- Microsoftの公式Learnポータルに掲載された図が、過去によく知られていたGitブランチモデルの図式と非常によく似ているとの指摘が出ている
- 原作者は2010年にその図を自ら制作して公開しており、その後書籍・講演・ブログ・チームWiki・YouTubeなどで幅広く使われてきた
- MicrosoftがこれをAI画像生成ツールで変形し、出典を示さずに掲載したようで、成果物には「continvoucly morged」のような誤字や誤った矢印など、粗雑な品質が見て取れる
- 筆者は単なる利用よりも、制作過程と細やかさの欠如、つまり他人の精緻な仕事を機械で薄めて自分のもののように配布した行為を問題視している
- 彼は出典表記と原文リンクの提示だけで十分だと述べ、今後このようなAIベースの盗用コンテンツの拡散への懸念を示している
Microsoft Learnポータルでの出来事
- 最近Microsoft Learnポータルに掲載された図が、2010年に作成されたGitブランチモデル図と非常によく似ていることが、BlueskyとHacker Newsを通じて知られるようになった
- 原作者は当時Apple Keynoteで自らデザインし、色、曲線、配置などを細かく調整してブランチ間の関係を明確に表現した
- 元のソースファイルも公開して誰でも活用できるようにしており、その後インターネット全体に広く広まった
- Microsoftは15年後、その図式をAI画像生成ツールで変形して掲載したようで、出典やリンクの表記なしに使用していた
AI生成物の品質問題
- 変形された図は、元の視覚言語とレイアウトを失い、色・線路・点の整列などが崩れた形で表現されている
- 一部の矢印が欠けていたり向きが誤っていたりし、「continvoucly morged」という文句が含まれていて、AI生成物の痕跡が明白である
- 筆者はこれを「AI slop」と表現し、Microsoftほどの水準にふさわしくない不注意な成果物だと評価している
コミュニティの反応とミームの拡散
- 図の形が原作と十分に似ていたため、人々はすぐにそれと認識し、Microsoftによる盗用疑惑を提起しながら原作者に連絡した
- 「continvoucly morged」という文句はインターネット・ミームとして広まり、多くの利用者が原作者を支持した
問題の本質と懸念
- 筆者は単なる再利用ではなく、他人の細心の仕事を機械で洗い直して劣化した形で配布した行為を問題視している
- これは「着想を得て発展させたもの」ではなく、「うまく機能していたものを壊したもの」だと表現している
- 彼は今回の事例について、有名な図式だったため盗用だと容易に認識されたが、今後はあまり知られていないコンテンツがAIで変形され、識別が難しくなる危険があると警告している
要求と締めくくり
- 筆者は原文リンクと出典表記だけで十分だと述べている
- Microsoft Learnページがどのように作られたのか、制作過程とチェック手順があったのかについて説明を求めている
- 記事は「Till next 'tim'.」という文句で締めくくられている
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
元の git-flow モデルについて、なぜわざわざ
developブランチで統合作業をして、main/masterは単にリリースタグを付ける用途にしか使わないのか理解できないむしろ
mainブランチを統合用にしたほうがすっきりする気がする。タグで最新リリースを区別できるのに、わざわざdevelopが必要なのかと思うfeature、release、hotfixブランチの概念は素晴らしいが、developだけは奇妙な遺物のように感じるgit-flow が流行したのは、名前と図がかっこよかったからだと思う。批判すると「標準なのになぜ変えるのか」という反応が返ってくる
より良いアプローチとして trunkbaseddevelopment.com を参照できる
main/masterだけで作業してきたが、developがないことで生じる問題もあるmasterにマージすると、QA が終わるまで次のリリースを止めることになる。一方developでは独立した変更を cherry-pick して、望む順序でリリースできるプロダクトベースのチームなら、リリース済みコミットを明確に示せるブランチが必要になる。タグだけでも十分だが、ブランチで管理すれば hotfix を適用した時点まで追跡できる
今どきの SaaS 環境ではまれだが、セキュリティパッチやバックポートには今でも有用だ
たいていの場合は trunk ベース開発と feature ブランチだけで十分だ
最近 AI生成コンテンツ があまりにもひどくなっている
Los Alamos の動画も偽画像だったし、GG-1 機関車のドキュメンタリーも AI 画像でめちゃくちゃだった
YouTube のサムネイルまで AI がデタラメに作り、誤った助言をする動画があふれている
こうした資料が再び LLM の学習データに入れば悪循環が生まれる
結果として本当の被害は他人に回る
声もテキストも全部合成で、「彼の物理学講義を元にした」という言い訳が添えられているだけだった
海外で AIで加工された商品 を受け取ったことがある
子ども部屋用に惑星ラグを注文したら、文字が壊れた AI 画像が印刷された商品が届いた（例: MARS → MɅPS）
幸い返金してもらい、別の販売者からまともなものを買えた
最近は一部の商人が AI で他人のデザインを雑にコピーしているようだ
写真でも誤字を物体で隠していた。笑えるが呆れる体験だった
少し高くても自分の目で見て買うほうが気が楽だ
元の図は削除されたが、archive.is/twft6 に保存されている
関連リンク
「continvoucly morged」という表現があまりにも完璧に状況を要約している。詩的だ
morgedが新しいスラングなのかと思った。驚いた実際、この件は笑えると同時に怖くもあると感じる
AI が危険なのは自意識のせいではなく、無責任な利用者の確信 のせいだ
Microsoft の副社長が Bluesky で釈明文を投稿した
関連投稿へのリンク
「ベンダーが作成した資料であり、原因を調査中で、まもなく削除する」と述べたが、こうした弁明は空虚に聞こえる
この規模の組織でこうした誤りが公開まで進んだのは システム的失敗 だ
こうした統制の欠如のせいで、いつかもっと大きな事故が起きる
Microsoft の最近の失敗が積み重なり、市場価値に疑問が生じている
レビュー手順がほとんどないことが問題だ
Microsoft はなぜいつも 半端な完成品 しか出さないのかわからない
AI で作ったグラフでも Paint で直せたはずなのに
exFAT のように、表面上はちゃんと動いても中身を見るとひどい例が多すぎる
それでも仕方なく使うしかない
LinkedIn も最近は AI生成スライド だらけだ
ChatGPT に「もっと良くして」と頼んだ結果のようなものばかりで、文法もひどくグラフも意味不明だ
特にエネルギー業界は データセンターブーム のおかげで、こうしたコンテンツがあふれている
例1, 例2, 例3
（ちなみに自分のスマホのバッテリー 14% は数日はもつ）
みんな本当の自分を隠し、感動的なふりをして、結局は営業で終わる
Wiktionary の morg の項目 を見ると、英単語ではないがアイルランド語にはある
AI がこうした 思いがけない混沌 を作り出すのは、むしろ魅力でもある
たとえば自分が作った QWOP クローンでは、脚がヘリコプターのように回って空へ飛んでいく。意図していなかったが面白かった
だからわざと バグを機械的に再導入 する実験をしている。まだナンセンスな結果しか出ないが興味深い
morgは英語にはないがmorgueに似ているので、見慣れた感じがするのかもしれない少しだけ混沌を意図的に入れた LLM を作るのは難しくないだろうが、自分は正確な出力のほうを好む