返回文章列表
视觉与视频

给艺术家分成,能让他们接受 AI 视频生成吗?

阅读约 3 分钟

导语

围绕生成式 AI 的最大争议之一,是模型训练是否在未经许可的情况下使用了艺术家的作品。The Verge 报道的 AI 视频创业公司 Pippa,试图给出一个折中答案:让艺术家授权自己的风格,并在平台用户生成相关图像或视频时获得收入分成。

这听起来像是从“掠夺式训练”走向“授权式合作”的一步。但问题在于,付款是否足以让艺术家接受 AI?答案并不简单。

核心要点

  • Pippa 的卖点是给艺术家付费:当订阅用户生成的图片或视频片段使用了某位签约艺术家的风格,平台会向艺术家支付费用。
  • 分成规模有限:Pippa 称,艺术家每张图片可获得 0.005 美元,每秒视频可获得 0.003 美元;此外还有来自平台订阅收入的 5% 版税池。
  • 用户规模和艺术家规模都还很小:该服务 5 月上线,目前约有 800 名付费订阅者,仅与 4 位艺术家签署授权或模型训练协议,并正在洽谈另外 4 位。
  • “伦理 AI”仍依赖旧问题:Pippa 承认其技术仍基于开放模型,而这些模型最初训练时使用了更广泛的网络内容。这意味着,它并未完全摆脱未经创作者明确同意的数据来源问题。
  • 产品体验尚未形成差异化:报道指出,Pippa 平台上的不少内容看起来与其他文生视频服务相似,许多偏儿童向,且更像是在模仿主流动画风格,而不是展现独立艺术家的独特手笔。

为什么这件事重要

Pippa 的模式有一定行业信号意义。过去,AI 公司常以“技术进步需要大量数据”为理由,为未经许可的训练辩护;而 Pippa 至少承认艺术家的作品和风格具有经济价值,并试图建立一种收益回流机制。

但它面临两重信任难题。对艺术家来说,单次生成带来的收入很低,类似 Spotify 式的版税逻辑本身就容易引发质疑。更敏感的是,加入这类平台可能被同行视为“越过纠察线”,因此 Pippa 甚至允许艺术家用化名提交作品。

对用户来说,Pippa 也必须证明自己不仅“更道德”,还“更好用”。如果其生成效果与其他平台差距不大,仅靠分成叙事很难建立长期竞争力。公司计划接入字节跳动的 Seedance 2.5,以提供更长、更可微调的视频生成能力,但这也意味着它仍需与同样接入强模型的竞争者区分开来。

影响与观察

Pippa 展示了 AI 创业公司可能采取的一条中间路线:不完全否定生成式 AI,也不继续忽视创作者权益,而是尝试通过授权、分成和艺术家主页来重建关系。

然而,真正的问题不是“付不付钱”这么简单,而是付多少钱、数据来源是否干净、艺术家是否拥有足够控制权,以及平台能否带来可持续收入。若这些问题得不到解决,所谓“伦理 AI 视频平台”可能仍会被视为对旧模式的包装,而不是一次彻底修正。

来源:The Verge AI

评论

正在确认登录状态……

正在加载评论……

相关文章

CCTest · Blog
ShallowStream:先浅层建索引,再深层理解连续视频
视觉与视频
cctest.ai
视觉与视频

ShallowStream:先浅层建索引,再深层理解连续视频

ShallowStream 将多模态大模型的浅层计算用于持续视频编码和检索索引构建,查询时再调用深层能力完成回答。在保持接近现有流式方法效果的同时,论文报告其单帧预填充延迟最高降低 52.1 倍,10 秒端到端延迟最高降低 11.9 倍。

阅读全文
CCTest · Blog
视频生成对齐与蒸馏不必二选一:DM-Align尝试单阶段优化
视觉与视频
cctest.ai
视觉与视频

视频生成对齐与蒸馏不必二选一:DM-Align尝试单阶段优化

一项发表于 arXiv 的研究提出 DM-Align,将视频生成模型的分布蒸馏与人类偏好对齐放进同一优化框架。该方法借鉴 DPO 与 GRPO,从样本分布差异中直接构造偏好梯度,以降低传统强化学习流程的计算与稳定性成本。

阅读全文