趙睿智 李輝

摘要：AI繪畫(huà)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(shí)，也在實(shí)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(zhēng)、失業(yè)焦慮等問(wèn)題。本文以生成式人工智能為研究對(duì)象，通過(guò)案例分析探究AI繪畫(huà)發(fā)展現(xiàn)狀中對(duì)創(chuàng)意端造成上述困境，并提出相應(yīng)解決措施，促使生成式人工智能有效推動(dòng)未來(lái)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(huà)

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(guò)程中衍生出的特殊類型，也是近年來(lái)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(guò)模擬人類主觀能動(dòng)性的創(chuàng)意思維，深度學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界中已有的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，從而借助自身設(shè)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(dú)特的功能與技術(shù)手段，為越來(lái)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(shí)別和分類現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，還可以通過(guò)學(xué)習(xí)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(yǔ)言和聲音。①生成式人工智能之所以成為鏈接人類現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)生活的新型工具，主要憑借的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)功能和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)兩大技術(shù)。一方面，生成式人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)模擬了人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征內(nèi)容，處理圖像、自然語(yǔ)言等較為復(fù)雜的問(wèn)題，更快捷地傳遞和處理數(shù)據(jù)信息。

另一方面，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network， GAN）的生成器與判別器兩大部分持續(xù)形成的“學(xué)習(xí)—生成—判別”的對(duì)抗過(guò)程，并在對(duì)抗中不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終實(shí)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(yǔ)言翻譯文本和進(jìn)行基礎(chǔ)邏輯性對(duì)話的語(yǔ)言生成式人工智能；其次是通過(guò)圖生圖、文生圖等方式生成新圖片修復(fù)原圖像、轉(zhuǎn)變圖像筆觸風(fēng)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(jiàn)的音頻生成式人工智能；最后是與圖像音頻相對(duì)應(yīng)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(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、藝術(shù)創(chuàng)作等，嘗試為人類的生產(chǎn)生活帶來(lái)創(chuàng)新與發(fā)展。

二、AI繪畫(huà)對(duì)創(chuàng)意端發(fā)展的助力

在生成式人工智能的現(xiàn)有門(mén)類中，有一類為圖像生成式人工智能模型，而在人工智能對(duì)圖像的生成創(chuàng)作過(guò)程中，AI繪畫(huà)近年來(lái)發(fā)展趨勢(shì)迅猛。2022年初，關(guān)于AI繪畫(huà)的眾多軟件平臺(tái)不斷涌現(xiàn)，短短數(shù)月時(shí)間便在生成速度和結(jié)果質(zhì)量上有了飛躍性的進(jìn)步。2022年8月美國(guó)科羅拉多州博覽會(huì)上，游戲設(shè)計(jì)師賈森·阿勒（Jason Alle）利用AI繪畫(huà)技術(shù)生成的作品《太空歌劇院》獲得了一等獎(jiǎng)的佳績(jī)，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(zhēng)論，推廣AI繪畫(huà)成為人類愈加密切關(guān)注的話題。

AI繪畫(huà)的萌芽有兩個(gè)標(biāo)志，一個(gè)是20世紀(jì)70年代，藝術(shù)家哈羅德·科恩（Harold Cohen）通過(guò)復(fù)雜的編程控制機(jī)械臂完成的繪畫(huà)創(chuàng)作；另一個(gè)是2006年電腦繪畫(huà)產(chǎn)品The Painting Fool通過(guò)提取照片中的色塊信息進(jìn)行的繪畫(huà)創(chuàng)作。2012年，谷歌公司的吳恩達(dá)和杰夫·迪安（Jef Dean）聯(lián)手訓(xùn)練了一個(gè)當(dāng)時(shí)世界上最大的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，用來(lái)指導(dǎo)計(jì)算機(jī)畫(huà)出貓臉圖片。3天，1.6萬(wàn)個(gè)CPU，1000萬(wàn)個(gè)貓臉圖片，最終生成了一只模糊的貓臉。①這標(biāo)志著“AI繪畫(huà)”領(lǐng)域的技術(shù)突破。

所以，AI繪畫(huà)從嚴(yán)格意義上說(shuō)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(shí)代下的AI繪畫(huà)，則基于深度學(xué)習(xí)模型來(lái)進(jìn)行繪畫(huà)作圖，屬于生成式人工智能，是利用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成內(nèi)容的新型生產(chǎn)方式。程序開(kāi)發(fā)者首先收集海量已有的圖像進(jìn)行整合，并對(duì)這些圖像進(jìn)行細(xì)致分類和輸入預(yù)處理，隨后設(shè)計(jì)程序?qū)@些圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行全面學(xué)習(xí)，繼而根據(jù)用戶端上傳的關(guān)鍵詞和細(xì)化需求進(jìn)行模仿輸出，通過(guò)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(guò)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(gè)小時(shí)的細(xì)化后，才完成了整個(gè)創(chuàng)作過(guò)程。②

而以AI繪畫(huà)為典型案例的生成式人工智能，無(wú)論是現(xiàn)在還是未來(lái)，對(duì)于處于整個(gè)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(xué)者張祥志在《文化產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造力研究：機(jī)理、保障機(jī)制與激勵(lì)政策》一文中，通過(guò)對(duì)聯(lián)合國(guó)教科文組織的文化循環(huán)規(guī)律進(jìn)行翻譯分析，并結(jié)合文化產(chǎn)業(yè)各個(gè)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(jìn)行描述?！雹蹌?chuàng)意端處于整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的源頭地位，負(fù)責(zé)為后續(xù)的消費(fèi)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(jià)值回饋上。同樣，在擁有圖像生成功能的AI繪畫(huà)領(lǐng)域中，AI繪畫(huà)這一生成式人工智能的出現(xiàn)，將繪畫(huà)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(huà)使得創(chuàng)意端群體規(guī)模擴(kuò)大，平臺(tái)如雨后春筍般爭(zhēng)相破土而出。據(jù)觀察，目前AI繪畫(huà)的核心用戶大致可歸為兩類：一類是年輕人群體，是以大學(xué)生和年輕女性為主的興趣類用戶；另一類則是以畫(huà)家、商業(yè)插畫(huà)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(shí)間里，AI繪畫(huà)已經(jīng)吸引了眾多創(chuàng)業(yè)者和用戶，且隨著AI繪畫(huà)系統(tǒng)操作的便捷性提升，年輕人群體使用規(guī)模愈加擴(kuò)大，興趣類用戶正借助人工智能實(shí)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(shuō)的“每個(gè)人都是畫(huà)家”。與此同時(shí)，隨著“AI繪畫(huà)”技術(shù)的突飛猛進(jìn)，國(guó)外平臺(tái)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(gè)月的時(shí)間就從v3升級(jí)至v4，能力和效果提高顯著，而Stable Diffusion開(kāi)源之后，借助它作為基底進(jìn)行再訓(xùn)練而成的各類模型更是越來(lái)越多，促進(jìn)了該領(lǐng)域生態(tài)的繁榮。④聚焦國(guó)內(nèi)，文心一格、盜夢(mèng)師、Tiamat、意間等AI繪畫(huà)平臺(tái)興起，也引發(fā)民眾熱切關(guān)注。據(jù)粗略統(tǒng)計(jì)，目前在小紅書(shū)軟件中與AI繪畫(huà)話題相關(guān)的帖子有數(shù)萬(wàn)條之多，在新浪微博平臺(tái)上關(guān)于AI繪畫(huà)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(huà)作品，并為觀眾提供了經(jīng)驗(yàn)豐富的AI繪畫(huà)教程。

其次，AI繪畫(huà)有效提升了創(chuàng)意端使用者的創(chuàng)意工作效率。AI繪畫(huà)出現(xiàn)后，專業(yè)型使用人員從事與繪畫(huà)藝術(shù)、設(shè)計(jì)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(huà)師在確定了畫(huà)面風(fēng)格和元素的基礎(chǔ)上，可以使用AI繪畫(huà)系統(tǒng)生成插畫(huà)的草稿，給予委托方以進(jìn)行取舍判斷，并更高效地進(jìn)行后續(xù)的編輯和完善，以便將更多的時(shí)間分配在創(chuàng)造力激發(fā)等重要的方面，相應(yīng)的較為機(jī)械漫長(zhǎng)的部分則被生成式人工智能所取代。

最后，AI繪畫(huà)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(mén)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(jìn)行輕度操作。在AI繪畫(huà)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(huà)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(dāng)AI繪畫(huà)出現(xiàn)后，生產(chǎn)者能夠輕易實(shí)現(xiàn)圖生圖甚至是文生圖，輔助UGC和PGC進(jìn)行生產(chǎn)創(chuàng)作，這種極強(qiáng)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(mén)檻。

三、AI繪畫(huà)對(duì)創(chuàng)意端產(chǎn)生的現(xiàn)實(shí)隱憂

AI繪畫(huà)突破了技術(shù)難關(guān)，吸引了大批用戶與關(guān)注者。市場(chǎng)嗅到了機(jī)會(huì)，谷歌、微軟早已布局AI繪畫(huà)，百度、抖音、騰訊也紛紛下注。按照國(guó)泰君安研報(bào)預(yù)計(jì)，未來(lái)5年AI繪畫(huà)在圖像內(nèi)容生成領(lǐng)域的滲透率將達(dá)到10%—30%，AI繪畫(huà)已然站上數(shù)字時(shí)代的風(fēng)口。①隨著資本紛紛涌入這片嶄新的藍(lán)海，AI繪畫(huà)也在大眾視野的關(guān)注下出現(xiàn)了許多令人擔(dān)憂的問(wèn)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(lái)挑戰(zhàn)，值得業(yè)界和學(xué)界思考探究。

（一）創(chuàng)意群體良莠不齊，創(chuàng)作審美無(wú)限趨同

目前，AI繪畫(huà)的主要使用群體由專業(yè)團(tuán)隊(duì)、企業(yè)創(chuàng)意生成工作者與部分實(shí)驗(yàn)性藝術(shù)家構(gòu)成，但也有部分個(gè)人玩家。由于支撐AI繪畫(huà)大部分操作過(guò)程的深度學(xué)習(xí)技術(shù)已由程序代替，對(duì)使用者而言，并不需要像以往繪畫(huà)中起稿、勾線和上色等復(fù)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(lái)越多的人試圖涌入這片市場(chǎng)。這雖然能激發(fā)民眾對(duì)于創(chuàng)作的熱情，但隨著創(chuàng)意端群體的門(mén)檻被拉低，越來(lái)越多的人都能憑借AI繪畫(huà)的工具生成精美圖像，甚至部分人憑借人工智能生成的畫(huà)作作為資本，以“專業(yè)”的插畫(huà)師、設(shè)計(jì)師自居，群體內(nèi)部真實(shí)水平的高低被人工智能包裝遮蔽起來(lái)，使消費(fèi)決策遭受不小挑戰(zhàn)。

創(chuàng)意端群體水平參差不齊，平臺(tái)程序的使用情況也各不相同。這就導(dǎo)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(huà)系統(tǒng)操作及生成水平而言，生成一幅精美的畫(huà)作需要操控者耗費(fèi)精力反復(fù)對(duì)關(guān)鍵詞、底圖、筆刷力度進(jìn)行細(xì)化調(diào)整，往往也需要在初次生成圖基礎(chǔ)上進(jìn)行二次生成，最終才能得到作品。這對(duì)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(duì)于部分想要通過(guò)AI繪畫(huà)直接進(jìn)入藝術(shù)領(lǐng)域的人而言，則還需要一段時(shí)間的學(xué)習(xí)過(guò)程，盲目生成只會(huì)在作品中凸顯低級(jí)與無(wú)知，這也是AI繪畫(huà)極易面臨的現(xiàn)實(shí)困境之一。

此外，AI繪畫(huà)雖然憑借其先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，分析了眾多風(fēng)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(fēng)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(guò)的，生成式人工智能所能做的不過(guò)是將千萬(wàn)幅作品精細(xì)化分解再重新組合。如果未來(lái)藝術(shù)家更多地依靠人工智能進(jìn)行創(chuàng)作，反倒會(huì)陷入被已有風(fēng)格局限的怪圈，無(wú)法真正創(chuàng)造出新的藝術(shù)風(fēng)格。因此，創(chuàng)意端群體接受、學(xué)習(xí)的作品若多由AI繪畫(huà)生成，其創(chuàng)作審美最終會(huì)趨同，而消費(fèi)者的接受審美也會(huì)隨之走向較為“固定”的風(fēng)格。思維定勢(shì)對(duì)藝術(shù)創(chuàng)作而言是毀滅性的，同質(zhì)化的作品會(huì)慢慢影響人們的審美標(biāo)準(zhǔn)，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(lái)困惑

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

AI繪畫(huà)到底是“人工智能”還是“人工智障”？據(jù)小紅書(shū)平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，在數(shù)萬(wàn)條關(guān)于“AI繪畫(huà)”話題的筆記中，諸如“AI你沒(méi)事兒吧”“AI我真的會(huì)告你”“人類馴服AI失敗”等“吐槽”型風(fēng)格的詞條常在帖子中出現(xiàn)，此類單篇筆記最高點(diǎn)贊量達(dá)到了數(shù)萬(wàn)之多，表現(xiàn)出人們似乎很難想象在高精細(xì)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(lái)，“AI繪畫(huà)”相關(guān)搜索指數(shù)環(huán)比增長(zhǎng)近500%，也有人專門(mén)為AI繪畫(huà)創(chuàng)建了話題，截至2022年12月9日總閱讀量達(dá)2.1億次。①總體而言，AI繪畫(huà)生成失敗的情況主要體現(xiàn)為三類，分別是多人識(shí)別不精準(zhǔn)、人寵身份難判以及四肢手部刻畫(huà)粗糙。AI繪畫(huà)即使再智能、再?gòu)?qiáng)大、再便利，它目前所能做的，也只不過(guò)是以人類提供的數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)素材、以人類的認(rèn)知為基礎(chǔ)，盡可能模仿人類所期望的畫(huà)面。歸根到底，失誤的原因還是AI繪畫(huà)前期的數(shù)據(jù)支持量不足以及技術(shù)落后。

（三）版權(quán)問(wèn)題糾纏不清，信息安全網(wǎng)絡(luò)生態(tài)有危機(jī)

2022年12月，Artstation網(wǎng)站畫(huà)師聯(lián)合抵制AI繪畫(huà)，最后Artstation網(wǎng)站發(fā)布公告表示仍然允許AI繪畫(huà)作品的發(fā)布，但未來(lái)會(huì)計(jì)劃添加人工智能作品的標(biāo)簽以實(shí)現(xiàn)分類，并會(huì)在藝術(shù)家發(fā)布作品時(shí)顯示“是否同意被AI抓取用來(lái)訓(xùn)練”的選項(xiàng)，如若版權(quán)遭到侵犯，當(dāng)事人可以按照流程向官方提交報(bào)告進(jìn)行維權(quán)。雖然目前AI繪畫(huà)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(jìn)展而言這只是未來(lái)的計(jì)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(huà)所涉及的訓(xùn)練作品的版權(quán)以及生成作品的版權(quán)歸屬都沒(méi)有明確的定義，版權(quán)之爭(zhēng)尚不明晰。

同時(shí)，關(guān)于個(gè)人信息隱私安全的問(wèn)題也隨之而來(lái)。在目前現(xiàn)有的絕大多數(shù)AI繪畫(huà)程序中，注冊(cè)時(shí)勾選的用戶協(xié)議里都會(huì)明文規(guī)定，凡是用戶上傳到平臺(tái)里的公開(kāi)內(nèi)容都默認(rèn)授權(quán)給平臺(tái)。這也就意味著用戶在客戶端填寫(xiě)的所有信息數(shù)據(jù)和個(gè)人生活圖片都會(huì)為平臺(tái)所用，大量的數(shù)據(jù)便由此被平臺(tái)收集。雖然有部分平臺(tái)已發(fā)布公告聲明稱，除了公開(kāi)的生成圖片，用戶隱私數(shù)據(jù)絕對(duì)不會(huì)泄露；除了平臺(tái)本身不會(huì)有任何第三方介入。但僅僅憑借平臺(tái)一面之詞也無(wú)法判定究竟是否能實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)，且已有部分民眾反映在注冊(cè)了AI繪畫(huà)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(duì)個(gè)人隱私及信息安全問(wèn)題更為關(guān)注。

此外，早在幾年前便出現(xiàn)過(guò)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(kāi)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(duì)民眾的正常生活帶來(lái)遭到誹謗和詐騙的巨大威脅。同樣在AI繪畫(huà)領(lǐng)域中，隨著人們接觸程度的加深以及對(duì)AI繪圖工具使用程度的深入，有部分低素質(zhì)用戶會(huì)利用AI繪畫(huà)生成大尺度圖片，在互聯(lián)網(wǎng)上傳播甚至售賣，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的良好生態(tài)環(huán)境造成不良影響。

（四）價(jià)格失衡擾亂市場(chǎng)，失業(yè)隱患惹人擔(dān)憂

當(dāng)創(chuàng)作難度降低，生成時(shí)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(shí)際人數(shù)）÷（標(biāo)準(zhǔn)小時(shí)產(chǎn)能×生產(chǎn)時(shí)長(zhǎng)÷標(biāo)準(zhǔn)人數(shù)）

當(dāng)AI繪畫(huà)被大多數(shù)使用群體掌握，勞動(dòng)生產(chǎn)效率隨之提高，社會(huì)必要?jiǎng)趧?dòng)時(shí)間減少的同時(shí)商品的價(jià)值也在降低，相較通過(guò)人力創(chuàng)作出的作品，會(huì)出現(xiàn)價(jià)格失衡現(xiàn)象。以中國(guó)的商業(yè)插畫(huà)為例，AI繪畫(huà)出現(xiàn)前的商業(yè)插畫(huà)師根據(jù)畫(huà)作的精美程度與風(fēng)格差異收費(fèi)，普遍價(jià)格在百元到千元不等。目前，部分AI繪畫(huà)平臺(tái)呈現(xiàn)免費(fèi)開(kāi)放使用狀態(tài)，即便收費(fèi)，價(jià)格也較低。

若商業(yè)插畫(huà)創(chuàng)作者使用AI繪畫(huà)軟件輔助其作品產(chǎn)出，則會(huì)出現(xiàn)兩種價(jià)格失衡情況：一種是AI作品標(biāo)注的售賣價(jià)格過(guò)低，薄利多銷，而傳統(tǒng)人力繪制的商業(yè)畫(huà)作只得跟著降低價(jià)格，但這導(dǎo)致其實(shí)際工作量和難度與價(jià)格并不對(duì)等；另一種則是將人工智能生成的畫(huà)作以高價(jià)賣出，鼓吹親手繪制、工藝復(fù)雜的噱頭，混淆藝術(shù)品消費(fèi)者的視聽(tīng)，破壞整個(gè)市場(chǎng)的良好秩序。

此外，創(chuàng)意端群體的職業(yè)焦慮問(wèn)題也值得關(guān)注。AI繪畫(huà)能夠省略人力繪制過(guò)程直接生成，潛在危機(jī)便是AI繪畫(huà)工具會(huì)導(dǎo)致部分以商業(yè)插畫(huà)師、海報(bào)設(shè)計(jì)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(huì)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(fù)雜處境，以AI繪畫(huà)為代表的生成式人工智能若想在未來(lái)得到長(zhǎng)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(duì)上述審美、技術(shù)、版權(quán)、倫理與職業(yè)方面存在的問(wèn)題找出應(yīng)對(duì)之策。

（一）合理使用工具，生成準(zhǔn)入門(mén)檻

生成式人工智能無(wú)論未來(lái)如何發(fā)展，民眾首先要認(rèn)清的是：目前的生成式人工智能只是輔助人類進(jìn)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(xué)習(xí)技術(shù)，并不具有個(gè)體意義上的主觀能動(dòng)性和人類真正獨(dú)特的創(chuàng)造力。若想規(guī)避創(chuàng)作審美趨同，需要在認(rèn)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(dòng)性去操縱生成式人工智能，創(chuàng)意端工作者不應(yīng)局限于人工智能生成的有限風(fēng)格中，應(yīng)當(dāng)通過(guò)自身的不斷學(xué)習(xí)發(fā)掘潛能，讓更多的靈感與創(chuàng)意涌現(xiàn)世間，才能達(dá)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(kuò)大，帶來(lái)有利影響的同時(shí)，不容忽視的是創(chuàng)意端群體的門(mén)檻不能被無(wú)限拉低，社會(huì)及民眾應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)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(yīng)當(dāng)生成區(qū)分專業(yè)人員與興趣人員的隱形門(mén)檻，以AI繪畫(huà)為例，興趣人員可以通過(guò)學(xué)會(huì)工具使用方法來(lái)進(jìn)行產(chǎn)出，但應(yīng)建立在審美良好且有繪畫(huà)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(fèi)環(huán)節(jié)，這既有利于維護(hù)專業(yè)人員的職責(zé)工作，也有利于營(yíng)造良好的誠(chéng)信氛圍。

（二）彌補(bǔ)技術(shù)缺陷，提高生產(chǎn)效率

以AI繪畫(huà)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(wèn)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(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，部分AI繪畫(huà)平臺(tái)之所以會(huì)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(huà)不精準(zhǔn)等細(xì)節(jié)問(wèn)題也是畫(huà)家在現(xiàn)實(shí)中會(huì)面臨的難點(diǎn)。所以如果想進(jìn)一步彌補(bǔ)AI繪畫(huà)的技術(shù)缺陷，就必須從整個(gè)生產(chǎn)流程的初始環(huán)節(jié)開(kāi)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(guò)程中細(xì)化分類和預(yù)處理，從而提高工具的學(xué)習(xí)能力和儲(chǔ)存量，有效降低作品生成的失敗率。

同理，除AI繪畫(huà)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(xué)習(xí)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(kāi)發(fā)者根據(jù)使用過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題和用戶反饋，運(yùn)用技術(shù)手段彌補(bǔ)缺陷。以AI繪畫(huà)對(duì)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(duì) AI繪畫(huà)模型在構(gòu)圖、角色動(dòng)作等方面的不穩(wěn)定性進(jìn)行彌補(bǔ)的工具的出現(xiàn)，①AI繪畫(huà)在生成效果與可控性上將有更大的提高，從而被越來(lái)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(shuō)道：“著作權(quán)法保護(hù)表達(dá)而不保護(hù)思想，如果AI軟件是在學(xué)習(xí)圖片的創(chuàng)作思想，而非簡(jiǎn)單地復(fù)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(fèi)?！雹谀壳?，關(guān)于人工智能生成作品的版權(quán)歸屬全球并沒(méi)有明確統(tǒng)一的定義，主流方式是由提供產(chǎn)品服務(wù)的平臺(tái)定義，而我國(guó)法律目前也并沒(méi)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(huà)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(lái)源以及進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，藝術(shù)家們也應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)維權(quán)意識(shí)，按照個(gè)人意愿處理AI繪畫(huà)的數(shù)據(jù)授權(quán)。隨著人工智能進(jìn)入高速發(fā)展期，相關(guān)部門(mén)在法律和監(jiān)管措施的跟進(jìn)上，也應(yīng)加緊腳步，為其良性發(fā)展保駕護(hù)航。

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨，民眾在日常生活中對(duì)自身的安全隱私也日益重視，解決AI繪畫(huà)領(lǐng)域的隱私保護(hù)問(wèn)題刻不容緩。首先從國(guó)家角度來(lái)看，應(yīng)當(dāng)結(jié)合原有的隱私安全保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)，結(jié)合現(xiàn)狀對(duì)AI繪畫(huà)甚至人工智能領(lǐng)域進(jìn)行合理規(guī)范。其次，應(yīng)當(dāng)各方攜手共同監(jiān)管AI繪畫(huà)行業(yè)的隱私保護(hù)，一方面運(yùn)營(yíng)商在網(wǎng)站軟件的使用條例中應(yīng)當(dāng)明確對(duì)用戶上傳照片的絕對(duì)隱私保護(hù)，另一方面用戶在使用平臺(tái)軟件時(shí)應(yīng)仔細(xì)閱讀使用條例再進(jìn)行注冊(cè)和后續(xù)使用，而在使用過(guò)程中及以后一旦發(fā)現(xiàn)有對(duì)自身信息隱私泄露的情況，應(yīng)當(dāng)及時(shí)向監(jiān)管部門(mén)舉報(bào)反映。此外，針對(duì)AI繪畫(huà)中低俗、色情等不良信息的生成，可設(shè)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(yíng)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(xué)習(xí)創(chuàng)造

隨著生成式人工智能迭代升級(jí)，部分創(chuàng)意端人員的工作會(huì)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(huà)為例，AI繪畫(huà)的出現(xiàn)正在試圖挑戰(zhàn)部分低端作畫(huà)和設(shè)計(jì)人員的工作崗位，讓那些只會(huì)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(guò)學(xué)習(xí)創(chuàng)造得到人工智能目前無(wú)法具備的能力。創(chuàng)意端群體應(yīng)當(dāng)在意識(shí)到會(huì)有失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)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(xué)習(xí)創(chuàng)造中去，方能不被人工智能反超，不被時(shí)代的洪流所淹沒(méi)。同時(shí)，在生成式人工智能升級(jí)發(fā)展過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生新的工作崗位，例如應(yīng)運(yùn)而生的AI訓(xùn)練師等。而真正掌握創(chuàng)造力和藝術(shù)表現(xiàn)力的畫(huà)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