まず、学習について話そう
今日は暑かったかい？クーラー使った？
じゃあ、温度何度で湿度何%だからクーラーいれよう！みたいな感じでクーラーいれた？

暑いから入れたんだよね。じゃあ暑いって何？
明確な答えはないよね。

自動でクーラーを入れる場合は、

非AIの場合は、暑いと感じる温度は27度をこえ、湿度と相関があり、モデルを作るとこんな式がそれっぽいね！と計算する。

AIの場合は、温度センサーや湿度センサー、その他センサー値を拾い、多数の人のデータから、こんな感じ？と学習してクーラーを入れる。

じゃあ、その中の一人が27度、22%でクーラーを入れてたとする。AIも学習した結果、同じくらいでクーラーを動かしたとする。

それに対して男は言うんだ
「俺のクーラーを入れるのに最適な温度と湿度のデータをパクられた！賠償しろ！」と。

その男のデータももちろん含まれてるんだけど、それは正しいと思う？

絵柄と言いながら、結局はノイズ拡散
太陽を青く塗る人はいない。AIは太陽とタグを付けられたレンジの明度のノイズを残すだけ

なので指の形を見れば解るが、指はこんな色でこんな形で、とAIが判断しても遠近や似た指（親指や小指）、関節の曲がり方などから判断をつけにくいから崩れる事が多かったんだ

指の比率と長さと表裏の概念で対策しないといけないわけな

パクられた絵をそのまま使ってるわけではなく、色や形として、他の人がつけたタグを出してるに過ぎないんだ

学習というのはそういうことなんだよ