Stable Diffusion又把艺术家们惹怒了！

不少画家发现，Stable Diffusion使用的数据集里有自己的画作。


(资料图)

且不说自己的画作被免费拿去训练模型，而且画出来的作品又很好。

这不是被人偷拿自己的成果，反过来砸自己的饭碗？

一位插画师对此解释道，人们会使用AI生成图书封面、文章插图等内容，这将威胁他们的生计，毕竟站在购买者视角，当你可以免费在1000张图里挑来挑去时，为什么要付1000美元给创作者？

事情发展到现在，已经出现了一些网站，可以让艺术家们来检索自己的作品是否被使用。

Stability AI的创始人回应称，数据库中艺术画的占比不足0.1%，并且只有在用户专门调用时才会使用。

但这种说法，艺术家们显然不买账。

越来越多艺术家担心被砸饭碗

油画家艾琳・汉森 (Erin Hanson) 是此番主角之一，她花了好几年来探索形成一套个人独有的色调和笔触，也因此在业内小有名气。

面对Stable Diffusion用其关键词生成的图画，她指出，AI生成的树木与她2021年作品「水晶枫树」非常相似，另一幅，海边悬崖和野花作品中，紫色花朵和夕阳特征也「借鉴」自己过去作品。

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艾琳感慨道「这绝对像是我画的一样」。

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同其他艺术家的不满一样，艾琳十分介意个人作品被AI使用，尤其相关机构根本没跟她征求同意。

艾琳补充道，使用作品训练AI不该被一刀切禁止，但她希望从中获取报酬，尤其业内已有人在出售AI生成图片，创作者理应得到补偿，「哪怕是几分之一便士」。

另一位艺术家来自匹兹堡的塔拉・麦克弗森 ( Tara McPherson )有类似看法。

塔拉主要为玩具、服装等产品做设计，她一方面认为AI确实会在某些设计场景战胜人类，另一方面她也因自己的作品被用于训练，感觉自己被「利用」了。

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之所以会出现这样的现象，是因为Stable Diffusion使用的核心数据集，是目前全球最大的开放图像-文本对数据集LAION-5B。

它一共包含了5850亿个图像文本对，其中包含的很多图像，都是从互联网上抓取到的。

开头提到，现在已经出现了一些网站可以专门检索画作是否被收录于LAION-5B中。

比如“Have I Been Trained?”，尽管它能检索的只有1200万张图像，但是汉森发现，就在这个小样本中便已经发现了自己3854张作品。

少数艺术家对Stable Diffusion反对态度更强烈。

「我根本不想帮助会降低我工作价值的机器训练」。说这话的人是丹尼尔・丹杰（Daniel Danger），一位版画与插画师。

丹尼尔曾为美国摇滚乐团Phish及Primus设计海报，他十分担心AI生成图片会取代自己的作品应用于书籍封面、新媒体文章插图等领域。他在知道作品被用于训练Stable Diffusion后，表达了愤怒。

丹尼尔进一步认为，AI在利用创作者数据变强，同时，又在砸艺术家们的饭碗。一旦人们可以一分钱不花在几千张符合要求的图里选来选去，那谁会支付千元美金给创作者呢？

但丹尼尔也不愿用加水印方式保护自己。因为这对艺术家来说，会破坏作品给人的观感，妨害人们在观看中获取灵感与乐趣。

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对艺术创作者们的遭遇，华盛顿大学一位法学教授感到同情。

但她也表示，暂时无法判定AI生产模型侵犯艺术家的版权，如若要求数据集里每张图像都必须获得需求，这将令机器学习公司们望而却步。

至于市面上模型那么多，为什么Stable Diffusion成为焦点？

其原因在于该模型的开源特性。通过挖掘其披露信息，人们发现该模型基于图像和文本对应数据进行训练，其中就包括了全尺寸数据集LAION-5B。

该数据集由德国非营利组织LAION创建，其名字指的是「大规模人工智能开放网络」，其中含有大量艺术创作者作品，有人提供了网站用于专门查询数据集中包含哪些艺术家的作品（链接在文末）。

值得一提的是，相比Stable Diffusion，OpenAI的DALL-E系列等模型因未开源，难以追溯数据集使用情况，面对麻烦要小很多，当然，这不意味着他们没有使用创作者们的作品作为数据集。

关于上述质疑乃至反对声，Stability AI 创始人兼CEO Emad Mostaque 做出了回应，他表示，艺术创作者作品只占训练数据集的不到0.1%。

不过这位CEO也表示，他们研究如何让创意工作者从中获取一些回报。

One More Thing

事实上，正是依靠无数张原创作品外加开源策略，Stable Diffusion已为数百万人提供生成服务，背后公司估值迅速增长达到10亿美金。

有美国主流媒体记者在报道中鼓吹该赛道价值，下笔写道「在硅谷，加密货币及元宇宙都已Out，AI生成内容才是潮流所在。」

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另据纽约时报于10月23日（周六）一篇内容曝光，刚拿到钱的Stability AI私下举办了一场庆祝派对。

场地选在旧金山一座博物馆，参会者包括了Google联合创始人Sergey Brin、AngelList创始人Naval Ravikant和风险投资家Ron Conway。

关于未来，Stability AI团队在庆祝Party上表示十分乐观。

明年之内，他们会用融资获得的钱将模型生成能力拓展到视频、音频等模态，让全球各地人都能用上自己的本地化算法版本。

参考链接：

https://laion-aesthetic.datasette.io/laion-aesthetic-6pls/images

https://edition.cnn.com/2022/10/21/tech/artists-ai-images/

https://www.nytimes.com/2022/10/21/technology/generative-ai.html

https://haveibeentrained.com/

本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者：詹士，36氪经授权发布。

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