4月13日，2023年索尼世界摄影奖的展览在伦敦萨默塞特宫开幕。同一天，获得今年公开组创意类大奖的摄影师鲍里斯·埃尔达格森（Boris Eldagsen）却在个人网站宣布退赛，他坦白自己的作品其实是由OpenAI的Dall·E工具生成的，“AI生成的图像和摄影不应该在这样的奖项中一同竞争”。

埃尔达格森在文章中形容自己的申请行为像是“厚颜无耻的猴子”，将自己的退赛视作抗议之举，希望引起社会公众对AI图像与摄影区别的讨论。

这不由得使人想起去年Twitter上画师们对杰森·艾伦（Jason Allen）的声讨。当时艾伦使用AI生成的作品《太空歌剧院》（Théâtre D’opéra Spatial）参加艺术比赛被众多画师指责作弊，他们认为艾伦抢走了属于其他创作者的荣誉。

但与索尼世界摄影奖这个全球最具影响力的摄影比赛全然不同，艾伦参与的科罗拉多州博览会的美术比赛完全是当地人的自娱自乐。它只是一个地地道道的农业主题博览会，始于南北战争结束不久的1872年，主要的参展商都是当地的农民和牧民，来此展示自己种的农产品和养殖的牲畜，后来随着参观的游客越来越多，才逐渐发展出各种娱乐赛事，例如手工娃娃比赛、石头叠叠乐比赛等等。艾伦当时赢得的“美术比赛”也属于其中之一，他的作品在所有参赛的20幅画作中获胜，他也因此获得了头奖—一枚奖章和300美元现金。

站在埃尔达格森对立面的艾伦认为舆论对他并不公平，“我不会为此道歉，”他说，“我赢了，我没有违反任何规则。”

杰森·艾伦并不缺少支持者。自计算机发明以来，利用算法/AI创作是艺术家们一直在探索的手段。早在1973年，艺术家哈罗德·科恩（Harold Cohen）亲自开发一种名为AARON的算法来控制机器绘画和上色，他的作品甚至曾在伦敦泰特美术馆展出。2018年，一幅名为《Edmond Belamy》的肖像画在佳士得拍卖会上成功售出，售价甚至高达43.5万美元。这幅画作也并非出自人类之手，它由3名法国艺术家利用当时流行的生成对抗网络（GAN）算法生成。

相比之下艾伦的画作既没有堂而皇之地挂在美术馆里，也没有

在拍卖会上赚得大钱，无非是拿了一个玩票性质的奖。事实上，对艾伦的批评映射出创意工作者群体压抑许久的焦虑与恐惧，与其说他们在恼怒艾伦，不如说他们在恼怒2022年涌现出的一大批图片生成工具，从创业公司的Disco Diffusion、Midjourney，再到大公司Google、微软分别推出的Imagen和NUWA。

与上一代GAN算法不同，扩散模型算法只需要训练一个生成器，不像前者还需要额外训练一个判别器。这就使得它的模型更简洁，用更少的训练参数就能生成更高质量的图片。AI机器视觉知名学者马毅教授这么总结：“几行简单正确的数学推导，可以比近10年的大规模调试超参调试网络结构有效得多。”

从花费多年需要亲自打磨代码的AARON，到需要几个人花费数周时间调试的GAN，再到一个人花费半天时间就能搞定的扩散模型算法，AI工具使用门槛越来越低的同时，生成效果也在飞速进步。在Midjourney、Stable Diffusion、Dall·E 2等图片生成平台上，人们完全抛弃了用笔作画的方式，他们像巫师一样在屏幕上写下一个又一个词汇：猫咪、水彩风景画、欧普艺术风格、横版，然后敲击回车，几幅以猫咪为主题的抽象画作就在屏幕上显现出来。这些词汇被称作提示词（Prompt），而使用这种方式创作的职业在中国台湾地区有一个诗意的翻译—AI咏唱师。

AI在几秒钟内生成的画作，换作专业画师，需要数个小时才能完成，更别提培养这样一位人类画师需要数年时间，但只要有电力和算力，AI可以不知疲倦地生成一张又一张的图片。“设计领域的不可能三角被打破了，过去我们认为高质量、高效率和低成本是无法同时做到的，但AIGC（人工智能生成内容）改变了这一切。”Veewo Games创始人杨迅对《第一财经》杂志说，“商业设计将会受到严重冲击，尤其是那种模式化很强的商业设计，一定会被AI取代。”

“未来已来，只是分布不均。”科幻作家威廉·吉伯森（William Gibson）的名言又一次应验了。身为公司经营者，杨迅明显感到今年以来从猎头那里收到的资深画师的简历多了很多。