AIGC背景下AI繪畫對創(chuàng)意端的價值、困境及對策研究

趙睿智 李輝

摘要：AI繪畫作為生成式人工智能的典型代表，在為藝術(shù)家們提供全新的創(chuàng)作途徑的同時，也在實際的生產(chǎn)創(chuàng)作中暴露出審美趨同、技術(shù)偏差、版權(quán)紛爭、失業(yè)焦慮等問題。本文以生成式人工智能為研究對象，通過案例分析探究AI繪畫發(fā)展現(xiàn)狀中對創(chuàng)意端造成上述困境，并提出相應解決措施，促使生成式人工智能有效推動未來人類的高效生產(chǎn)創(chuàng)作。

關(guān)鍵詞：人工智能 生成式人工智能 創(chuàng)意端 AI繪畫

一、生成式人工智能背景概述

生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC），是人工智能在發(fā)展過程中衍生出的特殊類型，也是近年來迭代迅速、影響廣泛的新型人工智能模型。所謂“生成式人工智能”是通過模擬人類主觀能動性的創(chuàng)意思維，深度學習現(xiàn)實世界中已有的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，從而借助自身設定的算法邏輯，生成合理連貫的文字圖像、音頻視頻等內(nèi)容。目前，生成式人工智能正在憑借自身獨特的功能與技術(shù)手段，為越來越多的民眾所熟知和使用。

與傳統(tǒng)的人工智能模型相比，生成式人工智能不僅可以識別和分類現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，還可以通過學習現(xiàn)有數(shù)據(jù)的規(guī)律和模式，生成新的數(shù)據(jù)、圖像、語言和聲音。①生成式人工智能之所以成為鏈接人類現(xiàn)實生產(chǎn)生活的新型工具，主要憑借的是神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習功能和生成對抗網(wǎng)絡兩大技術(shù)。一方面，生成式人工智能的深度學習技術(shù)模擬了人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)，打造算法中的“神經(jīng)元”連接網(wǎng)狀模型，以便逐步學習輸入數(shù)據(jù)的特征內(nèi)容，處理圖像、自然語言等較為復雜的問題，更快捷地傳遞和處理數(shù)據(jù)信息。

另一方面，生成對抗網(wǎng)絡則為生成式人工智能提供了關(guān)鍵的核心性模型支撐。生成對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Network， GAN）的生成器與判別器兩大部分持續(xù)形成的“學習—生成—判別”的對抗過程，并在對抗中不斷學習訓練，最終實現(xiàn)模型生成的數(shù)據(jù)以假亂真的目的，創(chuàng)造出逼真的文字與圖像等內(nèi)容。

根據(jù)生成內(nèi)容類型和行業(yè)領(lǐng)域，現(xiàn)有的生成式人工智能大致可以分為四種類型：首先是能夠處理自然語言翻譯文本和進行基礎(chǔ)邏輯性對話的語言生成式人工智能；其次是通過圖生圖、文生圖等方式生成新圖片修復原圖像、轉(zhuǎn)變圖像筆觸風格的圖片生成式人工智能；再次是在虛擬偶像模型構(gòu)筑中常見的音頻生成式人工智能；最后是與圖像音頻相對應的視頻生成式人工智能。正是以這四大類為主要構(gòu)成部分的生成式人工智能，正在以使用工具的形態(tài)席卷具體的生產(chǎn)領(lǐng)域，例如文案生成、自然語言處理、計算機視覺、藝術(shù)創(chuàng)作等，嘗試為人類的生產(chǎn)生活帶來創(chuàng)新與發(fā)展。

二、AI繪畫對創(chuàng)意端發(fā)展的助力

在生成式人工智能的現(xiàn)有門類中，有一類為圖像生成式人工智能模型，而在人工智能對圖像的生成創(chuàng)作過程中，AI繪畫近年來發(fā)展趨勢迅猛。2022年初，關(guān)于AI繪畫的眾多軟件平臺不斷涌現(xiàn)，短短數(shù)月時間便在生成速度和結(jié)果質(zhì)量上有了飛躍性的進步。2022年8月美國科羅拉多州博覽會上，游戲設計師賈森·阿勒（Jason Alle）利用AI繪畫技術(shù)生成的作品《太空歌劇院》獲得了一等獎的佳績，而這一比賽結(jié)果也引發(fā)了藝術(shù)界甚至普通民眾的激烈爭論，推廣AI繪畫成為人類愈加密切關(guān)注的話題。

AI繪畫的萌芽有兩個標志，一個是20世紀70年代，藝術(shù)家哈羅德·科恩（Harold Cohen）通過復雜的編程控制機械臂完成的繪畫創(chuàng)作；另一個是2006年電腦繪畫產(chǎn)品The Painting Fool通過提取照片中的色塊信息進行的繪畫創(chuàng)作。2012年，谷歌公司的吳恩達和杰夫·迪安（Jef Dean）聯(lián)手訓練了一個當時世界上最大的深度學習網(wǎng)絡，用來指導計算機畫出貓臉圖片。3天，1.6萬個CPU，1000萬個貓臉圖片，最終生成了一只模糊的貓臉。①這標志著“AI繪畫”領(lǐng)域的技術(shù)突破。

所以，AI繪畫從嚴格意義上說并不是特別新興的領(lǐng)域，只是局限于技術(shù)水平落后并未得到廣大民眾的關(guān)注。人工智能時代下的AI繪畫，則基于深度學習模型來進行繪畫作圖，屬于生成式人工智能，是利用人工智能技術(shù)自動生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式。程序開發(fā)者首先收集海量已有的圖像進行整合，并對這些圖像進行細致分類和輸入預處理，隨后設計程序?qū)@些圖像數(shù)據(jù)進行全面學習，繼而根據(jù)用戶端上傳的關(guān)鍵詞和細化需求進行模仿輸出，通過類似拼接的形式融合形成一幅新作品。據(jù)《太空歌劇院》作者介紹，在作品創(chuàng)作過程中他將大量關(guān)鍵詞輸入到人工智能程序中，歷經(jīng)了近九百次的嘗試和八十個小時的細化后，才完成了整個創(chuàng)作過程。②

而以AI繪畫為典型案例的生成式人工智能，無論是現(xiàn)在還是未來，對于處于整個文化產(chǎn)業(yè)鏈條前端位置的“創(chuàng)意端”有著直接有力的影響。學者張祥志在《文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造力研究：機理、保障機制與激勵政策》一文中，通過對聯(lián)合國教科文組織的文化循環(huán)規(guī)律進行翻譯分析，并結(jié)合文化產(chǎn)業(yè)各個循環(huán)階段的共性，構(gòu)建出文化產(chǎn)業(yè)的“三鏈端結(jié)構(gòu)”：“以產(chǎn)業(yè)鏈的始端、中端、末端為劃分區(qū)間，我們可以將文化產(chǎn)業(yè)以創(chuàng)意端、確權(quán)端、商業(yè)端之三端結(jié)構(gòu)進行描述?！雹蹌?chuàng)意端處于整個產(chǎn)業(yè)鏈的源頭地位，負責為后續(xù)的消費環(huán)節(jié)提供內(nèi)容，從最本質(zhì)上影響著產(chǎn)品優(yōu)劣與產(chǎn)業(yè)興衰。而生成式人工智能的出現(xiàn)，使得創(chuàng)意端中創(chuàng)意內(nèi)容生產(chǎn)工作者的工具更加多樣豐富，使之從單一的人腦靈感創(chuàng)造轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芨咝Мa(chǎn)出，并間接反映在中端的產(chǎn)品保證與末端商業(yè)端的價值回饋上。同樣，在擁有圖像生成功能的AI繪畫領(lǐng)域中，AI繪畫這一生成式人工智能的出現(xiàn)，將繪畫領(lǐng)域原有的創(chuàng)意端工作者帶入了全新的世界，影響著創(chuàng)意端的生產(chǎn)邏輯與工作內(nèi)容。

首先，AI繪畫使得創(chuàng)意端群體規(guī)模擴大，平臺如雨后春筍般爭相破土而出。據(jù)觀察，目前AI繪畫的核心用戶大致可歸為兩類：一類是年輕人群體，是以大學生和年輕女性為主的興趣類用戶；另一類則是以畫家、商業(yè)插畫師和電商賣家等為主的專業(yè)型創(chuàng)意端用戶。在2022年下半年的時間里，AI繪畫已經(jīng)吸引了眾多創(chuàng)業(yè)者和用戶，且隨著AI繪畫系統(tǒng)操作的便捷性提升，年輕人群體使用規(guī)模愈加擴大，興趣類用戶正借助人工智能實現(xiàn)向?qū)I(yè)型用戶群體的身份轉(zhuǎn)移，最終的愿景便是人們常說的“每個人都是畫家”。與此同時，隨著“AI繪畫”技術(shù)的突飛猛進，國外平臺Disco Diffusion、 DALL-E2、Stable Diffusion、Midjourney、Make-A-Scene、NUWA等不斷涌現(xiàn)，并快速迭代。例如 Midjourney模型，僅用短短一個月的時間就從v3升級至v4，能力和效果提高顯著，而Stable Diffusion開源之后，借助它作為基底進行再訓練而成的各類模型更是越來越多，促進了該領(lǐng)域生態(tài)的繁榮。④聚焦國內(nèi)，文心一格、盜夢師、Tiamat、意間等AI繪畫平臺興起，也引發(fā)民眾熱切關(guān)注。據(jù)粗略統(tǒng)計，目前在小紅書軟件中與AI繪畫話題相關(guān)的帖子有數(shù)萬條之多，在新浪微博平臺上關(guān)于AI繪畫的詞條多次登上熱搜榜，嗶哩嗶哩上的藝術(shù)類UP主也創(chuàng)作出眾多的AI繪畫作品，并為觀眾提供了經(jīng)驗豐富的AI繪畫教程。

其次，AI繪畫有效提升了創(chuàng)意端使用者的創(chuàng)意工作效率。AI繪畫出現(xiàn)后，專業(yè)型使用人員從事與繪畫藝術(shù)、設計圖像相關(guān)的工作，能夠更快速有效地創(chuàng)建內(nèi)容，例如，商業(yè)上被委托放的插畫師在確定了畫面風格和元素的基礎(chǔ)上，可以使用AI繪畫系統(tǒng)生成插畫的草稿，給予委托方以進行取舍判斷，并更高效地進行后續(xù)的編輯和完善，以便將更多的時間分配在創(chuàng)造力激發(fā)等重要的方面，相應的較為機械漫長的部分則被生成式人工智能所取代。

最后，AI繪畫顛覆了創(chuàng)意端的內(nèi)容生產(chǎn)方式，降低了生產(chǎn)工具的使用門檻，并形成了新的工具使用邏輯。生成式人工智能中的“生成式”意為生成內(nèi)容、創(chuàng)作內(nèi)容，出現(xiàn)較早的類型還有用戶創(chuàng)作內(nèi)容（User Generated Content，UGC）和專業(yè)人員創(chuàng)作內(nèi)容（Professional Generated Content，PGC）兩種方式。部分人將生成式人工智能看作繼UGC和PGC后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式，但就目前發(fā)展現(xiàn)狀而言，生成式人工智能還必須由創(chuàng)意端人員進行輕度操作。在AI繪畫出現(xiàn)前，創(chuàng)意生產(chǎn)者使用的傳統(tǒng)專業(yè)工具，如各類畫筆、數(shù)位板、Photoshop等難以被領(lǐng)域外的人所使用，所以普通民眾與創(chuàng)意工作者間的行業(yè)壁壘就此加深。而當AI繪畫出現(xiàn)后，生產(chǎn)者能夠輕易實現(xiàn)圖生圖甚至是文生圖，輔助UGC和PGC進行生產(chǎn)創(chuàng)作，這種極強的易用性，形成了間接但高效的使用邏輯，降低了生產(chǎn)工具的使用門檻。

三、AI繪畫對創(chuàng)意端產(chǎn)生的現(xiàn)實隱憂

AI繪畫突破了技術(shù)難關(guān)，吸引了大批用戶與關(guān)注者。市場嗅到了機會，谷歌、微軟早已布局AI繪畫，百度、抖音、騰訊也紛紛下注。按照國泰君安研報預計，未來5年AI繪畫在圖像內(nèi)容生成領(lǐng)域的滲透率將達到10%—30%，AI繪畫已然站上數(shù)字時代的風口。①隨著資本紛紛涌入這片嶄新的藍海，AI繪畫也在大眾視野的關(guān)注下出現(xiàn)了許多令人擔憂的問題，創(chuàng)意端的審美、技術(shù)、倫理、版權(quán)、職業(yè)等方面也將迎來挑戰(zhàn)，值得業(yè)界和學界思考探究。

（一）創(chuàng)意群體良莠不齊，創(chuàng)作審美無限趨同

目前，AI繪畫的主要使用群體由專業(yè)團隊、企業(yè)創(chuàng)意生成工作者與部分實驗性藝術(shù)家構(gòu)成，但也有部分個人玩家。由于支撐AI繪畫大部分操作過程的深度學習技術(shù)已由程序代替，對使用者而言，并不需要像以往繪畫中起稿、勾線和上色等復雜操作流程便能直接生成圖像。因此，創(chuàng)意端群體的專業(yè)壁壘被人工智能打破，越來越多的人試圖涌入這片市場。這雖然能激發(fā)民眾對于創(chuàng)作的熱情，但隨著創(chuàng)意端群體的門檻被拉低，越來越多的人都能憑借AI繪畫的工具生成精美圖像，甚至部分人憑借人工智能生成的畫作作為資本，以“專業(yè)”的插畫師、設計師自居，群體內(nèi)部真實水平的高低被人工智能包裝遮蔽起來，使消費決策遭受不小挑戰(zhàn)。

創(chuàng)意端群體水平參差不齊，平臺程序的使用情況也各不相同。這就導致了最終生成的內(nèi)容和作品水平出現(xiàn)極端分化。就目前的AI繪畫系統(tǒng)操作及生成水平而言，生成一幅精美的畫作需要操控者耗費精力反復對關(guān)鍵詞、底圖、筆刷力度進行細化調(diào)整，往往也需要在初次生成圖基礎(chǔ)上進行二次生成，最終才能得到作品。這對于有審美基礎(chǔ)的專業(yè)人員而言，操作是較為便捷的，而對于部分想要通過AI繪畫直接進入藝術(shù)領(lǐng)域的人而言，則還需要一段時間的學習過程，盲目生成只會在作品中凸顯低級與無知，這也是AI繪畫極易面臨的現(xiàn)實困境之一。

此外，AI繪畫雖然憑借其先進的深度學習技術(shù)，分析了眾多風格的作品數(shù)據(jù)，也被“喂食”了大量的知名藝術(shù)家作品，但再多的風格也是有數(shù)量限制的，再多的作品數(shù)據(jù)也都是目前現(xiàn)有的、已經(jīng)出現(xiàn)過的，生成式人工智能所能做的不過是將千萬幅作品精細化分解再重新組合。如果未來藝術(shù)家更多地依靠人工智能進行創(chuàng)作，反倒會陷入被已有風格局限的怪圈，無法真正創(chuàng)造出新的藝術(shù)風格。因此，創(chuàng)意端群體接受、學習的作品若多由AI繪畫生成，其創(chuàng)作審美最終會趨同，而消費者的接受審美也會隨之走向較為“固定”的風格。思維定勢對藝術(shù)創(chuàng)作而言是毀滅性的，同質(zhì)化的作品會慢慢影響人們的審美標準，最終可能徹底顛覆人們的審美，走向趨同。

（二）技術(shù)不成熟不穩(wěn)定，給用戶帶來困惑

由于AI繪畫前期需要收集大量已有的圖像作為后期數(shù)據(jù)處理來源，所以在不同資本歸屬下的平臺中，會因數(shù)據(jù)量多少影響生成技術(shù)的優(yōu)劣。目前AI繪畫的使用途徑主要集中在網(wǎng)站、軟件、小程序等，用戶進入客戶端入口后通過輸入關(guān)鍵詞、選擇藝術(shù)家風格、調(diào)整設置參數(shù)和上傳參考圖片等步驟完成整個流程。在目前被發(fā)布的人工智能生成畫作成品中不乏精美的成功之作，但同時也并不是所有的作品都盡如人意。有時會出現(xiàn)民眾更樂于關(guān)注AI“翻車”搞笑作品的奇特情況。

AI繪畫到底是“人工智能”還是“人工智障”？據(jù)小紅書平臺數(shù)據(jù)顯示，在數(shù)萬條關(guān)于“AI繪畫”話題的筆記中，諸如“AI你沒事兒吧”“AI我真的會告你”“人類馴服AI失敗”等“吐槽”型風格的詞條常在帖子中出現(xiàn)，此類單篇筆記最高點贊量達到了數(shù)萬之多，表現(xiàn)出人們似乎很難想象在高精細度的數(shù)據(jù)算法下還能出現(xiàn)偏差和失誤。有數(shù)據(jù)顯示，自2022年11月以來，“AI繪畫”相關(guān)搜索指數(shù)環(huán)比增長近500%，也有人專門為AI繪畫創(chuàng)建了話題，截至2022年12月9日總閱讀量達2.1億次。①總體而言，AI繪畫生成失敗的情況主要體現(xiàn)為三類，分別是多人識別不精準、人寵身份難判以及四肢手部刻畫粗糙。AI繪畫即使再智能、再強大、再便利，它目前所能做的，也只不過是以人類提供的數(shù)據(jù)為學習素材、以人類的認知為基礎(chǔ)，盡可能模仿人類所期望的畫面。歸根到底，失誤的原因還是AI繪畫前期的數(shù)據(jù)支持量不足以及技術(shù)落后。

（三）版權(quán)問題糾纏不清，信息安全網(wǎng)絡生態(tài)有危機

2022年12月，Artstation網(wǎng)站畫師聯(lián)合抵制AI繪畫，最后Artstation網(wǎng)站發(fā)布公告表示仍然允許AI繪畫作品的發(fā)布，但未來會計劃添加人工智能作品的標簽以實現(xiàn)分類，并會在藝術(shù)家發(fā)布作品時顯示“是否同意被AI抓取用來訓練”的選項，如若版權(quán)遭到侵犯，當事人可以按照流程向官方提交報告進行維權(quán)。雖然目前AI繪畫相關(guān)的網(wǎng)站也發(fā)布了類似內(nèi)容的公告，但就版權(quán)事件進展而言這只是未來的計劃和愿景，或者可以稱之為平息輿論的公關(guān)話術(shù)。關(guān)于AI繪畫所涉及的訓練作品的版權(quán)以及生成作品的版權(quán)歸屬都沒有明確的定義，版權(quán)之爭尚不明晰。

同時，關(guān)于個人信息隱私安全的問題也隨之而來。在目前現(xiàn)有的絕大多數(shù)AI繪畫程序中，注冊時勾選的用戶協(xié)議里都會明文規(guī)定，凡是用戶上傳到平臺里的公開內(nèi)容都默認授權(quán)給平臺。這也就意味著用戶在客戶端填寫的所有信息數(shù)據(jù)和個人生活圖片都會為平臺所用，大量的數(shù)據(jù)便由此被平臺收集。雖然有部分平臺已發(fā)布公告聲明稱，除了公開的生成圖片，用戶隱私數(shù)據(jù)絕對不會泄露；除了平臺本身不會有任何第三方介入。但僅僅憑借平臺一面之詞也無法判定究竟是否能實現(xiàn)隱私保護，且已有部分民眾反映在注冊了AI繪畫相關(guān)小程序后幾天內(nèi)便收到了詐騙電話，這便使得用戶對個人隱私及信息安全問題更為關(guān)注。

此外，早在幾年前便出現(xiàn)過利用AI換臉技術(shù)將女明星的臉替換到成人情色視頻的事件，剛開始只是用類似PS的平面化處理技術(shù)，但隨著人工智能技術(shù)的成熟，目前呈現(xiàn)出的換臉視頻已經(jīng)很難辨別出真假，這也對民眾的正常生活帶來遭到誹謗和詐騙的巨大威脅。同樣在AI繪畫領(lǐng)域中，隨著人們接觸程度的加深以及對AI繪圖工具使用程度的深入，有部分低素質(zhì)用戶會利用AI繪畫生成大尺度圖片，在互聯(lián)網(wǎng)上傳播甚至售賣，對互聯(lián)網(wǎng)的良好生態(tài)環(huán)境造成不良影響。

（四）價格失衡擾亂市場，失業(yè)隱患惹人擔憂

當創(chuàng)作難度降低，生成時間縮短，使用人數(shù)激增，按照生產(chǎn)效率提升的公式推算，

生產(chǎn)效率=（生產(chǎn)數(shù)量÷生產(chǎn)實際人數(shù)）÷（標準小時產(chǎn)能×生產(chǎn)時長÷標準人數(shù)）

當AI繪畫被大多數(shù)使用群體掌握，勞動生產(chǎn)效率隨之提高，社會必要勞動時間減少的同時商品的價值也在降低，相較通過人力創(chuàng)作出的作品，會出現(xiàn)價格失衡現(xiàn)象。以中國的商業(yè)插畫為例，AI繪畫出現(xiàn)前的商業(yè)插畫師根據(jù)畫作的精美程度與風格差異收費，普遍價格在百元到千元不等。目前，部分AI繪畫平臺呈現(xiàn)免費開放使用狀態(tài)，即便收費，價格也較低。

若商業(yè)插畫創(chuàng)作者使用AI繪畫軟件輔助其作品產(chǎn)出，則會出現(xiàn)兩種價格失衡情況：一種是AI作品標注的售賣價格過低，薄利多銷，而傳統(tǒng)人力繪制的商業(yè)畫作只得跟著降低價格，但這導致其實際工作量和難度與價格并不對等；另一種則是將人工智能生成的畫作以高價賣出，鼓吹親手繪制、工藝復雜的噱頭，混淆藝術(shù)品消費者的視聽，破壞整個市場的良好秩序。

此外，創(chuàng)意端群體的職業(yè)焦慮問題也值得關(guān)注。AI繪畫能夠省略人力繪制過程直接生成，潛在危機便是AI繪畫工具會導致部分以商業(yè)插畫師、海報設計師為代表的創(chuàng)意生產(chǎn)藝術(shù)家們失業(yè)，生成式人工智能會取代創(chuàng)意人員的工作崗位。

四、生成式人工智能的規(guī)范管理與展望

面臨高速發(fā)展與亂象叢生并行的復雜處境，以AI繪畫為代表的生成式人工智能若想在未來得到長足發(fā)展，在人工智能與藝術(shù)生產(chǎn)領(lǐng)域占有一席之地，必須針對上述審美、技術(shù)、版權(quán)、倫理與職業(yè)方面存在的問題找出應對之策。

（一）合理使用工具，生成準入門檻

生成式人工智能無論未來如何發(fā)展，民眾首先要認清的是：目前的生成式人工智能只是輔助人類進行生產(chǎn)生活的工具，它所依靠的是模擬人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的深度學習技術(shù)，并不具有個體意義上的主觀能動性和人類真正獨特的創(chuàng)造力。若想規(guī)避創(chuàng)作審美趨同，需要在認清其作為工具的被支配地位的基礎(chǔ)上，合理發(fā)揮人的主觀能動性去操縱生成式人工智能，創(chuàng)意端工作者不應局限于人工智能生成的有限風格中，應當通過自身的不斷學習發(fā)掘潛能，讓更多的靈感與創(chuàng)意涌現(xiàn)世間，才能達成工具的使用目的。

此外，生成式人工智能的出現(xiàn)將創(chuàng)意端群體規(guī)模擴大，帶來有利影響的同時，不容忽視的是創(chuàng)意端群體的門檻不能被無限拉低，社會及民眾應當鼓勵人人都能成為藝術(shù)家，但并不是人人都能作為藝術(shù)家參與后續(xù)的商品流通。創(chuàng)意端群體內(nèi)部還應當生成區(qū)分專業(yè)人員與興趣人員的隱形門檻，以AI繪畫為例，興趣人員可以通過學會工具使用方法來進行產(chǎn)出，但應建立在審美良好且有繪畫專業(yè)基礎(chǔ)的前提下，不斷提升自身素養(yǎng)，再逐漸向?qū)I(yè)人員轉(zhuǎn)化，去接觸后續(xù)的商業(yè)消費環(huán)節(jié)，這既有利于維護專業(yè)人員的職責工作，也有利于營造良好的誠信氛圍。

（二）彌補技術(shù)缺陷，提高生產(chǎn)效率

以AI繪畫為代表的多數(shù)生成式人工智能，目前均存在自身技術(shù)不完善的問題。作為以創(chuàng)作產(chǎn)出內(nèi)容為核心的行業(yè)，它背后所代表的更是一種數(shù)據(jù)與算法的強大優(yōu)勢，部分AI繪畫平臺之所以會出現(xiàn)作品“翻車”的情況，歸根到底還是由于起初環(huán)節(jié)中圖像數(shù)據(jù)的收集量不夠，而四肢手部刻畫不精準等細節(jié)問題也是畫家在現(xiàn)實中會面臨的難點。所以如果想進一步彌補AI繪畫的技術(shù)缺陷，就必須從整個生產(chǎn)流程的初始環(huán)節(jié)開始，以合法的手段收集更多現(xiàn)有的圖像基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)分析的過程中細化分類和預處理，從而提高工具的學習能力和儲存量，有效降低作品生成的失敗率。

同理，除AI繪畫外其余類型的生成式人工智能也是如此。要使生成式人工智能真正提升生產(chǎn)效率，一方面要依靠使用者即創(chuàng)意端群體學習能力的提升，積極探尋生成式人工智能的使用技巧，提高操作熟練度，另一方面則需要生成式人工智能的開發(fā)者根據(jù)使用過程中出現(xiàn)的問題和用戶反饋，運用技術(shù)手段彌補缺陷。以AI繪畫對于人體手部繪制失真這一典型缺陷為例，隨著 ControlNet這類能在很大程度上對 AI繪畫模型在構(gòu)圖、角色動作等方面的不穩(wěn)定性進行彌補的工具的出現(xiàn)，①AI繪畫在生成效果與可控性上將有更大的提高，從而被越來越多的人接受并使用。

（三）完善版權(quán)法規(guī)，整治濫用亂象

律師黃群輝曾在采訪中說道：“著作權(quán)法保護表達而不保護思想，如果AI軟件是在學習圖片的創(chuàng)作思想，而非簡單地復制粘貼，這種情況下是不侵權(quán)的，不需要獲得授權(quán)和支付使用費?！雹谀壳?，關(guān)于人工智能生成作品的版權(quán)歸屬全球并沒有明確統(tǒng)一的定義，主流方式是由提供產(chǎn)品服務的平臺定義，而我國法律目前也并沒有將人工智能生成的圖片定義為“作品”，故AI作品尚未享有著作權(quán)。但能夠明確的是，AI繪畫不能因尚未統(tǒng)一定義而隨意奪取藝術(shù)家們的作品作為數(shù)據(jù)來源以及進行數(shù)據(jù)分析，藝術(shù)家們也應當增強維權(quán)意識，按照個人意愿處理AI繪畫的數(shù)據(jù)授權(quán)。隨著人工智能進入高速發(fā)展期，相關(guān)部門在法律和監(jiān)管措施的跟進上，也應加緊腳步，為其良性發(fā)展保駕護航。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的來臨，民眾在日常生活中對自身的安全隱私也日益重視，解決AI繪畫領(lǐng)域的隱私保護問題刻不容緩。首先從國家角度來看，應當結(jié)合原有的隱私安全保護相關(guān)法律法規(guī)，結(jié)合現(xiàn)狀對AI繪畫甚至人工智能領(lǐng)域進行合理規(guī)范。其次，應當各方攜手共同監(jiān)管AI繪畫行業(yè)的隱私保護，一方面運營商在網(wǎng)站軟件的使用條例中應當明確對用戶上傳照片的絕對隱私保護，另一方面用戶在使用平臺軟件時應仔細閱讀使用條例再進行注冊和后續(xù)使用，而在使用過程中及以后一旦發(fā)現(xiàn)有對自身信息隱私泄露的情況，應當及時向監(jiān)管部門舉報反映。此外，針對AI繪畫中低俗、色情等不良信息的生成，可設置屏蔽詞匯，限制相關(guān)素材圖片上傳，加大審核力度等方式加以監(jiān)管，營造良好健康的人工智能藝術(shù)氛圍。

（四）平衡主觀心態(tài)，持續(xù)學習創(chuàng)造

隨著生成式人工智能迭代升級，部分創(chuàng)意端人員的工作會被取代，但這并不意味著生成式人工智能能夠在不借助人類力量的基礎(chǔ)上，完全取代生產(chǎn)領(lǐng)域。以AI繪畫為例，AI繪畫的出現(xiàn)正在試圖挑戰(zhàn)部分低端作畫和設計人員的工作崗位，讓那些只會臨摹、拼貼素材的工作人員面臨失業(yè)，但這也迫使此類創(chuàng)意端成員轉(zhuǎn)變思想，通過學習創(chuàng)造得到人工智能目前無法具備的能力。創(chuàng)意端群體應當在意識到會有失業(yè)風險的前提下，平衡好自身的心態(tài)，將更多的精力投入到提高自身能力、持續(xù)學習創(chuàng)造中去，方能不被人工智能反超，不被時代的洪流所淹沒。同時，在生成式人工智能升級發(fā)展過程中會產(chǎn)生新的工作崗位，例如應運而生的AI訓練師等。而真正掌握創(chuàng)造力和藝術(shù)表現(xiàn)力的畫師，可以在AI工具的助力下更高效地創(chuàng)作。

Abstract： As a typical representative of generative artificial intelligence， AI painting， while providing artists with a brand new way of creation， has also exposed problems such as aesthetic convergence， technical deviation， copyright disputes， unemployment anxiety， and so on， in the actual production and creation. This paper takes generative artificial intelligence as the research object， explores the above dilemmas on the creative end in the development status quo of AI painting through case study， and puts forward the corresponding solution measures to prompt generative artificial intelligence to effectively promote the efficient production and creation of human beings in the future.

Key Words： Artificial intelligence， Generative artificial intelligence， Creative end， AI painting