サカバス

生成AIへの学習対策として効果があるとされている方法

① ウォーターマーク
作品の保護や「学習・無断利用を望まない」という意思を視覚的に示す方法。画像編集機能などで取り外されてしまう可能性はあるものの、ウォーターマークを除去した上で再利用・公開する行為は、著作権侵害や著作者人格権侵害に該当する可能性が高い。技術的な完全防御ではないが、「無断加工・無断利用であることを明確にする」という点で、法的抑止力を持つ手法と言える。

② 学習阻害ノイズ
学習阻害ノイズは、image to image のように単一画像を直接入力して変換するタイプの生成AIでは効果が限定的とされている。一方で、大量の画像を用いた機械学習（モデル学習）に対しては、一定の妨害効果が確認されたとする研究報告が存在する。現時点では万能な対策ではないが、「何もしないよりは一定の意味がある可能性がある手法」と位置づけるのが現実的。

③ GIFアニメにする
X（旧Twitter）の現行の画像編集・生成関連機能では、GIFアニメは静止画と同様に扱えないため、直接的な抑止効果がある。（2025年12月25日現在）ただし、今後の仕様変更や、X以外のプラットフォーム・クローラーによる収集、機械学習に利用される可能性が完全に排除されるわけではない点には注意が必要。

④ 絵にサインを入れる
作品内に著作者名やサインを明確に残すことで、
* 誰の作品であるかを示せる
* 生成AIによって再生成された際に、サインが混入することで学習・参照の痕跡として判断材料になる場合がある
といった点が期待できる。生成AI対策に限らず、無断転載・盗用の抑止や、出所の明確化という意味でも、可能な限りサインを入れておくことが望ましい。

❗️補足
※これらはいずれも「完全に防ぐ」方法ではなく、2025年時点で有効性が示唆されている・一定の抑止効果が期待されている対策である。

【生成AI💻対策】SNS📱で投稿する際に出来るAI対策3選❗️【してる❓】

https://youtube.com/shorts/si-qCymmgtQ?si=oYcooj9Z-PZner5u

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