付费给艺术家能否说服他们接受AI?Pippa的尝试与困境
AI视频初创公司Pippa通过收入分成向艺术家付费,试图以更道德的方式生成内容,但面临艺术家信任、技术局限和公众舆论等多重挑战。
插画师多年来一直对生成式AI初创公司在未经许可的情况下,利用艺术家的作品训练模型发出警告。他们指出这种做法无异于盗窃,而许多AI支持者则辩称这是技术发展所必需的。这引发了激烈的法律纠纷,但也催生了像Pippa这样的新一代AI初创公司,它们将自身服务宣传为比竞争对手更道德。
向艺术家付费是否足以说服他们接受AI?Pippa正试图通过收入分成制度来吸引艺术家。与大多数出售文本转视频模型的公司一样,Pippa的主要产品是用户生成的短视频片段,可拼接成视觉故事。但Pippa在AI生成视频领域的独特之处在于,其商业模式直接向艺术家付费。
每当Pippa订阅者生成风格源自某位人类艺术家作品的图像或视频片段时,该艺术家都会获得平台补偿。Pippa的联合创始人Hogan Shrum和Sean Wright认为,他们与艺术家合作的专注点将吸引客户。
他们还相信,公司能证明AI公司可以合乎道德地生成内容。
但Pippa在说服艺术家方面面临艰巨挑战。尽管它试图为AI视频生成披上道德外衣,但公司仍在使用与其他文本转视频服务类似的粗糙模型起步。我最近与Shrum和Wright交谈时,他们告诉我,他们视Pippa为摆脱“AI行业赖以建立的血腥历史”的一种方式。
两人希望为同行树立榜样,向公众展示AI公司不一定非要靠窃取来让产品运作。Wright说:“过去18个月的所有模型都是在未经许可的情况下,用真实艺术家的作品训练的——这就是它们的构建方式。我想起Napster时代,大家都在盗版音乐。
但后来苹果推出了99美分的歌曲,Napster被关闭,我们找到了让音乐家获得报酬的不同方式。”Pippa向艺术家支付的费用个人层面并不高——尤其是与该服务向用户收取的月费(从14.99美元到99.99美元不等)相比。
公司表示,艺术家每张图像获得0.005美元,每秒视频获得0.003美元。用户生成次数越多,艺术家的收入就越高,Pippa还让他们分享5%的版税池,该池由平台整体订阅收入资助。
在Pippa的新闻材料中,公司将其版税支付结构比作Spotify——鉴于许多艺术家曾公开抱怨被该音乐流媒体平台亏待,这一类比颇为奇怪。Pippa的技术仍涉及使用从互联网抓取的艺术品。
Pippa于5月推出,目前约有800名付费订阅者,虽然公司仅与四位人类艺术家签署了许可/模型训练协议,但Shrum表示正在洽谈再引入四位。有兴趣与Pippa合作的艺术家必须先经过多步审核流程,以验证提交的插图确为本人作品。
一旦插画师获批,基于其作品训练的模型便可供Pippa订阅者使用。此外,该服务为艺术家提供个人资料页面,可引导人们查看平台外的作品。但Wright指出,Pippa也允许合作艺术家使用化名提交作品,如果他们担心被视为“越过纠察线”。
Wright解释道:“我们与艺术家进行了多次对话,他们说‘我喜欢这个,但我不想被社区排斥。’我们在这个领域还非常早期,所以参与其中有些顾虑。但我们认为,随着人们看到我们向艺术家付费的经济模式以及我们的善意,这种情况会改变。
”
尽管Pippa希望完全转向使用内部艺术家提供的数据集训练的模型,但该技术仍基于开放模型构建,公司称这些模型“对更广泛的内容进行了初步训练”。更直白地说,Pippa的技术仍在一定程度上使用了未经创作者明确同意而从互联网抓取的艺术品。
公司意图或许良好,但并未完全解决生成式AI固有的创意盗窃问题。这个问题并非Pippa独有;每一家“道德”AI初创公司都必须考虑,其定制模型基于非内部创建的信息训练。
这就是为什么一些公司——如Ben Affleck的InterPositive——强调他们开发完全原创的专有数据集。但这需要大量前期资本,大多数初创公司无法获得,最终结果通常是高度专业化的AI工具,并非面向普通消费者。
浏览Pippa的在线门户,观看他人的AI动画或自行生成时,我并未看到与其他文本转视频服务有太大区别的内容。
目前,该网站主要充斥着面向儿童的内容,这些内容在模仿皮克斯精致美学方面表现不佳,而且似乎没有什么是真正受独立艺术家之手启发的。这有些道理,因为尽管Pippa打算融入更多原创艺术风格,但它仍使用许多其他平台出售访问权限的相同云端模型。
在不久的将来,Pippa计划将字节跳动的Seedance 2.5模型整合到服务中,这可能因其能生成长达30秒的视频片段且可微调而吸引一些订阅者。
但要让Pippa真正从同样提供Seedance 2.5的竞争对手中脱颖而出,它需要签约更多内部艺术家,这取决于公司向潜在合作伙伴推销自己的能力。Shrum和Wright相信他们会找到更多艺术家合作,并认为使用Pippa会说服他们向社区推广加入。
然而,要实现这一点,公众对是否真的想使用生成式AI的看法需要重新转向有利于该技术。