机器干了我的活，价格是我的八百分之一｜争吵 2022

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过去一年的科技热点，你还记得哪些？是不是也曾被其中一些所吸引，甚至乐此不疲地和同好们陷入“争吵”？
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& E& x4 i' A7 c) D$ {- c! ^新年之初，果壳为你准备了几个小故事，都是关于过去一年那些引起全社会热议的技术现象，以及环绕着它们的观点争鸣。我们同你一起，一边复习这些故事，一边期待着新年的更多技术趣味。


技术不止两面，我们的每个人的态度都弥足珍贵，“争吵”让它变得更加美好。
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) J1 x  _2 E2 k2 j0 J3 `120 元 vs 2 美分
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我们每个人都在逼近被机器抢活的时刻。对于张伟，这个时刻已经到来了。


5 q6 d  k" C0 r7 x* c6 U大学毕业至今，张伟已经做了八年独立画师。2022 年国庆期间，他经人介绍接到了一份配图工作——给小说绘制人物头像。
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这是一份“走量”的活，对技术和创造性要求不算高。对方开的价位也合理，120 元一张，一共 65 张 。主要成本在于沟通。因为是第一次合作，双方花了一天时间对接需求，期间张伟画了三张草稿，对方又找来一些案例给他做参考。
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一切似乎推进顺利，沟通后他交了第一稿，通过了。对方还支付了第一张画的稿费。直到几天后，他突然收到通知：

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6 w% U" @) v+ T1 j( a" Z“经开会决定，小说配图将从人物插图改成物品配图，使用 AI 绘画，合作中断。”
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- i3 J# g% [0 d, N0 }8 U6 [! t“我被 AI 抢活了。”他有些哭笑不得。他向对方要求看看 AI 生成的成果，对方也大方地发给他。“挺不错”，他的感受是。但更大的落差是成本：对方告知张伟，机器生成一张图只需要花费 2 美分。
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画师成为 2022 年最受 AI 威胁的职业之一 ｜ Pixabay

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% y$ s; U  b# p这是近 860 倍的差距。
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公司的经营者们先动了心——哪家公司开始裁美术、哪家开始研究 AI 技术、哪家已经在用 AI 生成图，类似传闻越发频繁地在画师群体内流传。
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刘晓莉所在的游戏公司就是其中之一。2022 年10 月底，市场部一位同事开了一次 AI 绘图分享会，用游戏项目的成品图，现场生成了相关图片。


参会的有刘晓莉这样的美术岗，还有市场、策划和程序员。大多数人反应平淡，毕竟过去半年多少也在网上看到过案例。刘晓莉感受也并不惊艳，“不确定性很大，不可能一次就生成很好的图片”。


. o( l3 l) ]1 }5 y' n% w) J唯独制作人兴奋异常，眉飞色舞地追问主美术：今后游戏内的部分皮肤是不是可以用 AI 制作？

此前，皮肤绘制这类工作都会外包一部分出去，每张稿费大概在五六千元，需要一名画师画上一星期。如今使用 AI，生成图片只需两小时，再经过原画师上手改，一个半小时就能完成。满打满算，一张图的产出只需四小时。
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- y2 j$ p0 X. N& ?5 P. s- j3 |* l角色皮肤对手游玩家吸引力巨大｜《明日方舟》官网
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尽管老板已经拍板，把 AI 加入到工作流程这件事仍处于测试阶段，刘晓莉的工作尚未受到太多影响。
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1 F" {6 r. W2 Y# E$ K在很多细致而常见的甲方要求面前， AI 的随机性并不占优势。它无法理解一些简单指令，比如，“把脚往后收一收”——或许这就是为什么，那家出版商在选定 AI 作画后，将小说的配图从人像改成了物件。
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1 z1 M  O; J7 }但真正的威胁到来之前，人们的心态先变了：和刘晓莉同一岗位的同事，在开完 AI 分享会后危机感“呼的一下就上来了”。


  i) J2 X/ y( O0 ~: n* Z3 ?/ `; ~“之前同事基本不接外包的活，周末时间都用来陪孩子，但最近一周有人找她，她二话不说立马开工。”


7 ~! \2 E% k5 _/ W转头回到公司里，这名同事却又不太乐意给 AI “打下手”，改稿的时候“瘪着嘴”。
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AI 绘图平台 Crypko 就以生成二次元人物立绘为卖点｜Crypko 官网截图


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9 b3 Z) H# U2 O( s1 f# \成为机器的养料
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* s/ @/ O- f3 ^/ ]' M, h4 f3 r如今人们已经理解，机器并不是凭空学会了画画。在此之前广为人知的阿法狗 AlphaGo，就学习了 16 万人类棋谱以精进“棋艺”；而一个人脸识别算法要训练至合格，常用数据集生成的人脸图片数量，往往达百万量级。

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9 Z2 L2 G& H8 W( B* GAI 绘图也是如此。火爆 2022 的 DALL-E 2、Stable Diffusion 等，他们的训练集均包含数十亿个参数。除非直接指定风格（例如梵高、莫奈），人们并不容易分辨一幅机器生成图究竟“学习”了哪些艺术家。


但很快就有了例外。2022 年 8 月底，AI 绘图工具 mimic 一度在日本画师群体中引发热议，这款绘图工具能模仿指定漫画家的画风，输出相近的作品。日本画师开始群体抗议，“使用禁止”的 tag 成为推特趋势热门话题，许多画师表示自己的作品不会授权给 mimic 用于训练及使用。

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9 _2 y3 U/ r4 v6 J: e5 emimic 在官方宣传中用 AI 模仿了推特画师｜mimic 官方推特


紧接着，事态蔓延到了中国画师圈。独立画师魂君表示：一开始，人们只是抱着“玩玩看”的心态开始使用这些工具；进而，出现了一些不画画的人使用特定画师的作品训练模型，再反过来用生成的作品嘲讽该画师的事情。


2022 年 10 月 13 日，魂君发布了一则微博，呼吁业内关注 AI 绘画侵权现象。他提到：目前“ AI 无授权拿画师的画做养料”、“无授权拿画师图洗稿玩”的情况逐渐泛滥。他希望更多同行能加入发声，抵制以 AI 绘图为名义的侵权。抗议直指一款名为 NovalAI 的绘画工具。


11 月 29 日，微博网友@ Sueno 洛柒则发声抵制 Nijijourney，一款最新的基于 Midjourney 的 AI 绘画程序。
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2 |5 B) G" J' T这些备受争议的工具存在一个共同点，它们都是为创作二次元画作而生的。不论你输入什么关键词，成品都会呈现动漫风格。
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$ J& s7 `8 @4 N: O- ~! E相比于 DALL-E 2、Stable Diffusion 所用的超大模型，二次元的素材池小得多。当输入的要求细致到特定角色、特质时，特定画师的“影子”经常就会浮现出来。


受到抵制的 mimic 和 Noval AI 两个平台，都因能制造出画风极度接近特定画师的作品，而被视为“洗稿”机器——这种行为之泛滥，以至于那位画师的原作，有时反而会被识别为“AI 制造”。



4 H' g; H! S7 ^6 i( Q5 y' D图片来源：微博截图
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& \) w6 d. |! ^+ W9 C8 b' x+ D/ T新技术放大了一个旧问题：抄袭。

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画师圈有不成文的习惯：同人爱好者会在网络上收集自己喜欢的图片，上传到一些公开平台；而初出茅庐的画师，则将此作为宣传自己，与同好交流的方式。

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6 q9 [7 D1 x% N! l+ |8 ^为了方便搜索，他们常会给图片打上非常细致的 tag，以下面这张游戏同人图为例，上传者不仅会打上角色名称、游戏出处，还会具体至画面内角色的发型、发色、姿态和衣着等细节。

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4 ]; T- K/ X, B( e. _左侧橙色框内均为这张图片的 tag ｜ danbooru  


( h( d+ O) h! e  Y于是，这些平台成了天然的 AI 素材库，只要使用爬虫技术，将图片和词条抓取下来，就可直接用于训练，连人工标注的成本都省下了。画师在无意识中，也为 AI 进步贡献了一份力。

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使用图片作为素材训练的时候，多数 AI 平台并不会征询原作者的同意。平台商业化后的收益也不会有半分进入原作者的口袋——一些画师们认为，这实际上已经构成侵权。
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6 Z5 d# z9 `' D, l3 xArtStation 艺术家集体反对 AI 绘图 ｜独立艺术家 Joyce Da Silva


人类反击战
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作为传统的乙方角色，很难说画师的态度能多大程度上左右甲方的选择，更别提改变技术前进的车辙。但他们也并未自此缴械投降。


魂君在自己的倡议中提出一个思路：今后画师们在平台上发布作品时，可以在作品上覆盖大面积水印，破坏作品的完整性，以防止被用于训练 AI 以及洗稿。一些画师随之响应，开始分享水印的资源包。不同于签名似的小型水印，这些水印面积巨大，试图均匀地覆盖整个画面。
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画师开始公开免费地分享自制的水印 ｜ 微博截图
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  _/ i+ z+ n3 i( U6 h画师们也被迫自证自己的作品并非出自 AI 之手。


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他们向社交平台上传作品的同时，开始主动贴出草稿、视频等绘制过程，甚至有网友表示这种做法已经成了新的“发图礼仪”；也有部分画师大面积撤下自己公开发布过的作品，以防止被用于 AI 训练。
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: o( I3 `9 |6 `( s* y. Z" V1 B2022 年 9 月，一个名为 Spawning 的艺术家团体上线网站 Have I Been Trained? （我被用于训练了吗？），通过检索目前最大的开源图片数据库 LAION-5B 和 Laion-400M ，帮助艺术家了解自己的作品是否被用于 AI 工具的训练。


一些传统图片平台也摆明自己的态度。Getty、Shutterstock 等图片库网站先后删除了平台上一些明显标注为 AI 生成的图像；福瑞（兽人）爱好者社区 Fur Affinity 则是以保护人类创作者为由，禁止了 AI 作品在平台上出现。

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AI 禁止的趋势在各类型的平台蔓延｜微博截图
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' V' s! w3 z$ X' N) g% @当然也有人使用法律手段反击。2022 年 11 月 3 日，微软收到一起集体诉讼，其旗下的 AI 编程助手 GitHub Copilot 被控诉使用公共仓库内、用户发布的代码进行训练，侵犯了大量创作者的合法权益。公开信中写道，这起诉讼背后的“原告”，是“数百万 GitHub 用户”。
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+ P8 I4 I/ @; {4 L& r7 o5 _3 [5 Z这起诉讼引发了大量关注，因为不仅是 Copilot ，目前包括 AI 绘图在内的绝大部分人工智能生成工具背后都是这同一套运行逻辑。参与诉讼的律师 Matthew Butterick 接受媒体采访时表示：我们正处于人工智能的 “Napster 时代”——在数字音乐出现的初期，“Napster 案”的判决奠定了版权音乐的发展根基，决定了如今人们在平台上听音乐而不是私人下载的习惯。

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过去一年，文字生成图像、文字生成音乐甚至视频的工具花样翻新，彼此超越；而创作者们则花一年时间沉淀下来一个问题：如何在技术面前保护自己的权益？



Rick&Morty 主创在新游戏中使用AI绘图作品，以“营造一种平行宇宙的荒诞感” ｜ Reddit

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面对越来越无所不能的 AI，人类群体也开始了分裂。
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& m: c& S5 `! }+ p1 v. ]5 N/ d魂君加了不少讨论 AI 绘图的聊天群，有单纯以画师组建的群，也有包含技术研究人员、公司老板等在内成员比较复杂的群。他观察发现，研究技术和做老板的，聊到 AI 通常都会比较兴奋且积极乐观。
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4 f- }1 J9 @7 `/ W+ {; m6 S至于画师们，魂君总结道：“有悲观派，认为 AI 迟早会取代人；有乐观派，认为 AI 只是一个工具，认为今后围绕 AI 说不定会衍生一些新的工作岗位；之前群里还出现过一个无脑拥护 AI 的极端技术主义者，他觉得人学习不算侵权，那 AI 学习也不算，结果被好多人怼了。还有画师认为 AI 的出现是一件好事，能淘汰所谓的‘低端’画师。”
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越来越多迹象显示，这不是一场昙花一现的争吵，而是 AIGC 技术普及之路上绕不开的核心命题。

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5 k/ X$ I- k4 d; d4 j0 q# nAI 绘画相关的内容下，人们总是自发地将有关侵权的讨论顶到热门；Stable Diffusion 则于 2022 年 12 月宣布，将与 HaveIBeenTrained 网站合作，允许艺术家在训练集中搜索并删除自己的作品。
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* M. h5 k6 }. M( S: B- ]% M. xB 站知名 up 主删除使用 AI 绘画的视频 ｜ B 站截图


% Q0 y* N9 v  C3 y5 ^. _魂君自己也尝试过用 AI 做东西。还是早在 2017 到 2018 年期间，他接触到了当时被视为 AI 的“自动上色”工具，相当简陋，也并不引人注意。一直到 2021 年年底 Disco Diffusion 出现，他才又一次注意到 AI 绘图——技术的能量却已今非昔比。



) F. T- K6 ^" @, t  Y2 G踌躇再三，他还是选择不使用：“还是担心侵权问题。”
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被 AI 抢了插画生意的张伟感受更直接：AI 就是一个大型抄袭机器。他认为当前大家对 AI 的追捧程度，很快就会导致不同程度的画师失业， AI 最终将成为一个凌驾于人之上的存在。
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4 U1 p; b& u0 M9 O. F游戏公司美术刘晓莉则认为自己的竞争对手一开始就不是 AI：“对手是 95 后，是那些更年轻的新进原画师，（我）早就有危机感了，AI 算什么？”

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4 v) x8 f7 \+ x9 ~3 b6 x( q那 AI 的抄袭问题呢？刘晓莉立刻干脆地反问回来：“人就不抄吗？”
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（文内张伟、刘晓莉均为化名）


# @) A) ^$ {0 h5 [" |& g参考文献
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[1] https://www.nature.com/articles/nature16961

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[2] https://datagen.tech/blog/face-datasets/

. U& n& A& _1 @  r

[3] https://www.theverge.com/2022/11/8/23446821/microsoft-openai-github-copilot-class-action-lawsuit-ai-copyright-violation-training-data

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[4] https://githubcopilotlitigation.com/

/ c  ], j. H1 W" L

[5] https://haveibeentrained.com/

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[6] https://automaton-media.com/en/nongaming-news/20220831-15350/

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[7] https://medium.com/nightcafe-creator/stable-diffusion-tutorial-how-to-use-stable-diffusion-157785632eb3

作者：郭亨宇

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编辑：翁垟

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