我之前一直写的都是普通艺术家面对人工智能时的心理关系，如果有人想谈具体的技术问题，我也很愿意解释。比如说我就见到有人说不反对类似minecraft里的AI，而是反对AI训练集侵权，这个提法是非常奇怪的。

从结果上来看，大模型依然如同 Ilya Sutskever描述的那样是个更好的信息压缩器。学习过程就是数据压缩，生成过程就是解压。扩散模型从技术上来看，也就是一个除噪器，那为什么不反对你电脑里的360压缩呢？为什么不反对光缆上的除噪器呢？为什么不反对社交平台上的“转发”按钮呢？为什么不反对将信息保存、下载的动作？

可能有人看到我这样讲，一定会怒斥这纯粹是诡辩、是胡搅蛮缠！360压缩不需要训练集！下载和转发没有侵害作者的权益。是的、像minecraft里的地形生成器并没有使用任何机器学习算法，如果只能思考那种1980s基于符号主义的专家系统的人工智能，那确实不需要任何训练集，只需要工程师自上而下地把推理方法灌输给程序就可以了。今天所有深度学习都是80s后连接主义者的产物，就是让机器自下而上地学习数据，模拟生物学上的神经网络机制，纳入偶然性。连各种百度翻译谷歌翻译之类的翻译器都需要一大堆文本和数据集。

从这个角度来看，1980s之前的符号主义专家系统更像是无脑的信息拷贝，而这之后的连接主义人工智能拥有更高的自由度、随机性甚至可能产生“创意”这样人类视作独一无二天赋的东西。

从法律角度来看就更难以理解，如果普通人没有权利未经过同意拿一张图像来训练AI，那么是否有权利去学习这张图像里的知识、结构、和技巧并在接下来的创作里使用？是否有权利拿图像进行拼贴创作？（许多概念设计都在拼贴？），是否有权利将创作转发给同伴？复制和保存网络上的图像算不算一种学习呢？在这里的机器学习和人类学习的界限到底是什么呢？机器学习和信息拷贝、信息转发的界限又在哪里呢？到底多大程度上的不相似才能算“不抄袭”的原创？如需要让创作者完全宣誓自己对作品的主权、那就像网易云音乐那样，即便你下载了VIP音乐，只要关闭了会员就仍然不能再听自己下载好的曲子？版权制度究竟在多大程度上有利于原创？有利于创作者？如果真的要制造最为严苛的法律限制，究竟是限制了普通创作者使用AI的权益…还是阻止了大公司对普通劳工的持续剥削？

那我们再换个角度，看现在每一个电商平台、社交平台都普遍在使用的各种大数据排名算法、聚合分析，各种推送流和过滤器，这些都是经典的机器学习算法应用的空间。

它们几乎无时不刻不在吸食你的数据，然后将你嵌入到特定的、压缩好的embedding矢量里，和AI完全一样，这就是为什么数据库叙事总是能批量利用和生产相同的信息让一切同质化。这些大数据科学依靠剥削你的隐形劳动来赚钱，公私空间界限荡然无存，用户隐私完全被侵犯。为什么这个时候大部分人不出来抵制呢？就好像你注册账号时的使用条款一样完全不仔细看，只能强制接受一样。

那些目标识别、对象检测系统需要大量的数据集一样。它们也在无时不刻剥削着标记员的隐形劳动，这个时候却鲜有人出来抵制。

我前面似乎在暗示，机器学习和拷贝信息是类似的，很多人将机器学习算法完全视作拷贝，这也是不正确的。因为模型浏览了海量图片，但它没有存储任何一张图片的像素，而是学习了这些图片所共有的底层规律、结构和模式（例如：“猫有两只耳朵”、“天空是蓝色的且通常在上方”、“人脸的大致对称结构”）。否则，模型的权重文件的大小将是天文数字。而且这些知识被高度压缩并编码在网络的权重里。注意，在工业界，如果模型能够记忆训练集的内容，这反而是模型质量偏低的表现。

特定的AI不被抵制，因为它们不像人类，不会代替人类的工作。尽管它可能深刻地侵犯了你的权利，但你仍然会把它视为中性的技术客体。而那些明面上能够被抵制的AI技术总是那些由于在经济关系上可替代、替代性心理关系而被恐惧的。尤其是创意劳工，在过去、编剧、设计师、程序员这些职业都是中产阶级，这些人曾经都拥有丰厚的收入和体面的社会地位，当然也拥有足够的社会曝光度，可以依靠种种象征资本（比如社交平台上画师可见度的断崖式落差）来获得大量财富，而如今逐渐沦落为零工经济的层次，被迫与无数平台上的同样的小竞争者争一碗饭吃，这就是为什么——变成服务业后的艺术领域实际上每个人都在互相模仿，每个人却都心口不一地反对模仿。

所以这里有个奇怪的问题，为什么同行相互学习就不算偷窃、不算剥削，而机器只要使用了一点点人类的数据集就会被恐惧，被认为是偷窃呢？难道是因为机器只是复制器，而人类就有“灵魂”吗？如果真的这样想，那么，为什么又要恐惧没有灵魂的机器最终能胜过人类呢？就如同许煜所说，这属于一种自我实现的预言“人类惊慌失措地询问究竟有什么工作是机器不能做到的，而另一面工业界又旨在发明出完全替代人类的机器”。

人工智能被抵制其实和是否经过同意使用训练集几乎啥关系都没有，这只是一个幌子，就算经过同意使用甚至纳入版权分红机制也不可能阻止文化工业中介（出版方、制片方、数字巨头公司等等…）剩余价值剥削。就好像你打开或关闭ChatGPT里的“是否同意将对话数据进行训练”按钮也不能阻止OpenAI的暴利一样，给你使用GPT只是将服务器“租出去”，实际上收缴的是“知识地租”的费用，这就是为什么那些数字公司总能不动声色地发大财。

制片方使用设计师的数据训练人工智能，和“让替身去表演然后换脸演员，演员坐拥片酬”，以及“数控机床能模拟钳工/铣工操作的手势然后接入流水线”并没有本质上的区别。在过去，高级铣工也是制造业的“艺术家”，能看懂复杂图纸，凭借多年的经验和手感，操作车床、铣床等机器，切削出高精度的零件。需要理解材料特性、刀具选择、切削速度等无数隐性知识。数控机床发明后，将零件的设计图纸翻译成数控机床指令语言。这种手势的语法化精确规定了刀具的路径、转速、进给量等每一个参数。本质上，这就是将老师傅大脑里的 “如何加工这个零件” 的决策过程，提取并编码成了一个程序文件。

但两者都可能会将劳动者排除在技术体系外，或者将人类变成技术体系的要素而不是一个“个体”，“个体”和“要素”的区别在于个体能够给自身创造一个结合环境，能够脱离具体环境持续存在，当工人变成“要素”就再也无法构成技术“个体”。这就是技术断裂进步和资本主义经济竞争带来的失业逻辑。所以我认为，就算没有技术进步、社交平台、招聘平台上的小模仿竞争者都可能会取代你的位置。举个例子就是同行内卷，去公司面试的原画师因为风格不符合项目要求被辞退的可能性比“技术不足”的可能性更大。限制对AI的使用仅仅是为了制定一个临时策略，但不能从根本上革新和取消这种替代逻辑。

就像未来的出租车司机可能不会被无人驾驶替代，更可能变成无人驾驶汽车的一个监察员。如果对人工智能的想象力仅仅停留在这一步，就忽略了大量更严重的问题。