生成式人工智能可以在仅使用200幅图像进行训练的情况下，生成与流行艺术作品高度相似的可信模仿品。
据《Fast Company》报道，新研究揭示了人工智能技术在再现经典艺术作品方面的能力。
研究表明，AI模型在训练数据中需要的图像数量因系统而异，通常仅需200到600幅图像即可再现经典艺术作品。
这一要求还取决于人工智能试图描绘的主题。例如，捕捉文森特·梵高的笔触可能只需112幅图像，而复制人脸则可在234幅图像的训练下实现。
《Fast Company》报道，研究人员对三种版本的Stable Diffusion模型进行了评估，以确定它们生成与原始作品相似图像的能力。
研究人员设定了一个“模仿阈值”，利用算法来判断计算机系统是否能够将某个图像识别为模仿作品。这些算法的结果随后通过人工评估进行了验证，显示计算机判断与人类判断之间存在高度一致性。
这一发现是上个月在康奈尔大学的预印本服务器 arXi 上发表的一项研究成果《需要多少幅梵高作品才能达到梵高？寻找模仿阈值》中披露的。
“有些人对这个数字这么低感到惊讶，还有一些人则对这个数字这么高感到惊讶。”该研究的主要作者、华盛顿大学计算机科学博士Sahil Verma在接受《Fast Company》采访时表示。
团队的研究潜在地表明，人工智能程序可能通过生成与现有作品相似的输出而侵犯版权。
“在我们进行这项研究时，我们意识到这对隐私和版权问题有着巨大的影响。”Verma补充道。
这项研究的发布恰逢去年美国发生了一系列关于人工智能的版权案件。
在八月份，一名法官允许一组艺术家继续对四家人工智能图像生成公司提起版权索赔。Stable Diffusion的开发商Stability AI与Midjourney、Runway和DeviantArt等公司被10位艺术家（包括一位摄影师）起诉，原因是未经许可使用他们的作品来开发AI图像产品。