そもそも同じ技術で現実の人間の生成AIディープフェイクが作られまくってんのにアナログ絵なら大丈夫ってどんな判断？
同じ同じ
画像としてデータセット送りにされたデータが生成AIで合成されて似たようなナニカとして出力されるだけ
超シンプル December 12, 2025

RT→アマギフ
【目立つファンティア系トラブル】
①給率トラブル
→いっちゃん多い。13人くらい相談受けた。やんちゃな会社多すぎだろ。

②AIだと聞いてたけど顔出し系
→3人くらい相談された。やんちゃすぎだろ。

③ローンチ2日前に凍結
→単純に可哀想

④ファンティア審査通りませんでした‼️
→まず審査のノウハウ集めからやり直せ。

⑤運用者が無能
→ローンチの概念無しでやってる人居て大横転した。流石にこういう会社は無いけど個人の人で居る。

⑥売上50万…手取り10万
→1年前大量発生してた

⑦著作権2年会社が持つから移籍できませーん‼️
→あるある

⑧売上立たないからクビね
→よくある。やんちゃすぎ。クビにすべきなのは運用者

⑨5個会社回って1個だけ受かりました！
→多分ファンティア向いてない。こういう系の人がトラブルになりがち

⑩身バレしたくないです！けど映像やりたい！ディープフェイクで100万稼げますか？
→皆んなそう思って参入するから希少性がなくて稼げません。ディープフェイクは多分AIの生成映像にあと2年で置き換わる。もう遅い。 December 12, 2025

贋作と生成されたことを明記しないコンテンツとの類似性についての考察
贋作（art forgery）と、生成されたことを明記しないコンテンツ（主にAI生成コンテンツを指すと仮定）との類似性を考察する際、両者は本質的に「本物らしさ」を模倣し、観察者を欺く点で共通する。以下では、芸術やコンテンツの文脈を中心に、類似性を多角的に検討する。考察の基盤として、模倣のメカニズム、倫理的・法的含意、本物性の喪失といった側面を挙げる。これらは、伝統的な芸術贋作の歴史（例: 著名画家のスタイルを偽造）と、現代のAI生成コンテンツ（例: Stable DiffusionやDALL-Eなどのツールで作成された画像やテキスト）の事例から導かれる。
1. 模倣と欺瞞のメカニズムの類似
•スタイルや表現の再現性: 贋作は、オリジナル芸術家の筆致、色彩、構成を細かく模倣し、新たな「オリジナル風」作品を生み出す。これと同様に、AI生成コンテンツはトレーニングデータ（既存の人間作成コンテンツ）に基づいてスタイルを合成し、本物らしい出力を作成する。特に、生成元を明記しない場合、AIは人間の創造物を「借り物」として扱い、伝統的な贋作のように過去の作品を基盤に新しいものを生成する 11 。例えば、AIがJackson Pollockの抽象画風を模倣する場合、伝統的な贋作者が手作業で再現するのと並行して、データ駆動でスケーラブルに生産可能になる点で類似するが、AIの方がエラー（例: 時代錯誤の要素）を減らせる。
•未公表の類似性（incidental reverberations）: AIコンテンツでは、トレーニングデータの影響で意図せず既存作品との詩的な類似性（テーマ、概念、手法の類似）が生じる。これを明記しないと、剽窃や贋作に近づく。伝統的な贋作も、模倣が露骨でない場合に「オリジナル」として流通するが、AIの場合、アルゴリズムのブラックボックス性により、類似の原因が不明瞭になりやすい 13 。例として、AI生成の短編映画やTEDトーク風コンテンツが、既存のSFパロディや批評作品を無自覚に模倣するケースが挙げられる。
2. 本物性と価値の喪失
•認証の難しさと偽物の認識: 贋作は、専門家による分析（筆致の微妙な違いや素材の年代測定）で検出されるが、高度なものは市場で本物として売買される。AI生成コンテンツも、生成を明記しない場合、人間作成物として扱われ、視聴者や消費者を欺く。両者とも、AIツール自体が贋作検出に使われる逆説があるが（例: GANsでスタイルを分析）、生成側では認証を回避する手段として機能する 11 。さらに、AIとの共同創作は作品を「人工的」または「偽物風」と見なされ、価値を低下させる。これは贋作が本物の市場価値を損なうのと並行する 12 。
•意味付けの希薄化: 贋作は、オリジナルが持つ歴史的・感情的文脈を欠き、単なる模倣として貶められる。AIコンテンツも、生成プロセスを隠すと、人間的な労力や意図が欠如した「偽の創造」として批判される。研究では、AI関与が明らかになると、作品の革新性は認められつつも本物性が低く評価され、伝統的な「高芸術」ほど影響が大きい 12 。これは、贋作が美術館やオークションで露呈した際の信頼喪失に似る。
3. 倫理的・法的含意
•知的財産と搾取の側面: 贋作はオリジナル作者の権利を侵害し、経済的損失を生む。AI生成コンテンツも、トレーニングデータとして無断使用された人間の作品を基にし、生成元を明記しない場合、剽窃や著作権侵害に近づく 13 。両者とも、「グレーゾーン」の創造性（allusion vs. plagiarism）を悪用する点で類似。AIの場合、商用ツールの使用がさらに倫理的問題を増幅し、芸術家がAIを「訓練」して独自性を強調する緩和策が提案されるが、贋作の「合法的な模倣」（例: 学習目的のコピー）と重なる。
•社会的影響: 未明記のAIコンテンツは、ディープフェイクのように現実を歪曲し、贋作が美術史を混乱させるのと同様に、デジタル文化の信頼を損なう。両方とも、検出技術の進化（AIによる贋作検出やウォーターマーク）が対策として議論されるが、完全解決は難しい。
違いと限界
一方で、違いも存在する。贋作は主に物理的・手作業中心で、意図的な詐欺が多いのに対し、AIコンテンツはデジタルでスケーラブル、必ずしも悪意がない場合もある（例: 効率化目的）。また、AIは新しい構成を生みやすいが、贋作は既存作品の直接コピーに偏る 11 。しかし、生成を明記しない点が共通の倫理的落とし穴となり、両者を「現代の贋作」として位置づけられる。
結論として、贋作と未明記のAI生成コンテンツは、模倣による欺瞞と本物性の喪失という点で強く類似し、デジタル時代における創造性の再定義を迫る。透明性の確保（例: AI生成のラベル付け）が鍵であり、芸術やコンテンツの未来を考える上で重要だ。この考察は、AIの進化によりさらに深まる可能性がある。 December 12, 2025