文/一碗葫蘆
看到這張圖，你的第一想法是什麼？
——那麼這張呢？
是的，不知道你看沒看出來，這兩張圖均爲AI繪圖軟件Midjourney V5.2所生成的AI作品。
但老實說，在看第一張圖片時，我還在爲其中過於完美的皮膚和頭髮細節質疑這到底是不是AI作品；
而當看到第二張圖片的時候，我已經毫無懷疑的覺得——這是一張真實的畫作了。
自從前幾個月Midjourney更新到第五個版本（目前已更新到v5.2）之後，AI作品的最後一道難題——“AI不會畫手”也隨之被攻克。
你會發現，最近的AI圖片的細節越來越完善，似乎看不出一點問題。
AI圖片和真實作品的邊界，似乎已經變得越來越模糊了。
AI學會畫手前後
但在另一邊，隨着AI作品越來越難以分辨，關於AI作品是否造成侵權的問題也變得愈加嚴峻。
還記得去年12月的時候，由於最大的藝術作品網站Artstation由於公開支持上傳AI作品，遭到了藝術家們的集體抵制；
Artstation的事件可以說是打響了藝術家反AI的第一槍
而當AI這股風吹到了國內，國內的畫師們也因爲平臺侵權等問題在Lofter、小紅書上掀起了一場反AI的抗議，到如今依舊有很多用戶呼籲停止利用AI進行創作。
當時Lofter的版面
爲了避免自己的作品被拿去“煉丹”，不少畫師試圖用投餵“鬼圖”的方式污染AI數據庫。但由於計算機算法和人力的速度相差懸殊，畫師們試圖以自發行動來影響AI的行爲，似乎也有些“以卵擊石”了。
那麼，既然AI繪圖是基於互聯網技術進行的，那麼有沒有可能，大家也可以利用這種技術來“反AI”呢？
你別說，最近還真的有人做出了一款專門用來給AI“投毒”的工具——Nightshade。
Nightshade是芝加哥大學團隊開發的一款數據污染工具，可以用來反擊“AI在未經創作者允許的情況下利用其作品來訓練模型”的這種行爲。
那麼它要如何污染AI數據庫，從而影響AI生成的作品呢？
——直白點講，就是給AI“投毒”。
類似於創作者們給數據庫喂“鬼圖”的行爲，這個工具可以給畫作打上一種“隱形”的標記，意爲“下毒”。而一旦這些被下了毒的畫作被非法抓取到數據庫中進行訓練的話，那麼這整個訓練模型就會“中毒”，生成一些“文不對題”的混亂圖片。
例如，當用正常的AI訓練模型，它或許能夠給你生成一張滿意的圖片。而當你在數據庫被污染之後再進行訓練，那麼它輸出的可能是類似於“狗變成貓”、“車變成牛”這類和需求完全無關的圖像。
使用AI生成狗的圖片
使用AI生成車的圖片 沒被污染的AI圖（前）被污染後的AI圖（後）
同時，隨着這些圖片的“毒效”增強，生成的圖片也會變得更加千奇百怪。當數據庫裏有50張“毒圖”時，生成的圖片就會變得和需求不一樣；而當庫裏足足有300張毒圖時，生成的圖片則會完全不相關。
從上往下依次爲沒被污染，50張、100張、300張毒圖輸出的圖片
而這個“下毒工具”厲害到連圖片的風格都能改變，如果數據庫中的毒性夠大，你甚至能夠看到類似“奇幻風格到點彩畫法”、“卡通畫風到印象派”這樣的轉變——不得不說，這生成的圖片和原來的需求不能說是完全不同，只能說是毫不相關了。
奇幻→點彩
抽象派→動漫
卡通→印象派
在如此強大的反AI工具公佈之後，自然也引起了創作者圈子中的一場轟動。
不少創作者都開始自發的分享並介紹起了Nightshade，希望大家能夠好好利用這個工具，能夠在和AI的這場戰爭中打一個好的“翻身仗”。
也有很多網友表示，即便自己迫於需求使用AI工具，但是也很高興能夠看到出現制衡AI侵權現象的工具，能夠讓AI“問心無愧”的生成大家真正需要的作品。
但在另一方面，由於AI技術發展得實在是太快了，所以不少人對這個尚未成熟的技術還是報以消極的態度。
有不少認爲，既然可以“下毒”，那麼肯定還有“解毒”的方法。所以通過對圖片下毒的方式，最終或許也會被使用AI工具的人們逆向解決。
而從長遠來看，這種使用技術反擊的方式只會成爲創作者們無法承受的“軍備競賽”——利用互聯網技術互相制衡，但無論結局怎樣，最後都會兩敗俱傷。
就好像《賽博朋克2077》中的故事一樣，爲了抵禦流竄的AI，人們建立起一道“黑牆”隔絕現實和失控的網絡空間。但沒有什麼防火牆是絕對可靠的，隨着技術的升級，這道牆必然在內外的鬥爭中不再牢固。
而要說創作者與AI之間的這場拉鋸戰，是否會如“黑牆”內外的人們一樣，持續進行科技發展下的較量？我們不得而知。
《賽博朋克2077》中的黑牆
但無法否認的是，在這段時間裏，這個給AI作品“下毒”的工具，一定能夠成爲創作者們反擊AI侵權行爲的有力武器。
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