李施維

摘?要：藝術(shù)內(nèi)容創(chuàng)作從原本紙張上的創(chuàng)作到電子屏幕上的創(chuàng)作，其創(chuàng)作內(nèi)容以人的主觀思想為基礎(chǔ)。隨著人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的發(fā)展，現(xiàn)如今AI可以跳過人參與創(chuàng)作過程的階段，直接生成作品，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）成為當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)討論的熱點(diǎn)。文章以新興的AIGC概念股為切入點(diǎn)，基于人工智能的發(fā)展過程，探討AIGC本身與AIGC潮流下的問題以及主觀建議。

關(guān)鍵詞：文化經(jīng)濟(jì)；人工智能生成內(nèi)容；互聯(lián)網(wǎng)；AI藝術(shù)

中圖分類號(hào)：G203????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?文章編號(hào)：1005-6432（2024）07-0049-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.07.013

1?AIGC概述

AIGC（artificial?intelligence?generated?content）是指利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容，不同于UGC（user?generated?content）、PGC（professional?generated?content），AIGC［1］是一種新型內(nèi)容生產(chǎn)方式，AI繪畫、AI寫作等都屬于AIGC的分支。2022年，是人工智能（Artificial?Intelligence，AI）內(nèi)容創(chuàng)作的井噴之年，AIGC概念也隨之應(yīng)運(yùn)而生。人工智能作為模擬人的智能的新興技術(shù)科學(xué)，現(xiàn)如今已經(jīng)滲透進(jìn)人類社會(huì)生產(chǎn)的方方面面，提高了人們工作學(xué)習(xí)的效率，為人的工作與生活提供了便利。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，其在為人類提供便利的同時(shí)，也激起了人與人工智能之間的矛盾。近幾年，人工智能不斷探索拓寬其應(yīng)用領(lǐng)域，原本AI只涉及邏輯性較強(qiáng)、注重理論的科學(xué)領(lǐng)域，現(xiàn)如今其已經(jīng)開始挑戰(zhàn)帶有濃烈主觀性與情感色彩的藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域，由于沒有道德與法律規(guī)范的約束，藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域中的許多職業(yè)受到了挑戰(zhàn)，人與人工智能之間的矛盾被激化，致使社會(huì)上一些人開始警惕甚至抵制AI創(chuàng)作。

21世紀(jì)是AI的世紀(jì)，人工智能將不斷發(fā)展并滲透各個(gè)領(lǐng)域，這是不可逆轉(zhuǎn)的時(shí)代趨勢，但在人工智能造就的繁榮景象下，傳統(tǒng)思想與新興生產(chǎn)方式之間的碰撞勢必會(huì)引發(fā)許多問題，其本質(zhì)上是人與人之間的矛盾，如何科學(xué)正確地看待處理AIGC，是急待思考的問題。

2?人工智能的發(fā)展

1950年，被稱為“人工智能之父”的圖靈提出了著名的圖靈測試：如果一臺(tái)機(jī)器能夠與人類通過電傳設(shè)備展開對話而不能被辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有智能；1956年，“人工智能”概念首次被提出；1966年，世界上第一個(gè)聊天機(jī)器人ELIZA誕生；之后人工智能隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展而發(fā)展，到了1997年，IBM“深藍(lán)”超級(jí)計(jì)算機(jī)成為首個(gè)在標(biāo)準(zhǔn)比賽時(shí)限內(nèi)擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統(tǒng)；進(jìn)入21世紀(jì)，人工智能逐漸開始應(yīng)用到社會(huì)生產(chǎn)與生活中，2016年，由Google開發(fā)的人工智能AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，轟動(dòng)了整個(gè)世界，全球的目光聚焦于人工智能，人工智能市場也迎來了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。近幾年，人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域獲得重大突破，例如AI作曲、AI寫作、AI繪畫乃至AI動(dòng)畫。

2.1?人工智能內(nèi)容創(chuàng)作的發(fā)展

人工智能的發(fā)展是在機(jī)器學(xué)習(xí)上的探索，一開始機(jī)器學(xué)習(xí)是簡單地將輸入的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分類化結(jié)果的輸出，后來由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，進(jìn)一步提高了機(jī)器學(xué)習(xí)的效率，隨著計(jì)算機(jī)算力的提升，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元數(shù)量的增加，大幅提高了機(jī)器學(xué)習(xí)的精細(xì)程度。隨著時(shí)間的推移，對于大量數(shù)據(jù)的高精度學(xué)習(xí)帶來了許多預(yù)訓(xùn)練人工智能模型，任何人只需要掌握基本操作，就可以利用這些預(yù)訓(xùn)練模型針對實(shí)際需求進(jìn)行微調(diào)，便捷快速地創(chuàng)作內(nèi)容，例如圖像生成模型中的RoBerta、GPT-3、Disco?Diffusion等。也是由于預(yù)訓(xùn)練模型能夠節(jié)省大量的訓(xùn)練開發(fā)時(shí)間，人工智能內(nèi)容創(chuàng)作變得唾手可得，各種人工智能創(chuàng)作的作品在互聯(lián)網(wǎng)上泛濫。

2.2?AI作曲

AI作曲的概念由來已久，早期是計(jì)算機(jī)輔助作曲，例如1956年第一首由計(jì)算機(jī)生成的音樂作品《伊利亞克組曲》（Illiac?Suite），之后1995年的EMI作曲系統(tǒng)以拼接作曲的方式進(jìn)行作曲。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與算法的演變，不斷有企業(yè)與機(jī)構(gòu)嘗試?yán)糜?jì)算機(jī)自動(dòng)作曲，2016年，谷歌推出AI作曲工具M(jìn)agenta?studio，擁有Continue、?Groove、?Generate、?Drumify和Interpolate五個(gè)模塊，具有自動(dòng)生成、續(xù)寫、合并多個(gè)旋律與鼓點(diǎn)等功能；同樣在2016年，Sony的計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了Flow?Machines平臺(tái)，通過提取音樂數(shù)據(jù)庫中樂曲的旋律等相關(guān)信息來學(xué)習(xí)音樂風(fēng)格，并進(jìn)行創(chuàng)作。之后Sony又利用巴赫的作品來訓(xùn)練新開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DeepBach”。同AI作曲一樣應(yīng)運(yùn)而生的是虛擬作曲家，2016年，誕生了世界上第一個(gè)獲得官方承認(rèn)的AI虛擬作曲家AIVA（Artificial?Intelligence?Virtual?Artist）；之后美國又推出了以說唱歌手Travis?Scott為藍(lán)本的說唱機(jī)器人Travis?Bott。

2.3?AI寫作

AI寫作也已經(jīng)隨著人工智能一起發(fā)展了幾十年，直到2017年，Ross?Goodwin模仿作家Jack?Kerouac創(chuàng)作《在路上》（On?The?Road）的過程，在車上搭載傳感器，駕駛車輛從紐約到新奧爾良，并將路途中傳感器接收到的信息導(dǎo)入AI，利用AI創(chuàng)作了一本實(shí)驗(yàn)小說《1?The?Road》，雖然小說內(nèi)容有些不合邏輯，但是卻開創(chuàng)了AI寫作的新里程碑。另外，人工智能還能夠撰寫電影劇本，紐約大學(xué)AI研究員Oscar?Sharp?與Ross?Goodwin開發(fā)了一個(gè)叫“Benjamin”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過學(xué)習(xí)幾十部科幻電影的劇本，創(chuàng)作出嶄新的電影劇本，并拍攝成電影《陽春》（Sunspring）。AI寫作還能夠依據(jù)一些小說的現(xiàn)有設(shè)定進(jìn)行小說續(xù)寫，但是卻較難創(chuàng)作出合乎邏輯的作品；2022年，人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI發(fā)布了全新聊天機(jī)器人模型ChatGPT，2023年微軟發(fā)布的NewBing，能夠?qū)W習(xí)人類語言并進(jìn)行對話，能夠聯(lián)系上下文進(jìn)行互動(dòng)，該模型甚至能夠完成文案撰寫、翻譯、代碼、解答題目等，且大多情況下合乎邏輯，其功能強(qiáng)大一度成為火爆的話題。

2.4?AI繪畫

AI繪畫［2］的發(fā)展歷史可以追溯到20世紀(jì)70年代，藝術(shù)家Harold?Cohen利用電腦程序“AARON”操控機(jī)械臂進(jìn)行繪畫創(chuàng)作；之后隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，AI圖像生成模型讓人們能夠進(jìn)行AI繪畫，目前的AI圖像生成模型主要分為兩類，分別為基于Diffusion與Auto?Regression算法進(jìn)行訓(xùn)練。2012年，Andrew?Ng和Jef?Dean利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終成功生成了一張模糊的貓臉圖片；2016年AnimeGAN僅僅能夠生成一些抽象且沒有美感的圖片；?2018年，由人工智能生成的肖像畫《埃德蒙·貝拉米肖像》以432000美元（約合300萬元人民幣）的高價(jià)成功拍賣；2021年，人工智能研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI發(fā)布了DALL-E系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠依據(jù)輸入的標(biāo)簽特征進(jìn)行繪畫；2022年，AI繪畫迎來了井噴式的發(fā)展，Disco?Diffusion可以依據(jù)描述標(biāo)簽生成場景圖片，生成的圖片細(xì)節(jié)豐富且氛圍感十足，但是卻難以生成人臉圖片；后來的DALL-E?2就可以生成準(zhǔn)確的面部；2022年一幅由MidJourney?生成的數(shù)字油畫《空間歌劇院》（Theatre?Dopera?Spatial）參加了美國科羅拉多州博覽會(huì)的藝術(shù)比賽且獲得第一名；?NovelAI等AI繪畫工具能夠不斷收集素材數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型再訓(xùn)練。同時(shí)這些AI繪畫模型能夠進(jìn)行風(fēng)格遷移，將風(fēng)格圖片與內(nèi)容圖片結(jié)合，生成帶有相似風(fēng)格的新圖片。

2.5?AI圖像生成

基于AI圖像生成模型的發(fā)展，2015年，Leon?A.Gatys運(yùn)用VGG-19網(wǎng)絡(luò)改變普通圖片風(fēng)格的方法——風(fēng)格遷移。之后風(fēng)格遷移技術(shù)開始運(yùn)用到視頻當(dāng)中，將視頻內(nèi)容轉(zhuǎn)換成指定風(fēng)格。2022年，國內(nèi)曠視研究院推出了CoNR（Collaborative?Neural?Rendering?using?Anime?Character?Sheets）動(dòng)畫渲染器，通過輸入任意張任意姿勢與角度下的手繪圖片，并將動(dòng)作序列與3D模型結(jié)合，CoNR就可以渲染生成3D動(dòng)畫；同樣在2022年，Sebastian?Starke等人基于“運(yùn)動(dòng)的周期性”，提出了相空間與相流形（phase?manifold）的概念，簡化了需要解決的問題，算法能夠在短時(shí)間內(nèi)學(xué)習(xí)視頻中人與四足動(dòng)物的動(dòng)作，提取人與動(dòng)物的動(dòng)作序列，并套用在3D模型中，同時(shí)在3D引擎環(huán)境下，基于算法的3D模型能夠與物理引擎控制下的物品進(jìn)行符合實(shí)際的互動(dòng)，該方法能夠應(yīng)用在游戲等CG領(lǐng)域，大幅提高工作效率；2023年年初，網(wǎng)飛聯(lián)合動(dòng)畫制作公司制作了一部實(shí)驗(yàn)性動(dòng)畫短片《犬與少年》，其背景完全是由AI生成，大幅降低了動(dòng)畫制作成本。

3?AIGC發(fā)展中的問題

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，AIGC已經(jīng)開始涉及商業(yè)領(lǐng)域，在大幅提高生產(chǎn)效率的同時(shí)也存在許多問題。

3.1?AIGC自身的問題

目前AI創(chuàng)作內(nèi)容離不開人的參與，在市場應(yīng)用方面，其創(chuàng)作的作品在內(nèi)容上仍然存在諸多問題，例如AI作曲與AI寫作，隨著內(nèi)容量的增加，其結(jié)果表達(dá)的信息在人看來就可能越來越突兀，偏離人類常識(shí)與特定知識(shí)，若要迎合市場，還需要經(jīng)過人對作品的人為審查潤色。雖然AI繪畫工具可以通過進(jìn)一步渲染提升作品細(xì)節(jié)豐富度，但是隨著圖中物件結(jié)構(gòu)復(fù)雜度的增加，準(zhǔn)確描繪結(jié)構(gòu)的難度也隨之提高，AI繪畫模型的改進(jìn)仍然需要源源不斷的素材進(jìn)行再訓(xùn)練，這些素材離不開人的參與。目前市場資本主要依靠用戶對于AI繪畫的新鮮感帶來的流量，推出AI繪畫軟件進(jìn)行變現(xiàn)，AI繪畫還無法完全適用高端美宣領(lǐng)域，現(xiàn)在還處于試驗(yàn)階段。這些問題的主要原因?yàn)槿斯ぶ悄軇?chuàng)作是對信息采集后進(jìn)行模仿的過程，本身沒有真正的智能，其自身缺少自我評(píng)估的機(jī)制，由于作品的評(píng)價(jià)具有較大的主觀性，AI創(chuàng)作成品的評(píng)估依舊需要人的參與，最終才能得到具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的作品，人工智能準(zhǔn)確的自我評(píng)估機(jī)制目前很難做到，這需要人工智能在智能方面的提升，同時(shí)需要對腦的運(yùn)行機(jī)制進(jìn)一步深入探索。

3.2?AIGC與創(chuàng)作者之間的矛盾

盡管技術(shù)的發(fā)展對一些專業(yè)性崗位的淘汰在歷史上已經(jīng)上演過許多次，自從工業(yè)革命后大機(jī)器生產(chǎn)替代了手工勞動(dòng)，科學(xué)技術(shù)就不斷推進(jìn)生產(chǎn)方式的變革，這本來是社會(huì)進(jìn)步的體現(xiàn)，但是若沒有相關(guān)手段加以規(guī)范，相關(guān)政策加以協(xié)調(diào)，再好的技術(shù)都將成為損害他人利益的工具。任何一個(gè)時(shí)代，技術(shù)與媒介的進(jìn)步都影響著藝術(shù)創(chuàng)作，這種影響在繪畫領(lǐng)域尤為突出，從攝影印刷品的出現(xiàn)，到CG技術(shù)的崛起，每次技術(shù)的迭代都會(huì)伴隨繪畫領(lǐng)域抵制的聲音。例如早期攝影印刷品的出現(xiàn)對繪畫中的肖像畫帶來了巨大沖擊，后來，法國的幾名畫家發(fā)表聯(lián)名抗議書，反對認(rèn)為攝影為一門藝術(shù)?，F(xiàn)如今依舊有老一輩藝術(shù)從業(yè)者認(rèn)為在紙上作畫優(yōu)于在電子屏幕上繪畫，這些人往往帶有對技藝上的追求，認(rèn)為運(yùn)用電子產(chǎn)品的藝術(shù)創(chuàng)作無法將有些技藝表達(dá)出來。

重點(diǎn)是版權(quán)問題，由于大部分AI創(chuàng)作模型是由龐大樣本訓(xùn)練而成，難以反向追溯模型采用了哪些素材進(jìn)行訓(xùn)練，這些素材中可能很多是未經(jīng)作者授權(quán)的，并且基于訓(xùn)練好的模型，任何人都可以運(yùn)用其他作者的圖片進(jìn)行再訓(xùn)練生成與這張圖片風(fēng)格相似的作品，侵權(quán)成本低，并且目前沒有有效手段加以規(guī)范。為了抵制AI侵權(quán)的問題，甚至引發(fā)了一系列抵制AI的運(yùn)動(dòng)，例如2022年年末，全球藝術(shù)家匯集著名的全球?qū)I(yè)CG美術(shù)行業(yè)的社交網(wǎng)站Artstation抵制AI圖像生成技術(shù)，雖然后來Artstation更改了用戶協(xié)議，但是這場抵制運(yùn)動(dòng)絲毫沒有撼動(dòng)AI圖像生成技術(shù)發(fā)展的浪潮。一些人試圖采用技術(shù)手段對AI圖像生成技術(shù)進(jìn)行反制，如利用AI技術(shù)識(shí)別作品是否為AI創(chuàng)作的內(nèi)容，但是這種方法無法做到百分百識(shí)別準(zhǔn)確；或者利用反爬蟲技術(shù)限制AI模型搜集訓(xùn)練素材；也有人考慮對被搜集的素材做技術(shù)處理，使其污染AI模型訓(xùn)練素材庫，但是目前這些手段還沒有被證明能夠有效反制AI侵權(quán)。其次是AI創(chuàng)作的內(nèi)容對藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域的沖擊，讓許多新人望而卻步，創(chuàng)作者需要花費(fèi)數(shù)年積累的創(chuàng)作經(jīng)驗(yàn)，卻被AI花費(fèi)極短的時(shí)間超越，打擊了新人入行的信心，阻礙了創(chuàng)作領(lǐng)域新鮮血液的流入，這將造成藝術(shù)創(chuàng)作人才在低端領(lǐng)域與高端領(lǐng)域之間的斷層，最終藝術(shù)內(nèi)容在AI中自循環(huán)式的發(fā)展，大眾審美將受到限制，藝術(shù)領(lǐng)域也將難以獲得突破。

3.3?AIGC社會(huì)層面的影響

2022年AI在創(chuàng)作領(lǐng)域迎來了井噴式發(fā)展，資本開始涌入，試圖進(jìn)行快速的利益收割，AIGC的概念應(yīng)運(yùn)而生，一些資本開始試圖在低端創(chuàng)作領(lǐng)域逐步放棄人力創(chuàng)作轉(zhuǎn)向機(jī)器自動(dòng)化創(chuàng)作。隨著AI創(chuàng)作領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展，這些本身需要極高專業(yè)知識(shí)的技能開始被平民大眾運(yùn)用AI技術(shù)所掌握，并且可以大規(guī)?？焖偕筛鞣N各樣的作品，相應(yīng)的規(guī)范手段的缺位導(dǎo)致其無節(jié)制的蔓延，各種AI創(chuàng)作內(nèi)容在互聯(lián)網(wǎng)上泛濫。音樂、語言、繪畫與影視作品本身作為信息的載體，在人工智能內(nèi)容創(chuàng)作的框架下其作品生成速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過所在環(huán)境的審查能力，不法分子可能利用AI智能語音技術(shù)實(shí)施大規(guī)模電信詐騙，大量不合法不合規(guī)的AI作品內(nèi)容避開了審查機(jī)制，在網(wǎng)絡(luò)中迅速傳播?，F(xiàn)在國內(nèi)外已經(jīng)有不法分子利用AI技術(shù)進(jìn)行虛假宣傳、性騷擾、組織網(wǎng)絡(luò)水軍等非法行為，引發(fā)一系列社會(huì)倫理問題，可以說，AI已經(jīng)處在失控的邊緣。

4?未來展望

AIGC掀起了一場內(nèi)容創(chuàng)作革命，這是社會(huì)發(fā)展的必然趨勢，因此人們應(yīng)該選擇面對人工智能內(nèi)容創(chuàng)作的進(jìn)步而不是逃避與抵制，目前AI能夠在一定程度上通過圖靈測試，這使人們更加難以辨認(rèn)AI與人造的創(chuàng)作內(nèi)容之間的區(qū)別［3］，這反而引發(fā)了一系列問題。

（1）?中國需要盡快跟進(jìn)AIGC的時(shí)代風(fēng)口，目前國內(nèi)百度等平臺(tái)已經(jīng)開始追趕技術(shù)潮流，例如百度將推出的“文心一言”，人工智能的技術(shù)革新依賴于算力、算法與數(shù)據(jù)，目前國內(nèi)對于人工智能的發(fā)展取決于硬件設(shè)備與高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中支持算力的硬件設(shè)備——芯片需要在芯片制造工藝上取得突破，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取需要社會(huì)層面的廣泛參與實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)。當(dāng)下數(shù)據(jù)主要以互聯(lián)網(wǎng)開源數(shù)據(jù)為主，數(shù)據(jù)的質(zhì)量取決于互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境，在未來數(shù)據(jù)的收集將會(huì)以更多更深入的人機(jī)交互形式實(shí)現(xiàn)。因此，中國AIGC的發(fā)展首先需要營造良好的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。

（2）?政府需要盡快對AIGC加以規(guī)范，這不僅需要法律法規(guī)的推進(jìn)，還需要更為高效準(zhǔn)確的審查機(jī)制。由于AI生成的速度快、內(nèi)容多，在互聯(lián)網(wǎng)中的傳播速度極快，因此對于AI生成內(nèi)容的信息識(shí)別是人工難以實(shí)現(xiàn)的，這需要相應(yīng)的技術(shù)手段來實(shí)現(xiàn)。

（3）?社會(huì)與政府需要對AI訓(xùn)練與再訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的內(nèi)容加以保護(hù)，包括肖像權(quán)與訓(xùn)練素材版權(quán)等，目前很多創(chuàng)作型AI模型的訓(xùn)練素材數(shù)量極大，且難以溯源，因此難以確認(rèn)訓(xùn)練素材獲取的合法性，并且目前互聯(lián)網(wǎng)中存在著眾多利用未經(jīng)他人同意的素材進(jìn)行再訓(xùn)練的例子，招致了許多創(chuàng)作者的不滿，并且這種行為通過法律手段難以界定，創(chuàng)作者的熱情被削減，勢必會(huì)帶來文化領(lǐng)域的衰落。因此，政府要有合理的條文與技術(shù)手段對AI模型訓(xùn)練素材的獲取手段與獲取來源加以監(jiān)督，社會(huì)大眾與企業(yè)也需要樹立正確的倫理道德觀念。

AIGC的迅猛發(fā)展離不開人機(jī)回環(huán)的人機(jī)交互方式（human?in?the?loop），社會(huì)的發(fā)展需要AI的助力，AI的發(fā)展也需要人的參與，內(nèi)容創(chuàng)作需要為人類帶來正面影響，人工智能絕不能因?yàn)椴环ǚ肿拥睦谜驹谌说膶α⒚?，在未來AIGC將在大眾娛樂領(lǐng)域做出突出貢獻(xiàn)，AI將極大程度地減少內(nèi)容創(chuàng)作的人力與時(shí)間成本。相較于高端內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，一些中低端技術(shù)崗位將會(huì)被人工智能淘汰，為緩解AIGC帶來的社會(huì)問題，需要社會(huì)多方面的努力，智能技術(shù)在協(xié)助創(chuàng)作的同時(shí)，需要社會(huì)認(rèn)同，原有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、審查機(jī)制體系也需要進(jìn)行跟進(jìn)。

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