视觉叙事的下一个前沿

　　AI图像生成到底是什么？简而言之，它是使用计算机算法从现有数据集生成新的图像。AI图像生成依赖于在大型图像数据基础上训练的复杂神经网络，它使用两个神经网络：一个生成新图像的生成器网络和一个区分真假图像的鉴别器网络。通过这些网络之间的学习、竞争和协作，AI可以使用算法从文本输入中生成图像，从而创建风格和内容与它们所训练的图像相似的新图像。这与需要大量手动输入和专业知识来创建和优化图像的传统图像生成技术不同，AI图像生成无需人工干预即可完成。

　　AI图像生成时，程序首先会设计两个角色：一个叫生成器，一个叫鉴别器。我用通俗的比方来解释一下，有一个瓷器店，瓷器店里做瓷器的小伙子叫小张，我们把他叫生成器，瓷器店除了老板（程序）下面还有一个伙计是负责鉴定的叫老李，我们把他比做鉴别器。有一天老板接了一个单，一个客人说要订一批仿同治年间的青花瓷瓶，大概高50厘米，既然是仿品，就得一模一样的。随后老板就把伙计小张叫来了，让小张去后场制作，然后又吩咐老李，让他盯紧着，出来的东西一定要和同治年间的花瓶一样，要符合客人的规定。这个叫小张的伙计就开始做了，其实他之前也没做过，也不懂，因为老板布置的任务，必须做。

　　鉴定师老李很聪明，跑了图书馆、博物馆、大学，去查资料，然后搞清楚了，积累有1000多件的资料，知道了花瓶应该做成什么样的。小张做出来了第一个，老李说这个不对，给我砸了重来，他给小张提了很多意见，应该如何如何，小张按照他的要求再去做第二个，第二个做好后，老李也没正眼看一下，说还是不行，也给否定掉了，同时也提了更多的指导性建议。

　　在这个比方中，老李正在给小张反馈，小张从老李的反馈中学习来改进他未来的花瓶制作，小张在不断积累经验，两人经过了几百次的交流、磋商，这么一来一回，终于有一天小张带着花瓶再来给老李看，老李一看是这么回事了，老李说这个可以了，然后拿给老板看，老板说行，我们可以卖了，最后交货时客户相当满意，跟同治年间的青瓷花瓶几乎是一样的，可以以假乱真了，这个过程就完成了。

　　在AI图像生成中，生成器和鉴别器网络不仅是创建和识别图像，而是根据彼此收到的反馈不断学习和改进，反馈回路允许生成器网络通过接收来自鉴别器网络的反馈来提高其创建逼真的图像的能力。哪些图像更逼真，哪些更不逼真，然后生成器网络使用此反馈来创建新图像，并且该过程在循环中重复，直到生成器网络生成与真实图像无法区分的图像。因此我用8个字来比喻，叫它：无中生有，知假造假，而传统影像的处理技术我用4个字形容：来料加工。

　　相比于AI图像生成的原理，我们会更关注AI的应用。摄影师以往用的那些具备AI功能的图像软件，相比于AI图像生成平台，就能力而言，就如一个小房间与一个巨大的广场相比那般有着悬殊的落差。早些时候，我对一些AI图像生成平台进行了连续的跟踪测试，短短两个月，我感受了期间AI技术惊人的进步。现在，我们从摄影的各个门类来看看它们的表现。

　　在我给出具体的描述性文本后，AI图像生成器就可以生成多个高质量的图像，输出的质量取决于我输入的文本，文本越具体越细致，图像的逼真度越高，而这个过程仅需要十几秒的时间。生成的图片，它们可以与相机拍摄的照片相媲美，细节、纹理、画面结构、色彩等等高度逼真，非常有说服力，如果没有标记为AI生成的，它们与相机拍摄的照片几乎没有区别。然而，我认为，用AI去复制现实，并没有太大的意义，AI对于摄影，更有意义的在于，只要有足够的想象力和灵感，运用合理的文本描述，AI就能解放双手，生成那些完全不顾现实逻辑的“有趣”回答，图像独特而新颖，可以带来出乎意料的惊喜。

　　今天，不管愿意与否，我们将和AI一起生活，我们该怎么相处？如果参照历史，我们会看到每次技术飞跃都会给社会带来巨变，也带来阵痛。AI的发展，使得我们正站在这样一个节点，未来的社会分工和结构将会发生更大的变化，而身处其中的我们都会被深刻的影响到。尤其是在塑造人的精神世界的艺术领域，处在一个被剧烈颠覆的前台，又必须自身产生变化、去适应这样的一个位置。

　　人类采集信息的目的是为了输出决策，而输出的决策跟我们的目标是有关的，还与我们的价值观有关，而AI是很难产生真正的价值体系，所以它只能是我们人类使用的工具。当AI来的时候，因为很强大，我们的第一反应是害怕，所以第一个思考是我们要被它取代了？但事实上，当人类拥有了这么强大工具的时候，可以在人类的文明上，到达怎样的新台阶，哪些工作能得到优化和辅助，如何学会与AI算法协同工作？其实这个方向上更要有思考，而不仅是说怎么能不被它取代掉，所以这是两个不同方向上的思考。

　　AI图像生成是基于人的参与，包括人的创造力、想象力、创作动机，以及对最终效果的预设，它在图像视觉领域的能力已经超出了预测。虽然AI已经展示了非凡的能力，但它仍然有很多局限性，主要表现在：（测试用Midjourney平台）

　　其一，因为数据容量和传输的问题，目前AI生成图像的精度不高，远远达不到目前主流数码相机和大尺幅打印输出的像素要求。

　　其二，AI算法是通过分析大型数据集来学习，应有尽有的数据集目前尚不可能，尤其在摄影环境中，所以AI生成的图像往往会有很大偏差。比如，数据集只包含某一种群的人的图像，那么生成的图像也会反映这种偏差，就可能会延续有害的种族偏见和刻板印象。

　　其三，AI通过人工输入文本来创建图像，文本描述的准确性、详细性直接导致图像生成的精准，艺术家需要大量的文本训练。对一些相对简单的文本，目前AI图像生成器还不很精确，在一些意料之外的情况下，程序可能无法充分执行。

　　其四，在专业较强的领域无法保证准确率。

　　其五，AI算法生成结果的不确定性，尤其是对一些细节的控制，对于创作有着清晰愿景的艺术家来说，这可能会令人沮丧。

　　其六，因为AI生成的图像是基于预先存在的数据集和学习模式，虽然AI可以生成独特的图像，但这些图像缺乏真正的原创性，如果被过度使用，可能导致风格同质化以及个性的丧失。

　　其七，难以修改生成的图像。

　　其八，无法复制人类的情感和深度，只有人类才能捕捉到情感的某些细微差别和微妙之处。

　　虽然AI图像生成这项技术有很多好处，但它也带来了一些伦理、道德和法律上的困境，凸显了深入解决这些问题的迫切性。

　　AI生成图涉及版权、所有权和归属等问题。AI在被投喂了大量人类创作的素材后，通过不断学习，生成一个庞大的数据库，然后根据用户需求进行创作，这就导致AI生成的作品在风格和细节上和原作品或存在诸多相似点。同时，AI图像生成过程中，学习和借鉴的大量网络上已有的图像，大都是有版权的，AI图像生成器并没有得到这些图像版权所有人的允许。因此，不能排除潜在的侵犯知识产权法的可能性，无论是否有意。

　　在《太空歌剧院》意外获奖后，大批画师已将“禁止投放作品进入AI绘画系统”加入个人简介，全球知名视觉艺术网站ArtStation的上千名画师发起联合抵制，禁止用户将其画作投放AI绘画系统，ArtStation认为，任由系统学习模仿画作是在侵犯版权。但事实上，目前对于AI对艺术家的著作权构成侵权，认定依旧困难。为规避版权风险，Getty Images、Shutterstock等大型付费图库经已不再接收由DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney等生成的AI画作。

　　目前我国《著作权法》中规定，著作权的指向对象为“作品”，且“作者”只能是自然人、法人或非法人组织。因此有必要为人工智能建立新的法律保护形式，而不是试图将旧的法定方案应用于这些新问题。

　　当今的数字时代，操纵和传播虚假信息变得比以往任何时候都容易，AI生成的图像可以轻松创建和操纵。涉及到图像的真实性时，会模糊真假之间的界限，这有可能包括传播假新闻或错误信息、制造宣传和操纵公众舆论，这是最紧迫的担忧。就特朗普被捕的假新闻而言，使用人工智能生成的图像使故事看起来更有说服力，这可能导致虚假信息的传播更加广泛、可信度更高。这就向我们提出了几个问题：

　　其一，在AI图像生成时代，我们如何验证图像的真实性。

　　一种可能的解决方案是开发、研究出检测AI生成图像的方法，这涉及开发可以分析图像模式和特征，以确认它们是否由计算机生成的技术手段。但是，这种解决方案并非万无一失，因为技术是不断向前发展的。同时，对我们的图片编辑提出了新的挑战，即掌握鉴别AI图片的能力。

　　其二，使用AI生成的图像会涉及到潜在滥用，所以要制定相应的指导方针和法规，确保以合乎道德和法律的方式使用AI生成的图像。这包括使用这些图像的适用范围和问责制标准，以及确保它们不被用来传播虚假信息或伤害公民利益的指导方案。

　　2023年4月11日，为促进生成式AI技术健康发展和规范应用，国家网信办起草《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》公开征求意见。办法所涉生成式人工智能，是指基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。积极建立保障AIGC健康发展的法律法规和伦理道德框架，确保AIGC在伦理规范和法律框架下健康发展，将是未来人工智能领域法治发展的重要方向。

　　AI图像生成技术对摄影的影响是重大而深远的，它将会改变我们创建和消费图像的方式，并一定会出现新的、独特的摄影风格。

　　AI图像生成技术将对商业摄影和艺术摄影产生重大冲击。

　　商业摄影：AI图像生成技术可以通过生成产品图像来帮助企业节省时间和金钱，而无需昂贵、耗时的拍摄照片，AI技术也可以更有效的帮助企业以更真实的方式在线展示他们的产品，从而带来更高的销售转化率。商业摄影师在留住客户方面将会面临挑战，可能会导致对传统商业摄影服务的需求下降，从而导致市场发生转变。

　　艺术摄影：AI图像生成技术能彻底改变艺术摄影的创作方式，可用于生成以前不可能实现的新颖独特的摄影风格，从而创造出全新的艺术形式，这可能会改变我们定义和感知传统摄影的概念和形式。

　　因为AI图像生成技术可能导致对新闻摄影的准确性和真实性的道德担忧，摄影记者在捕捉现场事件和突发新闻方面的作用显得更加重要，所以新闻纪实摄影并不会因为技术的发展而被取代或削弱，反而AI图像分析工具可以帮助识别新闻纪实图像中的任何操纵迹象，有助于确保新闻摄影的完整性。

　　总体而言，AI图像生成技术仍处于发展的早期阶段，而且很难准确预测它将如何长期影响摄影行业。然而，机遇与挑战并存，AI生成的艺术改变了游戏规则，它正在彻底改变艺术的未来，摄影师有责任拥抱这种变化，充分利用创造力并相应地调整自己的技能。