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AIが住む町の日常を“テレビ番組化”するAI 「イーロン・マスク」名乗るキャラも登場 米国チームが発表

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このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」(シームレス)を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。

Twitter: @shiropen2

 映像制作会社の米The Simulation(旧Fable Studio)に所属する研究者らが発表した論文「To Infinity and Beyond: SHOW-1 and Showrunner Agents in Multi-Agent Simulations」は、テキストプロンプトに基づいてテレビ番組のエピソードを自動生成するAIショーランナーを提案した研究報告である。

 このシステムでは、複数の自律的に動作するAIキャラクター(AIエージェント)が住む町がシミュレーションされ、そこで起こる出来事をもとにテレビ番組を自動生成する。脚本から音声、アニメーションに至るまで、全て自動で作られる。

 研究者たちは、米国のテレビチャンネル「サウスパーク」を題材にし、シミュレーション内の1週間で起こった物語を数十分の番組エピソードに仕上げることに成功し、その有効性を示した。

シミュレーション内でAIキャラクターたちが動作している様子
AIが生成した番組

 「SHOW-1」と呼ぶこのシステムは、複数のAIキャラクターをシミュレーションさせるマルチAIエージェント・シミュレーションと、そこで起きる物語をテレビ番組として生成する大規模言語モデル(LLM)をカスタムした拡散モデルとを組み合わせたモデルである。

 システムのマルチAIエージェント・シミュレーションは、4月に米Googleと米スタンフォード大学が発表した「Generative Agents」に基づいている。Generative Agentsは、ChatGPTなどで制御した自律的なAIキャラクター25人が1つの町で一緒に生活したらどうなるかを検証した研究である。AIキャラクター同士が情報を伝え合い、バレンタイン・パーティーを企画し、それぞれが役割を全うするなど、自律性が強調される結果となった。

 拡散モデルでは、サウスパークのキャラクター約1200体と背景画像約600枚からなるデータセットで学習を行う。学習したカスタム拡散モデルは、背景やキャラクターの生成などに活用される。

 ユーザーは、マルチAIエージェント・シミュレーションのUIに対して、主に使用したいキャラクターや場所を指定し、テキストプロンプトで大まかなストーリーを入力する。例えば「子供たちは、ウォールマートに新しくオープンするゲームセンターに大興奮!」というような物語の始まりを入力する。

プロンプト入力の例

 プロンプトを入力すると、1週間(およそ3時間のプレイ時間)に起きた出来事をもとにした10~20分ほどの番組エピソードを生成する。キャラクターや背景、脚本、アニメーション、音声まで番組に必要な全ての要素を含んでいる。

 さらに、サウスパーク内のキャラクターだけでなく、ユーザー自身の画像や声のサンプルを入力することで、自分や有名人などを番組の登場人物として出演させることも可能。例えば、米X(元Twitter)のイーロン・マスク氏を名乗るキャラクターが登場する番組エピソードも作られている

「イーロン・マスク」を名乗るキャラクターが登場した番組エピソード

Source and Image Credits: Philipp Maas , Frank Carey, Chris Wheeler Edward Saatchi , Pete Billington , Jessica Yaffa Shamash. To Infinity and Beyond: SHOW-1 and Showrunner Agents in Multi-Agent Simulations.

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2019年にスタートした本連載「Innovative Tech」は、世界中の幅広い分野から最先端の研究論文を独自視点で厳選、解説している。執筆は研究論文メディア「Seamless」(シームレス)を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。

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この記事の著者

山下裕毅
山下裕毅

2014年から幅広い分野の研究論文をピックアップして解説しているメディア「Seamless」(シームレス)を主宰している。

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