不希望自己作品被 Stable Diffusion" 白嫖 " 的畫家們，可以松口氣了！
Stable Diffusion 3.0 版本将會提供一個選項：
藝術家們可以選擇将自己的畫作納入Stable Diffusion 3 的訓練數據集，或從數據集中删掉。
據了解，未來幾周内，這個操作就會被開啟。
不過，承接這個任務的不是 Stability AI 本身，而是一個叫Spawning的藝術家倡導組織。
自由選擇納入或删除作品
選擇在 Stable Diffusion3 中納入或删除自己的作品，步驟十分簡單。
畫師們隻需要在網站"Have I Been Trained？"注冊，并表明自己希望在訓練數據集中删除或者納入哪些自己的作品。
而後，Spawning 會收集藝術家們在網站上的意向。
網站 Have I Been Trained 背後是LAION-5B 訓練數據集，它被用來訓練 Stable Diffusion 和 Google 的 Imagen AI 等模型。
LAION是一個非營利性的開源數據集，Stability AI 對其進行了部分資金資助。
具體操作是醬嬸的：
首先需要在 Have I Been Trained 上注冊一個賬戶，然後上傳自己的畫作。
利用 LAION 圖像數據庫，搜索引擎會顯示出上傳畫作在數據庫訓練集中的匹配項。
這個時候，隻需要分别右鍵單擊幾個縮略圖，并在彈出選項中選擇選擇删除此圖像即可。
所有退出數據集的圖像，都會集中顯示在一個 " 選擇退出 " 的圖像列表中。
當然，上述還隻是進行操作的大概步驟，實施細節尚待完善。
Stability AI 創始人兼 CEO Emad Mostaque 在推特上表示，除了選擇删除外，Spawning 還将提供選擇加入請求。
也就是說，希望自己作品成為訓練集一部分的藝術家，同樣可以把自己的畫作添加到裡面。
這位 CEO 在推特上還說了：
我們希望為大夥兒建立更好的數據集，相信這是一項變革性的技術。
我們樂意與各方接觸，并盡可能做到透明。
承接數據收集工作的 Spawning，是一個總部位于柏林的藝術家倡導組織。
它很年輕，今年 9 月剛剛創建創建，創始人是 Dryhurst 夫婦和一位音樂家。
Dryhurst 表示，這三個月來，Spawning 一直在和 Stability AI 和 LAION 進行洽談，并得到了支持。
他還表示，Spwaning 是一個獨立組織，不會把收集來的數據拿去做任何别的事。
然而，人們對事情的擔心并不局限在數據隐私上。
一個方面是，要從訓練集中删除圖像，前提是你想要删除的圖像已經存在于 LAION 數據集中，且可以在 Have I Been Trained 上搜索到。
此外，目前沒有辦法選擇批量删除圖片，如果數據集中存在同一圖像的多個副本，那麼删除起來可是個費時費力的大工程。
而争議的目光最為聚集的一點，則是讓藝術家們紛紛跑去注冊一個和 Stability AI 或 LAION 沒有法律約束的網站。
目前在 Have I Been Trained 完成 " 删除圖像 " 的操作，整個流程可以說是暢通無阻。
沒錯，你既不會遇上任何試圖驗證身份的步驟，也不會遇上任何法律約束的條約。
也就是說，你想把别人的作品添加或從訓練集中删除，輕而易舉，完全不受阻礙。
△有人上傳了一張版權不屬于自己的圖像，并将其從數據集中删除
以及，針對 Spawning 在其公告視頻中關于同意的聲明，有網友指出，選擇退出過程不符合歐洲通用數據保護條例（GDPR）中關于 " 同意 " 的定義。
這份條例中規定，必須予以用戶主動同意的權利，而不是默認同意了。
誰擁有 AIGC 作品版權？
有看客擁有更激烈一些的看法：
設置的選項，應該隻有 " 要不要讓自己的畫作加入訓練集 "，而不是既有加入也有删除。
他們的觀點是，所有的藝術作品都應該默認被 AI 訓練集排除在外。
今年，AIGC 的力量噴薄而出，席卷全球各行各業。
自 DALL · E 2 在 4 月發布以來，創意産業一直對 AI 藝術圖像所有權的問題議論紛紛，尤其是畫家本人，他們中不少都抱着飯碗對 AIGC 罵罵咧咧。
△DALL · E 2 生成圖像
等到開源的 Stable Diffusion 在 8 月發布時，有關模型訓練的争議也越來越大。
用大量網絡中真人畫師的作品組成數據集，然後生成 AI 畫作，被有的網友批判為" 抄襲和偷竊 "。
但是這樣的 " 抄襲 " 很難衡量其頻次，因為擴散系統是根據來自不同來源的數十億張圖像進行訓練的。
而且，這樣生成的作品，版權到底歸屬哪一方？
是被 " 學習 " 的畫家，還是 AI 模型背後的公司，抑或是 AI 模型本身？
一切尚未有所定論。
前幾天，馬裡蘭大學和紐約大學的科學家們做了一項新研究，研究表明：
DALL · E2 和 Stable Diffusion 這樣的文生圖 AI 模型，可以并且确實在從它們的訓練數據集中，瘋狂複制數據集圖像的各個方面。
" 使用擴散模型生成數據的公司，可能需要重新考慮涉及知識産權法的任何部分。" 研究人員表示，" 因為幾乎沒辦法驗證 Stable Diffusion 生成的任何圖像，是不是全新的，或者有沒有從訓練數據集中竊取别人的成果。"
△Stable Diffusion 從其訓練數據集中複制元素的更多示例（圖源：TechCrunch）
研究表明，模型複制的頻率取決于幾個因素，包括訓練數據集的大小，較小的集合往往比較大的集合導緻更多的複制。
與此同時，一旦模型記住了原畫作，就很難判定生成圖像和原始圖像之間的界限。
相似度達到多少，才能判定抄襲與否或版權歸屬何方呢？
研究人員也并沒有給出答案，他們隻是說：
我們不能抛棄擴散模型，應該考慮如何在不損害隐私的情況下保持它們的性能。
那麼，有沒有一種辦法，讓藝術家的版權受到保護需求，和 AI 生成技術繼續進步達到微妙的平衡？
Stability AI 承認，自家産品引發了對在線 AI 生成藝術的大規模道德辯論，其間主流還是抗議的聲音。
不過，就讓藝術家自動選擇加入或删除圖像這事兒，CEO 同志 Emad Mostaque 毫不忌諱地表達了自己的開放态度。
他在推特上寫道：
@laion_ai 團隊對反饋有着非常開放的心态，我們的初心是希望為所有人構建更好的數據集。
那麼，你是怎麼看待 AIGC 生成作品版權歸屬的？
參考鍊接：
[ 1 ] https://venturebeat.com/ai/stability-ai-to-honor-artist-opt-out-requests-for-stable-diffusion-3/
[ 2 ] https://twitter.com/EMostaque
