本文已更新。最初发布于 2022 年 11 月 12 日。
到目前为止，您可能已经看到了像 DALL-E 这样的 AI 艺术工具生成的充满活力的神话城堡和奇幻土地的漩涡。您甚至可能被欺骗了，以为一些图像看起来像是用马蒂斯或梵高的笔触绘制的，但实际上是由一台接受了艺术家原创作品少量样本的计算机生成的。如果您持批评态度，您可能想知道这些或其他艺术家的风格如何被模仿而没有任何类型的后果。
AI 艺术风靡全球，赢得了奖项，并让一些行业观察家担心艺术家的风格会被未经同意地窃取和牟利。
在线艺术分享平台 DeviantArt 的首席营销官 Liat Karpel Gurwicz 表示：“AI 技术发展如此之快，以至于它们常常在没有必要的制衡的情况下进步。”“它们让创作者容易受到正在开发的技术和使用这些技术所带来的伤害。”
DeviantArt 自 2000 年以来一直是艺术家的在线社区，希望通过其新的人工智能图像生成器 DreamUp 开始解决艺术与人工智能交叉领域的某些所有权问题。所有 DeviantArt 用户都可以通过 DreamUp 网站访问 DreamUp，尽管不同级别的用户有更多的免费提示。在人工智能生成的艺术作品广泛普及之前，DeviantArt 托管了数亿用户上传的艺术作品，以及面向赞助人的付费内容，让艺术家可以通过上传的内容赚钱。但仅在过去四个月里，DeviantArt 就看到了上传到该网站的人工智能生成艺术品增加了 1000%。这仅仅是标记为人工智能生成的部分。“可能上传的 [人工智能生成] 艺术品比这个多得多，”DeviantArt 的首席执行官 Moti Levy 说。
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DreamUp 最初在外观上与其他人工智能艺术生成器并没有太大区别。这是因为它依赖于 Stable Diffusion，一个将文本转换为图像的第三方 AI 系统。Stable Diffusion 是开源的，这意味着公司可以制作并已经制作了使用该软件来创建自己的图像生成器。
当用户上传他们的人工智能生成的图像时，区别就显现出来了。当 DreamUp 图像从程序上传到 DeviantArt 时，它会自动标记为 #AIart，用户无法删除该标签。图像还会根据提示中提到的任何艺术家进行标记。例如，如果文本提示是：“马蒂斯风格的鳄鱼跳舞并读书的油画”，那么图像将自动获得一个引用马蒂斯的标签。此外，该页面将带有 DreamUp 徽标水印，Gurwicz 表示，以尽可能提供有关图像创建来源的透明度。
但是，与其他流行的人工智能图像生成器一样，Stable Diffusion 在未经图像所有者同意的情况下，使用了来自互联网的图像进行训练。对此问题的担忧导致了 Have I Been Trained 等工具的创建，这些工具可以帮助人们了解他们的内容或图像是否已被用于训练 AI。这对艺术家来说尤其成问题。AI 程序可以轻松快速地模仿一个人辛辛苦苦开发的艺术风格，而无需他们的同意。为了解决这个问题，DeviantArt 现在允许艺术家选择不让 DreamUp 的未来版本在其训练过程中使用他们的艺术作品。通过选择此选项，元标签将链接到艺术家的内容，DreamUp 将自动拒绝用户创作该艺术家风格作品的请求。
尽管如此，当前版本的 Stable Diffusion 并没有基于这种排除机制进行训练，这意味着 DeviantArt 用户之前的作品可能已经训练了这个版本的程序，但如果他们选择退出，他们的风格不能再被用作描述符。Gurwicz 说：“从头开始创建一个新的人工智能艺术生成器将需要我们几年时间才能开发出来，并且会让我们处于一种无法采取任何措施来改善当前社区状况的境地。”“考虑到存在的不良状况。这是我们目前能带来的最好的解决方案。”
即使 DeviantArt 采取了保护措施，与这些类型平台相关的艺术品所有权相关的争论仍然普遍存在，并且尚未出现明确的答案。DeviantArt 目前不允许对其 DreamUp 艺术品进行货币化，并打算在法律法规稀缺的情况下，将其新的人工智能透明度指令开放给其他公司。
“归根结底，我们无法控制整个互联网，我们只能控制 DeviantArt 上发生的事情，”Gurwicz 说。“我们可以为其他平台树立榜样，我们可以尝试引入将在整个网络上采纳的标准，我们可以尝试在我们社区中培养良好的文化和礼仪，让创作者如何对待彼此。这就是我们关注的重点。”
11 月 14 日更新：继 DeviantArt 于周五发布 DreamUp 后，用户对该平台默认选择加入的系统以及他们使用 Stable Diffusion 表示担忧，Stable Diffusion 使用了包括 DeviantArt 在内的互联网图像进行训练，而未经艺术家同意。在批评之后，DeviantArt 于周五更改了其noAI 计划，以自动将用户内容排除在第三方数据集之外。尽管如此，一些用户仍然对 DreamUp 最初使用 Stable Diffusion 的互联网抓取模型感到沮丧。
