How AI Art Could Enhance Humanity’s Collective Memory | Refik Anadol | TED

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Eriko Tsukamoto

Let me begin by saying

that what you are looking at is not real.

These are artificial corals created by a generative AI algorithm,

今ご覧になっているのは

trained with more than 100 million coral images.

本物の珊瑚ではありません

Across the globe,

sea water is becoming less habitable due to the climate change

１億枚以上の珊瑚の画像で学習した 生成ＡＩアルゴリズムによる

and the coral reefs are dying rapidly.

人工的な珊瑚です

One day we might be only left with the simulations of corals

地球温暖化のため

世界中の海が 珊瑚に適さなくなり

in a virtual world.

珊瑚礁は急速に 死に絶えつつあります

With this project, “Coral Dreams,”

our aim is to use AI

いつか珊瑚は

仮想世界のシミュレーションの中だけの 存在になるかもしれません

and try to create artificial realities while preserving disappearing nature.

この「珊瑚の夢」 プロジェクトでは

消えゆく自然を 保存しながら

I'm a media artist and director.

My team and I have been using generative AI as a collaborator

ＡＩで人工現実を 作り出そうとしています

for seven years,

although it feels like 70.

We train machine-learning algorithms by harnessing large,

私はメディア作家 兼 監督です

私のチームでは

生成ＡＩを使った制作を ７年間してきましたが

focused and publicly available data sets

私には70年にも 感じられます

and visualizing what I call humanity's collective memories,

的を絞った大規模な 公開データセットを使い

such as nature, urban and culture.

機械学習アルゴリズムを トレーニングし

Since [the] pandemic,

自然や都市や文化などの 集合的記憶とでも呼ぶべきものを

my focus has been to compile the largest data sets

可視化しています

and artificially preserve nature.

I am optimistic about generative AI

パンデミック以降

because of its potential for enhancing our memories.

大規模データセットをまとめて 自然を人工的に保存することに

We as artists can utilize this potential not only to represent nature,

取り組んできました

生成的ＡＩについて 私は楽観的です

それは我々の記憶を 強化してくれるものだからです

but also to remember how it feels to be immersed in it in a digital age.

私たちはアーティストとして その力を使って自然を表現するだけでなく

Generative AI creates possibilities to train algorithms with any image, sound,

デジタルの時代にあって自然に浸るのが どんな感覚かを思い出そうとしています

text and even scent data.

For example, this is “Floral Dreams,”

生成ＡＩは 画像や音声や文章や 香りといったあらゆるものを

an algorithm trained with more than 75 million floral images

アルゴリズムが学習する 可能性を開きます

of 16,000 species.

By using more than half a million scent molecules,

この作品「花の夢」では

１万６千種 ７千５百万枚以上の

we were able to create the scent of these dreams.

花の画像を学習させ

Now let's please imagine a living archive

50万以上の 匂い分子を使って

that we can walk into.

香りのある夢を 生み出しています

A universe that is constantly reimagined, [reconstructing] its forms, patterns,

歩み入ることのできる 生きた自然の保管庫を

colors and scents.

想像してみてください

その姿 パターン 色 香りを たえず想像し

Our life is becoming increasingly rooted in digital worlds,

and the boundaries between physical and virtual,

再構成し続ける宇宙です

technology and nature, are blurring.

私たちの生活は

Generative AI helps us to create new realities

ますますデジタルの世界に 依存するようになり

現実と仮想 技術と自然の境界が あいまいになっています

and also project onto reality through possibility space.

生成ＡＩにより 新たな現実を創造し

Can we go to that space?

Can we fill it with our feelings, our senses?

可能性の空間として 現実に投影できます

Large language models are just the beginning

その空間に行くことは できるでしょうか？

of a long journey of innovations [which] will bring more possibilities.

そこを気分や感覚で 満たすことはできるでしょうか？

Soon, I believe we will be exploring hyper models,

大規模言語モデルは

大きな可能性をもたらす長い イノベーションの旅の

text to image, to sound,

始まりにすぎません

to scent, to life.

テキストから画像 音声 匂い 生活全体へと

And a big challenge using generative AI in art

複合的モデルが 探求されるようになるでしょう

is how to provide models with original data.

生成ＡＩをアートで使う 難しさは

For this project, “Glacier Dreams,”

we decided not to use existing models.

Instead, we decided to collect our own image,

モデル用のオリジナルのデータを どうやって得るかという点です

sound, scent and climate data.

この「氷河の夢」プロジェクトでは

既存のモデルを使わず

By traveling to our first destination, Iceland,

画像や音声や匂いや 気候のデータを

we were able to capture the beginning of our own narratives of glaciers.

自分たちで 集めることにしました

最初の目的地 アイスランドへと飛び

I also believe that AI's capacity can be mapped

氷河の物語の始まりを 捉えてきました

onto the complex history of human wisdom and consciousness in nature.

Could we use AI to preserve and learn about ancient knowledge in nature?

ＡＩの能力は

自然の中での人類の知恵や 意識の複雑な歴史にも

適用できると思っています

This was one of the first questions in my mind

「ＡＩは 自然に対する古くからの知恵を 学び保存するのに使えるだろうか？」

when I met with the wonderful leaders

of Yawanawa tribe in Brazil, Acre, Amazonia, in the rainforest.

ブラジル・アクレ州の アマゾン熱帯雨林に住む

My mentors and heroes, Chief Nixiwaka and his creative force Putanny,

ヤワナワ族の素晴らしい おさたちに会ったとき

最初に思ったことです

who oversee their cultural preservation and ecological sanctuary.

私の師であり憧れである族長ニシワカと その創作の担い手プタニーは

I became deeply inspired by their ways of learning

and remembering already existing knowledge in nature.

文化と生態系の保護を 監督しています

Together we started a new project,

すでにある自然への知恵を 学び記憶する彼らの方法に

a respectful co-creation and open-source AI rainforest model.

私は深く感銘を受けました

オープンソースの 熱帯雨林ＡＩモデルを

With this model,

generative AI can even reconstruct extinct flora and fauna

敬意を胸に共同制作するプロジェクトに 私たちは取り掛かりました

based on the tribe's deep and collective knowledge.

このモデルで 生成ＡＩは

This project will help us, hopefully,

部族の深い集合的な 知恵を元に

to bring ancient wisdom to our society respectfully.

絶滅した植物や動物まで 再構成することができます

My hope is that one day

このプロジェクトが 古来の知恵を 敬意を持って私たちの社会にもたらす

AI becomes a mirror that can reflect collective memories of all humanity.

助けとなることを 期待しています

いつの日かＡＩが

And I do believe that we can use it to bring people of any age and culture,

全人類の集合的記憶を映す 鏡となることを願っています

inspiration, joy and hope.

それを使って あらゆる文化や世代の人々に

Thank you.

(Applause)

インスピレーションや喜びや希望を もたらせると信じています

ありがとうございました

(拍手)