[4S3-OS-43] 人工知能と創造性 — 人の模倣を超えて

[4S3-OS-43-05] In-Context Learningによる価値基準学習を通じた創造的音楽生成

〇日高 風詩¹、IMASATO NAOMI¹、宮澤 和貴¹、堀井 隆斗^1,2 (1. 大阪大学、2. 東京大学)

キーワード：音楽生成、In-context learning、創造性

人や創作物の創造性を定義する概念に新規性と価値があり，創作物はこの二つの特性を備えることで創造的であると評価される．LLMを基盤とした生成モデルの発展により，言語操作を通じて新規性を満たす様々な音楽が生成可能となった．一方で，音楽の価値は外部からの評価により決定される．創造性における価値の側面を考慮するためには，音楽の生成と評価のループを通じた価値基準学習が重要となる．本研究では，創造性における価値基準の学習と価値の高い音楽を生成するための，LLMによるin context learningを用いた音楽生成システムを提案する．このシステムは，外部から高く評価される可能性のある音楽の仮説を立て，その仮説に基づいて音楽を生成し，評価を受け取るプロセスを繰り返す．複数の価値基準を設定した実験により，提案システムが価値基準を推論し仮説を立てることで価値の高い音楽を生成できること，しかし一方で，推論された価値は真の価値基準とは異なり，LLMの経験に強く依存することが示された．この結果は，試行錯誤を通じて外界の価値基準に自らの解釈を持ち価値の高い音楽を生成するシステムの実現可能性を示唆している．