AI能夠在僅用200幅圖像訓練後重現流行藝術作品
根據《Fast Company》的報導，生成式AI在受到少至200幅圖像的訓練後，能夠產生可信的流行藝術作品模仿品。
最新的研究顯示，AI技術重現受版權保護的圖像是多麼容易。AI模型在訓練數據中所需的圖像數量以重現經典藝術作品而異，通常範圍從200到600幅圖像不等。這一要求也取決於AI旨在描繪的主題。例如，捕捉文森特·梵高的筆觸可能只需要112幅圖像，而重現人類面孔則只需234幅圖像。
《Fast Company》報導稱，研究人員檢查了三個版本的穩定擴散模型，以評估其生成與原作相似圖像的能力。研究人員使用一種算法設定了“模仿閾值”，以確定計算機系統是否能識別某個圖像為模仿作品。這些算法的結果隨後通過人類評估進行了驗證，顯示出計算機與人類判斷之間的強一致性。
這項發現發表在一項名為《需要多少個梵高才能成為梵高？尋找模仿閾值》的研究中，該研究於上月在康奈爾大學的預印本伺服器arXi上發表。
該研究的主要作者、華盛頓大學計算機科學博士薩希爾·維爾馬（Sahil Verma）告訴《Fast Company》：“有些人對這樣低的數字感到驚訝，而有些人則驚訝於這樣的數字竟然如此高。”
研究團隊的發現可能顯示AI程序如何通過生成類似現有作品的輸出來侵犯版權。維爾馬補充道：“在我們進行這項研究的過程中，我們意識到這對隱私和版權問題有著巨大的影響。”
這項研究的發表恰逢美國去年出現一系列有關AI的版權案件。8月，一名法官允許一組藝術家繼續對四家AI圖像生成公司提出版權索賠。穩定擴散的製造商Stability AI與Midjourney、Runway和DeviantArt一起，被10位藝術家（包括一位攝影師）起訴，指控他們在未經許可的情況下使用其作品來建立AI圖像產品。
這些研究結果引發了對AI在創作過程中涉及的法律和倫理問題的深思。隨著AI技術的迅速發展，如何在保障藝術創作自由與保護版權之間找到平衡，無疑將成為未來討論的熱點。這不僅關乎藝術家的權益，也反映了科技進步對創意產業的深遠影響。
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