機器幹了我的活，價格是我的八百分之一＊阿波羅新聞網

過去一年的科技熱點，你還記得哪些？是不是也曾被其中一些所吸引，甚至樂此不疲地和同好們陷入「爭吵」？

新年之初，果殼為你準備了幾個小故事，都是關於過去一年那些引起全社會熱議的技術現象，以及環繞着它們的觀點爭鳴。我們同你一起，一邊複習這些故事，一邊期待着新年的更多技術趣味。

技術不止兩面，我們的每個人的態度都彌足珍貴，「爭吵」讓它變得更加美好。

120元vs2美分

我們每個人都在逼近被機器搶活的時刻。對於張偉，這個時刻已經到來了。

大學畢業至今，張偉已經做了八年獨立畫師。2022年國慶期間，他經人介紹接到了一份配圖工作——給小說繪製人物頭像。

這是一份「走量」的活，對技術和創造性要求不算高。對方開的價位也合理，120元一張，一共65張。主要成本在於溝通。因為是第一次合作，雙方花了一天時間對接需求，期間張偉畫了三張草稿，對方又找來一些案例給他做參考。

一切似乎推進順利，溝通後他交了第一稿，通過了。對方還支付了第一張畫的稿費。直到幾天後，他突然收到通知：

「經開會決定，小說配圖將從人物插圖改成物品配圖，使用 AI繪畫，合作中斷。」

「我被 AI搶活了。」他有些哭笑不得。他向對方要求看看 AI生成的成果，對方也大方地發給他。「挺不錯」，他的感受是。但更大的落差是成本：對方告知張偉，機器生成一張圖只需要花費2美分。

給AI打下手

這是近860倍的差距。

公司的經營者們先動了心——哪家公司開始裁美術、哪家開始研究 AI技術、哪家已經在用 AI生成圖，類似傳聞越發頻繁地在畫師群體內流傳。

劉曉莉所在的遊戲公司就是其中之一。2022年10月底，市場部一位同事開了一次 AI繪圖分享會，用遊戲項目的成品圖，現場生成了相關圖片。

參會的有劉曉莉這樣的美術崗，還有市場、策劃和程式設計師。大多數人反應平淡，畢竟過去半年多少也在網上看到過案例。劉曉莉感受也並不驚艷，「不確定性很大，不可能一次就生成很好的圖片」。

唯獨製作人興奮異常，眉飛色舞地追問主美術：今後遊戲內的部分皮膚是不是可以用 AI製作？

此前，皮膚繪製這類工作都會外包一部分出去，每張稿費大概在五六千元，需要一名畫師畫上一星期。如今使用 AI，生成圖片只需兩小時，再經過原畫師上手改，一個半小時就能完成。滿打滿算，一張圖的產出只需四小時。

儘管老闆已經拍板，把 AI加入到工作流程這件事仍處於測試階段，劉曉莉的工作尚未受到太多影響。

在很多細緻而常見的甲方要求面前， AI的隨機性並不佔優勢。它無法理解一些簡單指令，比如，「把腳往後收一收」——或許這就是為什麼，那家出版商在選定 AI作畫後，將小說的配圖從人像改成了物件。

但真正的威脅到來之前，人們的心態先變了：和劉曉莉同一崗位的同事，在開完 AI分享會後危機感「呼的一下就上來了」。

「之前同事基本不接外包的活，周末時間都用來陪孩子，但最近一周有人找她，她二話不說立馬開工。」

轉頭回到公司里，這名同事卻又不太樂意給 AI「打下手」，改稿的時候「癟着嘴」。

成為機器的養料

如今人們已經理解，機器並不是憑空學會了畫畫。在此之前廣為人知的阿法狗 AlphaGo，就學習了16萬人類棋譜以精進「棋藝」；而一個人臉識別算法要訓練至合格，常用數據集生成的人臉圖片數量，往往達百萬量級。

AI繪圖也是如此。火爆2022的 DALL-E2、Stable Diffusion等，他們的訓練集均包含數十億個參數。除非直接指定風格（例如梵高、莫奈），人們並不容易分辨一幅機器生成圖究竟「學習」了哪些藝術家。

但很快就有了例外。2022年8月底，AI繪圖工具 mimic一度在日本畫師群體中引發熱議，這款繪圖工具能模仿指定漫畫家的畫風，輸出相近的作品。日本畫師開始群體抗議，「使用禁止」的 tag成為推特趨勢熱門話題，許多畫師表示自己的作品不會授權給 mimic用於訓練及使用。

緊接着，事態蔓延到了中國畫師圈。獨立畫師魂君表示：一開始，人們只是抱着「玩玩看」的心態開始使用這些工具；進而，出現了一些不畫畫的人使用特定畫師的作品訓練模型，再反過來用生成的作品嘲諷該畫師的事情。

2022年10月13日，魂君發佈了一則微博，呼籲業內關注 AI繪畫侵權現象。他提到：目前「 AI無授權拿畫師的畫做養料」、「無授權拿畫師圖洗稿玩」的情況逐漸泛濫。他希望更多同行能加入發聲，抵制以 AI繪圖為名義的侵權。抗議直指一款名為 NovalAI的繪畫工具。

11月29日，微博網友@ Sueno洛柒則發聲抵制 Nijijourney，一款最新的基於 Midjourney的 AI繪畫程序。

這些備受爭議的工具存在一個共同點，它們都是為創作二次元畫作而生的。不論你輸入什麼關鍵詞，成品都會呈現動漫風格。

相比於 DALL-E2、Stable Diffusion所用的超大模型，二次元的素材池小得多。當輸入的要求細緻到特定角色、特質時，特定畫師的「影子」經常就會浮現出來。

受到抵制的 mimic和 Noval AI兩個平台，都因能製造出畫風極度接近特定畫師的作品，而被視為「洗稿」機器——這種行為之泛濫，以至於那位畫師的原作，有時反而會被識別為「AI製造」。

圖片來源：微博截圖

新技術放大了一個舊問題：抄襲。

畫師圈有不成文的習慣：同人愛好者會在網絡上收集自己喜歡的圖片，上傳到一些公開平台；而初出茅廬的畫師，則將此作為宣傳自己，與同好交流的方式。

為了方便搜索，他們常會給圖片打上非常細緻的tag，以下面這張遊戲同人圖為例，上傳者不僅會打上角色名稱、遊戲出處，還會具體至畫面內角色的髮型、發色、姿態和衣着等細節。

左側橙色框內均為這張圖片的 tag｜ danbooru

於是，這些平台成了天然的 AI素材庫，只要使用爬蟲技術，將圖片和詞條抓取下來，就可直接用於訓練，連人工標註的成本都省下了。畫師在無意識中，也為 AI進步貢獻了一份力。

使用圖片作為素材訓練的時候，多數 AI平台並不會徵詢原作者的同意。平台商業化後的收益也不會有半分進入原作者的口袋——一些畫師們認為，這實際上已經構成侵權。

人類反擊戰

作為傳統的乙方角色，很難說畫師的態度能多大程度上左右甲方的選擇，更別提改變技術前進的車轍。但他們也並未自此繳械投降。

魂君在自己的倡議中提出一個思路：今後畫師們在平台上發佈作品時，可以在作品上覆蓋大面積水印，破壞作品的完整性，以防止被用於訓練 AI以及洗稿。一些畫師隨之響應，開始分享水印的資源包。不同於簽名似的小型水印，這些水印面積巨大，試圖均勻地覆蓋整個畫面。

畫師開始公開免費地分享自製的水印｜微博截圖

畫師們也被迫自證自己的作品並非出自 AI之手。

他們向社交平台上傳作品的同時，開始主動貼出草稿、視頻等繪製過程，甚至有網友表示這種做法已經成了新的「發圖禮儀」；也有部分畫師大面積撤下自己公開發布過的作品，以防止被用於 AI訓練。

2022年9月，一個名為 Spawning的藝術家團體上線網站 Have I Been Trained?（我被用於訓練了嗎？），通過檢索目前最大的開源圖片數據庫 LAION-5B和 Laion-400M，幫助藝術家了解自己的作品是否被用於 AI工具的訓練。

一些傳統圖片平台也擺明自己的態度。Getty、Shutterstock等圖片庫網站先後刪除了平台上一些明顯標註為 AI生成的圖像；福瑞（獸人）愛好者社區 Fur Affinity則是以保護人類創作者為由，禁止了 AI作品在平台上出現。

AI禁止的趨勢在各類型的平台蔓延｜微博截圖

當然也有人使用法律手段反擊。2022年11月3日，微軟收到一起集體訴訟，其旗下的 AI編程助手 GitHub Copilot被控訴使用公共倉庫內、用戶發佈的代碼進行訓練，侵犯了大量創作者的合法權益。公開信中寫道，這起訴訟背後的「原告」，是「數百萬 GitHub用戶」。

這起訴訟引發了大量關注，因為不僅是 Copilot，目前包括 AI繪圖在內的絕大部分人工智能生成工具背後都是這同一套運行邏輯。參與訴訟的律師 Matthew Butterick接受媒體採訪時表示：我們正處於人工智能的「Napster時代」——在數碼音樂出現的初期，「Napster案」的判決奠定了版權音樂的發展根基，決定了如今人們在平台上聽音樂而不是私人下載的習慣。

過去一年，文字生成圖像、文字生成音樂甚至視頻的工具花樣翻新，彼此超越；而創作者們則花一年時間沉澱下來一個問題：如何在技術面前保護自己的權益？

面對越來越無所不能的 AI，人類群體也開始了分裂。

魂君加了不少討論 AI繪圖的聊天群，有單純以畫師組建的群，也有包含技術研究人員、公司老闆等在內成員比較複雜的群。他觀察發現，研究技術和做老闆的，聊到 AI通常都會比較興奮且積極樂觀。

至於畫師們，魂君總結道：「有悲觀派，認為 AI遲早會取代人；有樂觀派，認為 AI只是一個工具，認為今後圍繞 AI說不定會衍生一些新的工作崗位；之前群里還出現過一個無腦擁護 AI的極端技術主義者，他覺得人學習不算侵權，那 AI學習也不算，結果被好多人懟了。還有畫師認為 AI的出現是一件好事，能淘汰所謂的『低端』畫師。」

越來越多跡象顯示，這不是一場曇花一現的爭吵，而是 AIGC技術普及之路上繞不開的核心命題。

AI繪畫相關的內容下，人們總是自發地將有關侵權的討論頂到熱門；Stable Diffusion則於2022年12月宣佈，將與 HaveIBeenTrained網站合作，允許藝術家在訓練集中搜索並刪除自己的作品。