游戏开发者热议：用AI画图，究竟道不道德？

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图片来源：由无界 AI 生成

日新月异的生成型AI技术的出现对我们所带来的影响，几乎可以被认为是又一次数字革命。全新的数字时代的大门已然在我们的面前缓缓开启，而对于门的另一头是机遇还是危机，几乎没有人能说得清。

在AI技术的发展以外，人类们已然爆发了各种各样的冲突与辩论。我们应该如何看待AI技术、AI技术是否“道德”，来自不同领域、持有不同视角的人，都会拥有不同的看法。而思想的碰撞，便是在这些分歧中产生。

近日，在Reddit的游戏开发者聚集地r/gamedev板块，海外的游戏业同僚们就对AI画图在游戏之中的运用吵上了天。其中的不少观点都颇具趣味，GameLook对一些较有代表性的观点进行了摘录。

情理之争：AI作图的伦理边界究竟在何处？

在AI争议声最大的画师群体中，画师们对AI产生抵触情绪的最大原因之一是AI在训练过程中会大量使用未经授权的艺术作品。而对于艺术家们来说，当他们费劲心思创作的材料被在未经许可的情况下成为AI训练模型的“燃料”，心中自然不是滋味。

该问题下最高赞的回复便是出于这一视角。这名Reddit网友表示，假如使用者仅仅只是利用automatic1111和img2img这类工具对自己的绘画作品进行细化与拓展，那么这就和使用DLSS进行画面升格一样，并不涉及伦理争议。假如使用者需要利用AI生成完整图像，那么最好还是训练自己的模型，这样就可以有效避免争议。

另一名网友也附和道，技术本身没有原罪，真正重要的是对技术“剥削性”的使用方式。AI在贴图细化、自动生成关卡之类的开发场景已经利用很久了，而如今的生成型AI无非是比以往这些手段更加“聪明”了一点。假如输入模型进行训练的是自有版权的内容，那么就不应该涉及伦理上的争议。而像迪士尼这样的大型公司可以提供大量的自有训练数据。

不过这一说法并非无懈可击，正如其它Reddit网友指出的，无论是automatic1111、img2img这样的插件，还是LoRA、Dreambooth这类小数据集训练方法，最终所依托的依然是Midjourney、Stable Diffusion这样吸收大量数据后所训练出的Diffusion模型。个人所能够产出的数据量无论如何无法“喂饱”AI大模型的训练需求。假如从训练对象的使用权角度来说，目前还没有任何严格符合伦理的AI使用方法。

也有网友跳出这一视角，从AI的学习方式的角度去思考：AI的深度学习功能与人脑较为类似，而人类在掌握画图技能的同时，一样要模仿和学习大量受到版权保护的材料。假如说AI使用受版权保护的材料是不道德的，那人类自己岂不是也“不道德”？据GameLook所看到的，还尚没有网友对这一问题给出较为有力的回复。

而同时也有人忧心忡忡的表示，AI会造成美术从业者就业的困难——而正是美术人提供的训练材料，让生成型AI得以取得如今的成果。但反对方也指出，在人类技术的发展历史上，有无数的岗位都在新兴技术的出现后遭到了洗牌，而这是不可避免的。而假如使用得当，艺术家们将会从AI技术中受益，而非受害。

法律与版权之辩：AI生成作品究竟该不该被保护？

GameLook此前曾报道过，在AI作品的版权领域，美国著作权局已经率先给出了一个判决先例。美国著作权认为，漫画家Kristina Kashtanova在其创作的漫画书籍中使用了由Midjourney生成的画作，因为其作品中所体现出的个人创意成分不足，因此不能受到版权的保护。

在这场讨论中，有人对版权局所做出的这一决定感到不解，并使用摄影艺术作为类比：“无论使用了什么工具，艺术家们都应该拥有他们自己艺术的著作权。就好像摄影师们拥有他们的照片的版权一样。你不能说开枪把人射死，然后就说这是枪干的吧！”

此前，美国著作权局为此做出的解释是，AI模型的生成具有很高的不可确定性，这让生成型AI与照相机这类技术工具产生区别。

也有网友指出，Kristina Kashtanova的案例并不能用来套用于其它的AI生成图像的案例。一些以其它图片为基础的拼接作品曾经获得过版权注册的认可，而随着生成型AI的发展，img2img和controlnet这类新的工具出现让艺术家们拥有更多控制图片输出的手段。那么在这种情况下，人类的创意主导力在AI生成的图片作品能够获得更加丰富的体现。即便依据现有的版权法律规定，AI生成作品也应该可以打破著作权局对AI工具“不可预测性”的判断，获得版权的注册许可。

有网友担忧，在AI画图技术飞速进步的如今，AI作画与人类的产出已经很难看出分别。有网友举例称，此前就有杂志封面的人工画师被怀疑使用AI绘画出图。即便将AI画图诉诸版权法律，那么如何针对画图过程进行自证，将会是人类画师与AI画师所需要共同面对的难题。

几乎所有人都对AI画图各执一词，或是追随、或是恐惧、或是批判。而假如透过这些观点的争鸣，去探寻背后的本质，这事实上都是人类历史上所经历过无数次的“技术磨合期”的体现：生产力的进步带来的供需和劳动关系的洗牌、观念的适应和转变、旧有法律的难以适用、新型的侵权方式与愈发复杂的监管难题……

在过去的一年之中，AI技术几乎是以日为单位在持续取得进步，然而待人类从社会的各个方面真正接纳AI的存在，恐怕还需要等待很多年。