·有一些AI提示詞會相互污染，比如“小女孩吃棒棒糖，背景的草地上有小雞”，生成的圖就是“小女孩在吃炸雞”。像這種污染還挺難調(diào)整，而且等我花費心力調(diào)整好這些詞，我可能原本就已經(jīng)畫完了。

·我同事已經(jīng)每天特別依賴ChatGPT的幫助，之前有一天因為網(wǎng)絡(luò)問題不能使用ChatGPT，反而讓她很焦慮。

2022年8月，一幅名叫《太空歌劇院》的作品拿下了一場美術(shù)比賽中的“數(shù)字藝術(shù)”大獎。

“第一批因為AI失業(yè)的人已經(jīng)出現(xiàn)了”、“有公司已裁減原畫師”……近日，有關(guān)平面設(shè)計工作遭人工智能“暴擊”的新聞層出不窮，給人留下印象：美術(shù)行業(yè)的從業(yè)者，正在山雨欲來的氛圍中顫抖。

“游戲公司需要的可能只是一個人在某個崗位上做重復(fù)的事情，不是每個人都會完整地做一張圖。所以當(dāng)有這么一個技術(shù)出時，人被替代的可能性就很大。”插畫師斑斑告訴澎湃科技（www.usamodel.cn），盡管圈外人總是用AI生圖來嘲笑專業(yè)畫手，但圈內(nèi)人會互相之間打抱不平，并且覺得用AI生成圖片是一件不光彩的事。“生成的圖還是有一點概念化，就像模版，你總會覺得在哪里見過，沒有辦法說這是自己的東西，發(fā)出去也可能被別人批評。”

29歲的數(shù)據(jù)可視化設(shè)計師王小米則坦言，她上個月用知名AI繪圖應(yīng)用Midjourney生成了1000多張圖，“每天都會瘋狂去用”，但覺得由ChatGPT提供代碼的作品“有不那么真實的感覺”。她和同事相差5歲，對如何使用新技術(shù)的看法產(chǎn)生了分歧。

口述者：插畫師斑斑，23歲

出現(xiàn)“拼尸塊”現(xiàn)象，大家會有點“以暴制暴”

插畫圈一開始是比較抵觸AI的。

一方面，圈外人會直接用AI生圖去嘲笑那些專業(yè)畫手畫得不好。可能別人只是把自己創(chuàng)作的東西發(fā)出來，表達一種感受，但就會有人在下面嘲諷沒有AI畫得好。這種情況非常多。

另一方面，也有一些人通過拿一些大師的圖去“墊”（墊圖，即用參考圖來生成自己想要的照片），或者直接用別人的圖生成一張圖，然后說是自己的，甚至拿去商用。我聽到有人把這種行為描述為“拼尸塊”，就是把所有資料庫里的圖當(dāng)做自己的資源，然后拼成一張圖，但其實這張圖并不是這個人的作品。

有一件事當(dāng)時在圈子里很出名。一位元老級的畫師看到網(wǎng)上太多嘲笑別人的人，或者看到別人丟了飯碗幸災(zāi)樂禍的人，就在網(wǎng)上發(fā)了一張艾爾登法環(huán)女武神的同人示范草圖，宣布30分鐘后再發(fā)最終的成品。在這30分鐘里，所有人可以用AI把這張草稿細化，最后對比生成圖和畫師的圖。非常明顯，他畫的比AI生成的好很多。

他是在為那些遭嘲諷的人打抱不平，他說的一些話我還比較認同。他說，AI是一個很新的工具，侵權(quán)問題也嚴重，我們也在繼續(xù)觀察，國際上也在思考如何立法規(guī)范，這個期間出于好奇或工作要求去使用和研究，都很正常。但他反對的是夸大AI的作用，然后用幾個關(guān)鍵詞溶圖生成一些高精度爽圖來制造焦慮。

當(dāng)時整體風(fēng)氣挺不好的，大家會有點“以暴制暴”。有人會說，既然你們用AI濫用別人的圖，那么你生成的圖也是沒有版權(quán)的，我可以再用你生成的圖去生成新的圖。也有人在用別人的圖“墊”出來比較滿意的圖后說，這是有版權(quán)的，因為是我辛苦想出來的。

我自己現(xiàn)在有想使用AI的心態(tài)，但沒有“生成的圖是我的作品”的感覺。而且就算生成出比較好的圖，我也不會有成就感，一開始甚至?xí)幸稽c內(nèi)疚。到現(xiàn)在我都不會去“墊”那種名家的圖，有些獨立畫室的圖我很喜歡，但我也還是不會把它放進去，會有種對不起別人的感覺。

我知道技術(shù)進步是大勢所趨，所以我也會了解學(xué)習(xí)，現(xiàn)在每天花在學(xué)習(xí)上的時間都不止一個小時。我自己使用下來的感受是，它可以提供一些參考，但真正要完成一個任務(wù)其實不太能用得上。參考的話，比如之前我畫了一組青年主題圖，然后我墊了一張自己的圖，跟它說要生成同一種風(fēng)格的一個系列。然后，又簡單描述一下我想要的效果。它的生成結(jié)果就是很模板的一個風(fēng)格，但顏色和構(gòu)圖有些是不錯的，可以參考借鑒。

但確實直接用不了，除了我自己心里過不去之外，我覺得還有幾個原因。一個是要去想提示詞，有一些攝影詞匯我確實不是很懂。一些詞還會相互污染，比如“小女孩吃棒棒糖，背景的草地上有小雞”，生成的圖就是“小女孩在吃炸雞”。像這種污染還挺難調(diào)整，而且等我花費心力調(diào)整好這些詞，我可能原本就已經(jīng)畫完了。雖然我沒有那么厲害，但感覺目前而言我自己畫得會更快一些。還有，生成的方向不穩(wěn)定，而且法律上版權(quán)相關(guān)的條例也沒確定下來。除此之外，生成的圖還是有一點概念化，就像模版，你總會覺得在哪里見過，沒有辦法說這是自己的東西，發(fā)出去也可能被別人批評。

我現(xiàn)在還是有這樣的困惑，不知道該怎么面對這個技術(shù)。我心里的原則是覺得不能用太多，因為它根本上來說還是別人的圖。但如果工作中一定要我去用，我也會有一點迷茫。有時候我也會焦慮于別人會不會覺得我畫的沒有生成得好，或者覺得我的效率沒有AI高。

畫圖跟生成圖思路還是比較有差別的。畫畫是一種眼睛上的感覺，還有肌肉記憶，你很快會捕捉到哪里有問題，哪里需要用什么顏色。生成圖就需要把眼睛看到的感覺用文字清楚表達出來，好像是鍛煉另外一種能力。學(xué)的時候，我也會覺得它其實有一些幫助理清思路的作用，我會更理性地分析我想要什么樣的畫面。

但是我個人還是更喜歡直接畫，這么變成文字就感覺不是在畫畫，好像手工畫出來會更有感情一些。我也挺喜歡一位朋友說的話，她說，不管科技怎么發(fā)展，最后手工蕾絲一定是價格最高的。工具完全可以去玩去接觸，也可以堅持自己的原則不去使用別人的圖。重要的是不能因為科技的出現(xiàn)，就忘記自己應(yīng)該提升自我。

對于這個提升，我覺得一方面有點像記數(shù)學(xué)公式那樣學(xué)會提示詞，包括一些基礎(chǔ)知識，比如透視。因為它還挺強調(diào)專業(yè)詞的，如果詞打不對，機器可能就沒辦法理解，而且用一個專業(yè)名詞可能比打一大段描述要來得更快。另一方面就是美術(shù)理論基礎(chǔ)，包括審美，上學(xué)的時候可能美術(shù)史都沒有好好聽過。

我不會放棄用自己的手畫畫，也后悔大學(xué)沒有學(xué)到一些東西，現(xiàn)在也盡量去學(xué)習(xí)。但是有時候我也會覺得有一點學(xué)不過來，在用AI的時候就會一直關(guān)注用什么提示詞合適。這也是一個焦慮來源，不知道要提升的話精力的重心應(yīng)該放在哪里，如果兩頭都兼顧，可能最后都平平無奇，然后就會更焦慮。

我的朋友中有人很焦慮，有人就是完全拒絕這個技術(shù)。像一位紋身師朋友，他按畫稿來算提成，是完全手繪而且很有自己的風(fēng)格。所以，當(dāng)他看到隔壁工作室有人用AI大量生產(chǎn)紋身圖時就會挺焦慮的，一方面是別人賺的會多很多，另一方面是覺得自己以后會不會就因為技術(shù)發(fā)展而失業(yè)。

另一個朋友是原畫師，也是我剛剛提到說“手工蕾絲”那句話的朋友，她是持完全拒絕使用這項技術(shù)的態(tài)度。但她不是游戲行業(yè)的原畫師，雖然我認識的人里目前沒有被裁員的，但聽說游戲行業(yè)很多人被裁。其實游戲公司需要的可能只是一個人在某個崗位上做重復(fù)的事情，不是每個人都會完整地做一張圖。比如一個大場景里，有人畫背景，有人畫主體的人，有人畫小物件等，它有大量類似的東西。所以當(dāng)有這么一個技術(shù)出現(xiàn)時，人被替代的可能性就很大。

口述者：數(shù)據(jù)可視化設(shè)計師王小米，29歲

年齡差了5歲，對新技術(shù)的擁抱方式就不一樣

可能因為我的工種比較小眾，我覺得AI目前對我的影響不是特別大。

我的工作內(nèi)容主要是在編輯確定選題后找一些相關(guān)數(shù)據(jù)，然后給這些數(shù)據(jù)做圖表可視化，或者做一些交互項目的網(wǎng)頁設(shè)計。其實在五六年前，就有很多在線生成圖表的網(wǎng)站，但是這么多年來始終還需要人工去參與設(shè)計排版。

我目前是把ChatGPT當(dāng)成升級版的谷歌用，比如我學(xué)一個三維建模的軟件，就可以問一些學(xué)習(xí)過程中遇到的問題。但因為我學(xué)的軟件是開源軟件，它的升級換代特別快，而ChatGPT的知識庫還停留在去年，這有點讓我失去跟它聊天的動力。不過有一位跟我同一工種的同事，她現(xiàn)在學(xué)編程語言還在初步階段。她就覺得使用體驗特別好，每天的學(xué)習(xí)已經(jīng)特別依賴ChatGPT的幫助。之前有一天因為網(wǎng)絡(luò)問題她不能使用ChatGPT，反而讓她很焦慮。

我們組大部分都是學(xué)習(xí)自驅(qū)力比較強的人，所以面對ChatGPT就像面對一個新發(fā)布的軟件，大家都去學(xué)，如果能解答自己的問題或能有提升就可以了。我昨天還用Midjourney生成了一張圖，當(dāng)時也沒告訴同事是AI生成的，然后他們夸贊評論，最后告訴他們以后，都說被騙到了。

前段時間，Midjourney出了Niji bot（更容易生成二次元的機器人），基于這個模式下又陸續(xù)推出Cute、Sencnic、Expressive不同的類型（對于畫面有不同的側(cè)重），隔幾天它就會更新。有時候像我同事說的一樣，我學(xué)它的速度都趕不上它更新的速度。不過，很難說它會給我的工作帶來什么直接的幫助，但感覺會開拓視野，發(fā)揮想象去創(chuàng)造一些別的東西。比如我做海報可能會用它，像以前我做一張海報要到網(wǎng)上素材庫找素材，現(xiàn)在我直接用它生成有時候會有更快的反饋。我和一位同事一起買了Midjourney的月會員，上個月用它生成了1000多張圖，這個月八九天又用了300多張。我們每天都會瘋狂去用，因為它確實更新很快。

這也有一些負面的影響，比如以前我學(xué)三維建模的軟件，就乖乖按規(guī)范一步步學(xué)。這個技術(shù)出來之后，某種程度上就會攪亂你的步伐。因為有時它生成的確實還不錯，你就會想它已經(jīng)做這么好，我到底還要不要學(xué)下去。

不過我覺得生成的和自己做出來的也不太一樣。我平時也會畫畫，不管是在iPad上還是紙上畫，這個帶來的感覺是直接生成替代不了的。特別是當(dāng)你畫完一張畫，哪怕畫的也不是很專業(yè)，但色彩在紙上顯現(xiàn)的那種感覺會給你很好的反饋，我覺得這是不太一樣的。

在技術(shù)能力的成長路徑上，現(xiàn)在跟以前也不大一樣了。跟我同工種的設(shè)計師是1999年出生的，我是1994年的，差了五年。同樣學(xué)代碼，我就是跟著書和教程用很傳統(tǒng)的方式去學(xué)，去跟著敲代碼。但她現(xiàn)在的學(xué)習(xí)路徑就是，知道我要做一個什么樣的圖，然后把這個圖的數(shù)據(jù)或最后的呈現(xiàn)方式告訴ChatGPT，讓其生成代碼。ChatGPT告訴她代碼的時候，還會在每一行或一個部分留下注釋，比如這個步驟是做什么。通過這樣的方法，也得到了不錯的效果。

只是我和這個朋友也會有點矛盾，我的這個方式學(xué)得更扎實一點，但可能會耗時更久。而另一些人沒有什么代碼基礎(chǔ)，用ChatGPT也可以做出來一些效果，不過對于某一部分為什么這么做，可能就會比較懵，而且會有一個這到底是不是自己成果的問題。比如我覺得用代碼把自己想的方式一步步寫下來，最后產(chǎn)生效果，這就是我的。如果它直接生成給我，我會有不那么真實的感覺，也不認為它是我的作品，那種原創(chuàng)感也沒有了。

（應(yīng)受訪者要求，文中人物均采用化名）