去年底,一位插畫家在社交媒體上發現有人用 AI 生成了幾乎一模一樣的作品風格。那個 AI 使用者把生成的圖像當成自己的創作發表,甚至接了商業案子。插畫家憤怒地指出,AI 明顯是用她的作品訓練出來的,但對方回應:「AI 生成的東西不算抄襲,這是新技術的合理使用。」
這場爭論在藝術圈掀起風暴。到底 AI 生成藝術算不算原創？誰擁有版權——輸入提示詞的人、開發演算法的公司、還是被用來訓練的原作者？法律還沒跟上,但衝突已經遍地開花。
訓練數據的原罪
AI 生成圖像的核心問題在於訓練數據。這些模型是用數億張圖片訓練出來的,其中大部分未經創作者同意。Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E——它們吃下了整個網絡的視覺內容,然後學會「模仿」各種風格。
對藝術家來說,這是赤裸裸的剝削。他們花了幾十年磨練技巧、發展個人風格,結果被AI 在幾秒內「學走」。更糟的是,AI 生成的圖像可以無限量產,價格遠低於真人創作,直接衝擊藝術家的生計。
有些藝術家發起了集體訴訟,控告 AI 公司侵犯版權。但法律戰很複雜。AI 公司辯稱,他們的技術屬於「轉化性使用」,就像藝術家參考大師作品學習技巧一樣。但這個類比站得住腳嗎？人類學習和機器學習真的可以等同嗎？
創作還是生成
另一個爭議點是:使用 AI 生成圖像的人,算不算「創作者」？
有人認為,輸入精確的提示詞、調整參數、篩選結果,這個過程也需要美感判斷和創意思維,因此應該算是一種創作。他們把自己比喻成攝影師——攝影師不製造光線,只是捕捉和構圖,但依然是創作者。
但反對者指出,攝影師至少要選擇場景、等待光線、按下快門。AI 使用者只是描述想要什麼,真正的「創作」是演算法完成的。而且 AI 生成的隨機性很高,同樣的提示詞每次結果都不同,使用者更像是在抽獎而非創作。
我們的立場比較中間。或許 AI 藝術是一種新的創作形態,但它和傳統藝術的創作主體性確實不同。問題是,現行的版權法都建立在「人類作者」的假設上,當創作主體變得曖昧,整個法律框架就不適用了。
誰擁有版權
假設 AI 生成的圖像可以有版權,那這個版權屬於誰？
有些國家的判例認為,AI 生成的內容不能享有版權,因為它不是「人類創作」。美國版權局就拒絕了幾起 AI 藝術的版權申請,理由是缺乏人類作者身份。
但這會造成另一個問題:如果 AI 生成的圖像沒有版權,任何人都可以自由使用,那開發 AI 的公司怎麼賺錢？提示詞創作者的勞動價值又怎麼算？
也有人提議,版權應該歸 AI 模型的訓練數據貢獻者所有。例如某張 AI 生成的圖像,風格明顯來自特定藝術家,那這位藝術家應該獲得分潤。但技術上很難追蹤 AI 到底「參考」了哪些原作,權利分配會是噩夢。
實際上最可能的結果是,法律會逐步確立某種混合模式——AI 公司、提示詞創作者、訓練數據貢獻者,各自擁有不同層次的權利。但這個模式要怎麼設計,目前還在摸索。
藝術市場的洗牌
版權爭議之外,AI 藝術已經在實質上改變藝術市場了。
插畫、概念設計、商業美術——這些領域受衝擊最大。客戶發現可以用 AI 幾分鐘生成夠用的圖像,為什麼要花錢請人畫幾天？自由接案的藝術家收入大幅下降,有些人被迫轉行。
但另一方面,AI 也降低了視覺創作的門檻。不會畫畫的人現在可以把腦海中的畫面具象化,用來做獨立遊戲、自出版小說、個人項目。這種創作民主化,從某個角度看也是好事。
問題是,當市場充斥著 AI 生成的廉價圖像,真正的手工藝術價值會不會反而提升？就像攝影普及後,繪畫沒有消失,反而往更藝術化的方向發展。或許未來的視覺創作會分化成兩極——大量的 AI 生成商業圖像,和少量的高價值手工藝術。
美學的同質化
我們最擔心的不是版權或市場,而是美學的單一化。
現在的 AI 生成圖像有很明顯的「AI 味」——過度飽和的色彩、夢幻的光暈、某種塑膠質感。這是因為訓練數據的偏差,也是演算法的侷限。但當這種風格大量出現,視覺文化會不會變得越來越均質？
更深層的問題是,AI 學習的是「已經存在」的風格,它很難創造真正全新的美學。它可以混搭、變形、重組,但突破性的原創很罕見。如果藝術家都依賴 AI,誰來推動美學的演進？
有些藝術家把 AI 當成工具,用它生成初稿,然後手工修改加工。這種人機協作或許是比較健康的方向——AI 處理重複性的勞動,人類負責創意和美感的最後判斷。
但也有藝術家完全拒絕 AI,堅持手工創作的不可替代性。他們的作品會在市場上形成差異化,成為「保證非 AI」的稀缺商品。這也是一種生存策略。
倫理的灰色地帶
除了法律,還有倫理問題。即使 AI 生成的圖像在法律上沒問題,道德上就合理嗎？
有些 AI 使用者會在提示詞裡直接輸入「某某藝術家風格」,生成的圖像幾乎是複製品。這種做法即使合法,是不是缺乏尊重？藝術家的風格是他們的身份認同,被隨意複製會造成心理和經濟上的傷害。
也有人用 AI 生成已故藝術家「新作」,放到市場上賣。這涉及身份盜用和欺騙,但如果標示清楚「AI 模仿」,又算不算可接受的致敬？界線很模糊。
我們認為,技術進步不代表可以不顧倫理。AI 藝術社群需要建立某種行業規範——例如標示清楚 AI 生成、避免直接模仿在世藝術家、尊重訓練數據來源。這些自律規範或許比法律更能保護創作生態。
法律的追趕
各國政府都在研究怎麼立法。歐盟提出的 AI 法案要求訓練數據透明化,AI 公司必須揭露用了哪些內容。美國的版權局在舉辦聽證會,收集各方意見。日本則相對寬鬆,認為 AI 學習不構成侵權。
但法律永遠慢於技術。等到法規出台,AI 已經進化到下一代了。而且不同國家的法律不一致,跨境侵權很難追究。一個在美國合法的 AI 生成圖像,到了歐洲可能就違法。
藝術家現在只能自保——有人用技術工具「污染」自己的作品,讓 AI 無法正確學習；有人在圖像裡加入隱藏水印,追蹤 AI 訓練數據；有人乾脆不把作品放上網。這些防禦措施顯示,AI 時代的藝術創作已經變成一場技術軍備競賽。
我們需要新的框架
AI 生成藝術的版權爭議,本質上是舊有法律體系遇上新技術範式的碰撞。我們不能指望用一百年前制定的版權法來處理演算法創作的問題。
或許我們需要全新的思考框架。不是問「AI 藝術算不算抄襲」,而是問「我們想要什麼樣的創作生態」。如果目標是保護藝術家生計、鼓勵創新、讓更多人參與創作,那法律和技術應該怎麼配合？
這不只是法律專家或科技公司的事,藝術社群也要發聲。畢竟,受影響最大的是他們。
下次看到一張精美的 AI 生成圖像,不妨想想:這張圖的美,建立在多少藝術家的無償勞動上？這種生成方式,對藝術的未來意味著什麼？技術中立,但使用技術的方式,從來不中立。
