“原創(chuàng)保護”這道綜合題，AI為什么解不了？

原標題：“原創(chuàng)保護”這道綜合題，AI為什么解不了？

值此錢包陣亡之際，想必大多數(shù)人除了收快遞之外，難得的停止放飛自我那么幾天了。

所以我們想來聊點相對嚴肅的話題，比如雙十一前夕，一個小賣家的猝死。

6年拿過十一次紅點設(shè)計大獎的杰出中國設(shè)計師——沈文蛟，在11月10日，倒在了自己的辦公桌前。

這個新聞當然連熱搜排行榜都沒能上去，只有少數(shù)人為他鳴不平。因為他原本可以只憑借一款獲獎的Nude衣架就功成名就，但無數(shù)次的被抄襲、仿制之后，維權(quán)兩年無果，自己的店鋪門可羅雀，山寨品火爆全網(wǎng)，最終以工廠欠薪倒閉作為結(jié)束。

沈文蛟的一篇《原創(chuàng)已死》，扒開了中國原創(chuàng)設(shè)計的困境。但兩年之后，發(fā)聲者如同曇花一現(xiàn)，而侵權(quán)者依然滿坑滿谷。難怪有大V在社交網(wǎng)絡直言——中國不配擁有原創(chuàng)。

當然這樣的“地圖炮”也挺讓普通群眾無奈，無論是理論和道德上，大眾和各個平臺都支持和鼓勵原創(chuàng)者。但社會進步階段需要跨越的種種障礙，卻總在不斷地攆過奮斗者的身軀。

有什么辦法能夠為他們披上盔甲，也許一篇文章很難找到終極答案，但我們認為，是時候提出這個問題并試圖抵達它了。

拯救原創(chuàng)，AI表示自己“南上加南”

熟悉我們的朋友可能會想，是不是又要祭出AI這柄大殺器了。確實，過去一年里我們聽說了AI換臉、AI變聲、AI寫小作文之類的炸裂“造假”應用，難道它不能幫幫原創(chuàng)嗎？

今天我們唱個“反調(diào)”，來講講AI在保護原創(chuàng)這件事上，有哪些掣肘之處。

難點之一，是原創(chuàng)搜集證據(jù)不易。今天，無論是政府管理的版權(quán)中心，還是一些第三方版權(quán)網(wǎng)站，只要花費一定的金額就能為自己的創(chuàng)作申請到《版權(quán)證明》。然而縱使有理有據(jù)，想要收集盜版資料依然是一件困難重重的事。

在各種展覽上被人拍攝、在互聯(lián)網(wǎng)被盜圖，更有甚者會在觀看創(chuàng)作者直播后率先將原創(chuàng)抄襲發(fā)布出來。更普遍的情況是，很多設(shè)計師甚至不知道自己的被“山寨”了，比如故宮的文創(chuàng)產(chǎn)品也曾在眾籌階段就被模仿，先一步上線銷售。

機器學習能不能解決這一問題呢？答案是：可以，但沒必要。

盡管圖像識別算法能夠在網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的茫茫海洋中快速找到高速相似的圖片，但是否合法使用、是否抄襲等有著復雜的判斷過程，為每一幅作品進行全網(wǎng)比對的成本過于高昂。不僅需要耗費大量的服務器成本，在效率上也不太現(xiàn)實。

所以，指望AI系統(tǒng)能實時預警不可能，看來“原創(chuàng)不舉報，官方不干涉”的現(xiàn)狀只能維系一陣子了。

AI拯救原創(chuàng)，難點之二是抄襲行為判定

版權(quán)證明可以限制一部分直接抄襲，但大多數(shù)情況下，原創(chuàng)者會面臨比直接抄襲更可怕的——“魔改”。

在現(xiàn)有知識產(chǎn)權(quán)法律的保護范圍中，往往會“只保護表達、不保護思想”。舉個例子，香奈兒最早設(shè)計并引領(lǐng)了小黑裙這一經(jīng)典，但它不能阻止其他服飾品牌也做小黑裙，它只能限制對方不能做某個款式的小黑裙。同理，許多無法外現(xiàn)的創(chuàng)造并不能被有效保護。

因此，盡管深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過遷移算法，來判斷兩個作品之間風格的相似性，但很多時候即使兩幅作品風格一模一樣，但畫的內(nèi)容是原創(chuàng)，就不涉及抄襲。

（Nude衣架和它的抄襲者們）

而即使是具有獨創(chuàng)性的作品，由于這種“定性標準”很難量化。侵權(quán)者隨便修改一些細節(jié)就能夠變成自己的原創(chuàng)。機器學習雖然相比肉眼，可以快速鑒別出兩個作品之間的微小差別，但針對“魔改”進行后續(xù)維權(quán)卻極其困難。

前文提到沈文蛟設(shè)計的nude衣架，就在某些網(wǎng)站出現(xiàn)過無數(shù)個“魔改”版本，即使官方后臺也很難將山寨全部下架。著名小說《鬼吹燈之精絕古城》，原作者天下霸唱也曾將“魔改”其作品的電影《九層妖塔》制作團隊告上法庭，歷經(jīng)四年才判定對方篡改原作行為成立，但賠償金額卻只有區(qū)區(qū)5萬元。

維權(quán)的投入產(chǎn)出比之低，也是許多原創(chuàng)者只能選擇在社交網(wǎng)絡“掛人”、“掛抄襲”，靠道德譴責來表達一下自己的不甘。

原創(chuàng)保護，還有哪些技術(shù)之路可走？

不得不承認的現(xiàn)實是，人工智能這一技術(shù)工具雖然在許許多多領(lǐng)域發(fā)揮著奇效，但對于抄襲盜版這種涉及“思想”的活動時，確實還很稚嫩。

聽起來好像有點心酸，難道版權(quán)保護真的只能靠自覺，沒有有效辦法了嗎？

某種程度上來說，這道考題就像是現(xiàn)代社會文明上的一道卷末大綜合題，無法依靠單一技術(shù)公式來破解。盡管如此，引入新技術(shù)也勢在必行。不過在這期間，如何圍繞原創(chuàng)保護來搭建“保護盾”，就是一種科技文明的藝術(shù)了。

首先，新技術(shù)以交聯(lián)姿態(tài)形成合力。目前，市面上出現(xiàn)了一些基于區(qū)塊鏈技術(shù)的版權(quán)平臺，給原創(chuàng)保護帶來了新的希望，上面的IPTM時間標志，可以在登記、鑒別侵權(quán)時快速做出判斷，而且，在上鏈的時候就能做出檢測，萬張圖片最快2小時生成檢測結(jié)果，解決了過去“亡羊補牢”的尷尬。

但是，對于原創(chuàng)作品的登記，往往需要將電子憑證與作者信息、原創(chuàng)內(nèi)容等數(shù)據(jù)集體上鏈，由此導致的規(guī)模算力和成本壓力，是勸退政策者和商業(yè)力量的主要原因。未來隨著深度學習算法對分布式閑置算力的調(diào)用與分配，在數(shù)字作品暴漲的前提下，進一步保證版權(quán)平臺的低成本、高效運行，讓侵權(quán)者的風險不斷升高。

其次，技術(shù)成為輔助知識產(chǎn)權(quán)案件進入司法程序的效率輔助工具。

盡管甄別“思想”不是AI的強項，但在推動司法效率上卻是一把好手，而這能夠直接解決原創(chuàng)維權(quán)的核心痛點——鑒定難、審理漫長，耗時耗神。

目前，智慧司法可以在通過機器輔助，完成對材料特征等各項信息的全面獲取、深度分析和自動比對，這些程序性和基礎(chǔ)性的工作解決掉之后，司法人員就可以從過渡飽和、分身乏術(shù)的環(huán)境中解脫出來，將主要精力集中在審理、聽取意見等復雜環(huán)節(jié)，從而縮短案件周期，降低維權(quán)成本。

當然最根本的，還是從源頭使能原創(chuàng)者們。

機器學習無法感知“思想”，甚至連模仿人類的作品，無論圖片還是文字都十分初級。但與此同時，它也可以幫助原創(chuàng)者們將思想的價值與魅力最大化。

比如“美工必備”adobe所打造的一系列黑科技，就能自動幫助畫手們處理各種光線、摳圖問題。在FE中搭建3D模型，可以一分鐘搞定渲染等操作，未來在這些基本功能上花費的時間越少，避免人類設(shè)計師“過勞死”，比拼個性思想、創(chuàng)意智慧的時代才會真實到來。

今天，隨著AI、云、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的逐步落地，人們的生活逐漸向智能化問題邁進。機器、社會、人性，正在構(gòu)成未來文明的新“鐵三角”。這或許將是一個新的悖論吧，只有機器文明的進化與加持，才能讓人性的智慧與光輝顯得如此與眾不同、值得頌揚。

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