用語集 - AI画像生成・生成系AI 問題まとめwiki

生成AIに関連する用語や俗語を解説する用語集です。

サムネイル画像

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】

英数字

ACertainThing

AI絵師が利用する人気モデルの一つ。SD1.4をベースにAnythingv3から出力された画像などで学習したACertainModelを、さらにDreamBoothでAnythingv3に近づけたモデル。Anythingv3はNovelAIリークモデルがベースと言われているが、そこから出力した画像より学習させることで、リークモデルの問題を解決しようと試みたものかと考えられる。しかし、これで問題が解決できたと言えるのだろうか？
参考資料：https://twitter.com/RealJosephus/status/1603363212434747393
また余談だが、他人の著作物をi2iした画像や、特定作家集中学習LoRAで生成した画像を学習元にするなどして学習元が何であったのか曖昧にすることで、学習元の権利問題の解決を試みたモデルはほかにもある。このようなモデルはまさに著作権のロンダリング装置として存在するといえるだろう。

AIbro（エーアイ・ブロ）

平たく言えばAI愛好家のこと。
broはbrotherの省略で「仲間」のような意味。日本風に訳せば「AIニキ」だろうか。
一方で、AIに否定的な文脈では「AIに媚びてる野郎」くらいの侮蔑的な意味を含む。

AI絵師

画像生成AI利用者のこと。かつてはAI絵師を自称していたが、「絵を描いていないクセに絵師とはなんだ」という批判が2023年初頭から叫ばれるようになり、現在はAI術師を自称する人間も多い。
「画像生成AIそのもの」のことをAI絵師と呼ぶ人も少なからず存在し、人によって認識のブレがある用語でもある。

AI堕ち

主にイラスト関連で使用される言葉。元々既存の手法（デジタルペイントソフトなど）を用いて絵を描いていたイラストレーター等のクリエイターが、製作過程の全てもしくは一部で生成AIを利用するようになったことに対し、現状の生成AIが持つ権利面や倫理面の課題を軽視していると取れる行動への失望、その人の持つ個性がAI利用によって失われた事などを嘆く際などに使われる。

AI学習禁止

2022年8月末のmimic(ミミック)炎上を受けて、Twitter上で多くのイラスト投稿者がAI学習禁止をプロフィールに掲載した。
しかし、Danbooruの無断転載＋タグ付けを既に学習されていたり、StableDiffusionのデータセットは既に作成されていたため、残念ながら「AI学習禁止」の効力は皆無といってもいい。
後の2022年12月に特定作家集中学習・追加学習の手段となったLoRAでは、「AI学習禁止」を記載しているイラストレーターのLoRAも作成された。

AIがダメならこれもダメだろ

画像生成AIの規制を求める声に対してAIを規制するなら類似する別のプロダクトも同様に規制されるべきではないか、という文脈で用いられることば。実際に一部ペイントツールでの自動着色機能にはwebからスクレイピングされた画像を元にして開発された機械学習モデルが搭載されている。
一方で顔認識AIやAIチャットbotなど、AI全般においてデータ収集の許諾のありなしは公開されていない限り不明であるので一概に言い切ることはできない。

AIが止まらない

画像生成AI利用者がジョークとしてしばしば使用するフレーズ。
元ネタは赤松健氏の漫画「A・Iが止まらない!」

AIグラビア、AIコスプレイヤー

リアル女性系生成モデルを使用して作られたグラビア画像や、その画像にキャラクターLoRAを適用してコスプレイヤーのような女性を生成した画像のこと。
実在のモデルやコスレイヤーや女優をファインチューニング元としているため
肖像権の侵害の恐れ、もしくはAI版アイコラのようなものではないかと懸念されている。

AI術師

AI絵師の別称。現在はこちらを自称する人間も多い。
ここで言う「術」とはプロンプトのことを指す。

AIトレパク

後述のimg2imgと同じ意味で使用されている。詳細→img2imgによる新手のトレパク被害

AIに真似されない絵を描けばいいだろ

AI肯定派が否定派の絵師に対して使用する言葉。類義語に「お前の努力が足りない」など。
Civitaiを参照すれば理解できるが、イラストにおける記号的表現は画像生成AIによって再現可能な状態である。
よって、新しい表現を開発したとしても画像生成AIを用いて、すぐに模倣されてしまう。
AIに真似されない絵とは何なのかについては、よく考える必要がある。

AIボイスがダメならボイスロイドもダメじゃないか

23年5月中～下旬から急速に流行りだしたAIボイス(RVC)が叩かれたことに対する反論。
「AIイラストがダメなら二次創作もダメじゃないか」の声版でもある。
RVCはAIイラスト同様に本人の許諾を得ないまま勝手に作られていることが多く、声優・VTuber業界では批判の声が高まっている。
ボイスロイドは企業と声優(プロダクション)とのきちんとした契約を元に収録が行われており、話題に出すことはお門違いともいえる。

Anything (any、エニィシィング)

2022年秋、NovelAIへのハッキングでモデルがリークした。
その後に何故か豊富なキャラクター学習データを含んで登場した、Stable Diffusionローカル環境向けのモデル「Anything 3.0」のこと。
NovelAIと同じプロンプトで類似画像が出た点などもありリークデータを使用したとされている。
数々の派生モデル、マージモデルの原点となった。
学習内容を見直した後のバージョン「Anything 4.0」もあるが、AOM(アビスオレンジミックス)などのモデルに慣れ切ったAI絵師たちからの利用率は高くない。

ArtStation (アートステーション)

世界中のアーティストが作品を投稿するアート系のSNS。沢山の投稿作品がAI画像生成のデータセットに学習された。
フォトリアル調やシネマティック調のビジュアルの出どころである。多くのアーティストがArtStation上で「No AI」運動を行った。
初期(2022年夏)のMid Journey注目の中、日本以外の国でAI画像生成の倫理がいち早く問題視された理由のひとつ。

Bing AI

Microsoftが検索エンジンBingに搭載したチャットサービス。

Chat GPT

非営利団体OpenAIが開発したのチャットボット。大規模言語モデル(LLM)というジャンルのAI。
2021年9月までのインターネット上の情報をベースとしており、GPTの仕様上、作詞や詩作といった答えのない問いを得意とし、固有名詞や論理問題は不得手とする。Chat GPT Plusに加入するとGPT-4ベースのChat GPTを使用できる。
個人情報保護の観点からイタリアでは3月30日に一時的に規制された。その後4月28日に年齢認証や、ユーザーへ注意喚起するなどの処置を行い再開された。
4月10日、サム・アルトマンCEOが来日し首相官邸にて会見。日本でも事業拠点の開設を検討していることを明らかにした。

CivitAI (シヴィットエーアイ、シヴィタイ)

AI関係の無法地帯アップロード＆コミュニティサイト。LoRAやCheckpoint(モデル)が投稿され、シェアされている。
実在人物の写真を集中的に学習したLoRAや、特定イラストレーターの絵柄を学習したLoRAなどが無数にダウンロードされている。
「AIコスプレイヤー」の件で話題になった実写系モデル「Chilloutmix」はポルノなどの観点から、
注目の最中にモデル作成者自ら公開を取り下げたが、その後CivitAIが同モデルの管理をすることになった。「Chilloutmix」はCivitAI内1位の投稿である。

ControlNet (コントロールネット)

追加の条件によってStable Diffusionなどの拡散モデルを制御するためのニューラルネットワーク。輪郭、セグメンテーション（茶:Table、緑：Girlというように色ごとに要素を指定を指定）、ポーズ、深度マップ、線画等を使用することができ、新しい機能が続々と追加されている。2023年04月16日にはControlNet1.1がリリースされさらに強力な機能となった。複数の機能を組み合わせることも可能で、ポーズ画像と深度マップを組み合わせ正確な人体を描画する、2枚の画像からスタイルとモチーフを組み合わせた新しい画像を生成する、という使い方もできる。

Danbooru (ダンボール)

オンラインの画像掲示板および画像ホスティングサービス。主にアニメや漫画、ゲーム、アートなどのイラストや画像を共有するために使用されている。アップロードされた画像は「1girl」「white hair」のようにユーザーによって細かくタグ付けされ分類及び検索することができる。また、画像共有サイトという位置付けであるためサイトのコンテンツのほとんどは無断転載である。
Danbooruはアニメ系の膨大な画像とそれに対応する詳細なタグ付けという、大量のデータが必要な機械学習に向いた形式をしているため、しばしば機械学習の研究に用いられる。NovelAI DiffusionやWaifu Diffusionでもこのサイトのデータが使われている。
また、danbooruスタイルの画像掲示板はbooruと呼ばれ、AI生成画像のみを掲載した「AIBooru」というサイトも存在する。

DreamBooth

Stable Diffusionローカル環境で追加学習などを行うための機能。現在ではAI画像生成ユーザーはより簡単に扱えるLoRAに流れたためあまり見る機会はない。

Emad Mostaque

Stable Diffusionを開発した張本人でStability AI.社のCEOでバングラデシュ出身。
BBCのインタビューで「イラストやデザインの仕事は、とても退屈な仕事だ。芸術的であるかどうかではなく、あなたは道具なのだ」と発言したことで、クリエイターへの価値観を疑問視されている。

Emad氏のインタビュー記事
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/26/news183.html

Glaze (グレーズ・グラーズ)

米国のシカゴ大学が開発したAIの学習からイラストを保護するためのツール。
イラストに「摂動」というノイズを付加させることにより、AIに学習されにくくする。
AIによる学習を疑問視しているイラストレーターの中には使用している者も出始めている。
⇒当wikiのページ「自作品を守るためにできること」「AI学習防止ツール「Glaze」について【利用方法・意義】」も参照。

Have I been trained?

海外のスタートアップ企業「Spawning」が運営するサイトで、画像生成AI「Stable Diffusion」が使用しているデータセット「LAION-5B」内に入っている画像データの閲覧が可能である。画像生成AIに自らの作品や写真などが利用されているか気になる人は一度訪れてみる事を推奨する。ただし見ることが出来るのはStable Diffusionのデータセットのみであり、他の画像生成AIはそもそもデータセットを公開していない。
同サイトでは作品をデータセットから除外できる「オプトアウト」を行う事が出来る。Spawning社によれば、2023年5月25日時点でLAION-5B内の画像（約58億枚とされる）のうち14億の画像のオプトアウトを行ったとしている。（しかしながらオプトアウト制は限界があるとの指摘もある⇒詳細は画像生成AIは何が問題なのか？「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」を参照）
リンク：HaveI been trained?（英語）／Spawning社公式HP（英語）／Spawing社公式Twitter（英語）

Hive

米国のAI企業のこと。またはHive社が公開しているAI検出AIのことを指す。
画像をアップロードするだけでそのイラストが手で描かれたものか、AIによって生成されたものかを見分けることが可能。
skebがAIイラストによる規約違反を取り締まるために導入したことが話題となった。
しかしその精度についてはやや疑問視されており、これからの進化が待たれる。

Hugging Face (ハギングフェイス)

Stable Diffusion公式も利用しているHub。AI画像生成の場面ではファイル置き場として使用される。GitHubに比べてアップロードできるファイルサイズが大きいのが特徴。絵文字「🤗」単体で同サービスのことを指す場面もある。
もともとは、機械学習アプリケーションを作成するためのツールを開発している2016年に設立されたアメリカの企業。

i2i (img2img)

image to imageの略。画像生成の際、ベースになる画像を指定して生成を行うこと。
ラフ画像などを読み込ませればt2iに比べて格段に狙った構図の画像が出やすくなるが、設定によっては元画像にかなり似た画像が出てくるため、著作権侵害の可能性を孕む危険な技術でもある。
詳細→img2imgによる新手のトレパク被害

inpaint (インペイント)

上述img2imgの形態のひとつ。元画像の一部をマスクで指定して画像をimg2img生成すること。

LAION-5B

ドイツの非営利機関LAIONがStability AI社の出資を受けて作られた大型データセットで、インターネット上から画像58億枚を無差別に集めて作られた。
個人の画像から世界中のイラスト作品、日本のアニメ作品、商業マンガ原稿、個人の医療記録、戦争写真、児童に関わるセンシティブな写真まで含まれていることが問題視されている。

LoRA (ロラ、ローラ)

ベースモデルに追加の学習内容を付与するもの。イラストレーター・漫画家など作家の作品やメディア作品の絵柄再現、キャラデザ再現が問題になっている。
2022年年末にローカルStable Diffusion環境が広まってから登場した。詳細→LoRAによる個人や作品の無断学習問題
追加学習関連用語としてLoCon、Dreamboothも挙げられる。

Mid、MJ

Mid Journeyの略称→主要なAI画像生成サービス
Niji Journeyも「Niji」「にじ」という風に略して呼ばれることがある。

ML (Machine Learning、機械学習)

コンピューターがデータから自動的に学習し、予測や決定を行うことができるようにする技術。機械学習は、人工知能（AI）の一分野である。
似た用語として、AI、ディープラーニング（深層学習）等がある。AIは機械を用いて人間の知性を模倣しようという取り組みであり、最も包括的。一方でディープラーニングは脳のニューロンを模倣したニューラルネットワークの多層化、つまり層を深くしたものであり機械学習の下位にある概念である。

NAI

Novel AIの略称→主要なAI画像生成サービス

Nightshade（ナイトシェード）

画像生成AIのデータ無断利用対策として誕生したツールの一つ。2023年10月23日発表。先にリリースされたGlazeと同じく、米国シカゴ大学の研究チームによって開発された。

NOMORE無断生成AI

SNS上において、無秩序な生成AIの開発・利用によって発生した被害の報告や、現行生成AIの問題点を共有する際に用いられるハッシュタグ。自らも声優の声を無断利用した生成AI被害の解決を目指している俳優・声優団体である日本俳優連合によって発案された。（Xでの該当ポスト）
英語圏における同様のハッシュタグは「#createdontscrape」など。

No to AI generated images (No AI運動)

2022年12月13日から始まったArtstationでのAI抗議運動およびそれに関連する動きのこと。
AI作品に抗議して多くの人が投稿を削除したりAI禁止の画像をアップした。このNo AIの画像は頻繁に使用される。

OpenAI (オープンエーアイ)

2015年12月11日、サム・アルトマン、イーロン・マスクらによって発足されたアメリカのAI開発会社。
Stable Difussionの会社より先に画像生成AI「DALL・E」を発表・リリースしている。ChatGPTを2022年11月30日に発表。

pixiv (ピクシブ、渋)

日本最大手のイラスト投稿サイト。ピクシブ株式会社が運営する。10月31日にAI作品を投稿時にカテゴライズする機能やフィルタリング機能などを実装した。
BOOTHやFANBOXも同社が運営するサービスである。豆知識だが、WEBサービスとして呼ぶときは「pixiv」(先頭のpは小文字)、企業として呼ぶときはカタカナで「ピクシブ」である。

RVC (Retrieval-based-Voice-Conversion)

2023年4月以降に公開されたAI音声合成ツール。"コナンの蝶ネクタイ的リアルタイムボイチェン"。
音声データがあれば他人の声を簡単にAI音声合成できてしまうことから、なりすましや詐欺、有名人のフェイク音声作成などのリスクが非常に高い。
しかし、倫理的問題点が話題になるよりも先に「面白さ」「手軽」さからVRChat界隈などを中心にDiscordサーバーを使用して水面下で広まっているのが実情。

SD

Stable Diffusionの略称。Stability AI開発。「SDローカル」などという風に略して呼ばれることが多い。→主要なAI画像生成サービス

t2i（text2img）

text to imageの略。プロンプトというテキストの指示文を使ってAI画像生成を行うこと。img2imgと対比して使われることが多い。
AI画像生成ツールによっては日本語の指示文も受け付ける。また、単語の羅列じゃなく文章でも出力が可能である。

あ行

アナログからデジタルになった時と同じ

画像生成AIの話題においてしばしば論点になる台詞。絵の描き方の主流がアナログからデジタルになった時と同じで、これからは絵を描く仕事はAIを利用したものに置き換えられるのだという内容を指している。しかしながらアナログからデジタルへの移行と異なり画像生成AIには学習のためのデータが必要であり、完全に同じ構図であるとはいえない。

赤旗法

19世紀後半にイギリスで制定された自動車に関する法律。特に1865年に改正されたものを「赤旗法」と呼ぶ。
極端な車の速度制限や厳しい行動規制を課すもので現代からすれば荒唐無稽な内容である。
表向きは歩行者の安全を考慮しての施策とされたが、実際は馬車や鉄道などの既得権益を保護するために制定されたものという側面があった。
これにより自動車の普及は大きく妨げられ、後にイギリスの自動車産業がドイツやフランスに遅れを取る原因になったと見る向きもある。
AIの話題の中でも、AIの進歩を妨げる法律の制定に対し「赤旗法を作るのか」と非難することがある。

依拠性 (いきょせい)

著作権関係でよく使われる用語。既存の他人の著作物を利用して創造すること。
著作権侵害を決定づける要素の中のひとつであり、AI生成問題をとりまく論争の中でしばしば用いられる。

ウマシコ問題

別名「AIウマシコ問題」。
規約違反となるウマ娘の成人向けAIイラストがプラットフォームに大量に投稿されたことに端を発した問題の総称のこと。
pixivFANBOXやpatreonなどのコミッションサービスでAIイラストの売買が行われており、yahooオークションでプレイマットを販売する画像生成AI使用者も存在する。
ウマ娘は馬主との協調の下に成り立っているコンテンツである為、違反行為を容易とするAIの在り方についてファンから問題を指摘されている。

その問題の大きさからか、pixiv百科事典にも記事が存在する。
https://dic.pixiv.net/a/AI%E3%82%A6%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%82%B3%E5%95%8F%E9%A1%8C
ウマ娘プリティーダービーの二次創作ガイドライン
https://umamusume.jp/derivativework_guidelines/
本wiki内の記事はこちら
→pixivウマエロアカウント停止騒動

絵柄

画風、作風、スタイルとも呼ばれる。絵の描き方における人物のデフォルメ感、色彩、筆のタッチ、線画の入り抜きなどあらゆる要素が癖・特徴として表出したものを指す。
人生をかけて作り上げられてきた、また今後も磨かれていく個人のアイデンティティであり、イラストを仕事にする人々にとってそれぞれ固有の看板であり仕事とする上での核とも言える。
この絵柄を20枚前後の画像から学習するLoRAが、特定作家の絵柄をコピーし不特定多数による模倣を可能とする面から問題となっている。
悪用された場合、絵柄本来の持ち主の信用を揺らがしかねない点も問題視されている。

絵柄割れ厨／AI割れ厨

2023年11月にリリースされた画像生成AI「Novel AI V3」が、特定の作品やクリエイターの絵柄を忠実に模倣可能であったのが問題視された事をきっかけに誕生した言葉。
疑惑のある画像の一覧⇒https://min.togetter.com/qDBZuI8
生成AI開発の際に海賊版や無断転載サイトで取得したデータを使用していること、作者や権利者の許可なく作風模倣AIモデルを作成する行為などが横行していることから、違法アップロードされたゲームソフトなどを使用する人々を揶揄した言葉である「割れ厨」に準えている。
ただ、「絵柄割れ厨」という言葉は生成AIの問題が特定クリエイターの作風模倣のみであると錯覚させ、開発時のデータ無断使用問題(無断学習)や、詐欺・偽ポルノといった悪用問題など、より本質的な問題が目立ちにくくなるのではないかとの懸念から「AI割れ厨」の語が使用される事もある。
なお、この言葉は侮蔑的な意味合いを持つ場合もあるので注意。

エコーチェンバー

エコーチェンバー現象(反響室現象)、SNSを利用する際に、自分と似た興味関心を持つユーザーをフォローしていった結果、自身の意見に肯定的な反応が返ってくることから、自身の意見が正しいものと勘違いしやすい状態になり、意見や思想が増幅する現象。閉じた小部屋で音が反響する物理現象にたとえて名付けられたものである。画像生成AIを取り巻く論争の中でしばしば使用される言葉。略してエコチェン。

餌

AI利用者が絵師の描いた絵を指して使う言葉。
主な使用例として「良い餌をありがとう」「餌は豊富」など。
画像生成AIの素材にすることを前提とした呼称である。

エバンジェリスト

キリスト教の「伝道者」から由来する。高度で複雑なITのトレンドや新技術をユーザーに分かりやすく説明することを仕事としている比較的新しい職業。
ゲームのジョブツリーならエンジニアやITコンサルタントと同じツリー系統に位置しているだろう。

オープンソース

ソフトウェアのソースコードを公開し、誰でも自由に利用、改変、再配布ができるようにしたもの。オープンソースの利用によりソフトウェアの開発者が増え、より高品質なソフトウェアが開発されることが期待されるというメリットがある。Stable Diffusionはオープンソースで公開されたことにより、世界中の開発者により最適化され、省メモリ化や、より高品質な画像を生成できるように発展した。

お気持ち

画像生成AI利用者が高頻度で使用するフレーズのこと。主に画像生成AIの問題点を指摘する人間が現れた場合に用いられる。多くの場合は意見を封殺する目的で使用される。
使用例は「絵師のお気持ちで技術が潰される」「お気持ち表明してて草生える」など。
山田太郎議員いわく「現在の画像生成AIは既存の法律では考慮されていなかった事態」であり法的には整備中の無法状態に近い。
そしてそれ故に権利侵害の主張が難しくなっているため被害へのリアクションが感情・倫理の観点に寄ったものになりがちであり、この状態を「お気持ち表明」と揶揄するものもいる。
なお、美術は本質的にお気持ちに価値を見出す学問であるため、お気持ちを切り離すことは不可能である。

驚き屋 (プロ驚き屋)

SNSなどで、新しく登場した技術などに対し「すごい！やばい！廃業です　参った」などと驚くことを生業としている人のこと。
基本的に情報の真偽や違法性を確認せず「すごい技術」という側面だけを強調するためバズりやすくタチが悪い。
純粋に驚いているならまだかわいいが、開発者自身のマッチポンプであったり、情報商材や詐欺への誘導が目的のこともあるため鵜呑みにするのは危険である。

オプトイン／オプトアウト

何らかのサービスにてユーザーの情報が利用される際、ユーザーに利用の許可を求める形式のことを「オプトイン」と呼ぶ。
反対に、利用されたくないときに拒否するアクションが必要な形式は「オプトアウト」。
2023/1/28、Stability AI 日本公式より、Stable Diffusionからのオプトアウトの方法についての動画が投稿される。オプトアウト処理をした画像についてはStable Diffusionの学習素材にされることを防げる、ということである。
しかしながら、画像生成AIは使用にあたって画像を追加学習させることができるため、オプトアウトの意味は薄いと言わざるを得ないのが現状である。
https://twitter.com/StabilityAI_JP/status/1619294164491055104

か行

海外に遅れる

画像生成AIが注目を浴び始めたころ、利用者や推進派がよく使っていたフレーズ。
IT技術において日本は遅れているという認識からいち早く導入していくべきだと考えていたと思われる。
「日本で規制されても、海外で推進される」等の意見も見受けられた。
海外諸国にてAIに規制をかける動きが進むにつれてあまり見なくなった。
現在、日本は先進国の中でいちにを争うほどAI推進国家であり、各国で生成AIに対する様々な懸念や規制が考慮される中、日本政府は「世界がひるんでいる間に（AIを推進する）政策を進めていく」と主張しており、矛盾した結果となっている。

学習

生成AI問題おいて「学習」という言葉は随所で議論の争点に挙がる。
とりわけ、人の学習とAIの学習の違いの定義や認識の違いが主である。
→AIと人間の学習の違いについて
ただし「人間の学習がOKでAIの学習がダメな理由は何？」という問いに答えても返事を返されることはほぼ無い。実際のところは煽り目的で質問されることが大半である。

過学習

AIとしての意味は「機械学習を行う際に学習データとAIがあまりに適合しすぎて正確な結果が出なくなる」現象のこと。
AIイラストでは、プロンプトに対して学習元が偏りすぎた結果、学習元と特徴が瓜二つな画像を生成してしまう事を指す
そういった画像を公開した場合、著作権侵害・商標権侵害の恐れがある。
参照:Stable Diffusionなどの画像生成AIは「記憶」に基づいて学習した画像をほぼそのまま生成できるという報告

勝ち筋

2023/3/23、自民党内で開かれた「AIの進化と実装に関するPT」を受けての赤松健氏のツイートにて使われたフレーズ。
https://twitter.com/KenAkamatsu/status/1638888405026340864
「また日本の漫画アニメ文化には世界的な需用があり、これに著作権法30条の4がある以上、勝ち筋はこの方面からだろうという意見でも一致した。」とのこと。
日本のAI技術を海外レベルまで成長するための目処のことだろうが、どの国にどの数字でどれくらい勝つのかなど具体的な定義は示されていない。

技術革新

「イノベーション」の日本語版。画期的な新しい技術の導入や進化によって社会に経済構造などの変革が引き起こされること。
本来は科学や技術の発展を想起させる、ポジティブな意味合いの言葉であるが、それを盾にしてAI生成ツールの問題性に蓋がされてしまう。
「技術革新についていかなくていいのか」「技術革新に犠牲はつきもの」のように人に武器を振り回すように使用されることがある。

技術者

AIの開発者は必然的に技術者であるためAIに反対する文脈の中では敵視されてしまうことが多い。
一方で、技術者の中にはAIのためにアーティストに対し犠牲を強いるような過激な発言をするものもいるためヘイトが向きやすくなってしまった。
なお、当たり前だが技術者は一枚岩ではなくAIだけを見ても様々な意見を持つものが存在する。
「技術者だから」というだけで敵視するのはもってのほかである。

既得権益

本来は特定の個人や団体が所持している権益のことを指すが、一部の画像生成AI利用者は「絵を描く能力」自体が既得権益だとして、これらを開放することが技術の民主化につながると主張することがある。
このような主張は、「産業革命」や「自由な市場競争」といったものを阻害するものとして「既得権益」を挙げていると推測される。つまり、画像生成AIによる「産業革命」は「絵を描く能力」が「民主化」されたのにも関わらず、絵描きは自身の持つ「既得権益」に縋っていると言いたいのである。この場合、画像生成AIによる「産業革命」が妥当なものであるか否かを論じる必要がある。
また、そもそも個々人の能力を既得権益ととらえた場合、既得権益を持たない人間がいるのかどうかについても考える必要がある。

ゲームエンド

画像生成AIやLLM等の人工知能の話題において、従来の手法を覆すような新しい手法が導入された際に、AI推進派の技術屋や画像生成AI利用者がしばしば用いるフレーズ。「はい、ゲームエンドです。」「これはゲームエンドですね」等。
うみゆき氏のContolNET紹介ツイートが初出、ControlNet以前は思い通りポーズや構図を出力するためには工夫が必要であったがそのような必要がなくなった、一つのゲームが終わった、という意味が含まれる。また、その諧謔的なワードセンスから画像生成界隈のスラングとして使われることがある。
発祥元はうみゆき氏のContolNET紹介ツイートで「ヒートエンド」を誤ってゲームエンドと呟いたこと。
https://twitter.com/umiyuki_ai/status/1625738499986178050
https://twitter.com/umiyuki_ai/status/1631945155925381123
類語として「ゲームチェンジ」があり、現実世界をゲームと比喩して、生成AIによって流れが大きく変わった事を「ゲームチェンジ！」や「これはゲームチェンジャーだ！」と揶揄する。

合法

画像生成AI利用者が画像生成AIを利用する際に、自身の行為の正当性を主張する場合によく用いられる。
著作権法第30条の4第2号を根拠に主張している者が多いが、現段階で合法とされているのは学習までであり、生成物に対して定めたものではないことが山田太郎議員の答弁で明らかになった。
また、生成物については現段階でも著作権（複製権、翻案権、同一性保持権など）、肖像権と言ったあらゆる権利に抵触している恐れがあるため、必ずしも合法とは言えない。

さ行

自作発言

無断転載されたイラストや画像生成AIで加工されたイラストを自分が作ったものだと主張すること。
画像生成AIが登場してからはi2iによる被害が深刻な事態を招いている。

集中学習

主に特定の作家の絵柄に絞ってLoRAやモデルを作成することを指す。
基本的には作成のハードルの低さからLoRAに対して使われる言葉だが、作家集中学習モデルも存在する。
CivitAIやHugging Faceで人気の「Pastelmix」というモデルは特定個人の作家の絵柄を狙い撃ちで学習したという疑念がある。
一度集中学習モデルを作られてしまうと、モデルマージを繰り返し派生してしまう。「Pastelmix」の派生の数々の一例が「Defmix」「refmix」など。

スクレイピング (スクレーピング)

Webサイトから特定の情報を自動的に抽出するコンピュータソフトウェア技術のこと。「Webスクレイピング」とも言われる。
つまりはデータを収集するBOTである。Webスクレイピングはいくつかのウェブサイトの規約に反する可能性がある。

情報商材、商材屋

noteやFANBOXの記事代、YouTubeの再生収益、BOOTHの教材系PDF商品、メールマガジン、ブログのアフィリエイト、NFTなどで収益を得る人のこと。
驚き屋との兼業者が多い。AI画像生成は商材屋に目をつけられ、生成テクニックやプロンプトテクニックなどを有料で販売する人が続々と見られた。

新著作権

AIの生成物に付与されるかもしれない「新しい著作権」のこと。

日本において現段階では未確定だが、日本政府の生成AIについて今後の活用やガイドラインを議論するチームにおいて、画像生成AIの生成物に対して、「新著作権」なる権利を立法するかが議論されている。
もしこれが正式に通った場合、画像生成AIにおける被害が加速する可能性もあるため動向が注目されている。
https://twitter.com/Jun1CanDo/status/1644125509314547717?s=20

なお、2016年時点の議論では、生成系AIを使用した場合には ①創作意図 及び②創作的寄与 の2点がある場合に著作権が発生するものと考えられている。
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20160509.pdf#page=11

生成AI (Generative AI)

ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等、形態問わず何かものを出力するAIのことを全般的に指す。
英語圏ではそれらが「Generative AI」と呼ばれている。生成という言葉からの発祥。それに準じて、生成AIが出力結果を出すことを「AIが生成する」と呼ぶ。
一般的には「AIが絵を描く」「AIが文章を書く」という風に従来多用されてきた動詞がキャッチーに使われることがあるが、「AIが生成する」の方が実態には合致している。

存在しない○○

AI生成画像を投稿するときに投稿者が頻繁に使うバズ狙いの構文。
2022年8月、Midjourney流行時によく使われたが当時のバズり味を忘れられない人が未だに使用する。
空想の物をAI画像生成ツールで出力させようとする大喜利的な着目点から、バズりやすい属性となった。
しかし、「存在しない〇〇」を出力するために元となった学習された画像は存在する。
元ネタに近いと思われる言葉は週刊少年ジャンプ連載の漫画「呪術廻戦」の「存在しない記憶」か。

た行

ダンピング

日本語で表すなら不当廉売(ふとうれんばい)、「投げ捨て」「投げ売り」という意味合いを持つ言葉。
AI生成ツールが業界に浸透していく場合、従来の商品・人件費の価値価格が落ちていくことが危惧される。

著作権ロンダリング

他者の著作物を、画像生成AIを通し別の作品にすることで、本来元の権利保有者が持つべき著作権をロンダリング（洗濯）する行為の事。
AIにより生成した画像の多くは元となったイラストを特定することが難しく、著作権の在処を曖昧にすることができてしまう。
2023年4月現在の日本ではAIが生成した画像の著作権がどのような扱いになるかは整備の途中であり、動向が注目されている。

手描き

AIを使用せず手でイラストを描いているイラストレーターのこと。または手で描かれたイラストのこと。
AIイラストとの区別をつけるために頻出するようになったレトロニムの一つ。

ディープフェイク

AI技術を使用し、動画や画像内の人の顔などの一部を部分的に入れ替えること。実際には起こっていない偽の写真を作成することが容易になり問題になっている。
「ポルノビデオやポルノ写真と実在の人物の顔を合成すること」や、「実在の人物の写真から服を脱がした写真を作成すること」という危険な行為も横行している。

ディープラーニング

深層学習という。AIに情報処理の方法を教えるための手法の1つ。この「学習」という言葉がひとり歩きして生成系AIの場面で広い解釈がされている。
形式では「AI > 機械学習 > ディープラーニング」という分類になっているのが定説。違いを説明するのは難しく、ごった煮の状態で語られる。

データセット

機械学習モデルの構築を目的に集められた学習用のまとまったデータの総称のこと。
画像、音声、文章などあらゆる分野のものが存在し、違法性を指摘されている物もある。

デジタル植民地

AI画像生成において「日本のメディアから大量にキャラクタービジュアルを学習されている」が還元されなく「生成AIの開発は外国」である様を表した言葉。
2020年以前にも経済系のメディアなどで「デジタル植民地」という言葉が使用されているのを確認できるが、AI生成ツールの議論の中で再注目された。

トレパク

他人の著作物を上からなぞる（トレースする）形で真似る行為のこと。その多くが剽窃（パクり）に相当するためトレパクと呼ばれるようになった。
定義は非常に曖昧だが、イラスト界隈では「トレースしたことを隠す必要がある（＝バレると困る）模倣」に対し使われることが多い。
画像生成AI問題においては、実際にAIが作品をトレースしているわけではなくとも結果的に元作品と類似した作品が出力されるケースも多いため「AIイラストはトレパクのようなものだ」と例える人も少なくない。
また、別項目で説明されているi2iを用いることで実質的にトレパクのような手段で作品を高い依拠性を維持したまま摸倣する行為が可能であるため、これらはトレパクと非難されやすい。

な行

狙い撃ち

狙い撃ち学習。学習対象を特定の1人の作家に絞ってLoRAやモデルを作成することを指す。集中学習と同じ意味で使われる言葉。
CivitAIなどのサイトで、多くの作家がその被害にあっていることを確認できる。詳細→LoRAによる個人や作品の無断学習問題

二次創作

既存の作品の世界観を借りて新たな作品を作ること。一般的には、権利者や企業が正式な許諾・契約の上で行うコミカライズや映画化といったものではなく、作品のファン個人が製作したものを指す。
主にオタク系コンテンツを中心に文化として深く浸透している一方、権利面などで様々な問題点も指摘されている。
生成AIとクリエイターに関する議論においてはこの二次創作の問題が持ち出されやすい。
よく言われるのは「（主にイラストレーターなど）クリエイターは権利的・法律的にグレーなラインにある二次創作をしているにもかかわらず、生成AIの現状に対し抗議するのは矛盾している」といったものだ。
しかし、少なくとも画像生成AIにおいては、二次創作の元となったオリジナルの権利者が製作したコンテンツや、その他一次創作作品、さらに言えば写真家の撮影した写真、個人が撮影した人物写真、ポルノや暴力的な画像など不適切な画像が開発データとして利用されているという事実もあるなど、画像生成AI・生成系AIを取り巻く問題はもっと広範なものである。そのため、二次創作の是非が生成AIの問題点や論点と強く結び付いているのではないことに注意すべきだろう。

盗み／盗んだ／泥棒

クリエイター側との同意なしに生成AI開発へ作品データを無断で利用され、さらには無断で自身の創作物と類似する表現を有するAI生成コンテンツを出力・投稿されてしまうという現状に対し、生成AI開発側・ユーザーの行動を批判する目的で使われる言葉。例えば「生成AIは盗みである」など。英語圏においても同様に「theft」「steal」「thief」などの表現が用いられる。このような表現は、「生成AIの作品無断利用を通しクリエイターから生成AI企業へ経済的価値が移転させられている」との批判があることからも、ある意味では正しいと言える。
しかし、この「盗み」という言葉もあくまで比喩的な表現であり、生成AIの問題を議論したり広める際に誤解を生まないためにも、自分の考え方が正しく伝わるよう使う場面に注意し、この言葉を受け取った側も言葉が持つ表面的な印象に囚われるのではなく、発言者の意図を慎重に見極める事が重要だろう。

乗り遅れる

画像生成AIが注目を浴び始め、利用者や推進派がよく使っているフレーズ。「海外に遅れる」の亜種。
「波に乗り遅れる」「技術革新に乗り遅れる」「シンギュラリティに乗り遅れる」など。
SNSで「乗り遅れますよ」と不安を煽る人もいるが、「流行に乗り遅れたくない」という消費者の心理を突く情報商材者の手口の可能性が高く注意が必要である。

は行

廃業です

852話氏のツイートが由来。このツイートが非常に拡散したことにより、それ以前からあった画像生成AIの存在が様々な人に知られる一因になった。その際にイラストレーターが画像生成AIに負けを認めている、という構図として受け止められ、さらに廃業という強い言葉を用いたことから一部の人々から反感を買った。
→852話

反AI

生成AIを推進する生成者を「絵師・術師」と呼ぶのに対するAIイラスト生成使用慎重派＆規制派への通称。
「反AI」という言葉を文面そのままで解釈するのなら「AIに反対する思想・勢力」を意味するが、慎重・規制派の多くはAIや機械学習技術そのものには反対していないので注意。
批判しているのは主に、現状の生成AIのあり方がもたらす「ディープフェイク作成の簡易化に伴うAI悪用や社会混乱の多発」や「クリエイターが制作したコンテンツを開発用データとして無断収集し、その過程を経て開発された生成AIがコンテンツを大量に出力し、クリエイターを経済的に困窮させ創作意欲を削ぐ搾取的ともいえる構造」といった側面であり、基本的に生成AIの存在や発展そのものに抗議している訳ではなく、ましてやAI技術そのものに反対してもいない。（ただし慎重・規制派の中でも個々人によって細かい考え方は少しずつ異なる点は注意）
また、「反AI」という言葉は、生成AIの過激な推進者が蔑称として使ったり、侮辱する意図がない人が単に現状の生成AIに慎重な人々を指す際に言ったり、生成AI規制派の中でも過激な人を指したり、また少数ながら生成AIへの懸念を表明する人が自称する事もあるなど、時と場合、発言者によってニュアンスが異なる言葉だ。
そのため「反AI」と言っている人を見かけてもその人を過激な推進者であると簡単に判断するべきではないが、一方でワード自体が生成AI慎重・規制派の主張が正しく伝わらないどころか誤解を招きかねないものであるためそもそも好まれにくく、現状の生成AIへ懸念を示す人々に対し侮辱する意図で使われる事も非常に多い為、問題について冷静な話し合いをしたい人は極力使わないのがベターであろう。

フェアユース

著作者の許可がなくても、条件を満たせば著作物を利用できるというアメリカのルール・概念。
日本においての著作権法第三十条の四の「研究目的としての利用は認められている」と合わせてAI生成の権利関係の議題でよく使われる言葉。この点については各国で様々な議論が巻き起こっている。
アメリカでは著作権をめぐる裁判でしばしば参照されるが、日本では全く浸透していない概念のため日本における著作権侵害の議論で持ち出すのは不適切である。

フリーライド

日本語で「ただ乗り」。AI画像生成の場面では、データセット学習元が一方的かつ無断で成果物を収奪されることを指す。
クリエイターが築いてきた作品群に便乗してAI画像生成で利益を得ようとする行為。

プロンプト

画像生成AIにおいて、「どんな画像を生成してほしいか」をAIに伝えるための命令文のこと。逆に、してほしくないことを伝える命令文を「ネガティブプロンプト」と呼ぶ。
例えば、女の子を出力してほしい場合は「girl」「woman」などの単語を命令する必要がある。
別名「呪文」。これにちなんで、AI絵師のことを「AI術師」と呼ぶものもいる。

プロンプトエンジニア

画像生成や文章作成等、自然言語によって操作するAIプロダクトにおいて、効率的、効果的なプロンプトを探索する職種。
たとえば、大規模言語モデルでは、Zero-shot CoTのように入力を工夫することによって出力の品質が向上することができる、また画像生成AIにおいては、プロンプトの選択や強弱を工夫することでより美麗な画像を出力できたため、新しい技術として注目された。
一方で、追加の学習や、LoRA等によって性能を向上させるより確実な方法があることや、モデルによって使える使えないが存在する。また未だ新しい技術のため、今後職種として定着するかは不明である。

法の不遡及（ふそきゅう）

法の不遡及とは、新しい法令の制定の際に、施行時以前に遡って適用されることはないという原則のことを指す。
画像生成AI利用者の中には、法の不遡及と著作権法30条の4を盾にしてあらゆる知的財産を侵害している者も多いが、生成物の違法性については現在の法律でも対応することが可能なため、あまりにも悪質な手段で画像生成AIを利用した場合には、後から権利者に提訴される可能性があることを留意しなければならない。

ポン出し

AIで生成した画像を、修正を加えずそのまま公開すること。

ま行

マージ

画像生成AIのモデル同士を合体させること。これにより、質感、モチーフ、背景、画風などを組み合わせることができる。これによって作成されたモデルをマージモデルと呼ぶ。
また、U-NETの階層ごとにマージを行うことを階層マージと呼び、階層マージはマージに比べ混ぜる比率を細かく調整することができる。前述したようなイラスト、画像の要素をより好みに沿ったものに組み合わせることが可能である。
マージによって、既存のモデルの画風を融合させ、派生したモデルを作成することが可能となった。
二次元系のモデルのほとんどはNAIリークモデルをマージしたものといわれていおり、不正アクセスによって流出したモデルを使用しているという問題がある。

魔女狩り

画像生成AI利用者が多用するフレーズ。
画像生成AI利用者がAIイラストを手描きと偽ったり、イラストレーターがAI生成物の加工であることを明かさずにイラストを投稿したときに、AI生成物であることを指摘する際の揶揄としてたびたび使用される。

マスピ顔 (マスターピース顔)

NovelAI Diffusionにおいて、プロンプトに「masterpiece」と入力すると出力される顔。
クオリティフィルターをオンにしていると自動的に「masterpiece, best quality,」が挿入され、この顔が出力されるため一気に普及したが、それ故にどのAIイラストも同じような顔をしているという事態に陥った。
よく見かける絵柄なため、AIっぽい、垢抜けてない、という印象を持たれることがある。

民主化

画像生成AIの文脈では「誰でもできるようになる」という意味で使用される。
例文：「画像生成AIによって絵を描く能力が民主化された」等。
ただし、画像生成AIは絵描きの絵を対価なしで無差別に学習させることで精度を高め、それを大衆に分配しているため、共産主義的、あるいは搾取的構造の上に成り立つ民主化である。

無限の猿定理

猿が適当にキーボードを打ったとしても、充分に長い時間を描ければ偶然シェイクスピアの戯曲と同じ文章が完成してしまう確率は0ではない…という思考実験。
イラスト界隈において、トレパクなど盗作疑惑が持ち上がったときに「偶然似てしまう確率はゼロではない」と主張するものが時折現れる。

珍しく日本が勝つチャンス

赤松健氏が「絵描きの気持ち」がわかる議員として動画を作成されたのを機にあがった取材記事名のこと。
赤松氏は自身も漫画家でありクリエイターの代弁者として画像生成AIへの規制の代表であることを期待されていたが、実際の動画の内容はその意に沿うものではなかった。また、具体的にどのように勝つのか、といった勝ち筋が明言されておらず現状をただ容認しているのではないか、と揶揄されている
→赤松健氏「画像生成AI、珍しく日本が勝つチャンス」

もうこの流れは止められない

生成系AIは世界中の開発者やユーザーによって進歩され続けるため、待ったをかけることが難しいという主張。
画像生成AIにおいてはDALL-E2、Midjourneyといったクローズドなサービスに続き、Stable Diffusionがオープンソースで公開された頃により開発競争がすすんだ。また、NovelAI Diffusionの流出事件によって二次元系のモデルの高品質化なども流れを加速させる一因となった。文章作成AIにおいてもクローズドなChatGPTの登場から、BloomやLLaMAといったオープンなモデルが発表された。画像や文章のほかにも動画や音声、などさまざまなコンテンツにおいて生成系AIが登場し、さらにそれらのオープンなモデルを自由に調整できる環境ができつつある。このような状況において、規制をかけることは現実的に難しいといった意味をもつ。
しかしながら、そうしたモデルの作成にはあらゆるネット上のコンテンツがデータとして使用されており、原作者が一方的にデータを利用されることへの配慮が欠けているという問題がある。

モデル

主にStable diffusionローカル環境において使用される用語。SDローカルがゲームハードなら、モデルはゲームソフト、LoRAはDLCのような関係性である。
モデルの一例として「AOM(アビスオレンジミックス)」「Pastelmix」「chilloutmix」などが挙げられる。拡張子は「ckpt」「safetensors」など。
2022年10月のNovelAIのモデルがハッキングによりリーク、リークモデル流出後、キャラクター表現用のモデルが様々な形にマージされ、派生した。
また、LoRAのことを追加学習モデルと呼ばれる場面もある。LoRAはDLCのようなものと例えたが、どのモデルにも適応して生成が可能である。

モラルハザード

道徳的・倫理的に節度がなくなること。無責任な倫理の欠如。
AIは新しい技術故に法の整備が進んでおらず、歯止めをかける際に倫理やマナーに依存しがちであるが故に、それらを無視した利用者により無視できない迷惑・被害が発生している。

や行

ら行

ラッダイト運動

19世紀のイギリスで起こった機械破壊運動。
ラッダイト運動　Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%88%E9%81%8B%E5%8B%95
ラッダイト運動コラム　国土交通省
https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/h28/hakusho/h29/html/n1131c02.html

産業革命により工業の機械化が普及する中で、仕事を奪われるという恐れや、機械こそが労働者の酷使等の労働環境悪化を生んだと考えた労働者が建築物・工業機械を破壊してまわった。
現代においてもハイテクに職を奪われることを懸念した労働者が開発を阻止することがあり、それらはネオ・ラッダイトと呼ばれる。
画像生成AIの文脈においても、職を奪われることを避けるためにイラストレーター・アーティストが積極的に画像生成AIの発展を妨げようとしている、と考えるものがいる。

ルサンチマン

弱者が強者に対して抱く「怨恨」の感情から生まれる復讐心のこと。心の中に鬱屈した「恨み・憤り・怨恨・憎悪・非難・嫉妬」のありさまのこと。
一定の能力を持つ対象に対して「ルサンチマンこじらせてる」のように使用されることがあるが、攻撃的で印象のよい言葉ではない。
生成系AIを取り巻く論争の中では「AI絵師は手描き絵師に嫉妬している」もその逆も成立しうるためルサンチマンの話に持ち込むと泥沼になりやすい。

ローカル

WEB上のAI画像生成サービスを使って生成するのではなく、自分のPCの中にローカル環境を構築してAI画像生成を行うこと。
Stable Diffusionがオープンソース化した2022年8月末からローカル環境を実装するためのシステムが開発され、同年秋に広まり始めた。
サブスク型のWEB上のAI画像生成サービスと違い導入費用や固定費用がかからないこと、NSFW方面を始め拡張性が高いことから、
NovelAIでAI画像生成に興味を持ったユーザーがNovelAIのモデルデータハッキングリーク後にローカル環境に手を出し始めた。
ローカル環境の動作には高いPCスペック(特にGPU)が必要とされているが、Google Colabを用いてクラウドで自分専用の生成環境を始める生成者もいる。
web-uiという、ブラウザからローカルIPにアクセスしてStable DiffusionのUIを使って生成する手段が主流。
ローカル環境の作家集中学習モデルや追加学習「LoRA」などが問題になっている。

労働価値説

古典派経済学の一つの理論。労働者がその生産にどれだけの苦労を費やしたかが商品の価値になるという考え方。
マルクスがこの理論をもとにマルクス主義を編み出したことで有名。
なお、現代経済学では「需要と供給」により価格が決定するとの考え方が主流であり、労働価値説は否定されている。
AI生成全般に文句をつけるならば、権利問題に絞るべきである。
AI生成は特性上、大量生成が容易いため、需要と供給のバランスが崩れやすく、
元データの価値が落ちる点にも留意しなければいけない。

わ行

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