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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>《Science》雜(za)誌(zhi)：變(bian)革(ge)不(bu)是(shi)“藝(yi)術(shu)的(de)終(zhong)結(jie)”，生(sheng)成(cheng)式(shi) AI 將(jiang)重(zhong)塑(su)當(dang)代(dai)媒(mei)體(ti)美(mei)學(xue)

撰(zhuan)文(wen)：Ziv Epstein（麻(ma)省(sheng)理(li)工(gong)学院(yuan)）, Aaron Hertzmann（Adobe Research）, The Investigators Of Human Creativity（Adobe）

來(lai)源(yuan)：Science

圖(tu)片(pian)来源：由(you)無(wu)界(jie) AI工具(ju)生成

了(le)解(jie)創(chuang)意(yi)工作(zuo)的轉(zhuan)变将有(you)助(zhu)於(yu)指(zhi)導(dao) AI 對(dui)媒体生態(tai)系(xi)統(tong)的影(ying)響(xiang)。

生成式人(ren)工智(zhi)能(neng)（AI）是壹(yi)個(ge)備(bei)受(shou)爭(zheng)議(yi)的話(hua)題(ti)。迄(qi)今(jin)為(wei)止(zhi)，一个突(tu)出(chu)的應(ying)用(yong)是为視(shi)覺(jiao)艺术、概(gai)念(nian)艺术、音(yin)樂(le)和(he)文学，以(yi)及(ji)视頻(pin)和動(dong)畫(hua)制(zhi)作高(gao)質(zhi)量(liang)的艺术媒体。例(li)如(ru)，擴(kuo)散(san)模(mo)型(xing)可(ke)以合(he)成高质量的图像(xiang)（1），大(da)型語(yu)言(yan)模型（LLMs）可以在(zai)廣(guang)泛(fan)的背(bei)景(jing)下(xia)產(chan)生聽(ting)起(qi)来合理、令(ling)人印(yin)象(xiang)深(shen)刻(ke)的散文和詩(shi)句(ju)（2）。這(zhe)些(xie)工具的生成能力(li)可能會(hui)從(cong)根(gen)本(ben)上(shang)改(gai)变创作者(zhe)形(xing)成想(xiang)法(fa)並(bing)将其(qi)投(tou)入(ru)生产的创造(zao)性(xing)過(guo)程(cheng)。隨(sui)著(zhe)创造力被(bei)重新(xin)想象，社(she)会的許(xu)多(duo)領(ling)域(yu)也(ye)可能被重新構(gou)想。了解生成式 AI 的影响，并圍(wei)繞(rao)它(ta)做(zuo)出政(zheng)策(ce)決(jue)定(ding)，需(xu)要(yao)对文化(hua)、經(jing)濟(ji)、法律(lv)、算(suan)法以及技(ji)术和创造力的互(hu)动進(jin)行(xing)新的跨(kua)学科(ke)科学調(tiao)查(zha)。

变革的時(shi)刻并沒(mei)有表(biao)明(ming)“艺术的终结”，而(er)是产生了更(geng)为復(fu)杂的影响，重新塑造了创作者的角(jiao)色(se)和實(shi)踐(jian)，并改变了当代媒体的美学（3）。例如，一些 19 世(shi)紀(ji)的艺术家(jia)将攝(she)影的出現(xian)视为对繪(hui)画的威(wei)脅(xie)。然(ran)而，摄影并没有取(qu)代绘画，而是最(zui)终将其从现实主(zhu)義(yi)中(zhong)解放(fang)出来，产生了印象派(pai)和现代艺术運(yun)动。相(xiang)比(bi)之(zhi)下，肖(xiao)像摄影確(que)实在很(hen)大程度(du)上取代了肖像画。同(tong)樣(yang)，音乐制作的數(shu)字(zi)化（例如，数字采(cai)样和聲(sheng)音合成）被譴(qian)責(ze)为“音乐的终结”。但(dan)实際(ji)上，它改变了人們(men)制作和聆(ling)听音乐的方(fang)式，并幫(bang)助产生了新的流(liu)派，包(bao)括(kuo)嘻(xi)哈(ha)和貝(bei)斯(si)鼓(gu)。就(jiu)像歷(li)史(shi)上这些類(lei)似(si)的情(qing)況(kuang)一样，生成性 AI 并不是艺术消(xiao)亡(wang)的預(yu)兆(zhao)，而是一種(zhong)新的媒体，有它自(zi)己(ji)獨(du)特(te)的能力。作为人类创作者使(shi)用的一套(tao)工具，生成性 AI 的定位(wei)是顛(dian)覆(fu)创意产業(ye)的许多领域，并在短(duan)期(qi)內(nei)威胁到(dao)现有的工作和勞(lao)动模式，同时最终实现新的创意劳动模式并重新配(pei)置(zhi)媒体生态系统。

然而，與(yu)过去(qu)的颠覆不同，生成式 AI 依(yi)賴(lai)于人们所(suo)做的訓(xun)練(lian)数據(ju)。这些模型通(tong)过从现有艺术媒体中提(ti)取统計(ji)模式来“学習(xi)”生成艺术。而这种依赖也帶(dai)来了新的問(wen)题 -- 例如数据的来源，如何(he)影响輸(shu)出，以及如何确定作者身(shen)份(fen)。通过利(li)用现有的工作来实现创作过程的自动化，生成性 AI 挑(tiao)戰(zhan)了作者身份、所有權(quan)、创作靈(ling)感(gan)、采样和重新混(hun)合的傳(chuan)统定义，从而使现有的媒体制作概念变得(de)复杂。因(yin)此(ci)，考(kao)慮(lv)生成性 AI 对美学和文化的影响、所有权和信(xin)用的法律问题、创意作品(pin)的未(wei)来，以及对当代媒体生态系统的影响是很重要的。在这些主题中，有一些關(guan)鍵(jian)的研(yan)究(jiu)问题可以为政策和这項(xiang)技术的有益(yi)使用提供(gong)參(can)考（4）。

关于“人工智能”

为了正(zheng)确研究这些主题，首(shou)先(xian)需要了解用于描(miao)述(shu)人工智能的语言如何影响对該(gai)技术的看(kan)法。“人工智能”这个詞(ci)可能会誤(wu)导人们，暗(an)示(shi)这些系统表现出类似人类的意图、能动性，甚(shen)至(zhi)是自我(wo)意識(shi)。生成式 AI 模型基(ji)于自然语言的界面(mian)，包括使用“我”的聊(liao)天(tian)界面，可能会給(gei)用戶(hu)一种类似与人类互动的感觉。这些感知(zhi)会破(po)壞(huai)创造者的信譽(yu)，而创造者的劳动是系统产出的基礎(chu)（5），并且(qie)当这些系统造成傷(shang)害(hai)时，会转移(yi)開(kai)發(fa)者和决策者的责任(ren)（6）。未来的工作需要了解对生成过程的看法如何影响对产出和作者的态度。这将有助于設(she)计披(pi)露(lu)生成过程的系统，避(bi)免(mian)误导性的解釋(shi)。

生成式 AI 与美学

生成式 AI 的特殊(shu)能力反(fan)过来产生了新的美学，可能对艺术和文化产生長(chang)期影响。随着这些工具的普(pu)及，以及它们的使用变得普遍(bian)（就像一个世纪前(qian)的摄影一样），它们产出的美学将如何影响艺术产出仍(reng)然是一个开放的问题。生成式 AI 的低(di)門(men)檻(kan)可以通过扩大参与艺术实践的创作者群(qun)体来增(zeng)加(jia)艺术产出的整(zheng)体多样性。同时，嵌(qian)入在训练数据中的審(shen)美和文化規(gui)範(fan)及偏(pian)見(jian)可能会被捕(bu)捉(zhuo)、反映(ying)，甚至放大，从而減(jian)少(shao)多样性（7）。AI 产出的内容(rong)也可能为未来的模型提供素(su)材(cai)，创造一个自我参照(zhao)的审美飛(fei)輪(lun)，使 AI 驅(qu)动的文化规范得以延(yan)續(xu)。未来的研究应该探(tan)索(suo)量化和增加输出多样性的方法，并研究生成式 AI 工具如何影响美学和审美多样性。

社交(jiao)媒体平(ping)臺(tai)的不透(tou)明、参与度最大化的推(tui)薦(jian)算法可以通过反饋(kui)回(hui)路(lu)（8）进一步(bu)強(qiang)化审美规范，产生轟(hong)动性的，可分(fen)享(xiang)的内容。由于算法和内容创作者試(shi)图最大化参与度，这可能会进一步使内容同质化。然而，一些初(chu)步的实驗(yan)（9）表明，在策劃(hua) AI 生成的内容时納(na)入参与度指標(biao)，在某(mou)些情况下，可以使内容多样化。至于哪(na)些風(feng)格(ge)会被推荐算法放大，以及这种優(you)先次(ci)序(xu)如何影响创作者制作和分享的内容类型，仍然是一个开放的问题。未来的工作必(bi)須(xu)探索生成模型、推荐算法和社交媒体平台之間(jian)的相互作用所形成的复杂、动态系统，以及它们对美学和概念多样性的影响。

生成式 AI 与版(ban)权

生成式 AI 依靠(kao)训练数据来实现创作的自动化，这在法律和倫(lun)理上也提出了挑战，需要促(cu)使对这些系统的性质进行技术研究。版权法必须平衡(heng)创作者、生成式 AI 工具的使用者和整个社会的利益。如果(guo)受保(bao)護(hu)的作品没有被直(zhi)接(jie)复制，法律可以将训练数据的使用视为非(fei)侵(qin)权行为；如果训练涉(she)及基础数据的实质性转变，則(ze)视为公(gong)平使用；只(zhi)有在创作者给予(yu)明确许可的情况下才(cai)允(yun)许使用；或(huo)者在创作者得到補(bu)償(chang)的情况下，允许将数据用于训练的法定强制许可。大部(bu)分版权法都(dou)依赖于司(si)法解释，所以目(mu)前還(hai)不清(qing)楚(chu)收(shou)集(ji)第(di)三(san)方数据进行训练或模仿(fang)艺术家的风格是否(fou)会違(wei)反版权。法律和技术问题是糾(jiu)纏(chan)在一起的：模型是直接复制训练数据中的元(yuan)素，还是产生全(quan)新的作品？即(ji)使模型不直接复制现有作品，也不清楚艺术家的个人风格是否应该得到保护，以及如何保护。什(shen)麽(me)样的機(ji)制可以保护和补偿那(na)些作品被用于训练的艺术家，甚至允许他(ta)们選(xuan)擇(ze)退(tui)出，同时仍然允许用生成式 AI 模型做出新的文化貢(gong)獻(xian)？回答(da)这些问题并确定版权法应如何对待(dai)训练数据，需要大量的技术研究来开发和了解 AI 系统，需要社会科学研究来了解对相似性的看法，还需要法律研究来将现有的先例应用于新技术。当然，这些觀(guan)點(dian)只代表美國(guo)的法律观点。

一个明顯(xian)的法律问题是，誰(shui)可以对模型的产出提出所有权要求(qiu)。要回答这个问题，需要了解系统的用户与其他利益相关者的创造性贡献，如系统的开发者和训练数据的创造者。AI 开发者可以通过使用條(tiao)款(kuan)要求对产出的所有权。相比之下，如果系统用户以有意义的创造性方式参与其中（例如，该过程不是完(wan)全自动化的，或者没有模仿特定的作品），那么他们可能被認(ren)为是默(mo)认的版权持(chi)有人。但是，用户的创造性影响到達(da)到何种程度才能主張(zhang)所有权？这些问题涉及研究使用基于 AI 的工具的创作过程，如果用户獲(huo)得更多的直接控(kong)制权，可能会变得更加复杂。

生成式 AI 与创造性職(zhi)业

无論(lun)法律结果如何，生成式 AI 工具都有可能改变创造性工作和就业。流行的经济理论 [即以技能为导向(xiang)的技术变革（SBTC）] 假(jia)定，认知型和创意型工人面臨(lin)自动化带来的劳动中斷(duan)較(jiao)少，因为创造力不容易(yi)被編(bian)碼(ma)成具体的规则（即波(bo)蘭(lan)尼(ni)的悖(bei)论）(10)。然而，新的工具已(yi)经引(yin)发了对创造性职业的就业擔(dan)憂(you)，如作曲(qu)家、平面设计師(shi)和作家。这种沖(chong)突的产生是因为 SBTC 未能區(qu)分认知活(huo)动，如分析(xi)性工作和创造性构思(si)。我们需要一个新的框(kuang)架(jia)来描述创意过程的具体步驟(zhou)，其中哪些步骤可能受到生成式 AI 工具的影响，以及对不同认知职业的工作場(chang)所要求和活动的影响（11）。

雖(sui)然这些工具可能会威胁到一些职业，但它们可以提高其他职业的生产力，或许还可以创造新的职业。例如，从历史上看，音乐自动化技术使更多的音乐家能夠(gou)进行创作，即使收入有所傾(qing)斜(xie)（12）。生成式 AI 系统可以每(mei)分鐘(zhong)创造数百(bai)个输出，这可能会通过快(kuai)速(su)构思加速创造过程。然而，这种加速也可能破坏创造力的各(ge)个方面，因为它消除(chu)了从頭(tou)开始(shi)塑造最初原(yuan)型的设计期。在任何一种情况下，生产时间和成本都可能下降(jiang)。创造性产品的生产可能会变得更有效(xiao)率(lv)，在更少的人工下获得相同的产出。反过来，对创造性工作的需求可能会增加。此外(wai)，许多使用传统工具的雇(gu)傭(yong)职业，如插(cha)图或庫(ku)存(cun)摄影，可能会被取代。一些历史例子(zi)證(zheng)明了这一点。最值(zhi)得註(zhu)意的是，工业革命(ming)使传统的手(shou)工艺（如陶(tao)瓷(ci)、紡(fang)織(zhi)品和煉(lian)鋼(gang)）能够通过非工匠(jiang)的劳动进行大规模生产；手工制作的商(shang)品成为了特殊物(wu)品。同样地(di)，摄影取代了肖像画。音乐的数字化消除了学习物理操(cao)作乐器(qi)的限(xian)制，使更多的贡献者能够进行更复杂的编排(pai)。这些工具可能会改变谁能成为艺术家的狀(zhuang)况，在这种情况下，即使平均(jun)工資(zi)下降，艺术家的就业也可能上升(sheng)。

生成式 AI 与媒体生态

由于这些工具影响了创造性劳动，它们也给更广泛的媒体生态系统带来了潛(qian)在的下遊(you)危(wei)害。随着规模化生产媒体的成本和时间的减少，媒体生态系统可能会因合成媒体的创建(jian)而变得容易受到 AI 生成的錯(cuo)误信息(xi)的影响，尤(you)其是为声明提供证据的媒体（13）。这些生成逼(bi)真(zhen)的合成媒体的新可能性可能会通过所謂(wei)的“說(shuo)謊(huang)者的紅(hong)利”（虛(xu)假内容通过破坏对真相的信任而使说谎者受益）破坏对真实捕获媒体的信任（14) 并增加欺(qi)詐(zha)和非自願(yuan)性图像的威胁。这就提出了重要的研究问题：平台幹(gan)预措(cuo)施(shi)，如跟(gen)蹤(zong)源头出處(chu)和檢(jian)測(ce)下游的合成媒体在治(zhi)理和建立(li)信任方面的作用是什么（15）？而合成媒体的扩散如何影响对真实媒体的信任，如未经编輯(ji)的新聞(wen)照片？随着内容生产的增加，集体注意力可能会减少（16）。AI 生成内容的爆(bao)炸(zha)反过来可能会阻(zu)礙(ai)社会在氣(qi)候(hou)和民(min)主等(deng)重要领域进行集体討(tao)论和采取行动的能力。

每种艺术媒体都反映和評(ping)论其时代的问题，围绕当代 AI 生成的艺术的辯(bian)论反映了目前围绕自动化、企(qi)业控制和注意力经济的问题。最终，我们通过艺术来表达我们的人性，所以理解和塑造 AI 对创造性表达的影响是关于其对社会影响的更广泛问题的中心(xin)。对生成式 AI 的新研究应该为政策和技术的有益使用提供信息，同时与关键的利益相关者接觸(chu)，特別(bie)是艺术家和创造性劳动者本身，他们中的许多人是積(ji)極(ji)参与解决社会变革難(nan)题的先鋒(feng)。

譯(yi)者注：文中设计 16 处注释，相关閱(yue)讀(du)可参看原文返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

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