AI终究不能淘汰人类的想象与创造

2022年，AI生成艺术，或者说AI绘画，迎来了爆发性增长。

在谷歌指数中可以看到其惊人的上升曲线：从2022年8月开始，AI一度成为舆论焦点。它在以前所未有的惊人的速度从学术界扩散到大众视野。

谷歌指数

有人说：“AI绘画元年已至。”

今年以来，AI绘画工具迎来了飞跃性的发展。即使你毫无绘画基础和艺术细胞，但只要在AI绘图软件里输入几个关键词，再选择想要的风格与视角，几秒钟就能收获一幅与AI共创的高水平画作。

凭借着令人惊异的技术水准与创作能力，AI作画已经成为了海内外技术领域的顶流概念之一，无数AI画作被生产出来，AI正气势汹汹地向人类引以为傲的艺术创作领域发起冲击，舆论热潮也随之而来。

AI作画到底发展到了何种程度？AI未来真的会取代人类画师吗？对于产业来说，AI绘画又开启了哪些可能？

《时尚芭莎》36周年纪念刊，借助AI绘画工具完成了一幅东方美学与超现实主义相结合的画作   图源：栗米桃创作

2022进击的AI绘画

今年8月31日，一幅用AI生成的画作《太空歌剧院（Théâtre D'opéra Spatial）》在美国科罗拉多州博览会的“数字艺术/数字摄影处理”比赛中获得了第一名。

Jason Allen的获奖作品

该画作的创作者是游戏设计师Jason Allen，但此次获奖却在全球艺术领域引起了极大的争议，因为他的数字艺术过于数字了——是AI画的。

据报道，《空间歌剧院》是Jason Allen使用AI绘图软件MidJourney创作完成的，是在近千次的尝试后生成的。

AI绘画这项技术并不是近年才有的，其实，AI绘画的噱头早就已经产生，从最早出圈的AI上色网站到谷歌出的Disco Diffusion等工具的出现，国内外AI绘画的战争早已打响了。

早在2012年，真正意义上的AI绘图就已经开始发展，但由于技术的发展限制，AI绘图软件早期作品的效果却始终没有较大的进展，甚至可以说是粗糙。很长时间里，AI作画的意义更多停留在学界和业界，作为技术进展的体现。

早期AI生成的狐狸画像

直到2015年，面对GAN(生成式对抗网络)深度学习模型的平台期，学界提出了Diffusion模型，也就是扩散化模型，为AI绘图提供了一个新的思路：AI可以通过对其他画面的深度学习，通过“去噪”的方式作画。

伴随着扩散模型的广泛应用以及近年来AI深度学习模型的发展，属于AI绘图的“临界点”终于如排山倒海般来临了。今年以来，AI产出作品的质量以肉眼可见的速度日益提升, 而效率也从最初的一个小时缩短到现在的十几秒。

从年初开始，AI绘画平台就陆续出现：今年2月Disco Diffusion面世，4月MidJourney上线、DALL-E 2内测，再后来陆续出现了Imagen、Parti、Stable Diffusion、NovelAI等AI绘画平台。

Stable Diffusion   图源：新浪

这里面尤其值得一提的是于今年7月开始测试的Stable Diffusion，它堪称当今世界最强大的AI绘画模型。

比前辈们，Stable Diffusion成功地解决了细节及效率问题，通过算法迭代将AI绘图的精细度提升到了艺术品级别，并将生产效率提升到了秒级，创作所需的设备门槛也被拉到了民用水准。

至此，AI绘画终于做到了以假乱真、一气呵成、人人能用。可以说，AI绘画发生了革命性的、甚至是历史上会留名的突破性进展。

这股热潮也从国外刮到国内，百度等互联网大厂也纷纷投身AI绘画领域，涌现出文心一格、6pen、滴墨社区、无界版图等平台，全球AI绘图产品迎来了日新月异的发展。

无界版图官网界面

AI绘画后的伦理问题

伴随着技术发展，关于AI绘画的讨论热潮也此起彼伏，今年以来每过一段时间就会引起争议和指责。而这些指责的背后，是AI能否会取代人类画师的恐慌，以及关于AI绘画的版权争议。

过去几年人们一直认为艺术行业是最不可能被AI取代的行业之一，但是没想到的是，AI技术发展迅猛，无论是自动生成照片级别的风景图像，还是合成头像、画作以及二次元等诸多应用，都有达到不错的效果。

现阶段，随着AI作图技艺愈发精进，绝大多数业外人士已经难以分清人类作品和AI作画的区别。

在以上4幅画作中，A、D为AI绘制，B、C为人类绘制   图源：《艺术实证研究》

有的人认为短短几年发展出来的技术已经到这般高度，未来中低端画师会被AI取代，像画头像、画二次元人设、设计形象这类，只要对AI说出自己的要求，过几分钟后就能得到很多张图。

一般来说，顶层画师的风格强烈，AI难以复制、模仿，而且名声在外，不愁市场。而行业金字塔中底层的画师，尤其是刚入行的新手画师，需要靠接一些价位从几十到小几百元的头像稿过活，因此，这类画师是最容易被砸掉饭碗的。

在这样的现实基础上，很多人明显表现出了担忧和抵制。甚至有人说：“我们正在目睹艺术的死亡在我们眼前展开——如果创造性工作也要受到机器的影响，即使是需要高技能的工作也有被淘汰的危险，这样的话这样我们将拥有什么？”

但对于甲方来说，AI的发展则令他们“喜闻乐见”：不仅为自己节省了底层用图成本，一部分甲方也会借助AI绘画来更清晰地阐述需求，比如场景图、概念图，以便更准确得到自己想要的成果图。

Steam游戏《疯狂之源》的AI绘画游戏场景

此外，AI作画生成的作品版权归谁？是否可以商用？这是目前AI作画最大的争议点。

从现阶段来看，大部分AI绘图产品的底层逻辑仍旧在于学习与临摹。事实上，AI本身并不具备“创作”能力，这些产品需要将大量绘画作品的图像数据“喂食”给AI，并通过不断地深度学习将其“消化”，再通过理解关键词的方式进行创作输出。

因此，从创作伦理角度来看，AI画作到底是一种“拼接艺术”还是真正的艺术创作，创作者到底是AI本身还是操作者，都仍然存在诸多模糊地带。

约翰内斯·维米尔的《戴珍珠耳环的女孩》现在有许多不同的面孔

同时这也意味着，许多画师的画作可能会在并没有经过著作权允许的情况下被“喂食”给AI。在这种大量“喂食”之下，版权问题也随之产生。

可以看到，尽管AI绘画正在进行着革命性的突破发展，但无论是创作是否具有灵魂，还是更实际的侵权问题，AI作画领域仍在政策、伦理方面存在着诸多亟待完善的空间。

AIGC重构内容产业

其实，除了绘画领域，AI对整个内容创作领域都发起了冲击。

伴随数据、算法、算力等核心技术的突破，AIGC（Artificial intelligence-generated content），正推动虚实共生趋势下内容创作的范式转变。AIGC对内容领域的渗透还在继续，从文字、音频，到图片、视频，几乎涵盖所有内容形式，AIGC产业仍将快速扩张。

AI技术在文本创作应用包括识别翻译，写作文案/诗歌/小说/新闻等，已经实现了较高的精准度。腾讯打造“梦幻写手”（Dreamwriter）的新闻写作系统，能够在规定的22种场景中进行写作，具有0.46秒的平均发稿速度。

AI在乐曲生成、合成讲话、制作歌曲等领域，交互性、实时性也在进一步增强。Tom Gruber打造了能够实时动态编曲的自适应音乐平台LifeScore。用户向LifeScore输入一系列的音乐“原材料”之后，AI大师就会改变、提高并实时混音，带来音乐表演。

相较于文本和音频，AI视频创作难度相对更高，但在近期也取得了一定的发展成功。

2022年9月，Meta推出了Make-A-Video模型，正式入局AI视频制作领域，像AI绘图一样，用户仅需输入几个关键词或描述性的文字，就能生成符合语义的视频画面。尽管目前功能还比较初级，但已经能够生产出一些有趣且多元化的短视频内容。

AI视频创作内容

百家号、TikTok等内容平台同样押注AI，更新相关辅助创作功能，这必然会对未来的短视频行业产生冲击。

不难想象，未来，基础的文案、海报、视频等内容工作，很快就会由机器来高质、高效地完成，人的精力将被解放出来。

品牌自身需要成为高质量的内容创作者，将主要精力投入于核心内容构建中去，批量化的内容生产，可以交由工业化的AI来进行解决。

结 语

AI技术在降低内容生产的门槛，放低了下限，不过，上限依然靠的是人类创作者。AI在数据收集、分析和生成方面优于普通人，但在创造力、想象力等方面，还需要更多的突破。

因为AIGC本质上是对人类社会知识的整理，是在现有知识的基础上进行二次加工的产物，并不能突破人类认知的边界去创造内容。

“人”“机”两者是和平共存、互相成就的关系——AI是人类的一种外延，机器基于人的初始动机而发挥其功能，决定去哪儿；同时，AI在执行控制层面也将成为人的第二个“脑”，支配如何跑出去，并极大地提升效率。

AI的发展难免为内容创作者们带来冲击和焦虑，但我们也需要明白一点：它们终究只是工具，终究不能淘汰人类的想象与创造。