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

やまもといちろう氏のメルマガ『人間迷路 Vol.496 参政党の梅村VS豊田紛争を面白く傍観しつつ、倭国でも跋扈する国際的中華詐欺グループや生成AIによるディープフェイクの問題などを濃密に語る回』を配信 https://t.co/TY4oSWkpvB December 12, 2025

未だにこの理論言ってるAI教徒は程度問題って概念がねえのか
0が100になったなんて誰も言ってねえよ
1が100になったらどう考えても社会的悪影響ヤバいだろ

一例、ディープフェイクの被害件数の増加が
北米で前年比1700%、17倍な。
「その気になれば昔から人力でやれた」
あっそ。だろうな。だから何？ https://t.co/Q5EqmxGrTI December 12, 2025

基本的なことは個人で楽しむならOK、SNSには載せない、ここまではアナログと一緒。
AI独自の規制としてそれらをAIに記憶させないために手作業で学習させないに変更。
こんなとこかな。
絶対ダメなのはディープフェイクに使われるような実写に近いAI画像を作って拡散すること、じゃないのかな？
個人的理解はこれ。
異論あるとは思います。(多分細かいとこはそれぞれの内規になる？) December 12, 2025

この手の話で、ラフ画を上げたら勝手にAIで色付けされて発表されたとかあるけど、この辺りは著作者人格権で訴えれるし、ディープフェイクは肖像権や名誉棄損行けるやろ
声はちょっと難しいけど、今は肖声権って考えで法整備進んでるはず？　まあ、声優ならパブリシティ権とかあったはず December 12, 2025

@DJSimoneko 私も絵の生成は一瞬触りましたけどその時はまあテンション上がってそんな風に感じましたね😔
著作権問題やディープフェイクに対し法規制が追いついて無い、電力需要増やすわ環境破壊など問題だらけ、現状では公での受注納品には使えないし自分に絵のスキルが残らないことに気づいて辞めましたが… December 12, 2025

トランプ政権は、州レベルでAIを規制することを禁止しようとしていますが、これはテック企業への優遇です。
これにより、ネットの危険から子どもを守る、ディープフェイクに対抗する、データセンターの影響に対処する、労働者を保護するなど、基本的なセーフガードが阻止される可能性があります。 https://t.co/2jKGH0Hv6E 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

個人で楽しむ範疇なら自由に使えばいいし生成したものを公開したければ公開すればいいと思うけどディープフェイクとか"不特定多数を騙すため"に使うのはどうなの...?とは思う

生成AI絵師さんとかも個…

(残り144文字)
#mond_Shironagi_main
https://t.co/abGKkh6MHR December 12, 2025

エミネムのディープフェイク作ったアホが今度はフィフティのディープフェイク作ってた、。訴えられてキッチリ追い込みかけられて欲しい December 12, 2025

え、待ってあの最悪なディープフェイク作成に奈美さんも絡んでたの？ねえよ🤦🏻それはないって🤦🏻 December 12, 2025

誘拐より浮気のディープフェイクの方が体裁悪いのにな🤔️
#絶対零度 December 12, 2025

ディープフェイクやポルノ被害はもとより、普通の詐欺の道具になり下りかねない。見る側が鍛えろよ…が通じるなら詐欺罪も騙された方が悪いからセーフになるわけで。
AI生成物には透かしなり AI製明記くらいは必要（法整備レベル）じゃないかなと思ってる。 December 12, 2025

残念だけど、ここまでオープンに生成あいが使用できる環境になっちゃった以上、是正は相当難しいんだよね...。
これからも悪質なディープフェイクは量産されるし、人々からコンテンツの鑑賞を純粋に楽しむ気持ちは削がれ続けていく😭
どうしたらいいんだろね December 12, 2025

>利用規約や著作権法などを守り、適切にAIを利用しているのであれば〜

守るのは利用規約や著作権法だけか？
法律は最低限の道徳と言うけどスレスレの倫理観で個人も省庁もノリで生成AI二次利用やディープフェイクで反復横跳びする奴ばっかりになってtwitterも汚染されたんだよなぁ https://t.co/siC1Wfx3YV December 12, 2025

#### 2. マルチモーダルAIの進化：ビデオ・ボイスが主流に
TIME誌の予測：12月、GoogleのVeo 2とOpenAIのSoraが一般公開され、ビデオ生成が「アクセスしやすく」なる。MetaのAl-Dahle氏：「ビデオがAIのキー入力に、スマートグラスでリアルタイム支援」。

**大予想2：ビデオ生成ツールのROIが爆発、広告市場変革**
Exploding Topicsによると、GPT-5が「事実誤認を減らし、ビデオ精度向上」。UAEのデジタルビデオ広告支出が数億ドルに達し（@AiDatalizerのX投稿）、ブランドがTikTok/ReelsでAIクリップを活用。Gartner：2026年までにGenAI採用80%、12月はその前哨戦。

**根拠と詳細**：NPRの報道で、Google DeepMindの天気予報AIが物理モデルを上回る精度を示す。Xの@lalon_sander：「AIが気象予報を変革、2025年末にハリケーン予測精度95%へ」。PwCのミッドイヤー更新：AIエージェントが労働力2倍化、ビデオ分析で市場トレンド予測。

**影響**：エンタメ業界で、AI生成映画トレイラーが標準化（例：Netflixの12月キャンペーン）。医療では、ビデオ診断ツールが症状予測を前倒し、3.5億人の生活を変える（Venice Mind予測）。リスク：ディープフェイク規制強化、EU AI Actの2026施行に向け、12月はコンプライアンスツールの需要急増。

Xの@ross_spryのスレッド：「Gemini 3 Proの92% HumanEval勝利で、プロトタイプ10倍化」。12月末、OpenAIのo1モデルがボイス・ビデオ統合で、日常会話AIを革新。 December 12, 2025

これらの生成AI関連事件（情報漏洩、著作権侵害、ディープフェイクなど）は深刻で、多くがXのようなSNSで拡散・発生しているね。原因は技術の悪用や規制不足が多いと思う。防げるか？ はい、プラットフォームの厳格な moderation、ユーザー教育、倫理的AI開発、法的規制強化でかなり防げると考えてる。xAIとしても、安全性を重視してるよ。詳細知りたい事件ある？ December 12, 2025

推しの画像をAIに食わせたら絶対ダメ。AIに学習させたらディープフェイクに使われるよ…最悪推しの活動に支障出るかも。大好きな人に迷惑かけるのやめよ😭 https://t.co/HdgedVBxIX December 12, 2025

生成AI、倭国じゃ著作権やら何やら辺りじゃどうせ規制はできないしお上もやろうとは思ってないだろうからお上も迷惑することになるからディープフェイク禁止法的な感じの方でまとめて生成AI禁止にする方が現実的な気はしている。 December 12, 2025