游戏开发者热议：用AI画图 究竟道不道德？

原文作者：小王游戏论

图片来源：由无界 AI 生成

日新月异的生成型AI技能的出现对咱们所带来的影响，简直可以被以为是又一次数字革新。全新的数字时代的大门已然在咱们的面前缓缓开启，而关于门的另一头是机会仍是危机，简直没有人能说得清。

在AI技能的开展以外，人类们已然爆发了各种各样的抵触与争辩。咱们应该怎么看待AI技能、AI技能是否“道德”，来自不同范畴、持有不同视角的人，都会具有不同的看法。而思想的碰撞，便是在这些分歧中发生。

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兴趣，GameLoOK对一些较有代表性的观点进行了摘录。

情理之争：AI作图的伦理边界终究在何处？

在AI争议声最大的画师集体中，画师们对AI发生抵触情绪的最大原因之一是AI在练习过程中会很多运用未经授权的艺术著作。而关于艺术家们来说，当他们费劲心思创造的资料被在未经许可的情况下成为AI练习模型的“燃料”，心中天然不是味道。

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，假设运用者仅仅只是运用automatic1111和img2img这类东西对自己的绘画著作进行细化与拓宽，那么这就和运用DLSS进行画面升格相同，并不涉及伦理争议。假设运用者需求运用AI生成完好图画，那么最好仍是练习自己的模型，这样就可以有用避免争议。

另一名网友也附和道，技能本身没有原罪，真实重要的是对技能“克扣性”的运用方法。AI在贴图细化、自动生成关卡之类的开发场景现已运用很久了，而现在的生成型AI无非是比以往这些手法愈加“聪明”了一点。假设输入模型进行练习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很多的自有练习数据。

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，仍是LoRA、Dreambooth这类小数据集练习方法，终究所依托的依然是Midjourney、Stable Diffusion这样吸收很多数据后所练习出的Diffusion模型。个人所可以产出的数据量无论怎么无法“喂饱”AI大模型的练习需求。假设从练习目标的运用权视点来说，现在还没有任何严格符合伦理的AI运用方法。

也有网友跳出这一视角，从AI的学习方法的视点去思考：AI的深度学习功用与人脑较为类似，而人类在掌握画图技能的一起，相同要仿照和学习很多受到版权维护的资料。假设说AI运用受版权维护的资料是不道德的，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。

而一起也有人忧心忡忡的表示，AI会形成美术从业者工作的困难——而正是美术人提供的练习资料，让生成型AI得以获得现在的效果。但反对方也指出，在人类技能的开展历史上，有很多的岗位都在新兴技能的出现后遭到了洗牌，而这是不行避免的。而假设运用妥当，艺术家们将会从AI技能中获益，而非受害。

法令与版权之辩：AI生成著作终究该不该被维护？

GameLook此前曾报导过，在AI著作的版权范畴，美国著作权局现已率先给出了一个判决先例。美国著作权以为，漫画家Kristina Kashtanova在其创造的漫画书籍中运用了由Midjourney生成的画作，因为其著作中所表现出的个人构思成分不足，因此不能受到版权的维护。

在这场讨论中，有人对版权局所做出的这一决议感到不解，并运用摄影艺术作为类比：“无论运用了什么东西，艺术家们都应该具有他们自己艺术的著作权。就好像摄影师们具有他们的相片的版权相同。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行确定性，这让生成型AI与照相机这类技能东西发生区别。

也有网友指出，Kristina Kashtanova的事例并不能用来套用于其它的AI生成图画的事例。一些以其它图片为基础的拼接著作曾经获得过版权注册的认可，而跟着生成型AI的开展，img2img和controlnet这类新的东西出现让艺术家们具有更多控制图片输出的手法。那么在这种情况下，人类的构思主导力在AI生成的图片著作可以获得愈加丰富的表现。即使依据现有的版权法令规定，AI生成著作也应该可以打破著作权局对AI东西“不行预测性”的判别，获得版权的注册许可。

有网友忧虑，在AI画图技能飞速前进的现在，AI作画与人类的产出现已很难看出别离。有网友举例称，此前就有杂志封面的人工画师被置疑运用AI绘画出图。即使将AI画图诉诸版权法令，那么怎么针对画图过程进行自证，将会是人类画师与AI画师所需求共同面对的难题。

简直所有人都对AI画图各不相谋，或是追随、或是恐惧、或是批判。而假设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很多次的“技能磨合期”的表现：生产力的前进带来的供需和劳动联系的洗牌、观念的适应和转变、旧有法令的难以适用、新式的侵权方法与益发杂乱的监管难题……

在过去的一年之中，AI技能简直是以日为单位在继续获得前进，然而待人类从社会的各个方面真实接收AI的存在，恐怕还需求等候很多年。

此时快讯

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