「Spectral」アート革命:脳波でロボットと共創するSougwen Chungの挑戦 | ダボス会議で示された人間×AI共創の未来

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    カナダと中国のルーツを持つアーティスト、Sougwen Chung(愫君)が、2025年1月15日から19日まで、スイス・ダボスで開催された世界経済フォーラム年次総会(WEF)で、新作「Spectral」を発表した。

    Spectralは、脳波計(EEG)からのリアルタイム入力と過去の作品データを組み合わせたAIによって制御される、ロボットアームによる絵画パフォーマンス作品である。

    Chungは2015年、29歳でMITメディアラボのリサーチフェローとなり、ロボットとの共同制作を開始した。これまでに以下の作品を制作している:

    • DOUG_1(Drawing Operations Unit: Generation 1):オープンソースの設計図を基に組み立てた最初のロボットアーム
    • DOUG_2(2017年発表):過去の作品データで訓練された再帰型ニューラルネットワークを使用。2022年にロンドンのヴィクトリア・アンド・アルバート博物館に収蔵
    • DOUG_3:ニューヨーク市街の監視カメラデータを基に動作する複数のロボット群
    • DOUG_4:Spectralで使用される最新モデルで、作者の脳波を基に描画を行う

    Chungは2023年6月に中国・天津で開催されたWEF年次総会(New Champions Meeting)でも文化リーダーとして登壇。2024年11月にはロンドンのヴィクトリア・アンド・アルバート博物館での「Wild Digits」展でパフォーマンスを行い、同時期にドイツ・エッセンのAIビエンナーレにも出展している。

    from This artist collaborates with AI and robots

    Sougwen Chung: meet the boundary-pushing pioneer of robot art

    【編集部解説】

    Sougwen Chungの「SPECTRAL」は、人間とAIの関係性について重要な示唆を与える作品です。従来のAIアートが画像生成に重点を置く中、Chungは脳波という生体信号を介して人間とAIの新しい共創の形を提示しています。

    特筆すべきは、この作品が単なる技術デモンストレーションを超えて、人間とAIの関係性を深く問い直している点です。脳波計(EEG)を通じて作者の精神状態がロボットアームの動きに直接反映される仕組みは、人間の内的体験と機械の外的表現を橋渡しする試みといえます。

    D.O.U.G.(Drawing Operations Unit Generation)シリーズの進化は、人間とAIの関係性の変遷を如実に表しています。第1世代での単純な模倣から始まり、第2世代では再帰型ニューラルネットワークによる学習、第3世代では都市の動きとの連動、そして第4世代では脳波との連携へと発展してきました。

    このような技術の進化は、アートの創作プロセスに新たな可能性をもたらすと同時に、倫理的な課題も提起しています。特に脳波データの取り扱いについては、プライバシーやデータセキュリティの観点から慎重な検討が必要です。

    しかし、Chungの作品の真価は、そのような技術的・倫理的課題を超えて、人間と機械の新しい関係性を模索している点にあります。「インテリジェンスは多面的であり、人間だけのものではない」というChungの言葉は、AIとの共生を考える上で重要な示唆を与えています。

    特に注目すべきは、Chungが「エラー」や「予測不可能性」を創造的プロセスの一部として積極的に取り入れている点です。これは、完全な制御や効率性を追求する一般的なAI開発とは異なるアプローチであり、人間とAIの新しい協働の可能性を示唆しています。

    世界経済フォーラムでの発表は、このような芸術的探求が、単なる表現手段の革新を超えて、社会的な対話を促す触媒となりうることを示しています。Chungの作品は、テクノロジーの進化が必ずしも人間性の喪失につながるわけではなく、むしろ新たな創造性と表現の可能性を開くことを示唆しているのです。

    【用語解説】

    EEG (脳波計): 脳の電気的活動を測定する装置。医療用途だけでなく、近年はクリエイティブな表現手段としても注目されています。ヘッドセット型の簡易脳波計を使用することで、思考や感情を視覚化することができます。

    アルファ波: リラックスした状態で発生する脳波の一種。瞑想時や安静時に強く現れます。Chungの作品では、このアルファ波がロボットの動きを制御する重要な要素となっています。

    再帰型ニューラルネットワーク: AIの一種で、過去の情報を記憶し、それを基に新しい出力を生成できる仕組み。Chungの作品では、過去の描画データを学習して新しい描画パターンを生成するために使用されています。

    【参考リンク】

    1. Sougwen Chung Official Website(外部)
      アーティストの作品、プロジェクト、研究についての詳細な情報を提供するオフィシャルサイト
    2. SCILICET(外部)
      Chungが設立したロンドンを拠点とする実験的スタジオのウェブサイト
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