AIGC影响下的设计业

2023-05-16 16:27张云亭
第一财经 2023年5期
关键词:画师艾伦设计师

张云亭

4月13日,2023年索尼世界摄影奖的展览在伦敦萨默塞特宫开幕。同一天,获得今年公开组创意类大奖的摄影师鲍里斯·埃尔达格森(Boris Eldagsen)却在个人网站宣布退赛,他坦白自己的作品其实是由OpenAI的Dall·E工具生成的,“AI生成的图像和摄影不应该在这样的奖项中一同竞争”。

埃尔达格森在文章中形容自己的申请行为像是“厚颜无耻的猴子”,将自己的退赛视作抗议之举,希望引起社会公众对AI图像与摄影区别的讨论。

这不由得使人想起去年Twitter上画师们对杰森·艾伦(Jason Allen)的声讨。当时艾伦使用AI生成的作品《太空歌剧院》(Thé?tre Dopéra Spatial)参加艺术比赛被众多画师指责作弊,他们认为艾伦抢走了属于其他创作者的荣誉。

但与索尼世界摄影奖这个全球最具影响力的摄影比赛全然不同,艾伦参与的科罗拉多州博览会的美术比赛完全是当地人的自娱自乐。它只是一个地地道道的农业主题博览会,始于南北战争结束不久的1872年,主要的参展商都是当地的农民和牧民,来此展示自己种的农产品和养殖的牲畜,后来随着参观的游客越来越多,才逐渐发展出各种娱乐赛事,例如手工娃娃比赛、石头叠叠乐比赛等等。艾伦当时赢得的“美术比赛”也属于其中之一,他的作品在所有参赛的20幅画作中获胜,他也因此获得了头奖—一枚奖章和300美元现金。

站在埃尔达格森对立面的艾伦认为舆论对他并不公平,“我不会为此道歉,”他说,“我赢了,我没有违反任何规则。”

杰森·艾伦并不缺少支持者。自计算机发明以来,利用算法/AI创作是艺术家们一直在探索的手段。早在1973年,艺术家哈罗德·科恩(Harold Cohen)亲自开发一种名为AARON的算法来控制机器绘画和上色,他的作品甚至曾在伦敦泰特美术馆展出。2018年,一幅名为《Edmond Belamy》的肖像画在佳士得拍卖会上成功售出,售价甚至高达43.5万美元。这幅画作也并非出自人类之手,它由3名法国艺术家利用当时流行的生成对抗网络(GAN)算法生成。

相比之下艾伦的画作既没有堂而皇之地挂在美术馆里,也没有

鲍里斯·埃尔达格森获得今年索尼世界摄影奖公开组创意类大奖的AI作品。

在拍卖会上赚得大钱,无非是拿了一个玩票性质的奖。事实上,对艾伦的批评映射出创意工作者群体压抑许久的焦虑与恐惧,与其说他们在恼怒艾伦,不如说他们在恼怒2022年涌现出的一大批图片生成工具,从创业公司的Disco Diffusion、Midjourney,再到大公司Google、微软分别推出的Imagen和NUWA。

与上一代GAN算法不同,扩散模型算法只需要训练一个生成器,不像前者还需要额外训练一个判别器。这就使得它的模型更简洁,用更少的训练参数就能生成更高质量的图片。AI机器视觉知名学者马毅教授这么总结:“几行简单正确的数学推导,可以比近10年的大规模调试超参调试网络结构有效得多。”

从花费多年需要亲自打磨代码的AARON,到需要几个人花费数周时间调试的GAN,再到一个人花费半天时间就能搞定的扩散模型算法,AI工具使用门槛越来越低的同时,生成效果也在飞速进步。在Midjourney、Stable Diffusion、Dall·E 2等图片生成平台上,人们完全抛弃了用笔作画的方式,他们像巫师一样在屏幕上写下一个又一个词汇:猫咪、水彩风景画、欧普艺术风格、横版,然后敲击回车,几幅以猫咪为主题的抽象画作就在屏幕上显现出来。这些词汇被称作提示词(Prompt),而使用这种方式创作的职业在中国台湾地区有一个诗意的翻译—AI咏唱师。

AI在几秒钟内生成的画作,换作专业画师,需要数个小时才能完成,更别提培养这样一位人类画师需要数年时间,但只要有电力和算力,AI可以不知疲倦地生成一张又一张的图片。“设计领域的不可能三角被打破了,过去我们认为高质量、高效率和低成本是无法同时做到的,但AIGC(人工智能生成内容)改变了这一切。”Veewo Games创始人杨迅对《第一财经》杂志说,“商业设计将会受到严重冲击,尤其是那种模式化很强的商业设计,一定会被AI取代。”

“未来已来,只是分布不均。”科幻作家威廉·吉伯森(William Gibson)的名言又一次應验了。身为公司经营者,杨迅明显感到今年以来从猎头那里收到的资深画师的简历多了很多。“而且他们要的薪资比以前要低20%,他们是在降薪找工作。”他说道。

更残忍的是,最先被替换的是那些对绘画有执念的人。“有部分画师属于有艺术家倾向,或者从小接受科班的美术教育,他们觉得画画是一件带有使命感的事情,”杨迅解释道,“比如说他们中间的少部分群体甚至不太接受用3D软件去建模辅助,觉得那是一种透视作弊的行为,这样的画师绘画的动力是沉浸在绘画的乐趣之中。”但在AIGC时代,美术中的“术”变得越来越不重要。过去画师们需要耗费很大精力学习如何去表达各种材质的效果,现在,只要找到特定的提示词然后“咏唱”出来,AI就会帮你完成填充的工作。

波兰插画师格雷格·鲁特科夫斯基的西方奇幻风格在AI图片生成平台上受到欢迎。

在AI弱化了“术”的价值的同时,“美”的价值却也同时凸显了出来。传统的美术资源制作是一个正向的过程,设计师会先有一个想法,然后形成草稿,再在草稿上反反复复打磨,最终形成美术资源;AIGC的资源制作是一个逆向的过程,把提示词输入进去后,它即刻把各种可能性给到设计师,设计师只需要判断哪些元素是不需要的,一步步将多余的元素剔除掉,最后留下成品。“对于那些已经积累了十多年的美术大神来说,他们很早就不在一线做术相关的东西了,而是做美学方向与艺术指南之类的指导。”杨迅说,“现在借助AI的能力,他们的美学理念可以快速实现和验证,更清晰快速地表达自己在美学上的理解。”

显然,这一次受到AICG冲击最严重的都是设计行业中偏执行层的岗位。在设计行业从初级设计师、中级设计师、资深设计师到设计总监的职业发展路径中,随着岗位级别的提升,工作的重点就逐渐转移到理解客户需求和项目管理上。“很多导演并没有想清楚某个特效场景要实现什么效果,他们也只是有个模糊的概念,诸如唯美、浪漫等。”数字王国视效总监郭旺告訴《第一财经》杂志,“我的工作就是通过我的经验帮助导演捋清思路,并且拆解给各个模块去执行。”

同样的,在建筑设计行业中,理解客户需求一样是难以被AI替代的工作。Gensler建筑设计事务所副总裁兼上海办公室工作室总监秦振晖以小米总部的室内设计为例,最初他以为小米想要一个跟国际接轨的设计,但在与首席品牌官沟通后,对方提出了想要一个菜场文化的设计。“如果让AI给我一个菜场文化的设计,AI大概率是办不到的。”秦振晖接着说道,“因此我们频繁地与小米各个团队的人去交流,理解如何在办公空间中保留创业公司会有的烟火气。”

对于郭旺和秦振晖这样的设计总监来说,经年累月的设计工作不仅锻炼了他们的审美品位,还提升了他们对客户需求的把握能力。通过减少自己与执行层设计师的沟通成本,AIGC反而释放了他们的设计潜力。但对于刚刚进入设计行业不久的新人来说,AIGC毫无疑问挤压了他们成长的空间。“初级设计师90%以上的工作都是枯燥无味的,但这就是设计行业的必经之路,任何设计大师都是在反反复复做了这些基础工作后才形成了自己审美体系和设计语言。”独立设计师林衍竹对《第一财经》杂志说道:“大量钱少活多的初级设计工作其实是这个行业能够不断培养出优秀设计师的基础,但现在AI其实是把地基毁了。”

从宏观的人类社会发展史看,设计产业出现至今也就不到300年。在工业革命之前,并没有独立的设计职业,当时的手工匠人自己就是设计师和建筑师。而随着第一次、第二次工业革命的发生,大规模商品生产让设计逐渐成为一个独立的职业。21世纪至今,计算机设计工具的普及,以及互联网、移动应用与游戏产业的蓬勃发展,又催生出大量对设计岗位的需求。在中国设计业,长久以来,由于规模化市场所开放的设计职位入行门槛低,初级设计师占比很大,行业顶尖职位的数量却很有限,整个行业像是个倒扣的漏斗,人才是逐层筛选出来的;另一方面,成为明星设计师在中国几乎是获得市场的最好出路,但这也意味着,一直以来,大部分资源都被顶部的少数设计师所占据。

而随着AI对设计行业颠覆式的影响,入行门槛提升,未来设计行业很可能演化出学徒制的人才培养方式。“设计师的职业通道依然会存在,但可能会以师徒的方式维系。”一览科技联合创始人陈锡言这么判断,“入行后就会有个师傅带着你成长,而不是像现在这样大浪淘沙。”

暂且不论未来的设计行业会是怎样的形态,有个更加迫切的问题已经摆在如今的设计师们面前—版权。

AIGC引发的版权问题主要可以划分为两大类,其一是输出内容的版权如何界定,即使用AI创作出来的图片是否与用笔画出来的作品一样受到著作权法的保护;其二是输入内容的版权如何界定,也就是在训练AI模型时被“投喂”的作品的版权是否应该得到保护。

对于前一个问题,目前绝大部分AI图片生成平台都放弃了对于生成作品的版权,但这并不意味着使用者就直接拥有了作品的版权。不久前,美国版权局在一封回复作家克里斯蒂娜·卡什塔诺娃(Kristina Kashtanova)的邮件中表示,他们认为AI生成的图片不应该受到著作权法的保护,当时卡什塔诺娃希望给她用AI生成的漫画书注册版权。同样的问题也困扰着杰森·艾伦,在一次采访中他提到自己前后花费了80个小时对那幅获奖的作品做了900多次迭代,他认为如何使用提示词是他作为创作者付出的努力。

一个不得不承认的事实是,提示词也是有价值的,毕竟已经出现了诸如PromptBase这样的销售平台,卖家可以将自己精心挑选的提示词打包出售,一套的定价最低也需要1.99美元。

不久前《麻省理工科技评论》的一篇报告发现,在Midjourney和Stable Diffusion这两个最受欢迎的AI图片生成平台上,最常用的艺术家提示词居然是波兰插画师格雷格·鲁特科夫斯基(Greg Rutkowski),它的名字作为提示词被使用了9.3万次,相比之下,毕加索的使用次数不足2000次。出生于1988年的鲁特科夫斯基擅长西方奇幻风格的绘画,大名鼎鼎的《龙与地下城》规则书的封面就是出自他的手笔。对于比毕加索更受欢迎这一点,鲁特科夫斯基虽然开心,但更多的是担忧,“对我和许多其他艺术家来说,这(指AI作画)越来越像是对我们事业的威胁”。

这其实涉及到了关于AIGC版权的第二个问题,使用各种内容训练AI模型是否在法律上侵犯了原作者的版权。

版权问题的背后是利益分配的问题,当然这已经不是计算机技术第一次与内容生产者产生利益冲突了。2000年年初,在Google搜索引擎刚刚出现时,门户网站和博客作者们认为Google在利用他们生产的内容获利,于是开始向Google申请版权费用。最终在2003年,Google发布了AdSense来帮助网络发布商通过内容匹配的文字广告盈利,这种全新的商业模式缓和了Google与内容生产者的矛盾。

现在AI技术公司们要再次直面内容生产者们的怒火,设计行业的竞争本来就比较饱和,每多一张AI画作被商用,就意味着某位画师少卖出一张画。“我所指出的利益侵占实际上分成两个方面,一个是经济利益,另一个是名声。”Veewo Games创始人杨迅说,“在过去,风格是与画师本人绑定的,只有他能够画出这个风格的作品,但当AI学习他的风格并且生成作品后,他的风格价值就被稀释了,这是对画师利益和名声的双重损害。”

不少艺术社区已经禁止大公司继续利用网站上的作品来训练AI模型;艺术家夫妇马特·德里赫斯特(Mat Dryhurst)与荷莉·赫恩登(Holly Herndon)共同推出了一个名为“我是否被用于训练了”(Have I Been Trained)的网站来帮助艺术家们识别自己的画作是否被AI用来训练;《莎拉的涂鸦》的作者莎拉·安德森(Sarah Andersen)联合两位艺术家一起向Stable Diffusion提起了诉讼。

技术公司与内容创作者们的新一轮博弈才刚刚开始。不过,内容生产者们即使最终获得胜利,法律能够保护的还是那些有着明确艺术风格的作者。“我认为很多人感到受到威胁是因为他們对自己所做的工作没有足够的控制权,你看的每一部漫威电影都有数百位艺术家贡献了创作,但你记不得他们的名字。”曾经多次为DC漫画绘制封面的艺术家简明(James Jean)对《第一财经》杂志说,“当AI接管越来越多工作的时候,很多人需要自觉成为为自己创作的艺术家,而不是为商业公司打工的画师。”

齐泽克在他最近发表的《人工蠢话》一文中引用了德国诗人海因里希·冯·克莱斯特的一段话:“如果一个想法表达得很模糊,那并不意味着这个想法在构思时就是混乱的。相反,很可能那些表达得最令人困惑的观念,正是那些思考得最清晰的。”AIGC就是将各种素材融为一炉,再用概率学的方式将它们排列组合成新的作品。正如齐泽克所言,绝对理性的AI是不会“构思混乱”的,但人类的表达常有晦涩暧昧的一面,这种模糊既反映了人的局限,也反映了人的独特性。

扩散模型的工作原理可以看作是对模糊不清的图片一点点去除噪声,这个过程遵循一种概率学上的最优解,而对模型的训练就是让AI学习不同艺术风格、不同主题的概率学解法。AIGC将各种素材融为一炉,再用概率学的方式将它们重新排列组合成为新的作品,训练的数据越多,生成的图片就越合乎逻辑,越完美无缺。但人类不仅仅是喜欢完美的物种,人类更是喜欢不完美的物 种。

正如陈丹青在其艺术节目中所说,“规范永远在期待天才的偏离”。艺术史是一部叛逆史,不仅仅是音乐,莫奈的《睡莲》、卡夫卡的小说,它们在诞生之初都被传统视为有缺陷的作品,但喜新厌旧的人类最终会把它们推向伟大。

IDEO中国区执行总裁查尔斯·海耶斯(Charles Hayes)认为在AIGC时代,学习关闭信息是很重要的。“在这个技术变化如此之快的时代,可以获得的数据越来越多,信息轰炸愈演愈烈,如何重新与自己建立联系,将来自内心的信号与外界的嘈杂区分开,这变得异常的重要。而这也是我为什么在练习正念,从大自然、落叶这些永恒的事物中汲取灵感。只有让自己跳脱出来,才能看得更清楚。”他对《第一财经》杂志说。

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