藝術家拒絕成為「AI作畫」的養分！反向搜尋引擎將作品移出資料庫|數位時代 BusinessNext

今（2022）年8月，美國科羅拉多州的藝術比賽中，由遊戲設計師Jason Allen的作品《Théâtre D'opéra Spatial》（太空歌劇院）獲得首獎，並無藝術背景的他，得獎作品的創作是這麼進行的：

在Midjourney AI上不斷修正關鍵字，從人工智慧（AI）生成的上百張圖像中挑選出滿意圖片，接著利用修圖軟體後製微調，最後印在畫布上提交參賽。

AI作品贏過真人獲得藝術大獎，讓許多人立刻出聲撻伐，反對將AI用於藝術領域，但也有人樂見越來越成熟的AI技術，未來可以成為協助創作的幫手。

儘管藝術創作適不適合使用AI，很難在短期內達到共識，但面對相關應用越來越廣泛，藝術公司Spawning AI推出網站「Have I Been Trained」，讓你至少能知道自己的照片或作品，是不是曾被拿去當作AI的訓練素材。

AI也具有藝術創造力？畫作超越真人作品得首獎

美國科羅拉多州8月舉辦年度藝術比賽，在允許參賽者使用科技協助創作的「數位藝術」評比項目中，由Allen以名為《Théâtre D'opéra Spatial》（太空歌劇院）的畫作奪下首獎。該幅畫散發古典的巴洛克風格，圖中的人物構圖與光影表現也相當引人入勝。

然而，這幅精緻亮眼的作品，其實是由AI圖像生成工具Midjourney所製作。Midjourney是一款AI圖像生成工具，只要輸入預期生成圖片的相關描述，它就會自動生成一幅畫作。

雖然Allen強調，自己參賽時已清楚註明創作工具，且他本人也花了大把時間修正關鍵字與精心後製圖片，才能產生最終的畫作，但AI介入創作領域、甚至最終贏過真人作品，仍激起藝術圈強烈的正反議論。

支持派認為，AI就是一種數位協助工具，和現今普遍使用的Adobe Photoshop、Illustrator本身並無差異；另一派人士則擔憂，透過無感情的數據演算來創作，已經不符合藝術的本質意義，且訓練AI的過程，還存有盜用真人藝術家靈感或版權的疑慮。

你該知道你成了訓練材料！藝術家夫婦成立「反查AI素材網站」

訓練AI需要大量的藝術作品作為學習的素材，AI藝術家夫婦Mat Dryhurst和Holly Herndon透過Spawning AI公司推出名為「Have I Been Trained」的網站，希望讓藝術家們有權利表達：是否同意自己的作品被納入AI學習系統。

藝術家只要點入Have I Been Trained網頁搜尋關鍵字，就會自動從AI訓練圖像庫中列出所有相關影像，如果你發現自己的作品已經成為AI教材，便可點選回報系統，表達自己是否願意將作品加入素材庫中。

儘管這項搜尋網頁只能做到反查，短期內無法做到即時將圖片從圖像庫中剔除，但Dryhurst與Herndon的最終目標是希望建立起藝術家之間的合作標準：如果你願意尊重其他藝術家，就不要利用別人不想提供的素材來訓練AI進行創作。

截至目前，Have I Been Trained仍處於測試階段，以圖像庫Laion-5b為主要搜尋範圍。該圖像庫存有多達58億張圖像，並為大型AI工具Stable Diffusion與Midjourney的主要訓練數據來源。

另外，雖然Have I Been Trained以保護藝術家為立意出發，但一般人如果想知道自己的個人照片是不是也已經被當作AI的培訓素材之一，也能在該網站上查詢自己的資料，了解圖片有無遭盜風險。

圖片隱私越來越受重視，波蘭新創PimEyes為你瞬間找出四散網路的照片

除了有Have I Been Trained網站直接從AI素材庫下手，波蘭一間新創PimEyes則著眼猖獗的網路盜圖現象，讓使用者能快速找到網路中有哪些地方存在自己的照片。

PimEyes通過與大量資料庫合作，分析來自1.5億個網頁裡、多達9億張臉孔的資料，藉此打造相當精準的人臉搜尋系統，使用過程只要先上傳一張自己的照片，系統最快能在4秒內輕易找到四散在網路中的所有相似相片。如果搜尋後發現照片遭盜，還可透過PimEyes協助要求盜圖者下架。

儘管用途與立意不同，但Have I Been Trained和PimEyes都顯示出，發達的技術使得圖像被作為惡意用途的機率大增，網路用戶在保護個人身份資訊之餘，也越來越在意保護自身照片的重要性，避免自己的照片，在渾然不知的狀態被使用於不明用途。

資料來源：Vice、Input、Inside、4Gamers、Ars Technica

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本文授權轉載自：創業小聚

責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。