今年也是许多艺术从业者瑟瑟发抖的一年，人类的双拳或四手，都难敌AI的进步神速。
现在，压力给到了漫画家这边，二次元们不干了。
AI模仿过世艺术家，犯了众怒
10月3日，韩国著名漫画家、插画家金政基意外去世，他因现场作画不打底稿、直接画出巨大而复杂的场景被称为“人肉打印机”，曾为漫威绘制《漫威英雄大乱斗》。
在电脑绘画大行其道的今天，金政基依然坚持着传统的手绘方式。他曾说：
紧接着在10月7日，热衷于程序生成和AI艺术的推特用户@BG_5you，将他的作品喂给AI模型StableDiffusion，讽刺意味拉满。
就像我们司空见惯的那样，@BG_5you未经任何许可，只是Google了金政基的作品而已。
@BG_5you的AI生成艺术，图源：Twitter
最终效果如何？第一眼似乎挺逼真，细看有些浮皮潦草。
不出意料的是，@BG_5you的反对者众多，漫画家@DaveScheidt写道：
“金政基离开我们还不到一周，AI兄弟们已经在‘复制’他的风格并希望获得荣誉。这是秃鹫，也是没有骨气和天赋的失败者。”
看起来是把姿态低到了尘埃里，还不忘致敬艺术家，但字里行间又是轻慢的。
金政基本人是刻苦的天才画家，高中时一天12个小时都在画，成名后每天平均也画10小时。有网友指出，将他人的艺术视为“只是一个玩具”就是问题所在：“他的作品被歪曲了，五年后的孩子会看见这个狗屎，而不是他的真迹。”
另一位漫画家@KoriMichele也忍不住反驳：
艺术家不仅仅是一种“风格”。他们不是产品，而是一个个呼吸着、体验着的人，学习、感受和成长，并创造艺术。@BG_5you的AI模型，代表了看待艺术家的方式里最糟糕的一种。
他没有赢，但AI模型StableDiffusion又出圈了一次。StableDiffusion背后的公司StabilityAI，在10月中旬筹得了1.01亿美元，估值约为10亿美元。
StableDiffusion和Dall-E等竞争对手有一点不同：它是开源的，所有代码都在GitHub上公开，任何人都可以使用，前提是遵循原项目采用的CreativeMLOpenRAIL-M许可证。
你可以按你喜欢的方式使用它，从执行文字生成图片的任务，到开发独立的应用或服务。
这意味着，不需要测试版邀请或订阅，工程师可以在任何图像数据集上训练模型，制作出想要的艺术风格，涉及犯罪、诽谤、骚扰等的内容除外。
StabilityAI顾问AemishShah曾经说道：“我们很高兴能够支持AI的民主化。”开源的属性，既让AI模型不再是少数人的游戏，也是AI艺术爆火的基础。
但对于艺术家们来说，它的普及或许不是个好消息，被侵权就是一个逃不过的问题。
同一主题、不同提示词下StableDiffusion的输出.图片来自：wiki
由于艺术风格和构图不受著作权保护，因此使用StableDiffusion生成的图像，往往不被视为侵犯“视觉相似作品”的著作权。但如果涉及真人或者品牌标识，那么人格权或知识产权仍然受到保护。
“AI学习禁止”
让AI漫画的争议真正走上风口浪尖的，还得是漫画和动画行业尤其兴盛的日本。
今年8月底，日本AI初创公司Radius5推出了AI生成艺术工具“Mimic”的测试版。
图源：Mimic
为了给Mimic来个开门红，Radius5还招募了五位艺术家体验，接下来的事情却不随人愿。
图源：Twitter
这些艺术家被视为AI的共犯——他们对AI的支持，可能导致其他艺术家的作品被窃取，毕竟“这种工具不可能不被滥用”。
Mimic的“初衷”，图源：Twitter
事实证明，最让人担心的事情发生了，大量用户只是在上传他们无权使用的、其他艺术家的作品。尽管这种行为违反了Mimic的服务条款，但Radius5无力阻止它的发生。
更让艺术家觉得平台“其心可诛”的是，Radius5在上线Mimic前表示，新作品的所有权归创作者所有，把所有权争议抛给了用户。
水面看似暂时停歇，暗流依然涌动，“AI学习禁止”这一短语在日本推特传播开来，在社交媒体简介中标注“未经许可不得使用”的艺术家，也开始添加“禁止AI学习”的说明，甚至有艺术家删除了在社交媒体上的所有作品，避免被当成AI进步路上的阶梯。
图源：Twitter@fugashi_umi
对于AI生成艺术，只有当输出的图像与训练模型的图像完全相同或非常接近时，才会出现法律问题。反过来理解的话，至少目前，只要不与输入图像完全相同，AI生成艺术在法律上可行。
这一并不严格的限制，也是Mimic等AI生成艺术工具的风险，如果只逮着某个作者的图像训练，就可能导致侵权。
某种程度上，AI和艺术家在法律上的地位并不对等。
总之，法律的模糊以及AI艺术的一日千里，如阴云笼罩心头，让艺术家担心生计和未来。
不过，当反对AI学习成了潮流，也不免有些魔怔。比如，为了自证没有用过AI，日本艺术家@Yrui596不得不发布所用软件的截图。
10月3日，AI公司NovelAI的AI生成艺术工具NovelAIDiffusion也躺了枪，被造谣“完全复制在线发现的动漫插图”。
NovelAI不得不发表了一篇博客，说明NovelAIDiffusion的原理：
“我们的AI不是复制和混合现有图像，而是在深度学习算法的帮助下，从头开始生成原始图像，AI基本上已经学会了如何创建图像——就像人一样。”
图源：NovelAI
NovelAIDiffusion基于上文提到的StableDiffusion模型，后者在LAION数据集（约150TB）的约20亿张图像上进行了训练，而前者使用的微调数据集由大约530万张图像和详细的文本标记数据组成。
言下之意是，NovelAIDiffusion建立在StableDiffusion已有的动漫知识之上。
当然，NovelAI也强调了一番AI生成艺术工具的初衷：作为一个强大的创意工具，让艺术家获得灵感，或者了解自己的作品调整风格时会变得怎样。
NovelAI解释了AI模型不至于做直接复制那么傻的事，但AI的好学是板上钉钉了。
AI也有做不到的事
或许能让人心下稍安，AI在二次元也有几座翻不过去的高山。
在反对AI模型时，漫画家@KoriMichele指出：
我无法让AI资本主义者明白，这不是要抢走我们的工作，或让艺术更“有效”和“便宜”（这些都是会发生的事情）。真正有价值的是你通过创造事物的体验，让世界变得更美好、更丰富——这些东西是你的双手、你的心、你的历史、你的社区和你的未来的独特成果。
所谓“我手写我心”，画本身是一个人的故事，创造它们的是一个经历某事的人。
AI画不好一些画，也是因为“见识得少”。
在日本画师圈，有人总结了三大AI画图难题：萨菲罗斯游泳、樋口円香吃拉面、哭泣的美少女吃蛋糕。
听起来不难想象的场景，AI把它们画成了：萨菲罗斯站在水上、樋口円香手抓拉面、美少女变成蛋糕。
图片来自：togetter
AI理解岔了，主要还是因为学习资料不够或者素材本身有偏差。
比如手抓拉面，很可能是因为AI画出了像是面的东西，却不知道面要用筷子吃，不只是樋口円香，AI画其他角色吃面也同样会用手抓。
不过，AI画不好是一回事，不代表AI完全不会画，也有少数成功的例子。尽管拉面和筷子对AI来说很抽象，多试试或者微调，“幸存者偏差”就出现了。
至少目前，AI还是一个勤勤恳恳的好学生，为了达到人类的期望，离不开精心的素材和耐心的指导。
比如6pen等AI生成艺术平台，要求用户“描述清晰明确，包含画面中出现的物体和他们的信息，避免和画面无关的词”，并且“合理和巧妙地使用各种关键词，包括风格修饰、画面类型等”。
AI在二次元的得意和碰壁也说明，人和AI的关系在微妙地变化。
对AI轻而易举的事情，人脑很难解决，现阶段的AI算得上是速成的画工，但想迈入艺术门槛并不那么容易。
反过来，人脑可以轻松完成的事，对于AI来说并非如此，前几年是怎么分辨狗或者猫，现在是怎么分清筷子和拉面。让AI创作真正成立，暂时还离不开“人之为人”的逻辑。