論文の概要: We Are All Creators: Generative AI, Collective Knowledge, and the Path Towards Human-AI Synergy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07936v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 17:50:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:21:20.732207
• Title: We Are All Creators: Generative AI, Collective Knowledge, and the Path Towards Human-AI Synergy
• Title（参考訳）: 私たちはすべてクリエーターである:生成AI、集合的知識、そして人間とAIのシナジーへの道
• Authors: Jordi Linares-Pellicer, Juan Izquierdo-Domenech, Isabel Ferri-Molla, Carlos Aliaga-Torro,
• Abstract要約: 生成的AIは、人間の独特性という伝統的な概念に深刻な課題を呈している。 ニューラルネットワークベースのファンデーションモデルにより、これらのシステムは顕著なコンテンツ生成能力を示す。 本稿では、生成AIは、知性と創造性の代替形態であると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
• License:
• Abstract: Generative AI presents a profound challenge to traditional notions of human uniqueness, particularly in creativity. Fueled by neural network based foundation models, these systems demonstrate remarkable content generation capabilities, sparking intense debates about authorship, copyright, and intelligence itself. This paper argues that generative AI represents an alternative form of intelligence and creativity, operating through mathematical pattern synthesis rather than biological understanding or verbatim replication. The fundamental differences between artificial and biological neural networks reveal AI learning as primarily statistical pattern extraction from vast datasets crystallized forms of collective human knowledge scraped from the internet. This perspective complicates copyright theft narratives and highlights practical challenges in attributing AI outputs to individual sources. Rather than pursuing potentially futile legal restrictions, we advocate for human AI synergy. By embracing generative AI as a complementary tool alongside human intuition, context, and ethical judgment, society can unlock unprecedented innovation, democratize creative expression, and address complex challenges. This collaborative approach, grounded in realistic understanding of AIs capabilities and limitations, offers the most promising path forward. Additionally, recognizing these models as products of collective human knowledge raises ethical questions about accessibility ensuring equitable access to these tools could prevent widening societal divides and leverage their full potential for collective benefit.
• Abstract（参考訳）: 生成的AIは、特に創造性において、人間の独創性という伝統的な概念に深刻な課題を呈している。 ニューラルネットワークベースの基礎モデルによって実現されたこれらのシステムは、優れたコンテンツ生成能力を示し、著者、著作権、インテリジェンスそのものに関する激しい議論を巻き起こした。 本稿では、生成AIは、生物学的理解や冗長複製ではなく、数学的パターン合成を通じて機能する、知性と創造性の代替形態であると主張している。 人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークの根本的な違いは、インターネットから取り除かれた集合的人間の知識を結晶化した膨大なデータセットから、AI学習を主に統計的パターン抽出として明らかにしている。 この視点は著作権盗難の物語を複雑にし、個々のソースにAI出力をもたらす実践的な課題を強調している。 潜在的に無駄な法的制約を追求するのではなく、人間のAIシナジーを提唱する。 生成AIを人間の直感、文脈、倫理的判断と相補的なツールとして受け入れることで、社会は前例のない革新を解き放ち、創造的な表現を民主化し、複雑な課題に対処することができる。 このコラボレーティブなアプローチは、AIの能力と限界の現実的な理解に基づくもので、最も有望な道のりを提供する。 さらに、これらのモデルを集合的人間の知識の産物として認識することは、これらのツールへの適切なアクセスを確保するためのアクセシビリティに関する倫理的な疑問を提起する。

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