人工智能生成的画作，在绘画大赛获第1名，画家们“炸毛”了
其他人工智能画作
这场比赛是来自科罗拉多州博览会的美术竞赛，其中数字艺术奖的第一名，就是前文中说到人工智能生成的画作，这幅画作的制作者，是来自当地的设计师杰森·艾伦，而这幅引起轰动的画作被命名为《空间歌剧院》。
说实话，在看到这幅名为《空间歌剧院》的作品后，如果没有人告诉小绛这是一幅由人工智能生成的图片，小绛也会认为它是一幅数字插画，从画作本身来看，这幅画作的构图无可挑剔，甚至，还有不少的笔触存在，呈现出一幅极具想象力的超现实作品，仿佛置身于另一个宇宙世界。
其他人工智能画作
数字艺术家并不难理解，他们的作品出现于我们生活的周围，海报、游戏、电影中看到的图像，即使是数字艺术家也是利用数位画笔手工绘画而成，而这幅名叫《空间歌剧院》的人工智能作品，没有一点点绘画痕迹，完完全全都是利用数字程序生成的图案。
这样一来，就引起众多艺术家指责杰森·艾伦这种行为是作弊，而这位设计师并没有过多解释，在提交之前，这些作品就以自己的名字和这款人工智能绘画程序去提交，所以并不存在欺骗的行为。使用这款人工智能去制作，也没有我们想象的那么容易，杰森·艾伦称，为了完成这幅画作，他先后生成了900多个版本，耗费了80多个小时，才让它变得完美无缺。
人工智能“中途”展示界面
根据这位设计师的讲述，小绛也找到了这款名叫“中途”的人工智能程序，它本身就是一款软件，可以根据使用者的要求自动生成图案，小绛在这个网站上看了一些作品，确实让人眼界大开，人工智能竟然也可以做到这种程度。
对于杰森·艾伦使用人工智能参与绘画大赛，并取得第一名的优异成绩一事，人们大抵有三种声音：
其他人工智能画作
第一种是以艺术家的角度去分析人工智能，他们认为人工智能并没有真去创造艺术，只是利用已有的图像再次组合，所以并没有艺术价值。
第二种声音来自于程序员队伍，他们认为这种程度的作品，并不能称为真正的人工智能，还存在许多缺陷，在将来，程序员会将人工智能变得更聪明，变得更富有想法。
第三种声音则来自普通网友，他们认为人工智能制作的作品也很漂亮，这样就足够了，人工智能的作品和艺术家的作品并没有什么冲突，不过，在参与比赛上，可以单独为人工智能成立一项赛事。返回搜狐，查看更多
人工智能“作品”，著作权谁属
原标题：人工智能“作品”，著作权谁属树影压在秋天的报纸上/中间隔着一片梦幻的海洋/我凝视着一池湖水的天空……
这么优美的诗句不是出自哪个诗人之手，而是来自人工智能――微软“小冰”。2017年5月，“小冰”创作的诗集《阳光失了玻璃窗》正式出版，这部诗集是“小冰”在学习了519位诗人的现代诗、训练超过10000次后创作完成的。
除了微软“小冰”，其他公司也开发了众多人工智能产品用于创作各类文学和艺术“作品”。例如，谷歌开发的人工智能DeepDream可以生成绘画，且所生成的画作已经成功拍卖；腾讯开发的DreamWriter机器人可以根据算法自动生成新闻稿件，并及时推送给用户。这些由人工智能创作的成果从外观形式来看，与人类创作的成果没有任何区别，而且也很难被察觉并非由人类所作。可以说，与以往技术创新相比，人工智能技术对著作权法提出的挑战是最根本，也是最全面的――
一是人工智能的主体资格问题。根据我国著作权法的规定，作者包括自然人作者以及法人作者；前者是指创作作品的公民，后者是指作品在由法人主持，代表法人意志创作，并由法人承担责任时，将法人视为作者。要承认人工智能是作者，事实上也就意味着要在著作权法上创设一种新的独立法律主体，这将遇到极大的法律和伦理障碍，在相当长的一段时间内恐怕都难以实现。
二是人工智能生成物的作品资格问题。著作权法基本理论认为：作品应当是人类的智力成果，也只有人的智力活动才能被称为创作。在人工智能生成物的著作权问题引起广泛关注之前，法学界曾讨论过动物产生的内容可否构成作品的问题。例如：在美国，一只黑猕猴使用摄影师的相机拍摄了几张自拍照，其著作权问题甚至引发了两起诉讼。为此，美国版权局还专门发布相关文件，强调只有人类创作的作品才受保护。有学者认为，人工智能生成物并非人类作者的智力成果，因此不构成作品。也有学者认为，人工智能生成物是由人类作者设计的作品生成软件产生的成果，实际上是人机合作的智力成果，并没有违背著作权法的人格主义基础。
三是人工智能生成物的权利归属问题。目前提出的方案主要有3种。第一种方案是承认人工智能生成物是作品，但是不给予保护，将其投入公有领域。主要理由是著作权法的立法目的在于鼓励作品的创作和传播，而机器无须激励。第二种方案是创设一种新的邻接权制度，以区分人工智能生成的作品与人类创作的作品。第三种方案是在现行著作权法框架下，通过法律解释的方式作出适当的法律安排。至于是将著作权归属于人工智能的所有者、研发者还是使用者，意见尚未统一。
四是人工智能生成物的侵权问题。人工智能在进行“机器学习”过程中，需要使用大量已有作品。例如，“小冰”是在学习了众多现代诗之后创作的诗集，其中必然会有一些作品仍然处于著作权保护期内。那么，在未经作者授权的情况下，对其作品进行商业性利用是否构成侵权？普遍观点认为，为了促进人工智能发展，应当将“机器学习”过程中使用他人作品的行为作为例外处理。
对于上述问题的争论，以往都处于纯理论层面。让人振奋的是，在今年4月26日世界知识产权日当天，北京互联网法院对国内首例人工智能作品争议案作出了一审判决，为理论探讨提供了新鲜的实践素材。
对于主体资格问题，北京互联网法院认为，尽管随着科学技术的发展，人工智能生成物在内容、形态，甚至表达方式上日趋接近自然人，但根据现实的科技及产业发展水平，尚不宜在法律主体方面予以突破。就人工智能生成物可否构成作品问题，法院强调指出：虽然由人工智能生成的分析报告具有独创性，但是自然人创作仍应是作品的必要条件。在该案中，分析报告既不是由人工智能的研发者（所有者）创作，因为其并未输入关键词来启动程序；也不是人工智能的使用者创作，因为该报告并未传递其思想、感情。分析报告是人工智能利用输入的关键词与算法、规则和模板结合形成的，应当被认定为是由人工智能“创作”的。然而，构成作品的前提条件必须是自然人创作，因此，该分析报告不是著作权法意义上的作品。不过，法院也认为，应给予人工智能生成物以一定的法律保护，因为其具备传播价值。
笔者认为，对于人工智能生成物的著作权定性这一极具争议的问题，作为社会稳定器的法院采取相对保守、平衡的立场，是合适的。需要指出的是，如果人工智能生成物不被承认是作品，相关主体出于利益最大化的考量，很有可能会采取隐瞒相关成果是人工智能创作的事实，因为从外观形式上无法区分文学艺术作品究竟是人类还是人工智能创作。
有关人工智能生成物的著作权问题，有的国家已积累了一些经验。英国《1988年版权、外观设计和专利法案》规定，对于计算机生成的文字、戏剧、音乐或艺术作品而言，作者应是对该作品的创作进行必要安排的人。对计算机生成作品进行“必要安排”的人，可能包括人工智能的投资者、程序员、使用者，也可能是上述主体共同构成。因此该条款具有一定的开放性，赋予了法院较大的自由裁量权。
从历史来看，知识产权法领域一些重大的理论突破与制度创新，都是通过法院经由个案，通过不同观点的交锋、碰撞，甚至结论“反转”，最终达成共识来推动的。笔者相信，人工智能生成物的法律性质问题也将如此。未来，将有更多相关争议进入法院，让业界有更多的机会展开讨论，毕竟“真理越辩越明”。
（作者：万勇，系中国人民大学法学院教授）
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人工智能——状态空间搜索及状态空间表示法
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1. 搜索
搜索（Search），设法在庞大状态空间图中找到目标。
主要分为两类性质的搜索：
基本搜索，是一种没有任何经验和知识起作用的、由某种规则所确定的非智能性的搜索；启发式搜索（HeuristicSearch）：其特点在于是一种有准备的、追求效率而有的放矢的智能搜索，它要求依据某种知识及信息的指导，通过逐一状态比较而找到符合规定条件的目标状态解。2. 问题的状态空间图搜索
问题的状态空间可用有向图来表达，又常称其为状态树(StateTree)。图中，节点Sk表示状态，状态之间的连接采用有向弧(Arc)，弧上标以操作数OK来表示状态之间的转换关系。
图1问题求解的状态树表示
用状态空间法搜索求解问题:
首先要把待求解的问题表示为状态空间图;
把问题的解表示为目标节点Sg。
求解就是要找到从根节点S0到达目标节点Sg的搜索路径。
状态空间图在计算机中有两种存储方式：一种是图的显式存储，另一种是图的隐式存储。
3. 状态空间表示法
状态空间
状态，描述某一类事物在不同时刻所处于的信息状况
操作，描述状态之间的关系
问题的状态空间可用一个三元序组来表示：
：问题的全部初始状态的集合
：操作的集合
：目标状态的集合
利用状态空间图求解的具体思路和步骤：
（1）设定状态变量及确定值域；
（2）确定状态组，分别列出初始状态集和目标状态集；
（3）定义并确定操作集；
（4）估计全部状态空间数，并尽可能列出全部状态空间或予以描述之；
（5）当状态数量不是很大时，按问题的有序元组画出状态空间图，依照状态空间图搜索求解。
传教士和野人问题（TheMissionariesandCannibalsProblem）
在河的左岸有三个传教士、一条船和三个野人，传教士们想用这条船将所有的成员都运过河去，但是受到以下条件的限制：
①教士和野人都会划船，但船一次最多只能装运两个；
②②在任何岸边野人数目都不得超过传教士，否则传教士就会遭遇危险：被野人攻击甚至被吃掉。
此外，假定野人会服从任何一种过河安排，试规划出一个确保全部成员安全过河的计划。
（1）设定状态变量及确定值域。
为了建立这个问题的状态空间，设左岸传教士数为m，则
m={0,1,2,3}；
对应右岸的传教士数为3－m； 左岸的野人数为c，则有
c={0,1,2,3}；
对应右岸野人数为3－c；左岸船数为b，故又有b={0,1}，右岸的船数为1－b.
（2）确定状态组，分别列出初始状态集和目标状态集。
问题的状态可以用一个三元数组来描述，以左岸的状态来标记，即
Sk=（m,c,b），
右岸的状态可以不必标出。
初始状态一个： S0=（3,3,1），初始状态表示全部成员在河的左岸；
目标状态也只一个： Sg=（0,0,0），表示全部成员从河左岸渡河完毕。
（3）定义并确定操作集。
仍然以河的左岸为基点来考虑，把船从左岸划向右岸定义为Pij操作。其中,第一下标i表示船载的传教士数,第二下标j表示船载的野人数；同理，从右岸将船划回左岸称之为Qij操作，下标的定义同前。则共有10种操作，操作集为
F={P01，P10，P11，P02，P20，Q01，Q10，Q11，Q02，Q20}
（4）估计全部的状态空间数，并尽可能列出全部的状态空间或予以描述之。
在这个问题世界中，S0=（3,3,1）为初始状态，S31=Sg=（0,0,0）为目标状态。全部的可能状态共有32个，如表所示。
表1传教士和野人问题的全部可能状态
注意：按题目规定条件，应划去非法状态，从而加快搜索效率。
1）首先可以划去左岸边野人数目超过传教士的情况，即S4、S8、S9、S20、S24、S25等6种状态是不合法的；
2）应划去右岸边野人数目超过修道士的情况，即S6、S7、S11、S22、S23、S27等情况；
3）应划去4种不可能出现状态：划去S15和S16——船不可能停靠在无人的岸边；划去S3——传教士不可能在数量占优势的野人眼皮底下把船安全地划回来；划去S28——传教士也不可能在数量占优势的野人眼皮底下把船安全地划向对岸。可见，在状态空间中，真正符合题目规定条件的只有16个合理状态。
（5）当状态数量不是很大时，按问题的有序元组画出状态空间图，依照状态空间图搜索求解。
根据上述分析，共有16个合法状态和允许的操作，可以划出传教士和食人者问题的状态空间图，如图所示。
图2传教士和野人问题的状态空间
任何一条从S0到达S31的路径都是该问题的解。
人工智能，如何妙笔“生”画
核心阅读
输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。
不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。
一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？
从文本到图像，人工智能绘画本质是计算
人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。
设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。
今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。
具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU（图形处理器）算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。
扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。
“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。
扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。
众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化
汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。
随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。
大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。
不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。
但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”
防范潜在风险，守住法律和伦理底线
人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？
在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。
不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。
“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。
不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。
不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。
（喻思南）
【责任编辑：张瑨瑄】