人工智能繪畫的版權(quán)爭論與創(chuàng)作倫理思辨

潘美伶

（華東師范大學(xué)）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）繪畫的概念起源于二十世紀(jì)八十年代。從藝術(shù)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(jié)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(shù)）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(zhǔn)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(xì)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(quán)問題所困擾：AI繪畫在技術(shù)興起的初期遭到濫用侵害了藝術(shù)家權(quán)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(gòu)建起來的傳統(tǒng)版權(quán)體系，暴露了大量的版權(quán)“灰色地帶”以及關(guān)于AI繪畫“創(chuàng)作”和人類藝術(shù)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(quán)爭議點

由于人工智能繪畫特殊的學(xué)習(xí)原理，其產(chǎn)生的結(jié)果往往會引發(fā)版權(quán)問題和困擾。了解AI繪畫的工作流程和版權(quán)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(dǎo)向

AI的創(chuàng)作能力源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由數(shù)學(xué)公式表示，無實體結(jié)構(gòu)。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(quán)重，當(dāng)數(shù)字經(jīng)過這些節(jié)點和連線時，乘以不同的權(quán)重，產(chǎn)生不同的輸出結(jié)果。將計算機圖像上的所有像素轉(zhuǎn)換成數(shù)字記錄的RGB比例，用數(shù)字表格表示（如圖1）。轉(zhuǎn)換后的數(shù)字表格投入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)換為數(shù)字信息的加碼過程）

在AI的學(xué)習(xí)過程中，程序識別和并總結(jié)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(guān)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(fēng)格和內(nèi)容上仍然脫離不了訓(xùn)練樣本。訓(xùn)練樣本越多，AI生成的圖像就越準(zhǔn)確、越滿足質(zhì)量需求。AI的訓(xùn)練樣本直接決定了結(jié)果的視覺效果。

（二）訓(xùn)練源侵權(quán)

AI訓(xùn)練最大的難題就在于龐大的學(xué)習(xí)源數(shù)據(jù)的整理、標(biāo)記和投入學(xué)習(xí)，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(shù)創(chuàng)作是基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的結(jié)果，大數(shù)據(jù)為人工智能提供可用于學(xué)習(xí)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(fēng)景”“蘋果”“蛇”等詳細(xì)的標(biāo)簽，AI就可以毫無障礙地進行識別和學(xué)習(xí)。即在網(wǎng)絡(luò)上的任何一張圖片在無授權(quán)的狀態(tài)下都可能是AI學(xué)習(xí)的對象。

不僅局限于內(nèi)容的識別，AI在學(xué)習(xí)客觀事物的同時也會學(xué)習(xí)藝術(shù)家的風(fēng)格。藝術(shù)的風(fēng)格是藝術(shù)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(jié)晶。同時也是藝術(shù)家創(chuàng)作上成熟的重要標(biāo)志。而AI不經(jīng)過授權(quán)，無視創(chuàng)作者的勞動成果，生成帶有藝術(shù)家個人風(fēng)格的“作品”，侵害創(chuàng)作者權(quán)益。例如引起巨大爭議的Novel AI（以生成二次元風(fēng)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(quán)圖片數(shù)據(jù)源Danbooru圖庫和不當(dāng)?shù)挠?xùn)練方式（算力和數(shù)據(jù)規(guī)模過?。?dǎo)致圖像“過擬合”問題。并且開發(fā)者沒有對模型輸出結(jié)果進行檢查和風(fēng)控，在結(jié)果上出現(xiàn)了高度相似引發(fā)了抄襲與侵權(quán)的風(fēng)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(quán)益，引發(fā)了創(chuàng)作者群體對于技術(shù)發(fā)展的不滿與恐慌情緒。在Novel AI被曝嚴(yán)重侵權(quán)之后，大量的藝術(shù)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(xùn)練，這樣的結(jié)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(yīng)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(dāng)代熱門藝術(shù)家的作品。然而AI是無權(quán)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(quán)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(quán)益的結(jié)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(xùn)練是不可逆的，AI會完全記錄下這張圖像的構(gòu)成并應(yīng)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(fù)責(zé)。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(jié)果的版權(quán)風(fēng)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(shù)性要求不高的商業(yè)應(yīng)用或者個人盈利需求，但人工智能作品產(chǎn)生后關(guān)于商業(yè)使用權(quán)力，個人所屬權(quán)力等的版權(quán)問題十分復(fù)雜。在這些問題當(dāng)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(guān)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(rèn)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(quán)以及版權(quán)保護問題亟待商榷。

二、藝術(shù)家權(quán)益保護實現(xiàn)路徑與創(chuàng)作倫理

技術(shù)的發(fā)展是不可逆的，AI繪畫目前從技術(shù)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(zhuǎn)變下，舊的創(chuàng)作工作流程隨之改變。我們應(yīng)當(dāng)在技術(shù)的洪流中保護好人類的勞動成果和包容技術(shù)的進步之間找到平衡。

（一）學(xué)習(xí)源的授權(quán)

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(xué)習(xí)樣本進行嚴(yán)格的篩選，在將圖片投入之前，應(yīng)當(dāng)獲得圖片創(chuàng)作者的授權(quán)，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(xùn)練出符合法律也符合道德要求的AI。

1.建立合法的授權(quán)學(xué)習(xí)庫和管理系統(tǒng)

AI的訓(xùn)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(quán)風(fēng)險。誠然篩選有版權(quán)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(xué)習(xí)庫。開發(fā)者通過后續(xù)利益分成吸引藝術(shù)家將自己的作品投入和授權(quán)給學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)庫讓公眾進行監(jiān)管，讓訓(xùn)練后的AI不受到?jīng)]有授權(quán)圖像的污染，最大程度上保證創(chuàng)作者的權(quán)益。

雖然AI框架已經(jīng)開源，但AI模型的訓(xùn)練者不盡相同。這些發(fā)布者應(yīng)當(dāng)承擔(dān)起監(jiān)管人的責(zé)任，不得擅自使用未授權(quán)的學(xué)習(xí)庫，如果使用AI盈利，務(wù)必要在訓(xùn)練初始明確AI學(xué)習(xí)庫的權(quán)限，無授權(quán)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(quán)侵害案件相同，AI侵權(quán)的案件也會有法可依。

2.注意力機制對于藝術(shù)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(xué)習(xí)（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(shù)應(yīng)用到將提示文本和藝術(shù)家風(fēng)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(fēng)格”“藝術(shù)家米山舞”等類似關(guān)鍵詞輸出圖像，或使用了某個藝術(shù)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(fēng)格和藝術(shù)效果比例確定生成圖像中每一位藝術(shù)家的貢獻程度并且分配收益。

（二）明確輸出圖像的歸屬權(quán)與使用權(quán)

目前市場上使用AI繪畫成果的案例都稍顯謹(jǐn)慎，在商業(yè)使用的過程中這些公司往往會標(biāo)注出圖像由AI生成（如圖4）。這表明AI生成的圖像所屬權(quán)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(quán)。但如果作品是由人類藝術(shù)家使用人工智能程序創(chuàng)作的，則歸屬權(quán)會更加明確。在當(dāng)前的法律環(huán)境下，人工智能繪畫的版權(quán)問題仍然是一個比較模糊的領(lǐng)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(xì)地了解當(dāng)?shù)氐陌鏅?quán)法律，以便了解自己的權(quán)利和義務(wù)。歸屬權(quán)不明確的情況下，標(biāo)注作品來源是人工智能藝術(shù)的行為是簡單有效的，歸屬權(quán)暫時不對使用權(quán)產(chǎn)生決定性的影響。

針對使用權(quán)而言，現(xiàn)階段AI繪畫并不適合大規(guī)模的商業(yè)應(yīng)用，個人的學(xué)習(xí)和非營利使用也應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎選擇。這種使用權(quán)應(yīng)當(dāng)建立在合理的前期學(xué)習(xí)庫搭建上，當(dāng)一套完整的授權(quán)、收益和分配體系建立之后，使用權(quán)就可以得以量化，最大程度上減少侵權(quán)問題。所以在法律尚不健全的情況下，選擇AI之前應(yīng)當(dāng)明確其的訓(xùn)練來源和使用范圍。

（三）正確認(rèn)知創(chuàng)作和創(chuàng)作工具

AI繪畫版權(quán)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(rèn)知問題。Andrés Guadamuz提到過：“自認(rèn)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(yīng)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(shù)的潮流下，我們對于機器的發(fā)展應(yīng)該擁有足夠的包容度，根據(jù)具體作品使用的范圍、應(yīng)用的場景去經(jīng)營新的評判習(xí)慣和標(biāo)準(zhǔn)?！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(jié)果，而不是看“作品”由誰作出。這種習(xí)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?！?/p>

除此之外，我們應(yīng)該對人類自身的創(chuàng)作行為有足夠的認(rèn)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(xué)習(xí)人類的創(chuàng)作結(jié)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(shù)而言，AI并不能完全替代人類藝術(shù)家所做的工作：一件藝術(shù)作品被一個人的經(jīng)歷、認(rèn)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(guān)乎一串?dāng)?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(yīng)當(dāng)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(shù)就是能夠驅(qū)使的工具，只要在成熟的系統(tǒng)下，技術(shù)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(jié)語

人工智能繪畫是一個非常有趣且充滿潛力的領(lǐng)域，人工智能繪畫成為藝術(shù)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(shù)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(shù)的認(rèn)知和接納。構(gòu)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(wù)。雖然在人工智能繪畫的版權(quán)領(lǐng)域還有更多深入的問題亟待研究，但可以預(yù)見當(dāng)AI繪畫配備了完善的版權(quán)法律和權(quán)益分配系統(tǒng)后參與到各項美學(xué)相關(guān)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(shù)，應(yīng)提高對于新技術(shù)的認(rèn)知、盡快適應(yīng)技術(shù)的發(fā)展，認(rèn)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(gòu)建出新型創(chuàng)作系統(tǒng)。對于使用者而言，應(yīng)當(dāng)正視人工智能繪畫中創(chuàng)作者的貢獻，主動規(guī)避侵權(quán)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。