※ 引述《DarkerDuck (達克鴨)》之銘言：
雖然是暗鴨大佬的看法，
讓我有點遲疑要不要打這篇...
但，我還是想講些不同的觀點。
最主要的問題是，
文內所謂的防範方式太理想化了，不可行。
打個比方，onlyfans好了。
一張被購買下來的照片，或者一份短片、Gif，
要如何讓它無法再度上傳？
onlyfans各種無法遏止的外流照片影片夠多了吧，
這要怎麼防範？不是同樣的問題嗎？
比照千禧年時代的木馬植毒手法
把圖片檔內的描述加料如何？
那就本末倒置了吧。
那上傳的人隨附一份robot.txt呢？
你覺得盜用的人會理你嗎...
那從伺服器端去控管好了，
——伺服器不是接收的人嗎？
當它接收到私自不當上傳的瞬間，
剽竊就已經完成了。
所以我才說太過理想化。
但確實，這個工具有其價值。
畫技的真意，是在於尚未被人想到，
卻在畫出來之後大家覺得「對，就該是這樣畫」的
一種還在每個人腦中，卻尚未成形的想法。
最好的例子就是寫實風的五官跟ACG風格的五官。
光是鼻子就可能有超過十種不同的畫法，
但當繪師畫上去，你就會覺得那是對的。
(也因此才會有恐怖谷這種概念——
介於太像與足夠模糊之間的距離)
但這個工具，目前誕生得太早了。
就像遺傳工程可以製造複製人一樣，
現在這個世界還沒有任何辦法
約束它往正確的方向前進。
最直接的衝擊就是，
當小眾繪師的畫法被學走後，沒有任何辦法約束。
他可能用了他三分之一的人生才偶然創造出某個
光影反襯法，
卻在上熱門的隔天就被AI學習並大量複製。
想想這會多麽讓他失去人生動力。
終究，有些事情是不可為的。
最少在我們想出怎麼約束實行面之前，絕不可為。
就像你可以像動漫作品裡愛描寫的邪惡博士一樣，
不斷製造新的身體再移植，
卻聽起來就毫無人道一樣。
如果AI仿畫工具
是可以自己用噪點憑空erase到出現一張作品，
且不是靠記憶他人的作法而誕生的，
那這會是很棒的開拓工具。
隨時都有可能誕生新的畫工欸，
想想就覺得會是超革命性地便利。
但今天這份工具，並不是這樣的原理。
就如暗鴨所說，很類似程式設計的大原則，
Garbage in, garbage out.
因此它在目前的這個高度基礎上，
永遠都只能重疊複製，而不能憑空創造。
永遠。除非它能有新的自由獨立創作法。
因此我會覺得，
這類解決方法
最後只能淪為像簡報上最後結語的
「嗣後亦當繼續精益求精」而已。
終究，未免空泛了些。
還是要說，在隔壁我還是很喜歡看暗鴨的文章的
但我實在是覺得這觀點...天馬行空了些。
也許我也有偏執看不見未來的地方，
那就權當下次回文的預先煩請指教了吧。
: 大家都從藝術創作創意與著作權的方式去探討。
: 其實對於AI演算法而言，一切都是數據，Garbage in garbage out.
: 好的數據集才能產出好的訓練結果，大數據甚至可以量變產生質變。
: 產生出革命性的新技術來賺大錢。
: 類似這種蒐集網路公開數據然後分析產出有價值的衍生數據的爭議很早就有了。
: https://www.techbang.com/posts/75284
: 世界網路巨頭Google就是靠蒐集公開網頁，然後作索引排PageRank，
: 產出有價值的搜尋服務來賺到變成世界頂級公司。
: 不要以為只有純文字資訊會被他們利用，圖片也會。
: https://www.google.com/imghp?hl=zh-TW
: 你甚至可以丟一張圖片進去，他會幫你找出相似的圖片出來。
: 這很顯然已經對於這些網路上的公開圖片用AI進行分析與上tag。
: 甚至連新聞也會被轉載拼湊成Google自己的新聞網頁
: https://news.google.com/
: 因為一般事實報導的新聞是沒有著作權的，所以PTT才一堆版都開放轉載新聞而不會被告。
: 但這也不代表這種行為大家都全然接受，Google在歐洲就踢到鐵板。
: https://www.bbc.com/zhongwen/trad/business-57831626
: 所以重點仍然是大眾是否認同這些公開的圖片是否應該是演算法免費的數據午餐?
: 我個人是認為有用的數據就該有價，但要的話可能就要在法律上做些應對措施。
: 因為這些AI產生的圖很難說是改作或是二次創作。
: 像是disco diffusion的model用4億張圖片去訓練，生成方法是由"noise"去denoise。
: 並非是從之前看過某一張圖去改出來的。
: 在未來這些AI應該要有類似robot.txt的爬蟲協定。甚至是ToS去約束這些圖片的爬取。
: 大部分不想要被google索引的網站都會用robot.txt去禁止爬蟲去抓取內容。
: 圖片的話或許就可以直接內建在圖片格式的tags欄位。告知爬蟲與AI禁止直接使用。
: 但其實一定有些繪師並非是不想給AI學習，而是不想給AI"免費"學習。
: 這個時候就是加密貨幣與NFT很好的應用場景。
: 加密貨幣是個不用綁自然人，連AI也可以使用的支付方式。
: NFT則是一個無法被竄改的購買憑證。
: 繪師可以給自己的NFT化的作品開個好價格，並且具有可用來機器學習的ToS在上面。
: AI則可以爬取受歡迎的繪師作品，並且用加密貨幣購買NFT作為授權學習的憑證。
: 這樣就可以達成多贏的局面。
: 這些AI演算法再厲害，沒有數據就不會動，garbage in garbage out。
: 好的繪師作品數據應該是有價的。
: 而這些繪圖AI則可以工業大量產出較為平凡的作品供大眾選擇與練習。
: 而且這些草稿可能最後還是要有繪畫基礎的人去修正客製化才堪用。
: 且若要有新潮的繪畫風格，仍然要去跟繪師買NFT授權。
: 假如沒有這些人類繪師，依現有AI發展也很難產生新的繪畫風格。
: 這些新技術就是工具，而這些工具所帶來的新生產力激增的利益要如何分配。
: 現有產業人員要如何利用這些工具並且把自己的價值最大化將會是未來重點。

你可以正面一點 小眾繪師的畫法被學走 廣傳之後讓更多人找到自己想要的方向 然後過了幾十年有人成了大師開始追本溯源 就能拍美談紀錄片

在那之前他就餓死了吧...

要說運用能趕緊讓adobeㄘ下一塊這種放進ps2022裡比較重要嗯啊 就餓死了啊 跟其他藝術家一樣不論音樂藝術各種創作 一直都是這樣走來的或者轉行

推這篇 沒畫畫的人很難理解那個開創 就算是多微小的東西