【科技波普】内容创作者的哀歌：从微信公号引入AI配图说起|界面新闻

文 | 黄锫坚

有部分微信公众号运营者发现
，微信后台最近更新了一项功能
。编辑文章的图片时，除了图片库和本地上传之外 ，多了一个选项——“AI配图
”：只需要输入一段文字描述
，不用多久，系统就会生成四张照片。你可以选择图片风格和比例 ，修订满意之后将其插入到文中 。这项功能的引入
，让文章创作者减少了图片侵权和成本方面的担忧，但对摄影师等图片生产者而言 ，则意味着一记重击
。

在我视野中
，用AI工具给文章配图这个环节，用得比较早的是和菜头的“槽边往事”。过去一两年 ，他的每篇文章
，不但用AI配图，而且会写上Prompt提示语 。比如：

题图标题：《飞鲸环游记》

AI算法提供：Midjourney V6.1

推荐阅读：

男子当街持千斤顶打砸车辆，广东鹤山警方通报：无人员受伤|界面新闻 · 快讯

Prompt：Children's Book Illustrations, A whale flying in the sky, --sref 3932844163 --ar 16:9 --sw 200 --stylize 300?--v 6.1

而不少媒体也早已批量使用AI配图
。2023年底 ，36氪开始尝试用AI生图替代从图库购买的图片，此后
，钛媒体、虎嗅等也开始跟进。就内容发布平台来讲，2023年初 ，在文心一言刚发布不久
，百家号就上线了类似功能 。而微信作为影响力最大的内容发布平台，其引入AI配图 ，势必给图库商业模式和许多摄影师带来毁灭性的打击
。

其实
，在AI生图工具越来越成熟的今天，很多图库已选择投降或加入新势力：Getty Images和英伟达合作推出了自己的AI生成工具Generative AI by Getty Images。另一家图库Shutterstock也和OpenAI合作推出了自己的图片生成工具 。而国内的视觉中国 ，也早已允许合作者上传AI生成的图片
。

从ChatGPT问世那刻开始
，AIGC（AI生成内容）就成了一个势不可挡的潮流。两年过去，不论文字生图 、文生视频还是图片生视频 ，技术和工具都已越来越成熟 。如果把这个技术浪潮想象成一个个巨无霸压路机
，那么，坐在驾驶室的司机（OpenAI以及所有的互联网巨头）会耀武扬威地抽着雪茄 ，看着眼前的旧世界被滚滚巨轮压成碎片。正如苹果公司前几个月的那个iPad广告，一个巨大的压缩机
，把人们心爱的创作工具（吉他
、画笔等）统统碾压成粉末
。但世界上大部分的内容工作者，恰恰是被碾压的旧世界的一部分 ，只不过有的人离压路机的滚筒比较近
，有的比较远罢了。

说起摄影师、图片编辑，我会想起很多以前的同事和朋友 。十多年前 ，我还在杂志社工作
，那个年代，除了记者 、编辑 ，摄影师
、图片编辑是编辑部不可或缺的一群人
。为了一张封面、一个专题的美术呈现
，摄影师要把采访对象拉到各种摄影棚，或与记者一起直奔新闻现场 ，而美编和设计师则在公司通宵熬夜
，为出刊的后期流程绞尽脑汁，为了一个图表 ，一幅地图，甚至一个字体
，他们会不断琢磨和调校。看着自己的文字被配上各具创意的图片 、字体和设计，你会觉得 ，每期杂志都是一件集体创造的艺术珍品 。

当然
，这样的美好岁月已灰飞烟灭
。而那些优秀的摄影师
、美编也早已离开媒体。有的从事艺术创作，有的转型成摄影老师 ，有的变成保险推销员
，有的远走异国他乡、有的去开咖啡馆⋯⋯总之，不再在媒体业谋生 。即便在媒体 ，也越来越边缘化
。因为杂志 、报纸已远离中国人的视野
，手机阅读代替了一切。纪实类摄影师的表现
、大画幅图片的冲击感、不同纸张和印刷术凸显的质感和颗粒度，以及油墨散发的气味 ，早已变成小众人群关心的话题 。消费者只关心手机屏幕的分辨率 、折叠与否
，甚至根本不在乎图片，只看标题和短视频
。

微信公号后台引入AI生图 ，这一举措看似简单，但却宣告了图库的末日和许多摄影师的末路。内容生产者之所以越来越多地选择AI生成图片
，原因很简单：成本和版权风险 。

按照目前国内的法律，AI生成的图片版权归创作者个人所有 ，所以
，如果你用提示语在AI工具中生成图片，就不用担心突然寄来的、要求赔偿几十万的律师函。成本方面 ，如果与图库合作
，通常一张照片的价格在几百元到几千元不等
。而使用AI生成图片，Midjourney有生成数量限制的会员一个月只需要60美元。

根据有界UnKnown公号一篇署名山茶的文章估算 ，如果选择用第三方大模型的API自己搭建应用
，国内如通义千问
、文心一言最贵的大模型，输入和输出价格也不过120元/1 M tokens 。按照输出图片的分辨率和模型的输出效率不同 ，大约为1万到3万张图片不等
。对比下来
，AI生成图片的成本极其低廉。

就图片的市场供需而言，需求方面对着两个库 ，一个库由摄影师贡献，需要高费用
，尽管现在可选的图片数量巨大，但不太可能继续增加；而另一个库（AI生图）极其便宜 ，甚至免费
，而且数量越来越庞大（你会说提示语，分分钟就有新图） 。怎么选择 ，一目了然
。更麻烦的是
，读者根本不在乎配图，在各种信息流里（你关注的或者智能推送的） ，标题党决定一切
，图片都不到拇指大小。

把上面这段话的图片换成文章（视频），道理相同 。一个库由媒体或个人贡献 ，是人类过往生产的知识和创作
，尽管数量庞大，但新增的生产量越来越少；而另一个库由AI生成（或由AI帮助的人生成） ，其数量越来越庞大（AI制作的文字、各种来自的剪贴板的拼贴文字）
。最后会怎样？

结局就是，在AI无比强大的生产效率下
，纯人创作的内容越来越少，在内容库里被稀释殆尽。在各种算法推手的作用下 ，内容消费者根本接触不到纯人创作的内容
，他的眼球和大脑被各种粗制滥造的东西（视频 、文字）塞满 。

最近，英国牛津大学出版社从庞大数据库里的许多候选词中 ，挑出“脑腐 ”（brain rot）一词
，作为本年度潮流热词
。“脑腐
”一词最早出现在1854年，美国作家梭罗在其著名散文集《瓦尔登湖》中 ，描述了他在湖畔度过两年的生活和思考。他说：英国尝试治疗土豆腐烂
，难道就不努力治疗脑子腐烂？如今，年轻人经常在英文社交媒体上用“脑腐”来形容一个人的精神或智力状态衰退 ，尤其是由于过度消费琐碎的网络内容而导致精神和智力衰退 。

基于以上关于图片
、文字等内容生态的恶性循环和退化
，人们不脑腐才怪呢。

（科技波普是我十多年前开设的一个专栏，今天 ，此专栏的主要目标，是反思科技对社会的负面影响）