不希望自己作品被 Stable Diffusion“白嫖”的畫家們，可以松口氣了！
Stable Diffusion 3.0 版本將會(huì)提供一個(gè)選項(xiàng)：
藝術(shù)家們可以選擇將自己的畫作納入 Stable Diffusion 3 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，或從數(shù)據(jù)集中刪掉。
據(jù)了解，未來幾周內(nèi)，這個(gè)操作就會(huì)被開啟。
不過，承接這個(gè)任務(wù)的不是 Stability AI 本身，而是一個(gè)叫 Spawning 的藝術(shù)家倡導(dǎo)組織。
自由選擇納入或刪除作品
選擇在 Stable Diffusion3 中納入或刪除自己的作品，步驟十分簡(jiǎn)單。
畫師們只需要在網(wǎng)站“Have I Been Trained？”注冊(cè)，并表明自己希望在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中刪除或者納入哪些自己的作品。
而后，Spawning 會(huì)收集藝術(shù)家們?cè)诰W(wǎng)站上的意向。
網(wǎng)站 Have I Been Trained 背后是 LAION-5B 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，它被用來訓(xùn)練 Stable Diffusion 和 Google 的 Imagen AI 等模型。
LAION 是一個(gè)非營(yíng)利性的開源數(shù)據(jù)集，Stability AI 對(duì)其進(jìn)行了部分資金資助。
具體操作是醬嬸的：
首先需要在 Have I Been Trained 上注冊(cè)一個(gè)賬戶，然后上傳自己的畫作。
利用 LAION 圖像數(shù)據(jù)庫，搜索引擎會(huì)顯示出上傳畫作在數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練集中的匹配項(xiàng)。
這個(gè)時(shí)候，只需要分別右鍵單擊幾個(gè)縮略圖，并在彈出選項(xiàng)中選擇選擇刪除此圖像即可。
所有退出數(shù)據(jù)集的圖像，都會(huì)集中顯示在一個(gè)“選擇退出”的圖像列表中。
當(dāng)然，上述還只是進(jìn)行操作的大概步驟，實(shí)施細(xì)節(jié)尚待完善。
Stability AI 創(chuàng)始人兼 CEO Emad Mostaque 在推特上表示，除了選擇刪除外，Spawning 還將提供選擇加入請(qǐng)求。
也就是說，希望自己作品成為訓(xùn)練集一部分的藝術(shù)家，同樣可以把自己的畫作添加到里面。
這位 CEO 在推特上還說了：
我們希望為大伙兒建立更好的數(shù)據(jù)集，相信這是一項(xiàng)變革性的技術(shù)。
我們樂意與各方接觸，并盡可能做到透明。
承接數(shù)據(jù)收集工作的 Spawning，是一個(gè)總部位于柏林的藝術(shù)家倡導(dǎo)組織。
它很年輕，今年 9 月剛剛創(chuàng)建創(chuàng)建，創(chuàng)始人是 Dryhurst 夫婦和一位音樂家。
Dryhurst 表示，這三個(gè)月來，Spawning 一直在和 Stability AI 和 LAION 進(jìn)行洽談，并得到了支持。
他還表示，Spwaning 是一個(gè)獨(dú)立組織，不會(huì)把收集來的數(shù)據(jù)拿去做任何別的事。
然而，人們對(duì)事情的擔(dān)心并不局限在數(shù)據(jù)隱私上。
一個(gè)方面是，要從訓(xùn)練集中刪除圖像，前提是你想要?jiǎng)h除的圖像已經(jīng)存在于 LAION 數(shù)據(jù)集中，且可以在 Have I Been Trained 上搜索到。
此外，目前沒有辦法選擇批量刪除圖片，如果數(shù)據(jù)集中存在同一圖像的多個(gè)副本，那么刪除起來可是個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的大工程。
而爭(zhēng)議的目光最為聚集的一點(diǎn)，則是讓藝術(shù)家們紛紛跑去注冊(cè)一個(gè)和 Stability AI 或 LAION 沒有法律約束的網(wǎng)站。
目前在 Have I Been Trained 完成“刪除圖像”的操作，整個(gè)流程可以說是暢通無阻。
沒錯(cuò)，你既不會(huì)遇上任何試圖驗(yàn)證身份的步驟，也不會(huì)遇上任何法律約束的條約。
也就是說，你想把別人的作品添加或從訓(xùn)練集中刪除，輕而易舉，完全不受阻礙。
以及，針對(duì) Spawning 在其公告視頻中關(guān)于同意的聲明，有網(wǎng)友指出，選擇退出過程不符合歐洲通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例（GDPR）中關(guān)于“同意”的定義。
這份條例中規(guī)定，必須予以用戶主動(dòng)同意的權(quán)利，而不是默認(rèn)同意了。
誰擁有 AIGC 作品版權(quán)？
有看客擁有更激烈一些的看法：
設(shè)置的選項(xiàng)，應(yīng)該只有“要不要讓自己的畫作加入訓(xùn)練集”，而不是既有加入也有刪除。
他們的觀點(diǎn)是，所有的藝術(shù)作品都應(yīng)該默認(rèn)被 AI 訓(xùn)練集排除在外。
今年，AIGC 的力量噴薄而出，席卷全球各行各業(yè)。
自 DALL?E 2 在 4 月發(fā)布以來，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)一直對(duì) AI 藝術(shù)圖像所有權(quán)的問題議論紛紛，尤其是畫家本人，他們中不少都抱著飯碗對(duì) AIGC 罵罵咧咧。
等到開源的 Stable Diffusion 在 8 月發(fā)布時(shí)，有關(guān)模型訓(xùn)練的爭(zhēng)議也越來越大。
用大量網(wǎng)絡(luò)中真人畫師的作品組成數(shù)據(jù)集，然后生成 AI 畫作，被有的網(wǎng)友批判為“抄襲和偷竊”。
但是這樣的“抄襲”很難衡量其頻次，因?yàn)閿U(kuò)散系統(tǒng)是根據(jù)來自不同來源的數(shù)十億張圖像進(jìn)行訓(xùn)練的。
而且，這樣生成的作品，版權(quán)到底歸屬哪一方？
是被“學(xué)習(xí)”的畫家，還是 AI 模型背后的公司，抑或是 AI 模型本身？
一切尚未有所定論。
前幾天，馬里蘭大學(xué)和紐約大學(xué)的科學(xué)家們做了一項(xiàng)新研究，研究表明：
DALL?E2 和 Stable Diffusion 這樣的文生圖 AI 模型，可以并且確實(shí)在從它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，瘋狂復(fù)制數(shù)據(jù)集圖像的各個(gè)方面。
“使用擴(kuò)散模型生成數(shù)據(jù)的公司，可能需要重新考慮涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的任何部分?！毖芯咳藛T表示，“因?yàn)閹缀鯖]辦法驗(yàn)證 Stable Diffusion 生成的任何圖像，是不是全新的，或者有沒有從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中竊取別人的成果?！?/p>
研究表明，模型復(fù)制的頻率取決于幾個(gè)因素，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小，較小的集合往往比較大的集合導(dǎo)致更多的復(fù)制。
與此同時(shí)，一旦模型記住了原畫作，就很難判定生成圖像和原始圖像之間的界限。
相似度達(dá)到多少，才能判定抄襲與否或版權(quán)歸屬何方呢？
研究人員也并沒有給出答案，他們只是說：
我們不能拋棄擴(kuò)散模型，應(yīng)該考慮如何在不損害隱私的情況下保持它們的性能。
那么，有沒有一種辦法，讓藝術(shù)家的版權(quán)受到保護(hù)需求，和 AI 生成技術(shù)繼續(xù)進(jìn)步達(dá)到微妙的平衡？
Stability AI 承認(rèn)，自家產(chǎn)品引發(fā)了對(duì)在線 AI 生成藝術(shù)的大規(guī)模道德辯論，其間主流還是抗議的聲音。
不過，就讓藝術(shù)家自動(dòng)選擇加入或刪除圖像這事兒，CEO 同志 Emad Mostaque 毫不忌諱地表達(dá)了自己的開放態(tài)度。
他在推特上寫道：
@laion_ai 團(tuán)隊(duì)對(duì)反饋有著非常開放的心態(tài)，我們的初心是希望為所有人構(gòu)建更好的數(shù)據(jù)集。
那么，你是怎么看待 AIGC 生成作品版權(quán)歸屬的？
參考鏈接：
[1]https://venturebeat.com/ai/stability-ai-to-honor-artist-opt-out-requests-for-stable-diffusion-3/
[2]https://twitter.com/EMostaque
本文來自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：衡宇
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