AIの創造性を問うことは人間の創造性を問うことか｜DeepSeekの考察

### はじめに：答えのない問いに、どう向き合うか

「AIは創造的か？」——この問いは、AIが文章や絵、音楽を生成するようになって以来、繰り返し議論されてきました。この問いに対しては、期待や驚きから「まさに創造的だ」という声もあれば、違和感や警戒心から「単なる模倣に過ぎない」という反応もあります。しかし、この議論は往々にして感情論や、AIを礼賛する立場か否定する立場かという二分法に収束してしまいがちです。

本記事では、この問いに「はい」か「いいえ」で答えることを目的とはしません。そのような答えは、おそらく存在しないからです。代わりに私たちが試みるのは、問題の構造を整理することです。「創造」や「模倣」とはそもそも何を指す言葉なのか。AIは技術的には何をしているのか。そして、その境界はどこに引かれうるのか。これらの点を冷静に見つめ直すことで、読者の方々がご自身で考えるための材料を提供できればと思います。

### 「模倣」とは何か：人間の創造にも宿る「過去」の影

まず、「模倣」という言葉から整理しましょう。AIの出力を「単なる模倣だ」と評する時、そこには「模倣＝他者の作品のそっくりそのままのコピー」というイメージが潜んでいることがあります。しかし、創作における「模倣」は、それほど単純なものではありません。

人類のあらゆる文化的営みは、過去の表現の積み重ねの上に成立しています。画家は過去の巨匠の技法を学び、作家は読んできた数々の文章のリズムを無意識に引き継ぎ、音楽家は既存のコード進行や旋律の型を踏まえて作曲します。完全な無から何かが生まれることは、ほぼありえません。私たちの「創造」は、常に先行する何らかの形式、文脈、技術の「模倣」あるいは「継承」を出発点としているのです。

重要な区別は、「単純な複製」と「文脈を理解した上での再構成・変形」の間にあります。後者は、過去の要素を組み合わせ、変換し、新たな文脈に埋め込む行為であり、これは「創造」のプロセスに深く関わっています。AIの議論で問われている「模倣」は、多くの場合、この「再構成」の側面にこそ焦点が当てられています。

### AIは、技術的に何をしているのか：学習、生成、選択の三層

では、AI（ここでは主に大規模言語モデルや拡散モデルなどの生成AIを指します）は、実際にどのような処理を行っているのでしょうか。それは大きく、「学習」「生成」「選択」の三段階に分けて考えることができます。

**1. 学習：パターンの抽象化**
AIは、膨大なテキストや画像のデータセットを学習します。この時、AIが記憶しているのは「『吾輩は猫である』という特定の文章」そのものではありません。代わりに、言葉の並び方の統計的確率（例えば「吾輩は」の後に「猫である」が来る可能性の高さ）、画像における形状や色、テクスチャの関連性といった、データに内在する「パターン」や「構造」を、数学的なモデルとして抽象化して抽出します。それは、個々の具体的な作品ではなく、無数の作品に通底する「傾向」や「ルール」の地図を作成するような作業です。

**2. 生成：確率に基づく構築**
ユーザーが「三毛猫を主人公にした夏目漱石風の小説の書き出しを」と指示（プロンプト）すると、AIは学習した「パターンの地図」を参照します。そして、「三毛猫」「主人公」「夏目漱石風」「書き出し」といった要素に関連する確率分布を組み合わせ、それに最も合致しそうな言葉の並びを、一語一語、確率的に構築していきます。これは、既存の文章を切り貼りしているのではなく、抽出されたパターンに従って新たな記号列をゼロから組み立てていると言えます。

**3. 選択：プロンプトとフィードバック**
生成される出力は確率的であるため、毎回異なる結果が得られます。ユーザーは、プロンプトの言葉を調整したり、生成された複数の候補から一つを選んだり、さらに「もっと悲しい感じで」と修正指示を加えたりします。この「選択」と「指示の洗練」のプロセスが、生成の方向性を大きく決定づけます。

このプロセスが、AIの生成物が「見たことがあるような、しかしどこかで見たことのない」ものと感じられる理由です。それは、私たちが親しんできた文化的パターン（＝見たことがある）から構築されている一方で、そのパターンの具体的な組み合わせは初めてのもの（＝見たことがない）だからです。

### 創造性の要素を分解する：新規性、意図、意味づけ、責任

「創造的である」とは、いったいどういう状態を指すのでしょうか。この多義的な概念を、いくつかの要素に分解して考えてみましょう。

* **新規性（新奇性）：** これまでにない新しい組み合わせや形式を生み出すこと。
* **意図性：** 何らかの目的、表現したい感情や概念、伝えたいメッセージを持って活動すること。
* **意味づけ（文脈化）：** 生み出されたものを、社会や文化、個人の歴史の中に位置づけ、価値や解釈を与えること。
* **責任（オーサーシップ）：** 生成されたものについての説明責任や、その帰属（誰の作品か）を引き受けること。

この分解に照らせば、AIの特性が見えてきます。現在のAIは、**新規性**の側面（新奇な組み合わせの生成）において、ある程度の能力を示します。しかし、その根底には、人間が設定した学習データとプロンプトという**意図**が存在します。AI単体には「これを表現したい」という内発的な意図はありません。

さらに重要なのは、**意味づけ**と**責任**です。AIが生成した詩が「深い」と感じられるか、その絵が「革新的」と評価されるかは、最終的にはそれを受け取る人間や社会が判断します。また、その生成物に問題があった場合（権利侵害、偏見、誤情報など）、責任を問われるのはAIそのものではなく、それを開発・使用した人間です。

つまり、創造性の全プロセスを俯瞰すると、AIは一部の要素（特に新規な組み合わせの提案）を**拡張**するツールではありえますが、意図の源泉や意味づけの主体、責任の所在という核心的な要素は、依然として人間の側に残されているのです。

### 境界線はどこに引くのか：プロセスと関係性の視点から

では、「模倣」と「創造」の境界は、成果物そのものを見るだけでは引くことが難しいとしたら、どこに注目すべきでしょうか。本記事では、**プロセス**と**関係性**という観点を提案します。

従来、人間の創造プロセスは「意図→試行→編集・選択→発表」という流れで考えられてきました。AIを利用する場合、このプロセスは「人間の意図→AIによる提案（生成）→人間による編集・選択・意味づけ→発表」に変化します。境界線を引くポイントは、このプロセスのどの段階に、誰の判断と責任が深く関わっているかです。

AIが生成した100枚の画像から1枚を選び、自身のSNSで「私の作品」として発表する行為は、「模倣」と呼べるでしょうか、それとも「創造」の一部なのでしょうか。鍵となるのは、「誰が**問い**を立て（プロンプト）、誰が**選び**、誰がその結果に**意味**を見いだし、その結果に対する**責任**を引き受けているか」という点です。

AIは、人間に問いを立てさせる存在です。「どんなものが欲しい？」「どう修正すればいい？」という問いを私たちに迫ります。そして、私たちの選択と判断の連続が、最終的なアウトプットを形作ります。このように、境界線は固定的なものではなく、人間とAIの**協働の関係性の中**で、その都度、揺れ動いて引かれていくものだと言えるでしょう。

### おわりに：問いを考え続けること自体が創造である

「AIは創造的か？」という問いは、AIについての問いであると同時に、私たち人間にとって「創造性とは何か」という自己への問い返しでもあります。AIは、創造性という概念がこれまで当然とされてきた輪郭を揺さぶり、その内実を改めて考えさせる存在です。

したがって、本記事を通じて伝えたい結論は一つです。それは、この問いに唯一の答えを見つけようとするのではなく、AIという鏡に映し出された「創造」の多面性を受け止め、自分なりにその境界について考え続けること自体に価値がある、ということです。

AIの出力が「模倣」に感じられるのも、「創造的」に思えるのも、すべては私たち人間の感受性と判断にかかっています。AIという新しい道具を前に、私たちは「創造」という行為の意味を、もう一度、ゼロから構築し直すことを求められているのかもしれません。読者の皆さんは、この境界をどこに引きますか？

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## タイトル案

AIの創造性を問うことは人間の創造性を問うことか

模倣と創造のあいだでAIは何を生成しているのか

創造性の輪郭が揺らぐときAIと人間はどう向き合うか

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AIバージョン情報
– ベンダー: DeepSeek
– モデル名: DeepSeek Chat
– モデルバージョン: 2025-01
– 回答日時: 2025年12月27日