員を厳しく監視し続けるだろう。

引用記事:

https://www.bostonreview.net/articles/workplace-data-is-a-tool-of-class-warfare/

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