文 | 黃锫堅
有部分微信公眾號運營者發現，微信后臺最近更新了一項功能。編輯文章的圖片時，除了圖片庫和本地上傳之外，多了一個選項——“AI配圖”：只需要輸入一段文字描述，不用多久，系統就會生成四張照片。你可以選擇圖片風格和比例，修訂滿意之后將其插入到文中。這項功能的引入，讓文章創作者減少了圖片侵權和成本方面的擔憂，但對攝影師等圖片生產者而言，則意味著一記重擊。
在我視野中，用AI工具給文章配圖這個環節，用得比較早的是和菜頭的“槽邊往事”。過去一兩年，他的每篇文章，不但用AI配圖，而且會寫上Prompt提示語。比如：
題圖標題：《飛鯨環游記》
AI算法提供：Midjourney V6.1
Prompt：Children's Book Illustrations, A whale flying in the sky, --sref 3932844163 --ar 16:9 --sw 200 --stylize 300?--v 6.1
而不少媒體也早已批量使用AI配圖。2023年底，36氪開始嘗試用AI生圖替代從圖庫購買的圖片，此后，鈦媒體、虎嗅等也開始跟進。就內容發布平臺來講，2023年初，在文心一言剛發布不久，百家號就上線了類似功能。而微信作為影響力最大的內容發布平臺，其引入AI配圖，勢必給圖庫商業模式和許多攝影師帶來毀滅性的打擊。
其實，在AI生圖工具越來越成熟的今天，很多圖庫已選擇投降或加入新勢力：Getty Images和英偉達合作推出了自己的AI生成工具Generative AI by Getty Images。另一家圖庫Shutterstock也和OpenAI合作推出了自己的圖片生成工具。而國內的視覺中國，也早已允許合作者上傳AI生成的圖片。
從ChatGPT問世那刻開始，AIGC（AI生成內容）就成了一個勢不可擋的潮流。兩年過去，不論文字生圖、文生視頻還是圖片生視頻，技術和工具都已越來越成熟。如果把這個技術浪潮想象成一個個巨無霸壓路機，那么，坐在駕駛室的司機（OpenAI以及所有的互聯網巨頭）會耀武揚威地抽著雪茄，看著眼前的舊世界被滾滾巨輪壓成碎片。正如蘋果公司前幾個月的那個iPad廣告，一個巨大的壓縮機，把人們心愛的創作工具（吉他、畫筆等）統統碾壓成粉末。但世界上大部分的內容工作者，恰恰是被碾壓的舊世界的一部分，只不過有的人離壓路機的滾筒比較近，有的比較遠罷了。
說起攝影師、圖片編輯，我會想起很多以前的同事和朋友。十多年前，我還在雜志社工作，那個年代，除了記者、編輯，攝影師、圖片編輯是編輯部不可或缺的一群人。為了一張封面、一個專題的美術呈現，攝影師要把采訪對象拉到各種攝影棚，或與記者一起直奔新聞現場，而美編和設計師則在公司通宵熬夜，為出刊的后期流程絞盡腦汁，為了一個圖表，一幅地圖，甚至一個字體，他們會不斷琢磨和調校。看著自己的文字被配上各具創意的圖片、字體和設計，你會覺得，每期雜志都是一件集體創造的藝術珍品。
當然，這樣的美好歲月已灰飛煙滅。而那些優秀的攝影師、美編也早已離開媒體。有的從事藝術創作，有的轉型成攝影老師，有的變成保險推銷員，有的遠走異國他鄉、有的去開咖啡館??總之，不再在媒體業謀生。即便在媒體，也越來越邊緣化。因為雜志、報紙已遠離中國人的視野，手機閱讀代替了一切。紀實類攝影師的表現、大畫幅圖片的沖擊感、不同紙張和印刷術凸顯的質感和顆粒度，以及油墨散發的氣味，早已變成小眾人群關心的話題。消費者只關心手機屏幕的分辨率、折疊與否，甚至根本不在乎圖片，只看標題和短視頻。
微信公號后臺引入AI生圖，這一舉措看似簡單，但卻宣告了圖庫的末日和許多攝影師的末路。內容生產者之所以越來越多地選擇AI生成圖片，原因很簡單：成本和版權風險。
按照目前國內的法律，AI生成的圖片版權歸創作者個人所有，所以，如果你用提示語在AI工具中生成圖片，就不用擔心突然寄來的、要求賠償幾十萬的律師函。成本方面，如果與圖庫合作，通常一張照片的價格在幾百元到幾千元不等。而使用AI生成圖片，Midjourney有生成數量限制的會員一個月只需要60美元。
根據有界UnKnown公號一篇署名山茶的文章估算，如果選擇用第三方大模型的API自己搭建應用，國內如通義千問、文心一言最貴的大模型，輸入和輸出價格也不過120元/1 M tokens。按照輸出圖片的分辨率和模型的輸出效率不同，大約為1萬到3萬張圖片不等。對比下來，AI生成圖片的成本極其低廉。
就圖片的市場供需而言，需求方面對著兩個庫，一個庫由攝影師貢獻，需要高費用，盡管現在可選的圖片數量巨大，但不太可能繼續增加；而另一個庫（AI生圖）極其便宜，甚至免費，而且數量越來越龐大（你會說提示語，分分鐘就有新圖）。怎么選擇，一目了然。更麻煩的是，讀者根本不在乎配圖，在各種信息流里（你關注的或者智能推送的），標題黨決定一切，圖片都不到拇指大小。
把上面這段話的圖片換成文章（視頻），道理相同。一個庫由媒體或個人貢獻，是人類過往生產的知識和創作，盡管數量龐大，但新增的生產量越來越少；而另一個庫由AI生成（或由AI幫助的人生成），其數量越來越龐大（AI制作的文字、各種來自的剪貼板的拼貼文字）。最后會怎樣？
結局就是，在AI無比強大的生產效率下，純人創作的內容越來越少，在內容庫里被稀釋殆盡。在各種算法推手的作用下，內容消費者根本接觸不到純人創作的內容，他的眼球和大腦被各種粗制濫造的東西（視頻、文字）塞滿。
最近，英國牛津大學出版社從龐大數據庫里的許多候選詞中，挑出“腦腐”（brain rot）一詞，作為本年度潮流熱詞。“腦腐”一詞最早出現在1854年，美國作家梭羅在其著名散文集《瓦爾登湖》中，描述了他在湖畔度過兩年的生活和思考。他說：英國嘗試治療土豆腐爛，難道就不努力治療腦子腐爛？如今，年輕人經常在英文社交媒體上用“腦腐”來形容一個人的精神或智力狀態衰退，尤其是由于過度消費瑣碎的網絡內容而導致精神和智力衰退。
基于以上關于圖片、文字等內容生態的惡性循環和退化，人們不腦腐才怪呢。
（科技波普是我十多年前開設的一個專欄，今天，此專欄的主要目標，是反思科技對社會的負面影響）