イ・ジョンウ作家、AI生成モデルのデータ偏向性と「ためらい」の不在に関する制作手法を説明

MMCAが公開した「韓国美術家賞2026」のインタビュー映像において、イ・ジョンウ作家はAI生成モデルが持つデータの統計的特性と、それによって発生する現象について説明した。イ作家は今回の展示を通じて、目には見えないが日常的に作用している重力のような流れを可視化しようとする試みを続けている。

AIモデルのデータ学習が作った「発砲」の結果

イ・ジョンウ作家は、AIを活用した作業過程で経験した技術的な限界とデータの特性に言及した。1946年に公開された映画『自由万歳』の削除されたシーンをAIで再生成する作業の中で、銃を握ってためらうシーンを演出しようと試みたが、結果は異なっていた。映像内の説明によると、プロンプトに「ためらう」という命令を入力しても、AIは銃を発砲する結果を出力した。これは、AI生成モデルが既存のデータを学習して画像を推論する過程において、銃を撃たずに待つデータよりも、銃を発砲するデータの方がはるかに多いために発生する現象である。

また、左手で銃を構える射手のシーンでも技術的な偏向が現れた。作家は左手の射手の発砲を阻止しようと試みたが、AIは左手で銃を握っていると、手を右手に変えて発砲する様相を見せたという。これは、火器システムや道具の歴史が右利き中心で構成されている統計的な流れが、AIの画像生成過程に重なって現れた結果であると説明した。

World ModelとPhysical AIが作るデータの循環

イ作家は、AIベースの物理エンジンのような「World Model」についても話題を投げかけた。従来のゲームエンジンが物理的な演算を通じて世界をデジタル化するならば、World Modelはビデオデータを通じて物理的な現象を学習し、ピクセルで推論する方式を取る。作家は、YouTubeやゲーム配信などを基に学習されたWorld Modelが、今後我々と遭遇するPhysical AIと重なったとき、どのような変化が起きるのかについて疑問を提起した。

作業タイトルである「Cloud-based」は、このようなデータの循環構造を意味している。ウェブに保存されたデータを使用するクラウドの概念のように、World Modelが学習するデータは結局のところ人間が日常で生産し消費するデータであり、これを通じて学習されたPhysical AIが再び世界へと戻ってくる一種の循環方式に注目したというのが作家の説明である。

失敗とエラーを捉える方式から、ありのままの展開へ

イ・ジョンウ作家は、過去自身の作業方法論が「失敗やエラーの瞬間を捉えて叙事を構築する方式」であったと回顧した。最初の作業である「My First Hamburger」で偽の材料を使用した事例や、2019年の作業「レシタンツ」でドローンが墜落する瞬間を捉えた経験がこれに該当する。作家は過去、このような誤作動を自ら判断して物語に当てはめたりもしたが、その後は現れる現象をありのままに受け入れ、展開していく方向へと作業の流れが移動したと明らかにした。

イ作家は、このような誤作動やエラーを「例外的なもの」であり「模索」であると定義した。外れたものが必ずしも間違っているのではなく、新しいものを発見できる余地になり得るという観点だ。今回の展示も、誤作動が持つ多義的な意味と模索の地点について語ることに注力している。