人工智能正在改变艺术与创作的定义模式
飞速发展的AI（ArtificialIntelligence，人工智能）技术，不但影响着各个领域与学科，也在人们的日常生活中不断拓展应用场景。近年来，区块链、NFT、元宇宙、Web3.0等一个个刷屏的新概念轮番冲击着大众的认知。随着ChatGPT的火爆出圈，AI应用更是成为全球性的热议话题。
ChatGPT在开启人工智能新纪元的同时，也冲击着人类固有的思维方式。当AI逐渐渗透到我们的日常生活，艺术与科学的关系再次成为焦点。有关艺术的定义、AI艺术的价值、ChatGPT如何改变艺术生态等话题，引发广泛讨论。
ChatGPT掀起AI竞赛
2022年9月，在美国科罗拉多州的一场艺术竞赛中，游戏设计师杰森·艾伦使用AI绘图工具生成的作品《太空歌剧院》在数字类别比赛中夺得头奖。这在艺术史上是人类第一次把奖项颁给人工智能生成的作品。
仅数月后，美国创业公司OpenAI发布ChatGPT，成为最受欢迎的AI软件，甚至掀起全球的AI竞赛。正如微软CEO萨提亚·纳德拉所说：“ChatGPT是我从业30年见过的扩散最快的技术，对于知识型工作者来说，AIGC（人工智能生成内容）就是工业革命。”
作为一款人工智能聊天机器人程序，ChatGPT的基本原理是将互联网上已有的数据进行整合，并通过深度学习来模拟人类的聊天行为，还能根据聊天内容来进行互动，甚至能够完成撰写邮件、视频脚本、文案翻译和论文等工作。在文字知识领域，ChatGPT能够取代传统的搜索，进行资料整合，回答人类提出来的问题。
与此同时，各大科技公司竭力追赶ChatGPT的脚步，先后宣布测试和推出类似ChatGPT服务的计划。如微软于2023年2月7日发布了基于ChatGPT的搜索引擎新版本NewBing，谷歌、百度等传统搜索引擎平台将推出Bard、文心一言（ERNIEBot）等大模型项目，阿里巴巴、腾讯、网易、京东也确认开发相关产品。
回顾AI绘画在这一年间的成长变化，可以说是按天计算的。2022年2月，一款名为DiscoDiffusion的AI绘画神器开始流行；3月，LAION开放了跨模态数据库LAION-5B，用于训练各种从文字到图像的生成模型；4月，OpenAI发布文本生成图像模型DALL·E2代，AI绘画工具Midjourney同时开放内测；8月，有AI界“神笔马良”之称的StableDiffusion横空出世，可在几秒钟内生成令人惊叹的作品……
据报道，百度推出的AI艺术创作产品——文心一格在众多技术人员和艺术专家的操作下，经历AI学习、AI续画、AI上色、AI生成诗词等多个步骤，应对完成了人机绘画流程融合、可控性、高分辨率等三大挑战。2022年12月，由百度文心一格续画的民国才女陆小曼未尽稿、联同海派画家乐震文补全的同名画作《未完·待续》在云朵轩30周年拍卖会上以110万元落槌成交，是全球首次AI山水画作的成功拍卖。
艺术批评家、策展人顾振清认为，ChatGPT的出现意味着互联网世界生产力结构的彻底改变。它几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答，甚至还可以依据任务描述自动生成代码。而基于ChatGPT的AI艺术，如要真正适应AIGC元宇宙经济模型，还需要具有原创力的设计师和高情商的提示工程师与ChatGPT人工智能进行深度沟通，并在应用层面继续训练。
艺术家是否有可能被取代
在AI技术的高速发展下，通过人类指令生成了越来越具有表达性的作品，让普通艺术爱好者乃至专家难以分辨人类创作与机器人绘图的细微差别。长久以来，艺术被认为是最不易被AI“入侵”的领域，如今看来也危机重重。当下最具代表性的问题是：ChatGPT会取代艺术家吗？
艺术家李心沫直言：“我们正在进入人工智能时代，也就是脑力劳动被替代的时代，甚至人类引以为自豪的艺术创造也受到挑战。作为一个语言模型，ChatGPT是基于深度语言学习而创建的，更多是用语言的方式而非视觉的形式与人交流。从艺术的角度，它也会提供创作的可能性和新途径，有的艺术家已经开始在思考运用它进行创作。”
“如果说在艺术领域产生巨大影响的，要属建立在视觉深度学习基础上的人工智能，这个方向也一直在推进，并且已经出现了令人震惊的视觉人工智能，相信很快会出现更具颠覆性的模型。人工智能艺术早已开始，并将继续。有些艺术家用已经开发的人工智能创作；有些艺术家的作品里出现机器人以及操控机器人；有的艺术家在写程序，用自己写的程序进行创作；甚至还有人工智能机器人直接成为画家，举办画展，销售作品……”李心沫认为这是一个不可逆的方向，即人工智能正在改变艺术与创作的定义模式。
中央美术学院设计学院教授费俊则表示，ChatGPT以及其他AI技术并不会取代真正有创造力的艺术家和设计师。“尽管AI技术可能会取代一部分设计师的工作，但与此同时，它也可能创造出更多的工作。任何一项技术革新都是如此，就像汽车的发明几乎消灭了马车夫这个职业，但是创造出司机这个人数更多的职业。”费俊认为，AI技术越发达，创造力和想象力会变得越有价值，但是这项技术有可能会逐渐取代以视觉制作为核心技能的美工。人机协同式的艺术与设计实践将成为常态，尤其是人工智能辅助设计将会深刻改变设计行业的工作流。
清华大学艺术博物馆博士后高登科认为，关乎自我真实情感、以人性为价值基石、对现实充满问题意识、关注人类未来命运的艺术家和作品将不会被取代，相反会在大浪淘沙中得到新的价值确认；而工具化的“艺术”会逐步被人工智能代替，信息的垄断被打破，视觉加工、知识服务的成本会急速降低，艺术会以更便宜的价格进入百姓生活。
智能时代的艺术转向
毫无疑问，我们还将见证一个“AI大爆炸”的时代。
一问一答的背后，是对机器思维基础的重大突破。从PGC到UGC，再到迭代速度呈指数级增长的AIGC，从深层学习到超越经验的智能创造，生成式人工智能将使人类智慧的边际成本降低。ChatGPT或将改变艺术的生产方式，为区块链、NFT、元宇宙等技术领域赋能，为人工智能开辟新的可能。
在图像生成领域，艺术家比普通人更具优势，他们拥有想象力和创造力，更擅长以独特的视角表达自己的想法。基于ChatGPT的AI艺术，更需要这些具有原创力和高情商的艺术家、设计师。
生于加拿大、在中国香港长大的华裔跨学科艺术家钟愫君，致力于探索由人手和机器创作的痕迹图画。她认为，人工智能的前景为艺术家提供了一种崭新的视角，这既是一种自我反思，也是将自己作品的创作实况作为数据。“关于AI系统中所存在的偏差有很多讨论，这种偏差在经受艺术性训练的AI系统中更加常见。其实我们可以将视觉语言描述为一种视觉偏见，即艺术家主观观点的视觉化表现。通过将这种视觉语言转化成机器行为，我试图在人与机器之间创建一个共享的交互主体性。”
“ChatGPT对文化的冲击，主要集中在对既有知识的使用、重组、转译方面，如果我们所说的‘创造’‘学术’是指那些对原有知识的钩沉、考据、复述和重组，那么，这个概念上的‘艺术’无疑将在未来遭受降维冲击。”艺术评论人、策展人赵子龙称，随着算法的日益精密，人工智能将逐渐消解知识产权体系，而版权正是现代文化工业得以顺利运行的重要基础。随着这一基础的坍塌，“艺术”的概念空间也将被压缩，从而加速艺术的哲学化、主观化、形而上化；加速艺术向未知思想领域和视觉资源延伸；实用主义美学、视觉美工等日益从专业/艺术向日常蜕变。
在为AI技术突飞猛进欢呼之余，也应当看到其引发的巨大争议：有人认为是“新世界的诞生”，也有人质疑是“人类末日的开始”。它对我们的生存方式将产生怎样的转折性影响？它会惠及每个个体还是造成新的不平等？它将把人类文明带向何方？
ChatGPT的核心是算法、计算力、数据，人工智能领域的国际竞争日趋激烈。事实上，人类探索和追逐AI新技术应用的脚步不会停歇，所以，过分乐观不可取，过分悲观亦属多余，拥抱未来者相信科技向善。
费俊对AI应用之于艺术的改变持乐观态度。他说：“我们大可不必因为ChatGPT、AIGC这些人工智能技术而感到焦虑，或有一种职业的危机。相反，我们应该反思作为一个艺术家和设计师的核心能力是什么。在当下人工智能技术快速发展的时代，我们需要更进一步去强化自己的核心能力，而不是将单纯的美学服务作为自己的能力，这样的反思和定位能够让我们更从容地去应对人工智能这样更加自动化的视觉工具，因为至少就目前来说，人的情感以及想象力是不可被计算的。”
人工智能真的能“创作”文学作品
近段时间，人工智能“续写”名著的现象受到舆论聚焦。在人工智能的“作品”中，“林黛玉大战孙悟空”之类“脑洞大开”的情节纷纷亮相，大大超出了一般人的预料。面对《聊斋志异》里的经典故事，人工智能竟然创作出了“蒲松龄笔下的狼袭击了多个城市却无人能敌”的现代式情节。一时间，围绕着人工智能的“创作能力”，产生了不少讨论。许多人不禁想问：人工智能在创作领域能否取代人类？有朝一日，我们看到的文字作品会不会被人工智能“包揽”。
其实，这已经不是人工智能第一次在世人面前展现“创作能力”。前几年一度流行的“AI写诗”，便曾赚足舆论的目光。当时，“AI小冰”的诗歌大获好评，其“创作水平”远超文化素养一般的普通人。但事实上，人工智能的“创作”基于强大的算法与数据储备，背后是严密的逻辑与计算，与人类的艺术创作有本质不同。当下的人工智能再“智能”，也不具有情感与思想，而文学创作区别于其他事物的一个重要标志，就是它是人类情感与思想的表达，必然带有强烈的主观色彩。
美国文学理论家艾布拉姆斯在《镜与灯》中指出：文学是凝聚着个体体验的、沟通着人际情感交流的语言艺术。钱谷融先生也提出过“文学是人学”。说到底，文学创作是一种精神活动，真正有价值的文学作品都具有极强的个人思想与情感表达力，人工智能仅凭数据计算，并不足以使其获得这一能力。
中国古人讲：“文章憎命达。”作者特殊的人生经历，造就了许多独特的文学作品。如果没有个体与国家的苦难，杜甫很难写出“感时花溅泪，恨别鸟惊心”这样的千古名句。同理，《红楼梦》这样伟大的作品也饱含了作者的血泪。情感的抒发、改造与升华，造就了动人心魄的佳作。这些与人紧密相关的东西，很难在人工智能身上得到体现。
从这一点来说，当下的人工智能，就算写出来的作品再“像样”，也无法取代人类进行真正的文学创作。其最高的上限，也只不过是精巧的“模拟创作”——这些成果看起来像文学作品，但本质上是并不是真正的创作。
当然，如果我们放宽对“创作”的定义，还是应当承认：人工智能的写作，在很多领域有不小的价值，甚至可以取代一部分人类的工作。此前，有人提出可以在媒体领域引入人工智能，辅助新闻写作。而中国地震台网的人工智能写作机器人，已经可以在短短几秒钟的时间里，发布最新的地震消息。仅就速度而言，动作再快的媒体人也不可能比人工智能更快。不过，即便是在新闻写作上，人工智能也无法彻底取代人类。对新闻价值的判断，对新闻事件的点评与解读，都是超出人工智能能力之外的事。
人工智能对人类工作的取代情况，需要针对具体情况加以分析。利用人工智能服务我们的生活，这个思路没有问题。但是，我们也不必过于夸大人工智能的创作能力。即便有一天，科学进步到了人工智能可以代替人类开展几乎所有繁重劳动的地步，文学创作仍会是捍卫人类精神力量的宝贵园地。
黄西蒙来源：中国青年报
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原标题：人工智能合理使用版权的两难与出路人工智能时代序幕的开启，为知识产权保护带来了崭新的课题。知识产权保护是科技创新驱动发展的刚需，其制度设计并非纯粹的法理逻辑推演，而应充分体现科技创新和产业发展的需要。就人工智能的知识产权保护而言，技术与产业发展需要与现行知识产权制度之间存在着一定的紧张关系，这突出表现为人工智能正在颠覆人们对传统知识产权哲学的既有认知，挑战着独创性概念，引发机器人能否成为作者的广泛争议。相比之下，人工智能作为读者所引发的版权侵权问题尚未获得应有的关注，却同样亟待解决。因为该问题也对传统的合理使用制度提出了挑战，该问题的不确定性会加重人工智能的研发成本，减缓科研进展和社会进步。
人工智能是一种使机器智能化的活动，实现智能化的关键在于机器学习，即从数据中学习，通过输入并分析海量信息来“训练数据”，形成数据模型。在这一阶段，版权作品等信息作为输入数据被无数次地完全复制，甚至更改。这可能侵犯被利用作品的复制权或汇编权等。人工智能“训练数据”是否必然构成版权侵权，抑或能否受到合理使用制度的庇护，这个问题关系到人工智能技术的未来发展。过于严苛的版权保护会阻碍人工智能技术研发；而宽松的版权保护又可能改变版权利益格局，抑制人类作者的创作动力。
两种类型
人工智能根据输出内容的不同可以区分为“表达型”与“非表达型”。“非表达型”人工智能在使用作品时，并不涉及作品的独创性表达，而是以作品的事实性信息为对象或将作品作为数据看待，着重分析其原始数据文本的物理特征。例如，在“AuthorsVSGoogle”案中，谷歌搜索引擎复制图书的目的仅在于向用户提供图书出版的事实信息，而非图书内容，法院裁定该复制行为属于合理使用。在该情形下，利用作品的目的是通过分析作品表达背后的“思想”来构建数据模型，而非生成“表达性”的可能替代被利用作品的内容，属于“非表达性合理使用”。根据“转换性使用”规则，作品使用目的越具有“非表达性”，则“转换性”程度越高，越可能认定为合理使用。这类合理使用在国际上已基本形成共识。例如，欧盟委员会2016年提出的《单一数字市场版权指令草案》第三条规定，成员国应当对作品的复制权提供例外，允许对合法获取的作品进行复制，但以研发等非商业目的为限。
关于“表达型人工智能”是否构成合理使用的问题，尚未形成定论。在这类人工智能开发中，输入并分析作品的目的在于，通过分析作品的独创性表达来训练人工智能的表达技巧以创作新作品。例如谷歌的“下一个伦勃朗计划”，人工智能将伦勃朗所有的画作输入到数据模型中进行分析，从而“创造”出更多伦勃朗风格的作品。尽管风格属于思想，而非表达，但人工智能生成物可能会对被使用作品形成市场替代效应。而无论是“合理使用三步法”还是“转换性使用”，都要求作品使用行为不能对该作品的市场产生不合理的影响。知识产权保护的边界是不断变化的，随着电视节目模式和计算机字体的独创性标准逐渐放宽，作品表达的规律也可能具有独创性，而基于该规律产生的人工智能生成物就可能因与被利用作品具有实质性相似而构成侵权。可以想象，如果伦勃朗在世，他很可能起诉谷歌侵犯其版权。
解决路径
然而，若由此否定合理使用，则人工智能技术发展将受阻。因为海量的被复制作品意味着高额的版权许可费，开发者要么很难以承担成本而放弃开发，要么倾向于使用已过版权保护期的作品，但基于过时信息开发出的技术可能并不实用，信息的片面性还可能形成带有偏见性的数据模型，即所谓的“数据歧视”。
但这也并不意味着该选项的反面（允许合理使用）是更优的选择。如果支持合理使用抗辩，则吸收了海量作品智慧而产生的机器生成物可能会挤占人类作品市场，从而对人类创作起到反激励作用。此外，网络时代的版权格局正在从传统的以作者利益为核心转向以使用者为中心。历史上，版权和技术的历史性叙述主要表现为强势的版权人和弱势的使用者之间的对立。如今这一形势发生了翻转：人人都可以通过媒体技术成为作者，网络公司则成为用户创作作品（例如自制视频、博客或邮件中的信息等）的使用者。在平台经济中，价值并非来源于数据上的知识产权，而来自于通过授权而使用数据的能力，因此使用者反而成为了版权利益格局中的强势一方。假如作为使用者的人工智能开发者（以大型网络公司为主）仍然受到合理使用的庇护，作者的利益空间就会进一步被压缩。
在公共政策层面，合理使用制度具有重新分配公共福利的功能，它通过限制权利人的经济利益而使特定群体获得补贴。通过对经济权力和表达权利进行再分配，合理使用制度使公众能够自由地从事有益于社会的活动，同时又防止权利人的“垄断权”无限扩张。如果合理使用为机器学习提供侵权庇护，那么公共利益再分配会逆向发展：以牺牲弱势的用户的利益为代价，让作为既得利益者的大公司获得更多经济利益。
合理使用制度的这种困境难以通过自身的制度完善加以解决，因为作者的版权利益与使用者所代表的技术进步价值难以在该制度下得到调和。笔者认为，以法定许可为主，并搭配公共许可的做法是比较适宜的解决方案。首先，人工智能开发者无需事先获得许可就可以使用作品，但需要向版权人支付费用，海量作品许可费收取可以由集体管理组织来负责。其次，由于表达型人工智能的生成物可能替代被利用作品，从而影响作者的市场收益，有必要允许作者享有随时退出法定许可的权利。法定赔偿制度中的“权利保留”，即权利人的“选择退出”机制，可满足这一需要。最后，网络用户作为非职业的创作者难以与集体管理组织形成稳定的交易模式，这一缺陷可以由公共许可来弥补，即释放部分版权权利以换取网络效应收益或搭售服务收益。（西南政法大学民商法学院胡晶晶）
（本文仅代表作者个人观点）
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