“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

值此钱包阵亡之际,想必大多数人除了收快递之外,难得的停止放飞自我那么几天了。

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所以我们想来聊点相对严肃的话题,比如双十一前夕,一个小卖家的猝死。

6年拿过十一次红点设计大奖的杰出中国设计师——沈文蛟,在11月10日,倒在了自己的办公桌前。

这个新闻当然连热搜排行榜都没能上去,只有少数人为他鸣不平。因为他原本可以只凭借一款获奖的Nude衣架就功成名就,但无数次的被抄袭、仿制之后,维权两年无果,自己的店铺门可罗雀,山寨品火爆全网,最终以工厂欠薪倒闭作为结束。

“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

沈文蛟的一篇《原创已死》,扒开了中国原创设计的困境。但两年之后,发声者如同昙花一现,而侵权者依然满坑满谷。难怪有大V在社交网络直言——中国不配拥有原创。

当然这样的“地图炮”也挺让普通群众无奈,无论是理论和道德上,大众和各个平台都支持和鼓励原创者。但社会进步阶段需要跨越的种种障碍,却总在不断地撵过奋斗者的身躯。

有什么办法能够为他们披上盔甲,也许一篇文章很难找到终极答案,但我们认为,是时候提出这个问题并试图抵达它了。

拯救原创,AI表示自己“南上加南”

熟悉我们的朋友可能会想,是不是又要祭出AI这柄大杀器了。确实,过去一年里我们听说了AI换脸、AI变声、AI写小作文之类的炸裂“造假”应用,难道它不能帮帮原创吗?

今天我们唱个“反调”,来讲讲AI在保护原创这件事上,有哪些掣肘之处。

难点之一,是原创搜集证据不易。今天,无论是政府管理的版权中心,还是一些第三方版权网站,只要花费一定的金额就能为自己的创作申请到《版权证明》。然而纵使有理有据,想要收集盗版资料依然是一件困难重重的事。

“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

在各种展览上被人拍摄、在互联网被盗图,更有甚者会在观看创作者直播后率先将原创抄袭发布出来。更普遍的情况是,很多设计师甚至不知道自己的被“山寨”了,比如故宫的文创产品也曾在众筹阶段就被模仿,先一步上线销售。

机器学习能不能解决这一问题呢?答案是:可以,但没必要。

尽管图像识别算法能够在网络数据的茫茫海洋中快速找到高速相似的图片,但是否合法使用、是否抄袭等有着复杂的判断过程,为每一幅作品进行全网比对的成本过于高昂。不仅需要耗费大量的服务器成本,在效率上也不太现实。

所以,指望AI系统能实时预警不可能,看来“原创不举报,官方不干涉”的现状只能维系一阵子了。

AI拯救原创,难点之二是抄袭行为判定

版权证明可以限制一部分直接抄袭,但大多数情况下,原创者会面临比直接抄袭更可怕的——“魔改”。

在现有知识产权法律的保护范围中,往往会“只保护表达、不保护思想”。举个例子,香奈儿最早设计并引领了小黑裙这一经典,但它不能阻止其他服饰品牌也做小黑裙,它只能限制对方不能做某个款式的小黑裙。同理,许多无法外现的创造并不能被有效保护。

因此,尽管深度神经网络可以通过迁移算法,来判断两个作品之间风格的相似性,但很多时候即使两幅作品风格一模一样,但画的内容是原创,就不涉及抄袭。

“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

(Nude衣架和它的抄袭者们)

而即使是具有独创性的作品,由于这种“定性标准”很难量化。侵权者随便修改一些细节就能够变成自己的原创。机器学习虽然相比肉眼,可以快速鉴别出两个作品之间的微小差别,但针对“魔改”进行后续维权却极其困难。

前文提到沈文蛟设计的nude衣架,就在某些网站出现过无数个“魔改”版本,即使官方后台也很难将山寨全部下架。著名小说《鬼吹灯之精绝古城》,原作者天下霸唱也曾将“魔改”其作品的电影《九层妖塔》制作团队告上法庭,历经四年才判定对方篡改原作行为成立,但赔偿金额却只有区区5万元。

维权的投入产出比之低,也是许多原创者只能选择在社交网络“挂人”、“挂抄袭”,靠道德谴责来表达一下自己的不甘。

原创保护,还有哪些技术之路可走?

不得不承认的现实是,人工智能这一技术工具虽然在许许多多领域发挥着奇效,但对于抄袭盗版这种涉及“思想”的活动时,确实还很稚嫩。

听起来好像有点心酸,难道版权保护真的只能靠自觉,没有有效办法了吗?

某种程度上来说,这道考题就像是现代社会文明上的一道卷末大综合题,无法依靠单一技术公式来破解。尽管如此,引入新技术也势在必行。不过在这期间,如何围绕原创保护来搭建“保护盾”,就是一种科技文明的艺术了。

首先,新技术以交联姿态形成合力。目前,市面上出现了一些基于区块链技术的版权平台,给原创保护带来了新的希望,上面的IPTM时间标志,可以在登记、鉴别侵权时快速做出判断,而且,在上链的时候就能做出检测,万张图片最快2小时生成检测结果,解决了过去“亡羊补牢”的尴尬。

“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

但是,对于原创作品的登记,往往需要将电子凭证与作者信息、原创内容等数据集体上链,由此导致的规模算力和成本压力,是劝退政策者和商业力量的主要原因。未来随着深度学习算法对分布式闲置算力的调用与分配,在数字作品暴涨的前提下,进一步保证版权平台的低成本、高效运行,让侵权者的风险不断升高。

其次,技术成为辅助知识产权案件进入司法程序的效率辅助工具。

尽管甄别“思想”不是AI的强项,但在推动司法效率上却是一把好手,而这能够直接解决原创维权的核心痛点——鉴定难、审理漫长,耗时耗神。

目前,智慧司法可以在通过机器辅助,完成对材料特征等各项信息的全面获取、深度分析和自动比对,这些程序性和基础性的工作解决掉之后,司法人员就可以从过渡饱和、分身乏术的环境中解脱出来,将主要精力集中在审理、听取意见等复杂环节,从而缩短案件周期,降低维权成本。

“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

当然最根本的,还是从源头使能原创者们。

机器学习无法感知“思想”,甚至连模仿人类的作品,无论图片还是文字都十分初级。但与此同时,它也可以帮助原创者们将思想的价值与魅力最大化。

比如“美工必备”adobe所打造的一系列黑科技,就能自动帮助画手们处理各种光线、抠图问题。在FE中搭建3D模型,可以一分钟搞定渲染等操作,未来在这些基本功能上花费的时间越少,避免人类设计师“过劳死”,比拼个性思想、创意智慧的时代才会真实到来。

“原创保护”这道综合题,AI为什么解不了?

今天,随着AI、云、区块链等新技术的逐步落地,人们的生活逐渐向智能化问题迈进。机器、社会、人性,正在构成未来文明的新“铁三角”。这或许将是一个新的悖论吧,只有机器文明的进化与加持,才能让人性的智慧与光辉显得如此与众不同、值得颂扬。


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