南方财经全媒体记者记者 吴立洋 见习记者冯恋阁 实习生吴峰 北京、广州报道
编者按
“人工智能从你出生那天就认识你，读过你所有的电子邮件，听过你所有电话录音，知道你最爱的电影……”尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》一书中描述了这样一种未来景况：人工智能比人类更了解自己。
步入人工智能时代，人类的生活习惯和生产方式正在被重塑，科幻和现实渗透，惊喜与担忧交加。人与机器的未来是一场亲密的合作还是激烈的战争？机器会将人类的智能拓展到什么样的边界？
南财合规科技研究院推出AI前沿观察系列报道。从技术、政策和治理多角度，剖析人工智能的技术瓶颈与伦理考验，追问未来的可能与限度，以期寻找第四次工业革命浪潮翻涌下人工智能发展的最优路径。
近日，AI作画平台Mid 生成的画作“太空歌剧院”战胜人类画手获奖，引发热议。追寻着热点轨迹，AI前沿观察系列报道推出第四篇，我们采访了技术专家专家、律师、从业者，尝试探讨AI作画面临的争议和未来前景。
在科幻电影《银翼杀手2049》中，人类为了控制复制人服务于自己，设置了名为记忆制作人的职业，其工作是为复制人制作虚假的记忆。通过操作手中的仪器，记忆制作人可以随心所欲地将心中想象的场景、物体、人物具象化，形成几可乱真的记忆画面。
现如今，这一令人印象深刻的景象正一步步迈向现实。随着AI作画技术迎来跨越式发展，利用AI进行美术创作的边界被极大地拓展：即使没有受过系统美术训练，用户也可以通过输入词句描述的方式，得到自己期望的绘画作品。
但另一方面，技术和从业者的关系、版权问题等争议亦如迷雾般笼罩着这个新领域。随着技术的日益成熟，AI作画会为美术行业带来福音，还是取代从业者的职业地位？
多位受访专家表示，AI作画具有出图快、风格丰富的优点，但也存在作品质量参差、缺乏创新能力等问题，相比排斥和隔离，更可取的态度是理性地看待技术进步，用人工智能赋能内容创作。
从“机械手臂”到扩散模型
上世纪后半叶，第一代计算机出现后不久，有关AI作画的议题便有了探索。彼时，AI作画的智能化程度仍处于较低水平，仅能在人类预设的程序下进行简单操作。
例如，1970年前后，英国艺术家哈罗德·科恩研发出电脑程序“Arron”，可以控制机械手臂产出黑白画作，再由本人手动填色。经过多年发展，Arron程序智能化程度也并未得到显著提高，该程序逐渐被淘汰，其留存的作品被多个国家的博物馆收藏。
2014前后，深度学习模型“生成式对抗网络”（GAN, ）的诞生成为AI生成图片发展的关键节点，该模型使原本笨拙的电脑程序变得愈发“智能”。
在原理层面，GAN是由两个相互对抗的生成网络和鉴别网络构成，前者负责生成作品，后者负责鉴别作品系机器生成的“假”作品还是人工制作的“真作品”，当鉴别网络发现图像为“假”时，就会生成一组反馈数据，使得生成网络重新调整图像，循环往复直至鉴别器无法识别。
随着GAN模型大面积被应用于艺术创作领域，AI作画的影响力、盈利能力均得到大幅提升。2018年，巴黎的三位年轻人通过“生成式对抗网络（GAN）”学习逾万张肖像画后，生成了名为《爱德蒙·德·内拉米肖像》的AI作品，最终以美元（约合300万人民币）的高价成功拍卖。
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《爱德蒙·德·内拉米肖像》画作
“但由传统GAN模型提供的是一种由图像生成图像的技术方案，难以实现从文本到图像的跨模态转化，此外其抽象化效果也不好，因此产生抽象画的能力不足。”香港科技大学（广州）人工智能学域主任熊辉在接受南方财经全媒体记者采访时表示，在实际应用中GAN技术仍存在很多不足，这也为后来扩散模型（ Model）的兴起埋下了伏笔。
今年2月，一款名为“Disco ”的开源AI绘画程序爆红，它能根据用户输入的描述性关键词渲染出对应的图像作品；4月，埃隆·马斯克的人工智能研究实验室发布DALL·E2程序，在输入概念、风格和属性等描述后，可以按照文字需求生成相应图像内容；5月，谷歌发布与DALL-E-2同台竞技，社交媒体中掀起了用“命题作文”考验不同作画软件，评判谁的作品更出色的打分浪潮。
据熊辉介绍，初期的扩散模型技术还不太成熟，由于在生成画作时需要占用大量的计算资源，因此内生成成本很高，且速度慢，逻辑性差。
针对上述不足，技术工作者引入隐变量（指不可观测的随机变量）构建了新的扩散模型框架，也就是目前的 Model（稳定扩散模型）。
“相较于过去所有的AI作画技术，基于空间迭代和大型文库运作的 Model运行速度更快，生成图像逻辑更多样，且操作简单，极大降低了AI作画的技术门槛，因此一经推出就席卷整个行业，成为当前最热门的主流技术路径。”熊辉说。
砸画师饭碗？
“就目前AI作画的实际表现来看，其最大的优点是可以高效秒出图，作画速度领先职业画手几百倍；但缺点也非常明显，就是秒出图带来的细节缺失，只能远观不可近视。”深圳某位曾参与AI作画产品设计反馈的设计行业从业者在接受记者采访时表达了他对当前AI创作能力的看法。
此外，作画风格丰富也是AI的特点之一，一款AI可以囊括多种主流绘画风格，且可随时修改关键词回退创作获得不同效果；但另一方面，虽然出产画作的风格多变，但基本局限和固化于模型已学习的风格，缺乏自主创新能力，且作品成熟度受限于AI在对应风格下的训练程度，质量层次不齐。
“相比较而言，目前AI作画更适合产出宏大、科幻、游戏等诸如此类场景的概念画，例如根据宇宙飞船穿越星海、天国的教堂、飞龙在天等等类似的关键词进行创作。”该设计行业从业者表示。
事实上，近期最受关注的一幅AI创作的作品，本身确实以上述关键词为创作主题。今年9月，美国科罗拉多州博览会的艺术比赛中，一位署名为杰森·艾伦（Jason Allen）的参赛者凭借其作品《太空歌剧院》获得第一名。
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《太空歌剧院》画作
据悉，这幅作品系一名游戏设计师Jason Allen用AI绘画工具生成的，该结果也引发了关于AI作画的争论，人们一方面质疑Jason Allen使用AI生成作品参赛的行为是否涉嫌作弊，另一方面也在探讨是否AI将会全面取代美术行业从业者。
值得注意的是，AI的出现并非美术行业面临的首次“生存危机”。1839年，银版摄影法被发明并首次公开时，法国画家保罗·德拉罗什就曾评论道：“从这天起，绘画死了。”而近两百年后的今天，摄影早已成为艺术的一部分，而绘画这条古老的分支则从精准描绘物体的桎梏中解脱，发展出更多价值。
“看待这一问题，需要回到职业美术工作者的工作价值上。”广州某资深美术从业者告诉记者，美术相关专业的学生就业方向大体可分为艺术和设计两个大类，就艺术方向而言，从业者跻身行业前列需要具备出色的审美、创造力和个性，从而让自己的作品焕发生命力；后者则更看重客户需求的感知能力和审美，因为设计的目的是实现功能与满足需求。
“对美术行业的前景感到悲观似乎为时过早。”该美术行业从业者指出，人工智能的主要优势在于其庞大的数据库，这使其可以展现更多的设计风格。
然而他也认为，人类智能中的创造力和个性，是目前的AI凭借学习和迭代无法产生的：“我认为审美、创造力和个性是美术行业从业者跻身前列的特质，也是人类与AI最本质的区别。”
