白話美術與設計-AI的新工業革命，是工具還是趨勢？

AI興盛初期，我即有在開始研究，如MJ (Midjourney) 、SD (stable diffusion)等，剛開始個人對於AI的用途定位是好比使用3D去輔助2D繪畫(這在中國簡稱為三輔二)，AI是初期發想與溝通的用途，就像之於使用搜尋引擎，當我想要快速描述這個畫面，所以我請AI幫我拚出一個示意圖，這個圖案是示意用的，或者在一些Photobash(照片組合)技法中，它能夠有一些當作素材的可能性，但最後AI生圖都不會是代表結果，不會是一鍵生成就可以上架販售的事情，無論是三輔二或是Photobash，構圖的組成仍舊取決於創作者的策略。

但到了現在，AI在獲取了大量的數據後，產生了急遽的變化，同時模糊了道德界線，我觀察了不少熱衷於研究AI生圖的心態，大多會說AI只是個工具，以初期情況來看，確實是這情形，當時AI品質難以控制，只能當參考。

不同的人，所處的立場，會影響是否認為僅僅是個單純工具，而非一把會割脖子的利刃，對於那些以個人品牌技法維生的創作者們，那些風格不是兒戲，是花了大半輩子的心血，一般用戶或處於浪頭外的局外人，並無法確切感受這把利刃即將割傷自己的迫切感，才能如此處之泰然的聲稱AI無害，表明不學著使用，就會被取代的發言，同時不斷讓AI產出猶如該創作者的作品，科技發展終歸得考量人性與人權，才能在互相理解中，共享創造的可能性，這不是廢話，產品是拿來使用的，不是變成武器直接來掠奪另一個族群。

目前能觀察到有些AI已有會員制，免費會員的限制越來越大，當它發展成熟，收費就會是必然現象，但即便收費限縮了一般使用者，這些踩著他人心血的數據，要如何商用或許是另一個問題。

無論如何，過度依賴AI，終究不是個好現象，它能提升效率，同時也讓人變傻了。

如果只是一般用戶，使用傻瓜相機拍照，當然是沒什麼問題，如果想要研究更深，當然是得想辦法鑽研攝影技巧與相關知識，甚至要去理解過程原理。

近期看到一些研究頗有心得的AI生圖者，寫了很長一篇為什麼下達擬真化的關鍵指令，無法得到想要的效果，AI給了他們不明亮、充滿雜訊的畫面，而一拿掉擬真的關鍵字，就馬上變得光滑亮麗，得到了想要的高解析效果。

這是個很好的例子，因為無論是任何的創作類別，寫實就代表著不乾淨，我們肉眼所見畫面是有雜訊的，所有事物的輪廓線(物體的邊緣)都是模糊不銳利，這個世界呈現的彩度是低的，並不是AI搞錯了他們想像中的高畫質，而是AI吸收的數據就是人類學習後得來的結論。

這個例子說明，如果你只是一昧地去死背關鍵字，搞不懂原理，即便是單純下達指令，也很容易搞不清楚為什麼，猶如一個指揮官，不清楚組織運作的方式，便草率的下達指令，我想一個真正值得讓人信服的指揮官，他所講出的話，必定要是能理解你的難處以及提供能發揮的位置。

另外AI比賽的出現，究竟要如何才能評斷高下？隨著AI工具的大量出現，先不考慮還處於發展初期的影像與3D的AI工具，以產圖來說，如果只是單純產出與投稿，會是十分荒謬的現象，因為難有依據去評比，如果是比產圖速度，倒還有得比，比創意，那是你的構圖策略，還是AI幫你想的？比操作工具，那些難度能比現有需學習的軟體難嗎？

隨著只能用英文下達指令，到現在的中文也能用，AI在操作上越來越簡單，工具技巧難以成為評斷的項目，綜合下來，能比的只有誰的運氣最好；誰的電腦效能跑得更快；誰的操作速度更快，僅僅如此而已。

自詡科技人的AI生圖者表示創意是人類的共有資產，卻只是不斷的仿圖再造，其實這樣的行為，並不是創意的表現，因為創意，是要你動腦去構思的，就像是要創作者解釋為什麼要把某物件放在那個位置，面對AI圖，能做的解釋卻只有看圖說故事，文案寫得好不好，是唯一能自圓的辦法。

若不會基本的工具操作，只會使用AI，一旦出現產圖錯誤，就只用其它AI去修，每次修圖的結果都可能跟想像中不一樣，AI即便再精準，隨機仍是特性，太依賴反被工具牽著走，真的得反覆強調構圖是有策略性的，例如為什麼會在那個位置，背後會有用意，相信常看影視作品的人，鏡頭語言的概念應是不難理解，如光影、構圖、視覺的焦點等，總會有一些手法引導你去那麼想，讓你先去看什麼，再看什麼，這些就是構圖的策略，觀眾不會想那麼多，但即便沒有人看到，還是得做無形的規劃，這也是設計產業易被輕視的原因所在。

當年學三輔二，用了外掛去一鍵生成天空環境，非常方便還能轉角度及調天氣效果，結果被老師說：「不要太依賴這種外掛，你會被它影響判斷！」