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AI繪圖席捲全球，誰先失業？透析創作者的痛點與優勢：唐聖瀚、林思翰、金星、汪正翔完整解答

AI繪圖無疑是今年最熱的關鍵詞，有人用它贏得美術獎，但也有人對它進行封殺與抵制，AI真的搶走了創作者們的飯碗嗎？又是搶了誰的？我們邀請到設計公司、導演、AI技術研究者與當代藝術家來談談他們的看法！

Ai 智能機器人出席英國聽證會 圖/公視新聞網

設計公司：唐聖瀚

「僅看一種AI工具可能不明顯，但兩種或以上的Ai工具搭配在一起，設計行業將有一半的人得改行，尤其是重複性、組合簡單的美工技能者將被完全取代。」

北士設計Pace Design負責人、CDC中華設計創作學會理事長、多屆時報廣告金像獎、金犢獎評審。

導演：林思翰

「當AI普及到一定程度時，我認為人人都該成為導演，說故事、溝通能力才是創意工作中最不可取代的價值。」

谷汩文化 Group.G 導演，從事廣告動畫設計工作多年，為 ASUS、Acer、Samsung、Nespresso、Wacom、Porsche、BVLGARI等客戶製作動畫與視覺，也曾受邀到 Adobe 與 Apple 擔任講師，2019年發起 TGIF國際設計交流年會，擅長整合設計/教育/活動等多領域，期望用設計溝通推動社會進步。

人工智能研究者：金星

「AI繪圖的關鍵在於『圖像識別』（Computer Vision）能力，如何識別物件，電腦會根據輪廓線去推測所識別的圖像是什麼？例如橘子、草地、皮球等。」

美國加利福尼亞大學洛杉磯分校（UCLA）大氣與海洋學院空間物理研究員，致力於將人工智能（AI）引用到空間物理的研究中。

藝術家：汪正翔

「生成藝術最有趣的部分是它目前『不是藝術』，也因此特別有魅力，比如現代藝術一直將不是藝術東西變成藝術，例如小便斗、現成物與攝影等。」

藝評人、影像藝術創作者。畢業於臺灣大學歷史系，作品被紐約Residency Unlimited藝術機構收藏、獲得International Photographer of The Year：專業組抽象藝術類冠軍、TIVAC 攝影獎評審特別獎，著有《旁觀的方式》、《新攝影》（與李承翰合著）、《My Scenery Only for You/那些不美的臺灣風景》等。

AI繪圖的基礎：圖像識別

說到圖像識別的歷史，金星提到美國國家工程院院士李飛飛，她爲推動電腦學習、視覺辨識的研究做出卓越貢獻，最初，李飛飛團隊以人為方式將圖像資料進行「標記」並儲存到資料庫中，電腦學習用輪廓線、形狀去「預測」與現實物的匹配關係，隨著資料量增加與多次試錯，電腦判斷越趨精準。

「以橘子為例，最早的方式是人為畫出橘子的邊界，接著將不同角度的邊界輸入到電腦中，這樣資料庫就會有好幾種『橘子』的表現方式。」

「工神經網路ANN與卷積神經網路CNN是圖像識別的基礎技術，它們的目的是建立某個模型來預測識別結果，盡量與人的識別結果差異最小化。」

圖像識別後的應用：AI繪圖應用與品質

有了「圖像識別」的基礎，人工智能進一步將資料庫進行多方應用，其中也包含「AI繪圖」，即文字轉圖像（Text-to-image）技術，常見的AI繪圖軟體有Stable Diffusion、Dall-E2、Midjourney、Photosonic AI等，通常只需要輸入關鍵字，智能系統便會調動資料庫中的相關圖片進行組合，給出多種視覺方案，作者能根據所要的方向進行調整。

AI繪圖的進化：使用者意在「生成」，開發者意在「選擇」

林思翰認為，AI繪圖的出圖品質取決於活躍用戶量，以Midjourney為例，目前註冊使用者約為300萬人，能生成數以萬計張圖片，而用戶對生成結果的選擇與投票，將有助於自動繪圖結果的優化，比如「可愛的貓」指令下的四個選項，選項1的視覺組合獲得的投票最多，會被記錄在排名系統裡，之後再收到類似的描述指令時，系統給出方案1的機率會特別高。

不少人詬病許多AI繪圖畫質不夠精細，對此，金星補充到這與電腦的承載量有關，出概念時，電腦會優先提供低精度圖，待確認方向後再進行更細緻的算圖。

「AI繪圖是人與人工智能的相互反饋過程，這項技術未來成長空間很大，擴充細節這件事未來很有可能被突破。」

創作者「續命符」還是「斷頭台」?

AI繪圖驚人的能力讓許多人惴惴不安，尤其是從事視覺創作的動畫師、插畫師或設計者。人工智能是否會取代人呢？唐聖瀚給出客觀的分析，AI繪圖使用者可從「是否美術背景」、「是否為商用」兩個角度出發，分為以下四類：

其中「非美術背景但對設計有商業需求者」代表為網路店家、網紅、公關公司等，由於不具備美術背景，他（她）們過去需要負責拍照、排版、摳圖的設計者（俗稱美工）來解決大量的製圖需求，但現在許多AI軟體已能「代勞」這些服務。

「AI繪圖只生成圖片，現在已有AI排版、AI摳圖等軟體，當這些功能相互疊加時，很多技術門檻低、封閉性高的設計工作將被完全取代，這是一種取代性創新。」

在高度分工的社會，人人都有「吃米飯不用種水稻」的嚮往和需求，不難想像當我們只需要給出文案和幾張圖檔，AI能提供好幾種排版時，在出圖要求相對低的情況下，業主是否會在人工與AI間猶豫呢？

AI的弱點與創作者的優勢

AI崛起也帶來許多創作者恐慌與排斥，從多元能力角度出發，金星抱持樂觀態度：

「我認為人的能力是多元發展的，人工智能確實在執行某些任務時比人做得更優秀，但說AI取代人這件事不免有些過憂，我們現在會擔心汽車跑得比人快嗎？很多事的起點是不同的。」

從產業角度出發，AI對職業攝影行業不具備取代性，唐聖瀚以戶外廣告、廣播為例，這些「夕陽產業」，雖然看似岌岌可危卻依然存活著，原因在於它們即使小眾，但依然維持著市場上最基本需求（即使是最低限的）。

「AI特別適合在封閉的小世界，在某些部分已經堪用了，大世界變數還是太多，分析不過來，還在學習中。」

懂這幾點，讓AI成為生財幫手

林思翰進一步表示AI繪圖大大提高了提案的工作效率，例如可一次給出多種視覺方案並根據客戶選擇請設計師進行進一步修改。

「我覺得AI繪圖能觸發更多靈感，因為你能一次獲得很多方案，比如對某些事沒有任何概念時，可通過AI來探索可能。AI未來勢必日常化，關鍵是我們是否用得更好。」

林思翰還提到當AI成為主流，創作者更應具備批判思維、創意與說故事的能力。AI與人腦最大的不同是它的判斷方式是來自於用戶的「選擇」（投票），因此對於「什麼是好的？」或「什麼是對的？」這兩個問題的答案往往較為單一，說明擁有批判性思維與創意思考能拉開人與AI的差距，人能用故事縮短彼此的距離，同時也能傳遞更多人性的溫度。

當代藝術：反思人工智能

人工智能提醒我們一件事：技藝並不一定是藝術的核心，這一點其實跟攝影非常相似，影像藝術家汪正翔說：

「攝影與科技高度相關，我們知道創作時很多程序是相機幫我完成的，甚至我們會期待相機給我設想以外的事。」

他的作品《名人肖像》，作者將所拍攝的名人打上馬賽克直到無法辨識，接著利用解碼軟體Pulse，將馬賽克還原。由於AI判讀的誤差，這些解碼之後面容看起來像是另外一個人，但是同時又保存了一點本人的細微特徵，彷彿名人殘存的靈光，此時肖像不再是一個承載生命經歷或是文化徵候的終點，而是一個起點不斷地被複製、修改與二創，無窮無盡，而AI也成為解釋藝術的另一個文本。

「當代藝術中，原創性並不得到強調，媒材也不是藝術的基礎，更多時候創作像是在討論手法、工具的脈絡，再進行詮釋。」

人腦還是電腦?人與科技的平衡

哲學家魏茲（Morris Weiz，1916-1981）認為藝術作為一種實踐，是無法定義的，因為藝術天生就不斷在發展，創新的藝術品持續瓦解先前存在的概念範疇。回看AI繪圖這件事，它「貌似」藝術的能力越來越強，有些視覺表現甚至超越行業標準，這對某些堅守以雙手創作的人帶來極大的衝擊，有趣的是，我們也在藝術價值重塑的過程中，更加明白「活得更像人，而不是機器」的重要性，電腦無法批判思考、無法傳達人性溫度，但它卻「無比用功」，總在不斷犯錯與校正中高速進化，這是它最值得致敬與警醒的部分，讓AI成為創作者的最佳助手，而非工作上的競爭者，這才是人與科技共存的最佳狀態。