Harold Cohen 於 1970 年開發了第一位人工智能“藝術家”，當時人工智能正在突飛猛進。他是英國著名的畫家，對計算機技術及其對藝術界的意義著迷。他前往加州大學學習更多編程知識，最終知識淵博，被聘為教授。
正是在那段時間，他開發了 AARON，一個可以製作藝術品的計算機程序。儘管編程很簡單——它只能遵循科恩定義的既定規則——但結果震撼了計算機工程和藝術界。
程序員採用了 AARON 的最初概念，並隨著計算機技術的進步對其進行了擴展。 OpenAI 等公司已經創建了圖像生成軟件並使其開源。任何人都可以要求它創建圖像，程序會創建它。
如今，圖像生成程序席捲了互聯網。然而，人機之間正在醞釀衝突——不一定是物理衝突，而是在法律領域。
版權法的複雜性
圍繞 AI 藝術的爭議之一是版權問題。國會於 1988 年通過了數字千年版權法，為版權所有者建立了通知和刪除系統。這使他們有權通知和刪除他們未明確許可的任何作品代表。
但是，版權法經常與其他法規（例如合理使用原則）發生衝突。合理使用被定義為一種原則，它通過在某些情況下允許未經許可使用受版權保護的材料來促進表達自由。這些包括批評、評論、新聞報導、研究和學術活動。
您可能想知道為什麼 AI 藝術家在創作原創作品時會受到版權侵權的打擊。事實是這種藝術畢竟可能不是那麼原創。
圖像生成軟件的工作原理
問題的核心在於 AI 如何學習。機器需要根據已有數據製作的模式來複製它們。通常，這意味著人類程序員提供信息供 AI 使用。然而，圖像生成軟件使用互聯網來找到它。
考慮DALL-E 如何生成圖像。該程序將要求您在文本中描述您想要製作的圖像。例如，假設您想要一張 Han Solo 和 Jean-Luc Picard 在月球上戰鬥的照片。這些是程序必須使用的參數。然而，AI 必須首先了解這個主題，不像人類，人類知道 Han Solo、Jean-Luc Picard 和月亮是什麼樣子。
該程序會查看其數據庫中的數百萬張圖像互聯網並嘗試匹配參數中使用的短語。一旦它在數據庫中找到最相關的圖片，它就會將它們解構為數據並將它們重構為它認為您要求的圖片。
版權法與 AI 藝術家
如果那一切聽起來都異常複雜，記住這只是基本的總結。然而，關鍵的一點是，這個人工智能軟件用來學習的圖像是由藝術家製作的，他們的作品可以在互聯網上找到。
這是藝術家聲稱對版權糾紛開放的區域。一群藝術家發起了訴訟 針對負責創建 DALL-E 和其他流行圖像生成軟件的公司。他們聲稱這些公司從數百萬藝術家的作品中獲利，這些作品是在未經他們許可的情況下獲得併用於訓練他們的人工智能程序的。
他們基於對人們可以使用 AI 技術完全複製藝術家的風格和作品的日益擔憂來構建他們的案例。例如，藝術專業的學生在管理承諾和兼顧功課方面有問題可能會轉向其他方法 及時完成項目——AI 程序已經準備就緒，可以讓學生創建計算機生成的作品並將其當作自己的作品。
訴訟前幾個月發生的另一件事使這個問題成為人們關注的焦點。為迪士尼工作的概念藝術家 Hollie Mengert 震驚地發現她的在線作品集 已被用作 AI 圖像生成器 Stable Diffusion 的學習工具。
Mengert 擁有獨特的插圖風格，她在整個過程中不斷完善她多年的藝術學校和與迪斯尼的工作。現在，任何不是藝術家的人都可以通過 Stable Diffusion 以她的風格創作任何圖像。她覺得自己的隱私好像被侵犯了。她的作品在未經她同意的情況下被使用，並創造出人們可以從中獲利的新藝術。
衝突仍在繼續
將 Mengert 的作品集上傳到 Stable Diffusion 的用戶為自己的行為辯護，稱他對她作品的使用屬於合理使用。關於在互聯網上發布的藝術作品的合理使用限制是什麼?運行 DALL-E 和 Stable Diffusion 的公司是否需要原始藝術家的同意，或者這是否屬於簡單的計算機研究?
這個問題讓法律專家分成了兩派。一些人認為有版權侵權案件的先例，需要對這項新技術進行監管。其他人則認為這項技術正在做的事情是完全合法的。
唯一可以肯定的是，人工智能將繼續發展並變得更加廣泛。