人工智能繪畫的版權爭論與創(chuàng)作倫理思辨

潘美伶

（華東師范大學）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）繪畫的概念起源于二十世紀八十年代。從藝術家哈羅德·科恩用電腦控制機械手臂進行繪畫這樣直白的“創(chuàng)作”，一直到2021年OpenAI發(fā)布具備用文字輸入生成畫面的能力的DALL-E系統(tǒng)，AI繪畫經(jīng)歷了漫長的演變和進化，但生成出來的圖像無論是從質(zhì)量上還是從圖靈測試的結果來看都是不盡如人意的。從2022年2月起，第一個基于CLIP+Diffusion模型（使用噪點化和去噪技術）的實用化AI繪畫產(chǎn)品Disco Diffusion發(fā)布，極大地提高了AI作畫的準確性與畫面質(zhì)量。同年7月模型Stable Diffusion推出，解決了Disco Diffusion的兩大痛點：極大地提高了AI繪畫的細節(jié)深入以及縮短了渲染時間。短短幾月之間AI繪畫有了質(zhì)的變化，人們驚嘆于AI繪畫的無限潛力的同時，也逐漸被AI繪畫帶來的創(chuàng)作倫理和版權問題所困擾：AI繪畫在技術興起的初期遭到濫用侵害了藝術家權益引起了創(chuàng)作者群體的抵觸情緒、AI繪畫跳出了傳統(tǒng)以人為中心構建起來的傳統(tǒng)版權體系，暴露了大量的版權“灰色地帶”以及關于AI繪畫“創(chuàng)作”和人類藝術家創(chuàng)作的主體性倫理爭辯等。AI繪畫的急速發(fā)展背后尚且沒有跟進體系化的規(guī)范和管理，而這正是其是否能走向更普及化、更高效、更合理道路上急需探討的問題。

一、人工智能繪畫版權爭議點

由于人工智能繪畫特殊的學習原理，其產(chǎn)生的結果往往會引發(fā)版權問題和困擾。了解AI繪畫的工作流程和版權爭議點，有利于從多種角度尋找解決問題的突破口。

（一）AI繪畫的樣本導向

AI的創(chuàng)作能力源于神經(jīng)網(wǎng)絡技術，神經(jīng)網(wǎng)絡由數(shù)學公式表示，無實體結構。計算節(jié)點之間與人類的神經(jīng)元之間聯(lián)系相似，各自擁有不同權重，當數(shù)字經(jīng)過這些節(jié)點和連線時，乘以不同的權重，產(chǎn)生不同的輸出結果。將計算機圖像上的所有像素轉換成數(shù)字記錄的RGB比例，用數(shù)字表格表示（如圖1）。轉換后的數(shù)字表格投入到神經(jīng)網(wǎng)絡中進行運算并再次輸出，從而得到AI“創(chuàng)作”的圖片。

（圖1 色彩信息轉換為數(shù)字信息的加碼過程）

在AI的學習過程中，程序識別和并總結這些圖像上的像素的顏色和像素的排布規(guī)律，重新根據(jù)關鍵詞組合和生成新的圖像。雖然這些重組并不是簡單地將原圖拆解和拼貼，但在圖像風格和內(nèi)容上仍然脫離不了訓練樣本。訓練樣本越多，AI生成的圖像就越準確、越滿足質(zhì)量需求。AI的訓練樣本直接決定了結果的視覺效果。

（二）訓練源侵權

AI訓練最大的難題就在于龐大的學習源數(shù)據(jù)的整理、標記和投入學習，繁雜的信息收集會消耗巨大的人力整合資源。但人工智能藝術創(chuàng)作是基于大數(shù)據(jù)和深度學習技術發(fā)展的結果，大數(shù)據(jù)為人工智能提供可用于學習的龐大數(shù)據(jù)庫。這讓開發(fā)者將目光投向搜索引擎、社交平臺等圖片庫的“詞條（tag）”等大數(shù)據(jù)功能上。在互聯(lián)網(wǎng)上由上傳或者欣賞圖片的用戶根為其打上例如“風景”“蘋果”“蛇”等詳細的標簽，AI就可以毫無障礙地進行識別和學習。即在網(wǎng)絡上的任何一張圖片在無授權的狀態(tài)下都可能是AI學習的對象。

不僅局限于內(nèi)容的識別，AI在學習客觀事物的同時也會學習藝術家的風格。藝術的風格是藝術家個人獨創(chuàng)性的集中表現(xiàn)，是創(chuàng)新精神和聰明才智的結晶。同時也是藝術家創(chuàng)作上成熟的重要標志。而AI不經(jīng)過授權，無視創(chuàng)作者的勞動成果，生成帶有藝術家個人風格的“作品”，侵害創(chuàng)作者權益。例如引起巨大爭議的Novel AI（以生成二次元風格的視覺圖像為主的AI模型），其生成的圖像比以往任何一個AI產(chǎn)品的拼貼感都強，甚至能重疊上原圖。Novel AI模型的本質(zhì)并不是縫合與拼貼。但因使用了存有大量無授權圖片數(shù)據(jù)源Danbooru圖庫和不當?shù)挠柧毞绞剑ㄋ懔蛿?shù)據(jù)規(guī)模過?。е聢D像“過擬合”問題。并且開發(fā)者沒有對模型輸出結果進行檢查和風控，在結果上出現(xiàn)了高度相似引發(fā)了抄襲與侵權的風險。右為Novel AI生成圖源twitter）

除此之外，Novel AI還違反了開源協(xié)議，將diffusion框架用于盈利。侵犯了源代碼和創(chuàng)作者的權益，引發(fā)了創(chuàng)作者群體對于技術發(fā)展的不滿與恐慌情緒。在Novel AI被曝嚴重侵權之后，大量的藝術家和創(chuàng)作者發(fā)出聲明，禁止自己的作品用于任何AI繪畫模型的訓練，這樣的結果無疑是給其他的AI繪畫模型的繼續(xù)發(fā)展帶來了困境和阻礙。

在AI繪畫的應用場景中，想要生成現(xiàn)代審美和市場接受的圖像，AI不得不依托于當代熱門藝術家的作品。然而AI是無權自由使用這些圖像的，無人監(jiān)管的AI傷害到了許多創(chuàng)作者的權益，并且這種傷害還具有隱蔽性和攻擊性：普通的使用者很難識別出AI吸收了哪些創(chuàng)作者的圖像，只會直接使用通過侵害創(chuàng)作者權益的結果。創(chuàng)作者也沒有有效的手段去阻止和挽回自己的損失——圖像被用于AI模型訓練是不可逆的，AI會完全記錄下這張圖像的構成并應用于生成。創(chuàng)作者也無法起訴AI本身，因為diffusion框架已經(jīng)開源，無人對AI直接負責。故而AI繪畫引起了大量爭議，以至于掩蓋了它原本的開創(chuàng)性和潛力。

（三）AI作品生成結果的版權風險與創(chuàng)作倫理爭議

目前AI繪畫的產(chǎn)出在質(zhì)量上已經(jīng)基本能滿足藝術性要求不高的商業(yè)應用或者個人盈利需求，但人工智能作品產(chǎn)生后關于商業(yè)使用權力，個人所屬權力等的版權問題十分復雜。在這些問題當中除了法律意義上的利益分配，更存在創(chuàng)作倫理上的爭議：在AI作畫的過程中，使用者同樣需要耗費大量的時間與精力輸入關鍵詞和詞條進行描述和調(diào)試，但畫面本身并不是使用者創(chuàng)作出來的，使用者可能完全不具備繪畫能力或者審美素養(yǎng)。在這種情況下我們?nèi)绾握J定這幅作品的創(chuàng)作者，又如何進行利益的分配與保護。AI繪畫作品的歸屬權以及版權保護問題亟待商榷。

二、藝術家權益保護實現(xiàn)路徑與創(chuàng)作倫理

技術的發(fā)展是不可逆的，AI繪畫目前從技術和規(guī)范上仍然有許多不足之處，但AI作畫帶來的生產(chǎn)力提高和商業(yè)潛力使其被投入產(chǎn)業(yè)使用是必然的趨勢。圍繞游戲、動畫等需要數(shù)碼繪畫的行業(yè)必然會迎來巨大的革新，在這種視覺內(nèi)容的創(chuàng)作模式轉變下，舊的創(chuàng)作工作流程隨之改變。我們應當在技術的洪流中保護好人類的勞動成果和包容技術的進步之間找到平衡。

（一）學習源的授權

對于AI繪畫的管控最方便有效的方法是從源頭開始規(guī)范。AI開發(fā)者需要對AI的學習樣本進行嚴格的篩選，在將圖片投入之前，應當獲得圖片創(chuàng)作者的授權，并且根據(jù)盈利情況保證創(chuàng)作者的收益。這可以最大程度地保障訓練出符合法律也符合道德要求的AI。

1.建立合法的授權學習庫和管理系統(tǒng)

AI的訓練源的合法合規(guī)性絕大程度上決定了成長出來的AI是否有侵權風險。誠然篩選有版權的圖片會耗費巨大的人力物力，安全有效的解決方法就是建立學習庫。開發(fā)者通過后續(xù)利益分成吸引藝術家將自己的作品投入和授權給學習庫，在上傳的過程中自行為自己的作品指定詞條和分類。模型公開的同時公開學習庫讓公眾進行監(jiān)管，讓訓練后的AI不受到?jīng)]有授權圖像的污染，最大程度上保證創(chuàng)作者的權益。

雖然AI框架已經(jīng)開源，但AI模型的訓練者不盡相同。這些發(fā)布者應當承擔起監(jiān)管人的責任，不得擅自使用未授權的學習庫，如果使用AI盈利，務必要在訓練初始明確AI學習庫的權限，無授權的AI會遭到抵制。與此同時，推動后續(xù)法律跟進與完善，同抄襲等著作權侵害案件相同，AI侵權的案件也會有法可依。

2.注意力機制對于藝術家貢獻的定位

Amir Hertz等人（2022）提出了一種注意力機制，他們利用了文字的語義能力展示了對提示的各種操作如何能夠直接控制合成圖像的屬性，將圖像的像素組成和文字詞條掛鉤，添加交叉注意力層并且進行拆分記錄和學習（如圖2）。在改變圖像的時候限制其他的文本，將文本提示中的文字與合成圖像的空間布局聯(lián)系起來，達到可控更改圖像指定部分的效果。

（圖2 注意力機制下將一張圖像的不同部分用詞條拆分記錄）

此技術應用到將提示文本和藝術家風格與圖像貢獻定位之上，在AI生成圖像的過程中，根據(jù)用戶使用的文本提示，例如“梵高風格”“藝術家米山舞”等類似關鍵詞輸出圖像，或使用了某個藝術家的例圖作為參考對象的時候，通過分析圖像具體使用的風格和藝術效果比例確定生成圖像中每一位藝術家的貢獻程度并且分配收益。

（二）明確輸出圖像的歸屬權與使用權

目前市場上使用AI繪畫成果的案例都稍顯謹慎，在商業(yè)使用的過程中這些公司往往會標注出圖像由AI生成（如圖4）。這表明AI生成的圖像所屬權并不明晰，用戶和開發(fā)者暫時無法明確地指出AI作品的歸屬。通常來說，如果作品由人工智能程序完全獨立創(chuàng)作的，那么可能無法為其分配版權。但如果作品是由人類藝術家使用人工智能程序創(chuàng)作的，則歸屬權會更加明確。在當前的法律環(huán)境下，人工智能繪畫的版權問題仍然是一個比較模糊的領域，并且在未來可能會有所變化。所以建議在使用人工智能繪畫的時候，盡可能詳細地了解當?shù)氐陌鏅喾桑员懔私庾约旱臋嗬土x務。歸屬權不明確的情況下，標注作品來源是人工智能藝術的行為是簡單有效的，歸屬權暫時不對使用權產(chǎn)生決定性的影響。

針對使用權而言，現(xiàn)階段AI繪畫并不適合大規(guī)模的商業(yè)應用，個人的學習和非營利使用也應當謹慎選擇。這種使用權應當建立在合理的前期學習庫搭建上，當一套完整的授權、收益和分配體系建立之后，使用權就可以得以量化，最大程度上減少侵權問題。所以在法律尚不健全的情況下，選擇AI之前應當明確其的訓練來源和使用范圍。

（三）正確認知創(chuàng)作和創(chuàng)作工具

AI繪畫版權問題的內(nèi)核更多的還是創(chuàng)作倫理的辨析，是討論人和機器之間創(chuàng)作主體的認知問題。Andrés Guadamuz提到過：“自認為是人類的機器和真正的人類之間的區(qū)別是不存在的。計算方面的巨大進步以及大量的計算能力正在使這種區(qū)分變得毫無意義。因此，我們將不得不做出決定，我們應該給那些由人類或機器創(chuàng)造的新興作品提供什么樣的保護。”在技術的潮流下，我們對于機器的發(fā)展應該擁有足夠的包容度，根據(jù)具體作品使用的范圍、應用的場景去經(jīng)營新的評判習慣和標準?！皩τ谔囟ㄗ髌酚行枨蟮睦谜叨?，會基于利益考量傾向選擇最具有效益的結果，而不是看“作品”由誰作出。這種習慣會形成一種秩序，并發(fā)展為倫理共識，倫理共識也可以反向調(diào)整秩序。”

除此之外，我們應該對人類自身的創(chuàng)作行為有足夠的認識度——無論是從“獨創(chuàng)性”還是從人創(chuàng)作“主、客體角色”來看，AI繪畫的整個發(fā)展都受到人的強烈影響。機器學習人類的創(chuàng)作結晶，才能在短時間內(nèi)跨越人類需要長年累月積攢能力的過程，實現(xiàn)更多未來的可能性。就目前的技術而言，AI并不能完全替代人類藝術家所做的工作：一件藝術作品被一個人的經(jīng)歷、認知和情感所維系，這種潛在的靈魂和表達正是人類繪畫的魅力所在，無關乎一串數(shù)字和代碼的重組。機器固然會對就業(yè)和資本帶來沖擊，但繪畫創(chuàng)作作為人類表達的一種語言，其價值并不單單在于物質(zhì)的衡量，更在于人類本身將情感寄托于畫作的過程。所以我們需要警惕，AI繪畫的濫用讓很多人們對于創(chuàng)作這個過程失去了敬畏之心，在被異化的價值觀社會中人們不得不面對自己創(chuàng)造出來的效率至上規(guī)則里“人”才是最不重要的一環(huán)的困境。創(chuàng)作者應當是跳出將人類與人工智能相比較的怪圈，明確自己是創(chuàng)作的核心，那么機器和技術就是能夠驅使的工具，只要在成熟的系統(tǒng)下，技術的進步就會帶來便利——我們的愿景是將AI變成更好的工具，而不是反被AI掣肘和淘汰。

三、結語

人工智能繪畫是一個非常有趣且充滿潛力的領域，人工智能繪畫成為藝術家創(chuàng)作的重要工具的趨勢已成定局，但是不受到制約的技術同樣會帶來許多問題和挑戰(zhàn)。本文研究意在更深入地了解AI繪畫，提高對于新技術的認知和接納。構想更加完善的條例和規(guī)范系統(tǒng)來推動其更好地為人類服務。雖然在人工智能繪畫的版權領域還有更多深入的問題亟待研究，但可以預見當AI繪畫配備了完善的版權法律和權益分配系統(tǒng)后參與到各項美學相關行業(yè)時的強大生產(chǎn)力。除此之外，人類對于創(chuàng)作和工具的倫理思辨也還有很大的深入空間。創(chuàng)作者勿要過分抵觸新興技術，應提高對于新技術的認知、盡快適應技術的發(fā)展，認清創(chuàng)作中主體的力量，正確地對待創(chuàng)作行為和創(chuàng)作工具，構建出新型創(chuàng)作系統(tǒng)。對于使用者而言，應當正視人工智能繪畫中創(chuàng)作者的貢獻，主動規(guī)避侵權行為，維護良好的道德倫理環(huán)境，共同促進人工智能繪畫更好地發(fā)展。