人工知能アート
ナラヤナンは、画像生成AIの宣伝手法に関しても厳しく批判しており、それを過度に擬人化するなど誤解を招くような印象を蔓延させ、誇大広告に加担していると指摘している。また、ナラヤナンは「AI報道で気をつけるべき18の落とし穴」として、AIが人間と同じように学習すると暗示して人間の知能とAIを比較したりすることや、AIを電気の発明や産業革命のような歴史的な大転換に安易になぞらえることを批判している。
米国著作権局によれば、AIによって生成されたアートは著作権で保護されることはない。アーティストが使う他のツールと比較して、画像生成AIの具体的な出力は予測不可能であるため、著作権上の扱いが異なるとされる。例としてグラフィックノベルの絵をAIによって生成した場合、絵は著作権で保護されないが、絵の配置(コマ割り)や脚本には著作権が生じると判断を下している。
アーティストが自身の絵を学習に利用されないための対抗手段も考案されており、シカゴ大学のベン・ジャオ教授の研究チームではインターネットに画像をアップロードする際に加工を施す手法を研究しており、ツールを無償で公開している。
2023年4月3日、東京大学は理事・副学長の太田邦史の署名付き文章で、全学生・教員向けにMidjourney、Stable Diffusion等の生成AIの利用に関する注意喚起を行った。画像生成AIが、インターネット上のコンテンツを取り込んで学習し、画像を生成しており、これらの元データの作成者が知らないうちに著作権を侵害されたとして、問題提起を行っている現状を指摘。将来的に画像生成AIが生み出したコンテンツが訴訟の対象になる可能性に言及した。
人工知能アートの制作には多くの手法があり、特定の規則に従って画像を生成するにあたり、数々の数学的手法や、絵筆の筆致やその他の絵画技法を真似たアルゴリズムや、敵対的生成ネットワークおよび敵対的生成トランスフォーマのような人工知能や深層学習アルゴリズムが用いられる。
最初期の重要な人工知能アート・システムの一つが AARON(英語版) で、これはハロルド・コーエンが1960年代末に開発を始めたものだった。ARON は GOFAI (Good Old Fashioned AI, 古き良き様式の人工知能) の時代における人工知能アートの例として最も特記すべきものであり、それは技術的に画像を生成するにあたり抽象的な規則を用いるアプローチを採ったことによる。コーエンは描画という行為をプログラムで表現できるようにするという目標で AARON を開発した。その初期段階で、AARON は黒と白の簡単な画像を創作した。コーエンは後にそれらへ彩色して仕上げた。何年にもわたって、コーエンは AARON が彩色もできるよう開発していった。コーエンは、プログラムがコーエンからの指示なく自律的に特殊な絵筆と絵具を選んで描画するよう AARON をデザインした。
敵対的生成ネットワークは2014年に提唱されて以来、人工知能アーティストらがしばしば利用している。このシステムは、生成ネットワーク (generator) が新しい画像を生成し、その画像が首尾よく作られたかを識別ネットワーク (discriminator) が判別する。