ChatGPT卷起了一場(chǎng)龍卷風(fēng)，讓AIGC（人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)烈火燎原，燃燒整個(gè)科技界。無論是文本、圖片還是視頻創(chuàng)作，該技術(shù)都在被人們熱烈追捧。

然而，這種技術(shù)狂飆也讓很多人感到憂慮，擔(dān)心這項(xiàng)新興技術(shù)會(huì)被不法之徒所濫用。尤其是在創(chuàng)意和版權(quán)領(lǐng)域，生成式人工智能已經(jīng)被“洗稿”“抄襲”“剽竊”等負(fù)面輿論籠罩。甚至導(dǎo)致一些學(xué)者和藝術(shù)家開始抵制人工智能學(xué)習(xí)作品，掀起一股反對(duì)潮流。在資本市場(chǎng)，數(shù)字水印等“反ChatGPT”技術(shù)也一度成為熱門概念。

當(dāng)我們走入AI時(shí)代的大門，現(xiàn)在有哪些技術(shù)已經(jīng)開始對(duì)創(chuàng)作者產(chǎn)生影響，這是值得思考的問題。哪些人工智能技術(shù)能夠真正地盜取我們的創(chuàng)作成果呢？人工智能之間的對(duì)抗是否能夠產(chǎn)生實(shí)際效果呢？讓我們來逐一揭秘。

視頻領(lǐng)域的AI到底是什么？

人們常常提及的AI（人工智能）一般是指機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的分支，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域。其中，視頻和圖像的研究屬于深度學(xué)習(xí)的范疇。簡(jiǎn)單來說，這是一種將大量圖片和視頻交給計(jì)算機(jī)進(jìn)行特征提取，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)內(nèi)容理解和內(nèi)容生成的技術(shù)。這門學(xué)科本身基于統(tǒng)計(jì)學(xué)，因此所有結(jié)果的準(zhǔn)確性都是概率值。AI并非完全準(zhǔn)確，也無法做到完全準(zhǔn)確。

AI視頻編碼，是AI技術(shù)的成熟應(yīng)用之一，早在2016年的英雄聯(lián)盟職業(yè)聯(lián)賽轉(zhuǎn)播，就用到了“極速高清/窄帶高清”技術(shù)。它是通過AI動(dòng)態(tài)調(diào)控H264編碼參數(shù)，使得在一定碼率下，直播視頻更為清晰。VVC（H266）編碼甚至把它納入到標(biāo)準(zhǔn)之中。

我們所熟知的人臉識(shí)別，也是AI應(yīng)用較為成熟的領(lǐng)域。由于去年元宇宙的概念興起，數(shù)字人的應(yīng)用開始推廣，計(jì)算機(jī)視覺也開始應(yīng)用于人體動(dòng)作識(shí)別、面部表情識(shí)別等領(lǐng)域，使得用戶可以驅(qū)動(dòng)數(shù)字人。

然而，技術(shù)總是把雙刃劍。既可能改善我們工作和生活狀態(tài)，也會(huì)帶來危害。

如今的AI技術(shù)，對(duì)創(chuàng)意和知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)生怎樣的威脅？

首屈一指的當(dāng)屬內(nèi)容擦除技術(shù)。利用AI，可以對(duì)視頻和圖片中的各種內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和分析。比如，可以識(shí)別出字幕、臺(tái)標(biāo)、水印等特定元素，并在擦除這些元素后，再利用AI進(jìn)行相應(yīng)位置圖像的補(bǔ)充和修復(fù)。這樣就完成了AI對(duì)于水印的消除。

2021 到 2022 年，自動(dòng)生成圖片的技術(shù)出現(xiàn)了突破性的進(jìn)展，AI繪畫類應(yīng)用越來越多，它們能通過簡(jiǎn)單的 prompt 生成獨(dú)具藝術(shù)感的圖片。即使經(jīng)常由于輸入的描述不清，導(dǎo)致生成怪異的畫面，但已經(jīng)讓很多畫師面臨失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。而在版權(quán)問題上，“喂”給AI的作品有很多都是被無授權(quán)轉(zhuǎn)載的，有很多人發(fā)帖稱，通過AI獲得的作品和一些畫師的風(fēng)格很像，有些作品類型幾乎就是“復(fù)制粘貼”。

AIGC進(jìn)行視頻洗稿也是人們非常關(guān)注的話題之一。由一個(gè)視頻，換一種風(fēng)格和形式生成新的視頻再次發(fā)布，視頻平臺(tái)的查重技術(shù)難以檢測(cè)，也就很難判斷原作，進(jìn)行處罰。但慶幸的是，目前這項(xiàng)技術(shù)還很不成熟。

視頻的洗稿，需要將視頻的每一幀進(jìn)行AI生成，不僅需要保證單個(gè)畫面生成的準(zhǔn)確性，還需要保證時(shí)序上的連續(xù)性。這對(duì)目前的AI來說，很難做到。即使生成出來，也需要大量的人工矯正。

即便如此，隨著算法的演進(jìn)和訓(xùn)練集素材數(shù)量的提升，相信在不久的將來，也會(huì)成為視頻創(chuàng)作者版權(quán)保護(hù)的重要威脅。

數(shù)字水印、盲水印，能否有效保護(hù)版權(quán)？

基于這些擔(dān)憂，有不少人認(rèn)為，用AI對(duì)抗AI，可以進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。數(shù)字水印和盲水印技術(shù)甚至成為資本市場(chǎng)炒作的概念。它們到底是什么？又是什么原理？

首先需要指出的是，無論是數(shù)字水印還是盲水印，它們的技術(shù)內(nèi)核，不能說和AI同出一門，只能說是毫無關(guān)系。

人眼對(duì)于畫面的感知，可以分為高頻信息、低頻信息。在一支視頻中，人眼對(duì)畫面中的低頻信息往往不敏感。傳統(tǒng)的視頻有損壓縮，就是將這些人眼無法敏銳感知的信息移除，壓縮視頻體積。數(shù)字水印技術(shù)是在編碼后將相對(duì)低頻的信息以一定規(guī)律進(jìn)行填充，從而在視頻中隱藏某些數(shù)據(jù)。例如，在AVC（H264）編碼中，會(huì)先將圖像切割成 8X8、16X16的宏塊，再通過DCT變換和Zigzag掃描將人眼容易識(shí)別的信息和不易識(shí)別的信息有序排列，那么在較為不易識(shí)別的信息中，加入特定數(shù)字，就可以將某些信息以不可見的方式放入視頻中。

早期的數(shù)字水印技術(shù)，本身填充信息就存在于低頻信息中。通過轉(zhuǎn)碼、錄屏等行為，實(shí)際上非常容易將這些信息移除，需要依賴一些冗余手段來保證這些信息解析時(shí)可用。隨著數(shù)字水印技術(shù)的發(fā)展，低頻信息中存儲(chǔ)的不再是是純數(shù)字信息，可以把圖像（如品牌Logo）的黑白版本混入低頻信息再進(jìn)行提取，這就是盲水印的工作原理。但數(shù)字水印、盲水印被輕易移除仍然是這一信息技術(shù)努力攻克的方向。

就是因?yàn)閿?shù)字水印、盲水印是在人眼無法識(shí)別的視頻低頻信息中做處理。要擦除這些水印，實(shí)際比擦除傳統(tǒng)的顯性水印要更為容易。

與傳統(tǒng)顯性水印不同，盜版方一旦了解到添加水印的規(guī)則，可以很輕易的破解和移除數(shù)字水印或者盲水印。數(shù)字水印移除的破解代碼，甚至是移除后生成假的數(shù)字水印的開源代碼也比比皆是。

其唯一的優(yōu)勢(shì)在于，在一開始較難發(fā)現(xiàn)視頻中是否存在數(shù)字水印/盲水印，也不易發(fā)現(xiàn)其規(guī)則。這種情況下，雖然可以進(jìn)行數(shù)字水印擦除，但在擦除操作后，難以確認(rèn)是否完整擦除。

而傳統(tǒng)顯性水印，由于肉眼可見，對(duì)于盜版方會(huì)有較強(qiáng)的警示作用，降低錄屏、盜流的概率。就當(dāng)前的技術(shù)手段而言，并不是所有的傳統(tǒng)顯性水印都可以完整地被AI所完美移除。相較之下，傳統(tǒng)顯性水印，更為安全實(shí)用。

什么樣的顯性水印，可以有效保護(hù)視頻版權(quán)？

既然AI可以進(jìn)行水印擦除，那么什么樣的顯性水印是不易被AI擦除的呢？

我們回到AI擦除水印的原理，它需要把水印進(jìn)行擦除和再生成。而AI的準(zhǔn)確率又無法達(dá)到100%。在擦除環(huán)節(jié)，AI需要識(shí)別出水印并擦除，那么半透明的大面積的水印，可以大幅降低AI識(shí)別的準(zhǔn)確率。而四角的簡(jiǎn)單文字，則很容易被AI移除。

生成部分來講，AI需要分析圖像內(nèi)容，根據(jù)訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)，再次生成圖像。視頻領(lǐng)域中，還需要保證時(shí)序連續(xù)性。這時(shí)候，大面積被擦除的內(nèi)容，會(huì)大大增加AI生成畫面內(nèi)容的難度。

分秒幀的水印副本功能，目前開放了斜向全屏水印和橫向全屏水印兩個(gè)模板，就是根據(jù)這一原理。模板中的水印都存在一定的透明度，且占據(jù)了絕大部分畫面，AI擦除技術(shù)很難將其完美移除。即使移除并生成了新的視頻，也能肉眼分辨出。

如果你需要給客戶看樣片和創(chuàng)意，可以一鍵創(chuàng)建帶有水印的副本，分享和展示它，就能解除你對(duì)資產(chǎn)和創(chuàng)意安全隱憂。