生成式AI爆火背后：数据确权、隐私与版权争议

文｜硅谷101，采访｜泓君，文字｜何源清，编辑｜泓君
来源：钛媒体

图片来源：由无界版图AI工具生成

老牌杂志《经济学人》的封面一向以辛辣和构思独特取胜，而今年年中，《经济学人》的杂志封面《Ai’s New Frontier》竟是一张Midjourney人工智能生成的图片。美国科罗拉多州博览会美术大赛的冠军作品——《太空歌剧院（Théâtre D'opéra Spatial）》，也是由AI所生成。

普通人可以用AI生成媲美艺术家的作品，这让“一句话生成图片”在网络上爆红。硅谷知名投资机构红杉也写了一篇文章，叫做《Generative AI: A Creative New World》，一时间，也成为投资人竞相追逐的赛道，业内人士将生成式AI的赛道称之为AIGC（Artificial IntelligenceGenarated Content）。

本期节目，《硅谷101》邀请到了美国西北大学工业工程及管理科学系和计算机科学系助理教授汪昭然和大厂数据科学家钟凯祺来聊聊我们的使用体验，并尝试回答“一句话生成图片”到底是什么，以及AI生成图片的数据与版权问题。

以下是部分访谈精选。

01 误解获奖作品《太空歌剧院》：并不完全是机器生成

《硅谷101》：您觉得在使用AIGC生成图片的过程中，有什么有意思的地方，跟大家介绍一下你的使用经验？

钟凯祺：你之前提到看过一幅照片，后面全是图书馆里的书，前面是几个机器人，那张图就是我画的。制图过程当中感觉比较重要的事是，后面一定要去学很多描述风格的装饰词，甚至是你需要的艺术家风格要明确的告诉它。比如在那一幅图里面，我就很明确地说是一个比较中古的油画风，一个人和一些机器人一起合作，在一个巨大的古老的图书馆当中一起工作。需要把这种感觉描述出来，越精确越好。接下来就是去试结果，可能试了大概20次左右，已经得到一个不错的结果。再去看看别人有没有一些更好的方案。还挺好玩的，像拆盲盒一样。

《硅谷101》：让我想起来在片头提到了这幅获奖作品，叫做《太空歌剧院》，我其实看了那幅作品，觉得他绝对不是一个“一句话生成图片”的初级玩家，一定是个高级玩家。

钟凯祺：那幅图是精修过的。

《硅谷101》：怎么精修？

钟凯祺：要参赛的图片，一般是先用 Midjourney 画一个底稿，专业的画家会在这基础上再去对它用电脑做一些精修。

原画师现在用两种方法精修：

一是直接打出底稿之后用它来做精修；

二是直接做局部：我在某一个局部想要什么，把这个做出来，然后再把几个局部的图片“捏”起来，做自己想要的构图。

这几类的方法现在都有，不完全直接用 AI 制图。就像摄影技术，照片生成的时候摄影也不太好直接出，因为有可能过度曝光等等的原因，必须要在弄完之后加很多的操作，这种逻辑也是一样的。等于现在还处在我们和AI作画技术不断磨合、进步的这么一个过程当中。

《硅谷101》：Midjourney的美学风格是什么决定的？

钟凯祺：决定美学风格的，

第一是数据集，看看本身有什么风格？

第二是整个训练和推理的过程，会在过程当中不断地进行调试：设置一定的函数，来保证达到的效果是它们想要的。它们会对某一既定的、一致的美学风格去给一些征照的打分，等等的方式来调优每一个模型自己的美学风格。

当然这一块我不是特别专业，但我看到过有一些专业的画师在用了各大产品后，非常详尽的评测，对它们的美学风格是有一定的差异性评价的。

02‍‍ 数据确权、隐私与版权争议

《硅谷101》：我片头开始讲到了那幅获奖的作品《太空歌剧院》，说它引来了版权争议。这个作品它算不算你创作的？它的版权归谁？我用DALL·E·2生成的我们播客封面图的这两张照片，它的版权又是归谁，其他人能不能用这两幅图？它目前其实是没有任何的法律保护，在一个真空地带的。您怎么看？

汪昭然：这里面包含一个非常严重的问题，就是数据确权的问题。数据生成出来的模型到底归谁，包括一直到下游，你的 Prompt 生成出来的特定的图片，这个图片的版权归谁？其实现在有很大的争议。

这也是另外一个值得研究的热点，就是数据怎么定价、数据怎么确权、你怎么保护你自己的隐私。包括GBP-3做代码生成，还有微软现在的产品集成到Visual Studio Code里，它从把Github上的代码给读了一遍，生成出来代码到底算谁的。有些代码它的许可证可能不允许你去直接抄。如果我的模型生成代码出来的是一模一样的，比如生成了3行一样的，你很有可能就被告了。像谷歌被Oracle告Java的专利侵权，这其实是类似的。就算是人完全看一遍，自己记住再写一遍，其实也不能保证完全不一样。所以这其实是一个很大的问题。