南方财經全媒體記者記者 吳立洋 見習記者馮戀閣 實習生吳峰 北京、廣州報道

編者按

“人工智能從你出生那天就認識你，讀過你所有的電子郵件，聽過你所有電話錄音，知道你最愛的電影……”尤瓦爾·赫拉利在《未來簡史》一書中描述了這樣一種未來景況：人工智能比人類更了解自己。

步入人工智能時代，人類的生活習慣和生産方式正在被重塑，科幻和現實滲透，驚喜與擔憂交加。人與機器的未來是一場親密的合作還是激烈的戰争？機器會将人類的智能拓展到什麼樣的邊界？

南财合規科技研究院推出AI前沿觀察系列報道。從技術、政策和治理多角度，剖析人工智能的技術瓶頸與倫理考驗，追問未來的可能與限度，以期尋找第四次工業革命浪潮翻湧下人工智能發展的最優路徑。

近日，AI作畫平台Mid Journey生成的畫作“太空歌劇院”戰勝人類畫手獲獎，引發熱議。追尋着熱點軌迹，AI前沿觀察系列報道推出第四篇，我們采訪了技術專家專家、律師、從業者，嘗試探讨AI作畫面臨的争議和未來前景。

在科幻電影《銀翼殺手2049》中，人類為了控制複制人服務于自己，設置了名為記憶制作人的職業，其工作是為複制人制作虛假的記憶。通過操作手中的儀器，記憶制作人可以随心所欲地将心中想象的場景、物體、人物具象化，形成幾可亂真的記憶畫面。

現如今，這一令人印象深刻的景象正一步步邁向現實。随着AI作畫技術迎來跨越式發展，利用AI進行美術創作的邊界被極大地拓展：即使沒有受過系統美術訓練，用戶也可以通過輸入詞句描述的方式，得到自己期望的繪畫作品。

但另一方面，技術和從業者的關系、版權問題等争議亦如迷霧般籠罩着這個新領域。随着技術的日益成熟，AI作畫會為美術行業帶來福音，還是取代從業者的職業地位？

多位受訪專家表示，AI作畫具有出圖快、風格豐富的優點，但也存在作品質量參差、缺乏創新能力等問題，相比排斥和隔離，更可取的态度是理性地看待技術進步，用人工智能賦能内容創作。

從“機械手臂”到擴散模型

上世紀後半葉，第一代計算機出現後不久，有關AI作畫的議題便有了探索。彼時，AI作畫的智能化程度仍處于較低水平，僅能在人類預設的程序下進行簡單操作。

例如，1970年前後，英國藝術家哈羅德·科恩研發出電腦程序“Arron”，可以控制機械手臂産出黑白畫作，再由本人手動填色。經過多年發展，Arron程序智能化程度也并未得到顯著提高，該程序逐漸被淘汰，其留存的作品被多個國家的博物館收藏。

2014前後，深度學習模型“生成式對抗網絡”（GAN, Generative Adversarial Networks）的誕生成為AI生成圖片發展的關鍵節點，該模型使原本笨拙的電腦程序變得愈發“智能”。

在原理層面，GAN是由兩個相互對抗的生成網絡和鑒别網絡構成，前者負責生成作品，後者負責鑒别作品系機器生成的“假”作品還是人工制作的“真作品”，當鑒别網絡發現圖像為“假”時，就會生成一組反饋數據，使得生成網絡重新調整圖像，循環往複直至鑒别器無法識别。

随着GAN模型大面積被應用于藝術創作領域，AI作畫的影響力、盈利能力均得到大幅提升。2018年，巴黎的三位年輕人通過“生成式對抗網絡（GAN）”學習逾萬張肖像畫後，生成了名為《愛德蒙·德·内拉米肖像》的AI作品，最終以432000美元（約合300萬人民币）的高價成功拍賣。

《愛德蒙·德·内拉米肖像》畫作

“但由傳統GAN模型提供的是一種由圖像生成圖像的技術方案，難以實現從文本到圖像的跨模态轉化，此外其抽象化效果也不好，因此産生抽象畫的能力不足。”香港科技大學（廣州）人工智能學域主任熊輝在接受南方财經全媒體記者采訪時表示，在實際應用中GAN技術仍存在很多不足，這也為後來擴散模型（Diffusion Model）的興起埋下了伏筆。

今年2月，一款名為“Disco Diffusion”的開源AI繪畫程序爆紅，它能根據用戶輸入的描述性關鍵詞渲染出對應的圖像作品；4月，埃隆·馬斯克的人工智能研究實驗室Open AI發布DALL·E2程序，在輸入概念、風格和屬性等描述後，可以按照文字需求生成相應圖像内容；5月，谷歌發布Imagen與DALL-E-2同台競技，社交媒體中掀起了用“命題作文”考驗不同作畫軟件，評判誰的作品更出色的打分浪潮。

據熊輝介紹，初期的擴散模型技術還不太成熟，由于在生成畫作時需要占用大量的計算資源，因此内生成成本很高，且速度慢，邏輯性差。

針對上述不足，技術工作者引入隐變量（指不可觀測的随機變量）構建了新的擴散模型框架，也就是目前的Stable Diffusion Model（穩定擴散模型）。

“相較于過去所有的AI作畫技術，基于空間叠代和大型文庫運作的Stable Diffusion Model運行速度更快，生成圖像邏輯更多樣，且操作簡單，極大降低了AI作畫的技術門檻，因此一經推出就席卷整個行業，成為當前最熱門的主流技術路徑。”熊輝說。

砸畫師飯碗？

“就目前AI作畫的實際表現來看，其最大的優點是可以高效秒出圖，作畫速度領先職業畫手幾百倍；但缺點也非常明顯，就是秒出圖帶來的細節缺失，隻能遠觀不可近視。”深圳某位曾參與AI作畫産品設計反饋的設計行業從業者在接受記者采訪時表達了他對當前AI創作能力的看法。

此外，作畫風格豐富也是AI的特點之一，一款AI可以囊括多種主流繪畫風格，且可随時修改關鍵詞回退創作獲得不同效果；但另一方面，雖然出産畫作的風格多變，但基本局限和固化于模型已學習的風格，缺乏自主創新能力，且作品成熟度受限于AI在對應風格下的訓練程度，質量層次不齊。

“相比較而言，目前AI作畫更适合産出宏大、科幻、遊戲等諸如此類場景的概念畫，例如根據宇宙飛船穿越星海、天國的教堂、飛龍在天等等類似的關鍵詞進行創作。”該設計行業從業者表示。

事實上，近期最受關注的一幅AI創作的作品，本身确實以上述關鍵詞為創作主題。今年9月，美國科羅拉多州博覽會的藝術比賽中，一位署名為傑森·艾倫（Jason Allen）的參賽者憑借其作品《太空歌劇院》獲得第一名。

《太空歌劇院》畫作

據悉，這幅作品系一名遊戲設計師Jason Allen用AI繪畫工具Mid journey生成的，該結果也引發了關于AI作畫的争論，人們一方面質疑Jason Allen使用AI生成作品參賽的行為是否涉嫌作弊，另一方面也在探讨是否AI将會全面取代美術行業從業者。

值得注意的是，AI的出現并非美術行業面臨的首次“生存危機”。1839年，銀版攝影法被發明并首次公開時，法國畫家保羅·德拉羅什就曾評論道：“從這天起，繪畫死了。”而近兩百年後的今天，攝影早已成為藝術的一部分，而繪畫這條古老的分支則從精準描繪物體的桎梏中解脫，發展出更多價值。

“看待這一問題，需要回到職業美術工作者的工作價值上。”廣州某資深美術從業者告訴記者，美術相關專業的學生就業方向大體可分為藝術和設計兩個大類，就藝術方向而言，從業者跻身行業前列需要具備出色的審美、創造力和個性，從而讓自己的作品煥發生命力；後者則更看重客戶需求的感知能力和審美，因為設計的目的是實現功能與滿足需求。

“對美術行業的前景感到悲觀似乎為時過早。”該美術行業從業者指出，人工智能的主要優勢在于其龐大的數據庫，這使其可以展現更多的設計風格。

然而他也認為，人類智能中的創造力和個性，是目前的AI憑借學習和叠代無法産生的：“我認為審美、創造力和個性是美術行業從業者跻身前列的特質，也是人類與AI最本質的區别。”

争議不斷的版權

除作品質量還有待提高外，自AI作畫誕生起，圍繞其進行的版權争議也從未停息。

2018年11月，美國人Stephen Thaler為一副名為“A Recent Entrance to Paradise”登記申請版權，但在作者欄，其所填的名稱為“Creativity Machine”（創意機器），并表示這是一幅由AI生成的作品。

但該申請于次年遭到了美國版權局的駁回，理由是根據美國《版權法》規定，法案僅保護“建立在人類創造力基礎上的智力勞動成果”。其後，Stephen Thaler又兩次申請美國版權局複議該版權登記注冊，均被後者以相同的理由拒絕。

同樣是在2019年，于倫敦舉辦的世界知識産權大會上，國際保護知識産權協會（AIPPI）發布了《人工智能生成物的版權問題決議》。協議中表示，人工智能生成物隻有在其生成過程中有人類幹預、且該生成物符合受保護作品應滿足的其他條件情況下，才能獲保護。對于生成過程無人類幹預的人工智能生成物，不應獲得版權保護。

“根據我國現有的法律規定，個人創作的作品才受法律保護，因此人工智能創作的作品并不能享有著作權。”上海大邦律師事務所高級合夥人遊雲庭在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，因為AI開發者對相應軟件付出了研發成本，因此對于用戶使用相關産品生産的畫作可根據用戶協議享有相應的權益。

“但需要注意的是，該權益不是《著作權法》意義上的，而是《反不正當競争法》意義上的，因為當前相關的法律規定尚不明确，因此AI開發者可以适用《反不正當競争法》第2條做兜底保護。”遊雲庭說。

此外，近期一個名為“mimic”的AI繪畫網站測試版的上線也引起軒然大波。該網站主要功能系生成日系二次元畫風的頭像，其允許用戶上傳15至100張圖像讓AI進行學習，然後輸出畫風相同的AI畫作。

該網站的上線引發日本插畫師行業集體聲讨，畫師們紛紛發布聲明，質疑AI學習自身畫風後産出作品的著作權歸屬問題，并表示将禁止任何繪圖AI學習其作品。

有趣的是，網友們提出了一系列“反制”措施，例如給mimic“喂”大量的迪士尼或任天堂旗下角色圖片，生成帶有相關特色的作品。“把這個畫師們解決不了的難題交給東西半球最強法務部吧。”網友們如此調侃道。

但也有業内人士對畫師的抵制行為持悲觀态度。南京某獨立畫師告訴記者，按照現有司法實踐和行業慣例，判定繪畫作品著作權侵權一般需要滿足“超過合理使用範疇”“接觸”和“實質性相似”三個條件：“如果參照正常的反抄襲維權手段，是否超過合理使用範疇和構成實質性相似尚可沿用同樣的判斷标準，但證明AI曾經接觸過原作者的作品顯然會更加困難。”

她進一步指出，除非規定AI開發者必須公開其深度學習的數據庫來源，否則很難确定畫作是否被其“接觸”過。

不過，該獨立畫師也表示，美術行業創作者積極參與相關讨論，争取自己的權益，也有利于對于新技術更具針對性的法律法規和行業共識的形成。

遊雲庭表示，現有《著作權法》并未對他人或及其學習公開發表的作品設置禁止性規定，因此隻要AI獲取相關作品複制件的途徑是合法的，并且并未在AI創作的作品中使用學習的作品，其學習和創作就不會涉及對著作權的侵犯；對于未被公開發表的作品，則可按照《反不正當競争法》進行保護。

“給創作以AI，而不是給AI以創作”

這場AI作畫和美術從業者的“人機競争”，究竟誰能成為最後的赢家？

《太空歌劇院》獲獎後，有畫師在社交媒體上表示：“人工智能的發展将對畫師行業帶來巨大的沖擊，底層畫師可能被AI取代。”

“這種恐慌和困境的出現是必然的。”上述廣州某位資深美術行業從業者表示，AI在事實上已開始承擔一部分設計工作，例如海報設計中，其可以批量生成相同風格，不同配色和配字的海報，遠比人類快速和精準。這位從業者直言，AI對用戶需求的精準接收和反饋毫無疑問會使其成為“最完美的乙方”。

但這并不意味着人類美術工作者會被全面取代，談及AI作畫的未來，多位受訪專家與從業者指出，相比排斥和隔離，更可取的态度是理性地看待技術進步，用人工智能賦能内容創作。

熊輝指出，人工智能技術的應用既需要技術知識，也需要領域知識。前者指的是對不同技術工具的理解和運用，後者則是美術行業從業者本身的專業知識與經驗積累，這是技術難以簡單模仿和超越的。

“總的來說，我認為AI應該成為從業者的新畫筆。”熊輝認為，就如同不同的人使用畫筆一樣，創作者在專業領域水平越高，就越容易使用AI創造出好的作品。

事實上，作為一名遊戲設計師，使用AI創作《太空歌劇院》的Jason Allen本身也具備不俗的美術功底，有從業者在評價該作品時指出，如果缺乏相應的審美能力和對畫作細節的描述、調整能力，即便使用同樣的AI工具，他人也很難創作出《太空歌劇院》般優秀的畫作。

上述深圳設計行業從業者也表達了相似的觀點。“AI正在成為輔助創作的工具。”他解釋道，一些對成本、質量要求不高的設計工作，比如家庭裝飾畫可以交由AI處理；針對同一創意點高速、大量出圖的特點也可以幫助設計師産生和豐富靈感。

據了解，實際上當前Disco Diffusion、DALL·E2等AI工具已被不少畫師用于輔助自身創作，注入框架草圖、打光等原本需要大量手動完成的創作過程可以利用AI便捷實現，畫師在成果基礎上進行調整修改即可。

“無論是在音樂、美術還是其他任何領域，AI工具的目的都是給專業工作者賦能，幫助從業者更快地将自己的靈感轉變為現實。”熊輝說。

出品：南财合規科技研究院

統籌：郭美婷、李潤澤子

研究員：郭美婷、李潤澤子、馮戀閣

本期作者：吳立洋、馮戀閣、實習生吳峰

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