你的創作不是你的創作了!AI繪圖著作侵權連爆,抄襲、二創誰來定義?
你的創作不是你的創作了!AI繪圖著作侵權連爆,抄襲、二創誰來定義?

前陣子非常流行的 ChatGPT,社群上的許多朋友搭上風潮紛紛下指令,請機器人產出各式各樣的文章,ChatGPT算是 AIGC(AI Generated Content,人工智慧生成內容)的一種,影像當道的現在,機器人幫忙生成文字已不夠看,AI協助繪圖和生成圖像最近更是大爆發,甚至已經開始有公司在應徵「AI繪圖師」,顯示這可能是一個無法抵擋的潮流,但近年來關於AI繪圖的相關爭議卻是不斷的。

光是去年,在日本和美國都曾爆發相關爭議。在日本,主打讓使用者上傳圖片就可以學習繪圖的Mimic平台,遭到日本的繪圖產業人員抵制,開放才24小時就倉促下線了。

在美國,則發生了更經典、大條的事情,在一場科羅拉多州超過150年歷史的博覽會(Colorado State Fair)裡,過去主要是以馬秀和牛隻展示會,以及其他的傳統手工藝和農特產品推廣為主,最近則是增設了一些希望鼓勵「創新」的藝術類競賽,有位40歲名為艾倫(Jason Allen)的參賽者,平常開設一間工作室,專門開發和製作奇幻類型的桌遊,因為朋友介紹而瘋狂迷上AI繪圖工具Midjourney,他用此來「創作」畫作,然後輸出在畫布上,沒想到竟然擊敗其他20位參賽者,拿下了「數位藝術類」的首獎,還得到300塊美元的獎金,得獎這件事情在美國社群因為被瘋狂轉傳而瞬間炸鍋了,因為「人類藝術家們」不敢相信堂堂首獎竟然可以頒給一位利用AI生成的「藝術創作」,也非常生氣的說艾倫完全是作弊,有人說這就像參加一場馬拉松,但是艾倫卻開著跑車來比賽。

Jason Allen
去年9月在美國科羅拉多州博覽會上,Jason Allen使用AI繪圖工具Midjourney創作的作品《Théâtre D'opéra Spatial》,獲數位藝術類別首獎得主。
圖/ Shutterstock

高中畢業後進入空軍服務的艾倫則反駁說,他從來就不認為自己是「藝術家」,這也是他第一次參加藝術相關的創作比賽,完全沒有要隱藏自己是利用AI來創作的事實,而艾倫的支持者則是說,用AI繪圖工具就跟使用其他繪圖軟體一樣,不應該就說他是作弊。

有趣的是,不論是博覽會主辦單位科羅拉多州農業部和評審們,都認爲就算是透過AI工作的協助,艾倫奪冠還是不爭的事實,還有人認為他的作品讓人回想到文藝復興時期的震撼。

但事情持續演變至今,甚至可能還會有後續的版權官司,對於博覽會主辦單位,已經在考慮未來是不是要有專門為AI生成的創作來設立獎項了,因為更嚴重的是,未來還包括很多AI圖像生成工具本身的原始素材就已經未經過合法授權,但經過生成後的「作品」,竟然還可以被廣泛地應用在各種商業用途上,更是讓被侵權的「人類藝術家」非常憤怒。

一場本來可能只有科羅拉多州當地人會注意,且跟「數位創作」無法聯想在一起帶有濃厚農業氣息的老牌博覽會活動,沒想到卻因為一位不認爲自己是藝術家的參賽者,用了AI繪圖工具竟然拿下第一名,而引起了美國主流新聞媒體以及全世界的關注。

另外,今年有幾位來自加州的藝術家同時對AI繪圖生成工具公司提起侵權訴訟,他們主張這些公司使用的超過 50 億張圖像,已經粗暴地侵犯了自己和其他藝術家的著作權。不只是藝術家抗議,全球最大的圖庫平台Getty Images也因為對AI生成內容的著作權有高度疑慮,而下架平台上所有AI生成的圖像,並禁止使用者上傳和販售AI生成圖。

AI生成太鑿痕,商用還得假手人類

其實在Midjourney出現前,AI繪圖界的元老是在2014年被提出來的 GAN(Generative Adversarial Network,生成對抗網路),簡單來說GAN就是訓練2個神經網路,一個當作鑑別器,一個當作生成器,拿生成器模型的圖片讓鑑別器模型去做辨別,互相對抗最後只拿生成器模型出來畫圖。但GAN的限制在於,只能以指定的領域做圖,訓練難度也很高,最為人知的GAN實際應用應該就是DeepFake了,也就許多社會事件裡所說的「換臉」技術。

到了大約2015年,開始有人提出了「擴散型模型」(Diffusion Model),現在當紅的 Midjourney就是基於擴散型模型所衍伸而來的,只是大概要到2020年左右,才在原本的圖片上加入雜訊,讓圖片變成隨機雜訊後,再利用神經網路逆向工程回圖片,才讓這項應用更廣為人知,也才陸續演變成了大家現在都知道的 ChatGPT和Midjourney等應用工具。

對於許多開始使用AI繪圖工具的人類創作者來說,也有截然不同的看法。有人認爲 AI 繪圖的成果並不實用,主要是因為成果看起來「很假」,大概用來娛樂一下還可以。另外一個重點是,如何向這些AI工具「下指令」,比如想要生成比較廣泛意義的背景,如「海洋」、「沙漠」、「星空」等,如果給太仔細的指令,往往效果會有落差。

儘管如此,依然有許多人類創作者,覺得像 Midjourney 這樣的工具是他們創作好朋友,特別是能夠快速的提供一些創意大方向,就算對於完全沒有繪圖和美術背景的人來說,都是很好入門的,但如果要應用在一個商業活動如廣告或正式影片中,還是需要花費不少的「人腦」來進行修正和校對。

Midjourney
圖/ T客邦

合理使用界線曖昧,版權爭端沒完沒了

版權方面的疑慮,將是目前在任何創作過程中,最難解的一道題。一旦你對AI繪圖工具下了指令後,這些「資料庫」是從「人類創作者」的作品巨量搜集而來,當中充滿了不確定性和隨機抽樣,有很大一部分是受到原本版權保護的,一旦「重新製作」或是「商業用途」就會超出了原本所謂「合理使用」的範疇,就會有違法的可能,當然也有人說目前法律定義上的「抄襲」,可能不完全適用於「AI的繪圖創作」,因為已經超越人類創作者所能夠創作的能力了,使用AI來創作的人類創作者若要主張著作權,必須證明自己參與創意的過程,否則在著作權的訴訟中會變得非常棘手。

身為人類創作者的你我,顯然無法抵擋這波AI內容浪潮,尤其對於需要在短時間快速產出有效率的「創意」時,比如不對外商業使用的內部提案或簡報,AI繪圖確實能夠節省大量時間,並提高工作效率和品質,也能作為與工作夥伴溝通的視覺化工具。 關鍵就在於如何定義「合理的使用」,這當中包括使用目的和性質,使用方式是否帶有商業目的。

BN350科技生活
AI繪圖工具的資料庫,是大量集結人類創作者的作品,也因此時常引起使用範圍的版權疑慮。
圖/ Shutterstock

以實際情況或事實所創作作品中的內容,會比使用完全虛構的內容來得更為合理。再來就是「使用比例」,使用AI繪圖部分佔整個作品的比例,如果只是原始作品的一小部分,會比使用原始作品的一大部分來得更為合理,但至於要如何量化定義「一小部分」和「一大部分」,目前也完全是在灰色地帶了。

最後一個關於「合理使用或公平原則」可能是最關鍵的,尤其如果該AI繪圖創作被應用在商業使用上,如果創作出的成品取代了原始的創作,進而損害原始版權所有人透過原始創作的獲利能力,對於這個新的創作,就不容易站得住腳了。

你的創作不是你的創作!考驗人性、理念

在社群媒體上,我們常常看到朋友們透過AI影像生成工具,把自己變成各種古今中外的經典人物和趣味角色,當然可能只是為分享給社群上的朋友看看,娛樂性質居多,但也表示AI產生仿圖的成本大大降低,甚至幾乎是零,而人工產出需要投入的時間和金錢成本,相對是非常高的,也導致原始創作的價值和需求幾乎不見了,很多人沒有太高瞻遠矚的目的,只是想要看自己變成「帥哥和美女」,創作者和觀看者可能也沒有人在乎這些圖片,背後的AI生成過程是來自哪位人類藝術家。

但如果是前述的科羅拉多州那場博覽會爭議或是國際大圖庫公司來說,主事者要在「AI繪圖工具」和「人類創作者」之間取得一個平衡就沒有這麼容易了,這也說明了為什麼時至今日,依然是充滿爭議和討論。

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人類創作者使用AI輔助作畫,然而畫出的作品也可能被其他創作者的二次使用。
圖/ Shutterstock

對於「人類創作者」而言,處於AIGC大爆發的年代裡,也常常同時會有2種角色,一方面可能會利用AI繪圖工具來創作,但自己的「人工創作」也可能會被其他創作者再次使用,就會產生一個非常微妙的情況,因次也不希望自己辛苦創作在沒有被合理授權的情形下,被毫無止境的使用。

對於所有的「人類創作者」來說,當面對AIGC潮流時,尤其是在全球相關法規都尚未完善時,「創作初衷和態度」就更顯重要了,面對任何一項創作、專案或競賽時,自己的核心理念究竟為何?自己的「創作過程」究竟是成為AI繪圖工具的「主人」還是完全的「臣服於下」,抑或彼此是一種「另類夥伴關係」,就變得更重要了,因為科技不只是來自於人性,更是隨時考驗著人性。

責任編輯:蘇柔瑋

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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