#AIGC# 【研究人员提出版权授权方案，能将艺术家风格和IP版权授权给AIGC模型】
#生成式人工智能# 极大地改变了人类生活。与此同时，由于这类大模型的训练需要非常巨大的训练数据，不可避免地会使用到人类创作者的未授权数据。
比如说在图像生成领域，像 Stable Diffusion 和 Midjourney 可以很好地复刻一些艺术风格。虽然，目前对这种复刻能力是否构成侵权还没有定论。从艺术创作者的角度来看，这显然侵害了他们的利益。
某种程度上说，创作者的艺术创作能力被大模型“偷窃”，而且还让艺术创作赛道越来越卷。这甚至有可能会危害到小型艺术创作者的生存。
同样的，从长远来看，由于人类创作者的生存空间被压缩，很难会再有新的高质量数据来帮助大模型进一步成长，这也不利于大模型的发展。
那大模型服务商向人类创作者购买授权，能够解决#大模型# 与人类创作者之间的矛盾吗？
这也是不太现实的。因为人类创作的数据很难进行定价。《纽约时报》和 OpenAI 的诉讼官司中有提到《纽约时报》曾经协商过出售数据，但是最后也没能达成一致。
主要原因是大模型服务商关注数据的通用性，很难为这些人类创作者的风格支付足够的价钱。一个现实合理的方案是模型使用者向人类创作者购买授权。
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研究人员提出版权授权方案，能将艺术家风格和IP版权授权给AIGC模型
#生成式人工智能# 极大地改变了人类生活。与此同时，由于这类大模型的训练需要非常巨大的训练数据，不可避免地会使用到人类创作者的未授权数据。
比如说在图像生成领域，像 Stable Diffusion 和 Midjourney 可以很好地复刻一些艺术风格。虽然，目前对这种复刻能力是否构成侵权还没有定论。从艺术创作者的角度来看，这显然侵害了他们的利益。
某种程度上说，创作者的艺术创作能力被大模型“偷窃”，而且还让艺术创作赛道越来越卷。这甚至有可能会危害到小型艺术创作者的生存。
同样的，从长远来看，由于人类创作者的生存空间被压缩，很难会再有新的高质量数据来帮助大模型进一步成长，这也不利于大模型的发展。
那大模型服务商向人类创作者购买授权，能够解决#大模型# 与人类创作者之间的矛盾吗？
这也是不太现实的。因为人类创作的数据很难进行定价。《纽约时报》和 OpenAI 的诉讼官司中有提到《纽约时报》曾经协商过出售数据，但是最后也没能达成一致。
主要原因是大模型服务商关注数据的通用性，很难为这些人类创作者的风格支付足够的价钱。一个现实合理的方案是模型使用者向人类创作者购买授权。
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研究人员提出版权授权方案，能将艺术家风格和IP版权授权给AIGC模型
