定向投喂训练AI绘画算法的法律困境解决

11月9日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在出席2022联想创新科技大会时表示，过去一年，无论是在技术层面还是在商业应用层面，人工智能都有了巨大的进展，有些甚至是方向性的改变，AI从理解语言、理解文字、理解图片和视频，走向了生成内容，这称之为AIGC，即人工智能自动生成内容，是一种“人机共创”新模式，AI作画当下非常受关注，是技术突破的一个代表。
这一番发言一定程度上解释了为什么AI绘画仅仅用了数月时间就在全球范围内掀起商用的高潮，并且引发各界的关注，似乎在人类一直引以为豪的创造力、想象力和审美层面，AI又要再一次无情胜出。2022年8月，美国科罗拉多州举办艺术博览会，《太空歌剧院》获得数字艺术类别冠军，该幅画作是游戏设计师杰森·艾伦（Jason Allen）使用AI绘图工具Midjourney生成，再经Photoshop润色而来。作者承认虽然借助了AI工具，但是这幅画最终完成经过了900多次调整，耗费了近300个小时。不过，从媒体报道的口径上看，大众仍然认为这次AI碾压了人类画师。
AI绘画引发集体关注并非仅仅是技术层面的突破，更重要的一个推动力来自于这项技术被彻底开源了，任何人都可以获得AI绘画的算法代码，然后在此基础上进行各种形式的二次开发，用于不同的场景，更多的当然是商业场景，这导致技术的应用速度十分迅猛，而AI绘画的“生成作品”水平已经不输人类一般画师，导致这个传统的职业群体面临着失业的威胁。
更加让画师们感到绝望的一点是，AI绘画算法是接受“投喂训练”的，也就是说可以通过将某个画师之前的作品交给AI算法，使之针对性的学习，此后就可以批量输出带有这个画师独特风格的“生成作品”了。
笔者还对此进行了实际尝试，发现在某AI应用中，输入某些描述性的关键词再加上知名画家的名字（例如梵高、毕加索等），确实可以输出带有画家特有风格的“生成作品”。并且看上去风格上非常接近，但具体呈现出来的又是不同于画家已有作品的“新作品”。
显然这是一个非常棘手的问题，AI向人类学习是毋庸置疑的，这是AI之所以具备一定程度智能的原因，但以往的通过数据投喂的方式对AI进行训练，所使用的数据都是无差别的数据，没有过专门针对某一个人的数据训练，这种做法将导致画家本人直接接受AI的挑战，而且市面上已有的以及后续画家创作的作品，也会因为AI的定向模仿导致风格上的泛滥和稀释，这一点对于已故或者及其知名的画家可能影响不大，但对于有一定知名度尤其是年轻的画家确实会有很大的冲击。
有人可能会想到，即便不是AI，其他人类画师不是也可以模仿其他画师的风格进行创作吗，毕竟《著作权法》保护的是表达而非风格，所以这样做不会有什么法律问题，但是回顾前文我们介绍的背景，AI绘画算法目前是开源的，而且已经投入到大规模商用，要知道AI的创作能力和效率近乎无极限，也就是意味着AI可以将海量的带有某个人类画师风格的生成作品投放到市场中，这样做必然稀释了原有的画师作品，导致其稀缺性下降。而且如果是人类画师进行模仿，需要模仿者有一定的绘画功底，加之其创作精力所限，一般不会导致大量模仿作品出现，与之相反，开源的AI会让任何一个普通用户都具备足够强的模仿能力，模仿后的作品将源源不断被生产出来。
甚至大概率有一天，AI会独立生成在水平上高度接近甚至超出画家本人的作品，也就是我们通常讲的“教会徒弟，饿死师傅”。
从这个逻辑上看，对通过定向投喂的方式训练出的AI算法这一行为，法律恐怕不能坐视不理，否则将会导致人类画师的原创热情锐减，甚至开始忌惮AI的模仿，而且其创作出的作品在市场上的价值也将因为稀释而减损，从著作权制度的初衷分析，其授予作者权利的目的就是激励创作，让作者权利和公众对作品的接触这两之间达到和谐平衡，但定向投喂后的Ai正在让这个天平倾斜，公众可以更广泛和不受限制的接触到作品，但原创的激励却开始下降，而这种“此消彼长”的状态很难持续（除非有一天AI彻底实现自我学习，并且完全碾压人类画师），因为如果画师没有动力创作，则AI算法就会丧失“投喂素材”，其学习能力也会下降，最终导致人类和AI双输的局面。
解决方案应该从经济学角度，让单纯获得利益而没有付出的AI分出一部分收益给原创画师，也就是如果存在定向投喂的情况，则立法应该遵循以下处理逻辑：
首先应该要求AI征得画家本人的同意和授权，否则不可以投喂训练；
接下来在获得同意的前提下，应该要求AI将“生成”的作品标注上被学习的画家身份，从而扩展画家的知名度，同时也可以保障公众在接触作品时了解到哪些是AI生成，那些是原创；
更进一步的，是要求AI生成作品在流转和使用过程中，如果出现了收益，应该向被学习的画家进行分成，并且对于某些特定的目的下的使用，也需要经过画家的同意，例如如果用于某种用途可能导致画家所在的种族受到歧视等；
最后，就是如果AI生成的作品侵权或被用于违法用途，与被学习的画家本人无关。
显然，这套逻辑如果最终被立法所采纳，则在司法实践中，最大的挑战，恐怕不再是像以往的侵权案件一样判断作品的一致性，而是判断风格的一致性，这是一个更加超出法律专业的难题，没办法，当技术一路狂奔的时候，法律人只能想尽一切办法迎难而上。