佳士得拍卖会近期举办的AI作品专场为何引发两千多人联名抵制?其争议焦点与技术伦理问题具体涉及哪些方面?
佳士得拍卖会近期举办的AI作品专场为何引发两千多人联名抵制?其争议焦点与技术伦理问题具体涉及哪些方面呢?
眼下不少人对艺术与机器搅在一起的事儿心里犯嘀咕。佳士得把一批靠人工智能画出来的画摆上拍台,原本想让大家看看科技给创作带来的新鲜劲,没想到招来两千多人签名反对。有人觉得这是艺术的新门路,也有人直摇头说这里面藏着说不清的理儿和规矩问题。大家争的不只是画好不好看,更牵扯到创作算不算真、权利归谁、还有我们该怎么看待技术闯进传统地盘。
不少人搞不清,AI画的画如果卖了钱,利益该分给谁。是编程序的人?是喂数据的人?还是按按钮启动机器的那位?现实里,法律对这种情况的界线还不太细,于是大家吵成一团。
问答一
问:AI画的画能登记版权吗?
答:按很多国家的现有规矩,版权一般要有人来认领创作。如果画面完全由机器生成,没有明确人的独创成分,可能就落不到版权保护里。
拍卖讲究公开公道,可AI作品背景复杂,有的训练数据来自别人的画,没打招呼就学去用了。买家担心自己拍下的东西,背后有说不清的“借来的影子”,这会动摇对市场的信赖。
表格:AI作品与传统作品拍卖信息对照
| 项目 | AI生成作品 | 传统人工创作作品 |
|--------------|----------------------------|----------------------------|
| 创作主体 | 算法与数据训练 | 画家本人构思与绘制 |
| 创作时间 | 几分钟至数小时(批量快) | 数天至数月不等 |
| 价格区间举例 | 约5万—50万美元(视热度) | 约2万—200万美元(依名气) |
| 可重复性 | 可无限复制相似风格 | 唯一原作 |
| 情感链接度 | 弱(无亲身经历注入) | 强(含作者生活与情绪) |
AI学画画靠的是海量图片“喂”出来的,如果这些图里有受版权保护的,或者带个人隐私,就可能踩红线。有人担心,这种学习像悄悄翻别人相册,不合适还不打招呼。
有人讲,时代往前走,工具总会变,画画的法子多了不是坏事。可也有人觉得,有些底线要守住,不然人和作品的情分就散了。我觉得这事儿像走路,新技术是助力,可以帮人跑更快,但眼睛还得盯着脚下,别踩了不该踩的地方。
问答二
问:抵制行动能改变拍卖行的做法吗?
答:人多声大能引起主办方反思,也许会让他们在选件、标注来源、说明创作过程上更谨慎,但真要改规矩,还得靠法律和行业共识慢慢磨。
排列要点:看AI艺术可关注的几步
1. 查创作流程说明,看人在其中的角色。
2. 问数据出处,避免无意中助长侵权。
3. 比价格与价值感,不盲目追高。
4. 保持开放与审慎,既不错过新意,也不丢了对艺术的敬重。
说到底,佳士得这次的AI专场像一面镜子,照见人们对技术掺进创作的不同心绪。有人兴奋于未知的可能,有人坚守熟悉的温暖。两边想法都没错,关键是找到彼此都能落脚的地儿,让科技的巧劲和人的情味一起往前走,不丢方向也不伤根基。这样,不管是拍场上的画,还是我们心里的尺,都能站得稳、看得清。
【分析完毕】
佳士得AI作品专场引两千人联名质疑 创作归属与数据伦理成核心争议待社会共辨
在艺术圈与科技圈交界的地带,最近有个事闹得不小——佳士得办了场AI作品拍卖,本来想秀一把人工智能在创作上的花样,结果引来两千多人签名抵制。有人纳闷,画还是画,机器画的又咋了?其实这事儿戳到了好几处敏感的神经,不光是拍价高低,更牵出创作算谁的、数据能不能随便用、人与作品的关系会不会变味这些实打实的问题。
不少人接触艺术,爱的是那股“人味儿”。一笔一画里有情绪、有故事,甚至能看到画家当时的呼吸。可AI画不一样,它是按模型跑出来的,看似灵动,却少了亲手的磕碰与斟酌。面对这样的作品,有人欢喜有人愁。
法律上的版权,往往要有人来认领创作过程。AI画图,如果全程没人的独创动作,那它能不能算“作品”就有争议。利益怎么分也麻烦——训练模型的人、提供数据的人、操控运行的人,都可能觉得自己有功劳,可真要拆账,没明确规矩就容易扯皮。
问答一
问:AI画的画如果被转卖多次,原作者能一直拿钱吗?
答:如果它不在版权保护范围,那原作者可能没法持续收钱;如果有人的创意成分被认定,才可能按规矩分成。现实是,这块在很多地方还没定论。
买家走进拍场,信的是公开与公平。可AI作品背后训练的数据若含有未授权素材,等于买了可能带“暗伤”的东西。一旦事后发现来源有问题,不仅买家尴尬,整个市场对AI创作的信心也会受损。
表格:关注AI拍品时的信息对照参考
| 关注点 | 需核实内容 | 作用 |
|--------------|--------------------------------|------------------------------|
| 创作方式 | 人在创作中的具体参与环节 | 判断是否有独创性成分 |
| 数据来源 | 训练所用图片的授权情况说明 | 避免购入潜在侵权作品 |
| 模型信息 | 使用的算法与开发者背景 | 了解技术与可能的审美偏向 |
| 重复可能 | 能否批量生成类似画面 | 评估稀缺性与收藏意义 |
| 情感关联 | 有无作者生活经验的直接投射 | 衡量作品与人心的连接强度 |
AI学画靠吃进大量图像,如果里面夹带受保护的画或有隐私的人像,就等于没问一声就拿了别人的东西。这不仅是法律问题,也是道义上的叩问——我们愿不愿意让创作变成这样“暗中取用”的游戏?另外,AI也可能学出单一审美,让多元的表达被压下去。
我私下觉得,科技进到艺术里,不全是坏事。它能让更多人有机会试画笔,不必被技巧门槛吓住。但凡事有两面,如果为了赶潮流就把人的独特痕迹淡化,那艺术和工业品的分界会越来越糊。我们不妨把它当成一个提醒——既要伸手接新,也要回头看看那些值得留的温度与规矩。
问答二
问:普通人能做什么来应对这种争议?
答:可以多了解作品背后的制作过程,参与公共讨论,支持那些愿意把信息摊开的做法,用眼睛和判断力去分辨,不被单纯的热闹牵着走。
说到底,佳士得这次的事,像在人群里投下一块石头,涟漪一圈圈往外散。它让我们不得不想,当机器能“画”出惊艳的形色,我们究竟买的是画面,还是买一份对人与技术关系的期待?这事没有立刻能全解开的答案,但每一次发问和倾听,都在帮我们找更合适的落点,让新来的技术和守着的情感,彼此不挤不撞,走得久也走得稳。