AI 能否在不窃取艺术家的情况下增强创造力？
快速阅读: 《ZDNet》消息，AI文本转媒体生成器虽便捷，但其训练常未经艺术家许可，引发版权争议。公平训练基金会呼吁AI公司合法使用艺术作品并补偿创作者。盖蒂图片社和Adobe已采取许可模式，但更多公司因成本和时间压力未跟进，这可能损害创意产业生态。
自从生成式人工智能开始流行以来，一种既有趣又容易使用的应用便是AI文本转媒体生成器。无论是商务人士还是普通用户，都可以通过简单的文字输入和点击按钮，轻松创造出自己脑海中的任何东西——从图像到视频。
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然而，在看似无害的体验背后，对艺术家来说却有着深远的影响。
问题
市场上许多最受欢迎的AI媒体生成器，包括引发AI文本转图像生成器热潮的那个——**OpenAI的DALL-E 2**，都是在未经艺术家明确许可的情况下，通过抓取整个互联网（包括所有艺术家的原创作品）来训练其模型的。
这里的问题在于，艺术家的作品集，包括照片、绘画、诗歌、艺术作品、书籍和歌曲等，可以轻易地被复制，而无需他们的授权。通过这种方式训练，艺术家失去了对他们作品被复制的控制权，丧失了对自己创作风格的所有权，并且无法从AI公司因复制其创意而获得的额外收入中受益。
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因此，AI公司、这些AI模型与艺术家之间的关系是剥削性的——剥夺了艺术家毕生的工作成果并用于自身盈利。许多人对此提出了批评，要求在构建这些模型时考虑艺术家的利益，并公平补偿他们的工作。
作曲家出身的爱德·牛顿-雷克斯于2024年创立了**公平训练基金会**，这是一个非营利组织，专门认证在生成式AI领域的数据实践。自2010年起，他一直在AI音乐领域工作。由于对公司未经艺术家许可就使用他人艺术作品的立场不满，他辞去了在**稳定性AI**的最新职位，他曾领导团队开发了**稳定音频**。
在西南偏南（SXSW）的一次炉边谈话中，牛顿-雷克斯揭示了版权问题的更大影响，强调不仅未经允许使用艺术家的作品是不公平的，而且还会给已经饱和的市场带来更多竞争——利用艺术家自己的创意。
“在生成式AI中，你有那些拥有数十亿甚至更多资金的公司，通常违背创作者的意愿，用它们来创造这些超级可扩展的竞争者，”牛顿-雷克斯说。
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在美国，AI公司可以通过“合理使用”的概念合法地在其模型上训练受版权保护的材料，这规定如果你正在使用现有作品来启发新事物的创作，则不违反版权法。
那么，创作者没有明确的法律支持，是否有可能让创作者和AI系统达成互利协议？简短的答案是肯定的，但解决方案可能在于许可。
公司可以采取的步骤
AI文本转媒体生成器显然提供了可访问性优势，使任何人都能根据自己的技能或资源创建内容。理想情况下，它们应该支持创作者并丰富生态系统，而不是取代它。根据牛顿-雷克斯的说法，实现这一目标的第一步很简单。
“首先，你不能偷东西，”牛顿-雷克斯说。
一些公司已经开始采取这种做法。例如，2023年，**盖蒂图片社**推出了由盖蒂图片社开发的生成式AI工具，该工具仅训练于盖蒂的大量库存图片库，并为参与训练的创作者提供持续收入。
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Adobe也采取了类似的方法，推出了其Firefly生成模型，这也更符合商业安全标准。为了训练其模型，Adobe仅使用了Adobe Stock图片、开源许可内容和公共领域内容。它还补偿了在训练集中使用其作品的创作者。
然而，更多的公司并没有采取这种方法，因为存在固有的挑战——包括获取和创建干净的数据集，这可能是昂贵且耗时的。这对急于发布下一代模型并在AI竞赛中取得更好竞争力的AI公司尤其不利。
“这确实会减缓你的进度，但我认为最终你还是会达到相同的结果，而且不会违法，也不会让整个创意行业和创作者群体反对你，我认为这是AI公司另一个巨大的失误，”牛顿-雷克斯说。
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另一个值得考虑的因素是对这些模型应用场景的反思。由于创作内容比以往任何时候都更容易，人们可能会倾向于用AI生成的内容（如音乐、图片和视频）淹没媒体平台。最终，牛顿-雷克斯指出这可能导致人们对作品收入和版税的关注被削弱。
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(以上内容均由Ai生成)
