【第33話】AIがリアルな画像を生み出すしくみ「GAN」とは？偽札職人と鑑定士のような2つのAIの競い合い

AIはどうやって画像を“描く”のか？

「AIが絵を描く」と聞いて、どんなイメージが浮かぶでしょうか。たとえば、猫の写真を見せると、それっぽい猫の絵を描いてくれるAI。あるいは、実際には存在しない人の顔写真をリアルに作り出すAI。こうした“何もないところから新しいものを生み出す”力の背景には、「GAN（ガン）」という技術が使われていることがあります。

名前だけ聞くと少し難しそうですが、その仕組みは意外にも人間らしいやり取りに似ています。まるで駆け引きや競争のような関係性が、この技術の中にはあるのです。

GANとは？偽札職人と鑑定士のような2つのAI

GANは「Generative Adversarial Network」の略で、日本語では「敵対的生成ネットワーク」と訳されます。この技術では、2つのAIモデルがそれぞれ異なる役割を持ち、お互いに競争することで新しいデータを生み出します。

ひとつは「生成器（ジェネレーター）」と呼ばれ、本物そっくりのデータ――たとえばリアルな画像など――をゼロから作り出します。もうひとつは「識別器（ディスクリミネーター）」で、それが本物なのか偽物なのかを見分ける役割です。

この2つのAIは、まるで訓練相手同士のように何度もやり取りを重ねます。最初は生成器が作った画像も粗削りで、識別器にすぐ見破られてしまいます。でも、何度も挑戦するうちに生成器はどんどん上達し、やがて人間でも見分けがつかないほどリアルな画像を作れるようになるのです。

この関係性はよく、「偽札職人」と「鑑定士」にたとえられます。偽札職人（生成器）は本物そっくりのお札を作ろうと工夫し、鑑定士（識別器）はそれを見抜こうと目を光らせる。その攻防戦が続くことで、お互いの精度も高まっていく――そんなイメージです。

どんな場面で使われている？GAN活用例と注意点

実際にGANが使われている例として有名なのが、「この人物は実在しません」というウェブサイトです。一見すると普通の人物写真に見えますが、そこに写っている顔はすべてGANによって作られた架空のものです。

また、古い白黒写真に自然な色合いを加えたり、ぼやけた画像を鮮明にしたりする場面でも活用されています。こうした技術によって、美術館で展示されているような歴史的な写真にも、新たな命が吹き込まれることがあります。

ただ、その便利さゆえに課題もあります。本物そっくりだからこそ、“フェイク”として悪用される可能性もあるからです。たとえば、有名人になりすました偽動画なども技術的には作れてしまいます。そのため、「どんな目的で使うか」「どう管理するか」が今後ますます重要になってきています。

GANから見えてくる、人間らしい学び方

「GAN」という言葉だけを見ると、とっつきにくく感じるかもしれません。でもその中身には、人間同士にも通じるような要素があります。「もっと上手になろう」「相手より一歩先へ進もう」と努力する姿勢。それはまさに、人間社会でもよく見られる成長への意欲そのものです。

これからさらに進化していく生成AI。その土台となっているGANという仕組みには、“創造する力”と“見極める力”という2つの要素が絶妙なバランスで組み合わさっています。そしてそのせめぎ合いこそが、新しい価値や表現方法につながっているのでしょう。

次回は、そんなAIに“どう伝えるか”という視点からお話しします。思い描いた画像やアイデアを引き出すためには、「プロンプト」と呼ばれる指示文にも工夫が必要です。その基本について、一緒に考えてみましょう。