每天都有AI作画产品上线,海外出现割韭菜新方式?1全球热资讯
互联网| 2022-11-10 16:02:11

在这场不限地域的混乱里,中国的AI Art赛道反而独善其身。

你愿意为AI画出的头像,付30美元吗?


【资料图】

或许大部分中国人的答案会是“不愿意”。

但在海外,30、30又30,第一批被AI作画(AI Art)割的“韭菜”,已经出现。

打开Product Hunt(一个发现新产品的平台,开发者可以提交自己的产品,网站会依据大众的投票数量产生每日榜单),会发现最近几天,每天都有新的AI作画产品上线,并且这些AI作画产品,都在每天榜单的前几名。

2022年11月3号,Product Hunt榜单第一名就是AI 作画产品

2022年11月2号,Product Hunt第二名是需要付费的AI作画产品

其中,Avatar AI推出10天以来,销售额已经突破10万美元(销量为2943,平均售价33美元)。

Avatar AI销售额

但通过趋势可以看到,在第一批用户抱着好奇心付费之后,项目的盈利价值也在极速下降。

,而短短一个月的时间,行业里就发生了翻天覆地的变化。

赛道里几家头部公司,在一个月内获得融资,跻身独角兽阵营——10月20号,本次AI作画赛道的引领者、上线不到两个月的Stable Diffusion的母公司Stability AI宣布获得1.01亿美元的种子融资,估值已达到10亿美元;10月26日,人工智能初创公司Jasper宣布获1.25亿美元资金,估值达到15亿美元。

除了头部公司饱受市场和资本的关注,越来越多的小公司如雨后春笋般冒了出来。比如Product Hunt每天都会有新的AI作画产品上线;不仅美国如此,在中国也是这样,盗梦师、无界、皮卡智能、TIAMAT等也在这一个月里受到了广泛关注,盗梦师小程序甚至达到了日增5万用户的规模。

层出不穷的AI作画产品背后,是全球从业者和C端群众对于新技术的好奇和热捧。从Google Trends和百度指数上,在10月AI作画搜索指数的暴涨,就可见一斑。

Google Trends美国区“AI Art”热度

百度指数“AI作画”热度

AI作画的确火了。

但是这把火烧得太快、来得太突然,法规完善、生态体系、用户认知等等一个赛道长期发展所要具备的要素,目前在AI作画赛道都稍显空白。

这才让一部分赚块钱的人,看到了割韭菜的机会。

海外,第一茬“韭菜”出现

AI Art在海外,尽管被大众关注仅有几月,但已“乱象频生”。

在景区游玩时,突然出现给你拍照片的人,并问你要不要买,你会心动吗?第一次图新鲜买下了,之后还会愿意再付费几次呢?那些拍照的人是本身就摄影技术高超,还是说他们拍的照片如果出了景区就一文不值呢?这些问题,和如今的AI Art类似。

越来越多打着AI Art这一技术风向的产品,其出现目的就是向C端收费。比如11月2日在Product Hunt第二名的 Avatar AI,收费40美元,需要上传几十张自己的照片,产出一百张AI模仿的你的头像;另一个AI作图产品,profilepicture.AI,收费30美元,也是上传十几张自己的照片,等待三小时后,可以产出百张AI模仿你的风格的照片。

先不提类似“拆盲盒”的体验下,用户根本不知道其模型区别在哪;这件事背后的商业逻辑可能本就不成立——用自己的照片,训练AI产出自己的照片,用途目前仅仅是作为社交平台的头像,或者给朋友做生日礼物。

profilepicture.AI首页截图

几十美元的价格,即使在美国也并不算便宜。在商业模式还没探索出来的当下,就开始消耗对于AI Art感兴趣的C端人群的热情、透支大众的好奇心,或许对于行业的长期发展来说并不是好事。

并且,这30美元,产品方赚得轻而易举——他们很可能没有付出相应的成本,技术是开源来的,风格是艺术家的,模型需要学习的对象是用户上传的,他们只是搭建了个页面跑了个程序而已,这对于大多是开发者来说似乎都没什么难度。

在景区拍照的人,甚至都需要从景区那里获得资质,而这些收费的AI Art项目却什么都不需要证明,只需要抓住用户早期的猎奇心理。

AI模仿上传者风格,然后收上传者的钱,严格来说只是违背了道德,但也是一个愿打、一个愿挨的消耗型商业模式。

但是另一类产品,却的确涉及法律风险——抄袭还在世的艺术家的风格,然后收费生成该类型的图片。

比如前段时间闹得沸沸扬扬的插画师Hollie Mengert和工程师Ogbogu Kalu的线上battle,就是关于AI Art版权问题的争议。Ogbogu Kalu使用了Stable Diffusion和DreamBooth的AI能力,做出了一个训练模型,据“量子位”介绍,Ogbogu Kalu只是在云端租了GPU、花了两个半小时、用了32张Hollie Mengert的插画作品,就训练出了Hollie的插画风格。

不仅如此,他也遵循了开源的习惯,把代码放出来了,供大家免费试玩。

左:Hollie Mengert作品;右:AI模仿作品

而这件事,首先就涉及到了版权问题。一些过世艺术家的作品,可以被认为是人类共有资产,因此模仿、学习,似乎并无不妥;但是Hollie Mengert目前还在世,还得靠着自己的作品吃饭,不仅如此,Hollie Mengert的作品版权归属迪士尼,她自己未经允许都不能随意在网上上传插画。

好在Ogbogu Kalu并没有将该训练模型商用,因此避免了后续更多麻烦。但是其他根据过世甚至在世艺术家的作品生成类似风格的AI作品,并且收费的产品,该如何界定“侵权”的边界?目前尚不得知。

这些乱象背后的共有原因是,由于最影响AI作画观感的底层技术——Diffusion已经取得突破性进展,并且完全开源,因此目前能够实现AI作画的大部分上层产品,区别都是指在于产品体验,而不是底层技术。

那么,产品与产品之间,同质化明显,缺乏真正的竞争力。C端用户无法辨别区别,就容易被割韭菜;因为产品差异小,那么风格上的区别就变得重要,那么艺术家的版权就有可能被侵犯;大家都用的是一套开源架构,那么投资机构也很难选择。

开源带来的套壳行为可能可以从短期压榨技术的剩余价值,在这波浪潮下获得比较不错的盈利,但理论上来说,如果没有对这种行业内耗有一个清晰的认知,它可能也只是一两个月的热度。

所以,人类技术产生突破,并且以开源形式普惠大众,并不是错。或许本质还是时间周期的问题——技术发展,快于生态。

壁垒追不上风口

乱象愈演愈烈,就在这短短的一个月内。

我们不禁思考,人人都能享受普惠艺术,有多大的可能变成“人人都能靠普惠艺术赚上一笔”?

驱动了市场乱象的主要原因有三,分别为:法规和生态的不完善,技术爆发下商业模式探索过慢,开源面前轰然倒塌的壁垒。

其一,随着技术的快速发展,全球范围内与人工智能相关的案件正在激增,且趋势还在持续。归其根本,是因为很多技术发展速度都远远快于法律法规,以至于法律还没有做好相应准备,产品技术就已经落地应用到大量场景中。

另一方面,如何在理性约束和强制干涉中进行平衡取舍,也是全球法律在相对长期的发展过程中“矫正”新兴行业需要做的事情。

毕竟,交易行为和市场需求并不是“为了合法”而存在的。在推动市场公平的同时,全球法律也应当最大限度地减少传统框架对于科技发展的阻碍。

目前,各国正在争先恐后制定新法律,从而规定最终谁应该对机器所做的事情或创造的事物来负责。今年7月,英国提出了新的人工智能规则手册,欧盟也正在制定自己的政策,美国方面尽管已经颁布的法律还很少,但提出的议案数量一直在稳步增加——2019年提交了15项立法,2020年提交了13项,2021年和2022年又提交了17项。

法律效率正在加速,AI Art合法化总有一天会尘埃落定。但就目前来讲,法律成果的推进比起每天在以亿万行代码级别爆发的技术成果来说,无异于“夸父逐日”。

对于版权意识较差的C端用户来说,很少有人能明确知道自己生成的每一张图风格,属于已过世著名艺术家还是活跃的商业画师,而后者则明显会损害他人乃至企业的利益。同样,各个平台也无法做到让每个用户去阅读和理解自己的

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