人工智能从道德上提高创造力，而无需模仿艺术家

自从生成式AI崭露头角以来，最引人入胜且用户友好的应用之一便是AI文本到媒体生成器。这些工具吸引了从商业专业人士到普通用户的广泛群体，让他们仅通过文本提示和一次点击就能创作从图像到视频的各种内容。这是一种有趣且易于上手的方式，让人们的想象变为现实。

然而，在这项看似无害的技术背后，对艺术家来说却隐藏着一个复杂的问题。

问题所在

许多领先的AI媒体生成器，包括开创者OpenAI的DALL-E 2，通过抓取网络数据来训练模型。这包括未经艺术家明确许可使用他们的原创作品。这种做法引发了重大关切，因为它允许在未经同意的情况下复制艺术家的作品——从照片、画作到诗歌、书籍和歌曲。因此，艺术家失去了对其作品复制、创作风格独特性以及AI公司从这些复制中获得的潜在收入的控制权。

AI公司、这些AI模型与艺术家之间的关系变得具有剥削性，艺术家们感到他们的毕生心血被用于企业盈利。许多人表达了他们的担忧，呼吁AI公司在开发这些模型时考虑并公平补偿艺术家。

作曲家及前AI行业内部人士Ed Newton-Rex于2024年创立了非营利组织Fairly Trained，旨在为生成式AI公司认证道德训练数据实践。Newton-Rex因Stability AI在未经许可使用艺术家作品训练AI模型的立场而离开该公司，他曾在那里领导了Stable Audio的开发。

在South by Southwest (SXSW)的炉边谈话中，Newton-Rex揭示了更广泛的版权问题。他强调，未经许可使用艺术家作品不仅不公平，还加剧了本已拥挤的市场竞争，用艺术家自己的创意对抗他们。“在生成式AI中，你看到一些拥有数十亿美元的公司，常常违背创作者的意愿，利用他们的作品创造出超级可扩展的竞争对手，”他评论道。

在美国，AI公司可以根据“合理使用”原则合法地在受版权保护的材料上训练模型，该原则允许使用现有作品创造新内容。在当前法律并未明确倾向于创作者的情况下，一个问题浮现：艺术家与AI系统能否以双方受益的方式共存？答案是肯定的，解决办法可能涉及许可。

公司可采取的措施

AI文本到媒体生成器提供了无可否认的便利性，使任何人不论技能或资源都能进行创作。理想情况下，这些工具应支持和丰富创意生态系统，而不是取代它。Newton-Rex表示，第一步很简单：“首先，你不能偷窃。”

一些公司已经采取了这种方法。2023年，Getty Images推出了Generative AI by Getty Images，仅在其庞大的库存图片库上进行训练，确保为作品被使用的创作者提供持续收入。类似地，Adobe的Firefly模型基于Adobe Stock图片、公开许可内容和公共领域内容进行训练，优先考虑商业安全并补偿为训练数据集做出贡献的创作者。

然而，许多公司因获取和创建干净数据集所需的成本和时间而回避这一路径。这对急于推出新模型并在AI竞争中保持竞争力的AI公司尤其成问题。“这确实会减慢你的速度，但我认为最终你会到达同样的地方，而且是在不违法、不与整个创意产业及创作者为敌的情况下完成，这对AI公司来说是另一个巨大的失误，”Newton-Rex指出。

另一个重要的考虑因素是这些模型的使用场景。随着内容创作变得更加容易，存在AI生成内容（如音乐、图像和视频）充斥媒体平台的风险。Newton-Rex警告，这可能会削弱对原创作品的兴趣和收入。