作品内に著作者名やサインを明確に残すことで、
誰の作品であるかを示せる
生成AIによって再生成された際に、サインが混入することで学習・参照の痕跡として判断材料になる場合がある
といった点が期待できる。
生成AI対策に限らず、無断転載・盗用の抑止や、出所の明確化という意味でも、可能な限りサインを入れておくことが望ましい。
❗️補足
※これらはいずれも「完全に防ぐ」方法ではなく、2025年時点で有効性が示唆されている・一定の抑止効果が期待されている対策である。
作品内に著作者名やサインを明確に残すことで、
誰の作品であるかを示せる
生成AIによって再生成された際に、サインが混入することで学習・参照の痕跡として判断材料になる場合がある
といった点が期待できる。
生成AI対策に限らず、無断転載・盗用の抑止や、出所の明確化という意味でも、可能な限りサインを入れておくことが望ましい。
❗️補足
※これらはいずれも「完全に防ぐ」方法ではなく、2025年時点で有効性が示唆されている・一定の抑止効果が期待されている対策である。
X(旧Twitter)の現行の画像編集・生成関連機能では、GIFアニメは静止画と同様に扱えないため、直接的な抑止効果がある。(2025年12月25日現在)
ただし、今後の仕様変更や、X以外のプラットフォーム・クローラーによる収集、機械学習に利用される可能性が完全に排除されるわけではない点には注意が必要。
X(旧Twitter)の現行の画像編集・生成関連機能では、GIFアニメは静止画と同様に扱えないため、直接的な抑止効果がある。(2025年12月25日現在)
ただし、今後の仕様変更や、X以外のプラットフォーム・クローラーによる収集、機械学習に利用される可能性が完全に排除されるわけではない点には注意が必要。
学習阻害ノイズは、image to image のように単一画像を直接入力して変換するタイプの生成AIでは効果が限定的とされている。
一方で、大量の画像を用いた機械学習(モデル学習)に対しては、一定の妨害効果が確認されたとする研究報告が存在する。
現時点では万能な対策ではないが、「何もしないよりは一定の意味がある可能性がある手法」と位置づけるのが現実的。
学習阻害ノイズは、image to image のように単一画像を直接入力して変換するタイプの生成AIでは効果が限定的とされている。
一方で、大量の画像を用いた機械学習(モデル学習)に対しては、一定の妨害効果が確認されたとする研究報告が存在する。
現時点では万能な対策ではないが、「何もしないよりは一定の意味がある可能性がある手法」と位置づけるのが現実的。
やっぱまだまだ携帯サイトとかBBS時代みたいな孤立感があるよねん。それが好きな人も多いので良いかと思うけどTwitterかと言われればまだ...
やっぱまだまだ携帯サイトとかBBS時代みたいな孤立感があるよねん。それが好きな人も多いので良いかと思うけどTwitterかと言われればまだ...
PCからだとその都度投稿フォームがポップアップしてきて使い慣れんね...
PCからだとその都度投稿フォームがポップアップしてきて使い慣れんね...