想象力与创造力，一直以来被视为人类智慧最独特、最不可替代的特质，也是科学技术无论如何发展，都从未 “越界” 和真正触及的疆域。

　　从诗词歌赋、到电影绘画，再到小说剧本，生成式 AI 正加速席卷和颠覆内容创作领域，引发了人类创作者前所未有的担忧与反思。当 AI 逐渐掌握人类长期以来引以为傲的想象力与创造力，人类智慧还有何独特之处？这是人类创造力的终点，还是一个全新创作生态的起点？面对这场技术变革，不同类型与能力水平的创作者，又该如何应对，并重新定义自己在 AI 时代的角色与位置？

　　在近期举办的一场罗汉论道活动中，美国马里兰大学帕克分校经济学讲席教授、美国联邦贸易委员会（FTC）前经济局局长、亚马逊前首席经济学家金哲，分享了她与合作者的最新研究 “Does Generative AI Crowd Out Human Creators? Evidence from Pixiv”。

　　研究以专注日系动漫风格的 AI 绘画工具 NovelAI 为切入点，分析了全球最大动漫分享平台 Pixiv 上的创作者行为。研究发现，超过 99% 的存量创作者并未使用 AI 绘画工具，AI 内容的爆发主要来自新进入市场的创作者。最高产的头部创作者群体受 AI 的冲击最大，其作品发布量大幅下降；而生产力处于中位数及以下的创作者的产出却有所增加。此外，相较于 AI 生成的内容，那些明显带有人类印记（human touch）的作品获得了更多用户的关注与喜爱。

　　感谢主持人韩若冰的介绍（罗汉堂驻堂学者、香港中文大学深圳经管学院助理教授）。非常高兴今天能在罗汉论道与各位分享我与韩国开发研究院（KDI）的 Sueyoul Kim 博士以及印第安纳大学的 Eungik Lee 教授最新合作完成的一篇实证研究。

　　我相信大家都知道，在过去几年，生成式 AI 最受关注的应用之一就是图像生成。自 2014 年谷歌提出 Transformer 架构以来，AI 在处理复杂语言上的能力显著提升，也推动了文生图（text-to-image）工具的快速发展。从OpenAI的 DALL-E 系列，到 Midjourney、Stable Diffusion，再到 Adobe Firefly 和谷歌 Imagen，AI 几乎每隔一段时间就会带来新的技术突破。

　　如今的多模态 AI 已经突破了单一文本输入的限制，它不仅能理解语言，还能根据图像提示生成作品，甚至能够模拟出由宫崎骏创立的吉卜力工作室（Ghibli）风格的图画。这一技术的突破，引发了创作者群体的广泛担忧。日本动画导演石谷惠（Megumi Ishitani）曾直言，“这些所谓的吉卜力风格图像完全未经授权，不仅没有向吉卜力工作室支付任何费用，还可能因滥用而损害品牌声誉。”

　　类似的争议正在全球蔓延。好莱坞罢工、Getty Images 起诉 Stability AI…… 仅在过去两年间，全球已出现逾 40 起涉及生成式 AI 的版权诉讼。毫无疑问，技术的发展速度，远远超出了法律与监管的步伐。

　　在政策层面，美国的立场也显得摇摆不定。拜登政府曾强调 AI 的安全与可信，而特朗普上任后则转向鼓励 “去监管化”，以保持美国在 AI 竞争中的领先地位。政策的不确定性进一步凸显了 AI 领域治理的空白。

　　作为研究人员，我希望通过我们的研究和今天这样的分享，能让大家对市场上到底发生了什么有一个更清晰的认识。这不仅关乎类人创作者的生存空间，也关乎公共政策的制定，甚至影响人类创作的未来。

　　如果只从概念上思考生成式 AI 对内容创作者的影响，其实答案并不明晰。一方面，AI 生成内容速度快、成本低，往往比人类创作更具效率和经济吸引力，这可能导致传统创作者 —— 尤其是不使用 AI 工具的人 —— 逐渐被 “挤出” 市场。另一方面，如果创作者愿意主动拥抱 AI，AI 也可能大幅提升他们的创作效率与产出回报。还有一种可能是，AI 作品的涌入扩大了整体市场规模，吸引更多人关注创作 —— 无论作品由人类还是 AI 完成。

　　因此，我们事先无法判断生成式 AI 对内容创作者的影响究竟是好是坏。这也正是我们通过实证数据去研究这一问题的意义和价值所在。

　　我们以NovelAI这一款特定 AI 绘画工具的推出作为研究的切入点，由美国公司Anlatan于2022 年 10 月 3 日发布。它专注于日本动漫（anime）和漫画（manga）风格的图像生成，用户每月仅需支付 10 美元，便可无限生成图像。NovelAI 的面世在动漫创作社群中引发了巨大震动，几乎在一夜之间改变了创作的格局。

　　为了研究这一冲击的真实影响，我们获取了全球最大的动漫创作与分享平台的全量数据。该平台的标签系统会标注作品是否由 AI 生成，以及所使用的具体 AI 工具。我们发现，带有 NovelAI 标签的作品数量远远超过 DALL-E 或 Midjourney 相关的内容。

　　基于这些数据，我们构建了一个覆盖 24 个月、涵盖超过 70 万名独立创作者的 “创作者 — 月份” 面板数据库，其中包含以下核心变量：

　　创作数量：每个创作者每月上传的作品 / 帖子总数，包含非 AI 作品数和 AI 作品数。

　　创作者类型：根据其上传作品以单幅插画（illustration）或系列漫画（comics）为主，我们将创作者划分为‘插画师’和‘漫画家’两类。

　　生产力与作品质量：我们以创作者月度作品发布量衡量其生产力，以作品发布后 90 天内的收藏数衡量其作品质量。需要指出的是，这里隐含的假设是：作品被收藏的次数越多，其质量水平也相对越高。

　　职业创作者：我们根据创作者主页中是否包含商业链接（如 Twitter、YouTube 或个人网站等）来识别其是否为职业创作者。

　　在正式进入分析之前，我们首先观察了平台上 AI 工具的实际使用情况，结果出乎意料。

　　我们将 AI 生成内容占其作品总发布量 50% 以上的创作者界定为 “AI 创作者”。按照这一标准，绝大多数（超过 99%）的存量创作者 —— 也就是在 NovelAI 发布前就已活跃于平台的创作者 —— 并未使用 AI。在这些至少提前三个月活跃的创作者中，仅有约 0.4% 采纳了 AI 工具。

　　答案是：“新创作者”。超过 93% 的 AI 创作者都是在 NovelAI 发布后才加入平台的 “新面孔”。这些创作新手的产出惊人 —— 其月均作品发布量约为老创作者的十倍。然而，从单帖收藏数来看（bookmarks per post），他们的作品获得的关注度却显著低于未使用 AI 的创作者。换言之，AI 创作的数量远超人类创作，但质量或受欢迎程度却未必更高。

　　这一结果虽出乎意料，却颇具启发性。我们原以为 AI 的使用会在短时间内迅速普及，但数据却显示，在工具发布后的前六个月，老创作者普遍表现出显著的 “守旧” 倾向，且非 AI 创作的作品仍然更受用户青睐。也因此，我们接下来的分析将主要聚焦于这占比超过 99% 的非 AI 创作者群体。

　　我们的研究策略是基于 “插画”（illustration）和 “漫画”（comic books）这两种创作形式的内在差异展开。具体而言：

　　插画师被视为实验组（treatment group），因为 AI 工具非常擅长生成单张、独立的图像，用它创作插画相对容易。

　　漫画家则作为对照组（control group）。漫画创作需要在风格、角色与细节上保持一致，以讲述连贯的故事，而 AI 生成的随机性使其难以满足这一要求。

　　我们观察到，在 NovelAI 发布后，插画类别中 AI 作品的比例迅速从接近零上升至 20% 至 30%，而漫画类别始终低于 5%。这说明，AI 冲击对插画师的影响远大于漫画家。基于这一设定，我们采用双重差分法（Difference-in-Differences），结合创作者固定效应与 Poisson 回归模型，进一步系统性评估生成式 AI 对人类创作者行为的影响。

　　平均来看，在 AI 工具推出后，插画师（实验组）相比漫画家（对照组）的作品发布总量平均下降约 10%，其中非 AI 作品的发布量下降约 11%；作品获得的关注度（以收藏数衡量）也出现了一定程度的下滑。这一结果表明，整体来看，AI 绘画工具的出现对内容创作者带来了负面冲击，“挤压” 了人类创作者的生存空间。

　　更有意思的是，当我们将创作者按 AI 工具出现前的生产力（即作品发布量）进行划分后，发现了非常显著的影响差异：

　　头部创作者受冲击最大：那些最高产、位于前 1% 的创作者，在 AI 工具出现后，他们的作品发布量下降了 15-20%；

　　“中高产” 创作者也受到影响：处于前 5% 到前 20% 的创作者，也出现了大约 10% 左右的产出下降。

　　“低产” 创作者反而受益：但对于那些处于后 50% 的产出较低的创作者，他们的月均作品发布量反而上升了 5%-10%，获得的用户关注度也随之增加。

　　我们还从创作者的业余 / 专业身份、作品质量等多个维度进行区分和研究，结果同样呈现出明显的分化效应，表明生成式 AI 的冲击并非均匀分布，不同类型与特质的创作者所面临的影响存在显著差异。

　　为什么 AI 的冲击会对不同创作者产生如此大的分化效应？我们的研究揭示了两个关键的机制：竞争与 “人的印记（human touch）”。

　　我们知道，大量的 AI 作品涌入了插画领域，这无疑加剧了竞争。我们通过作品标签，识别了 56 个拥有超过 1000 名创作者的流行 IP（比如《宝可梦》、《原神》等）。然后，我们为每个 IP 计算了一个 “AI 入侵指数”，也就是 AI 生成内容在该 IP 下的泛滥程度。

　　结果显示：一个 IP 的 “AI 入侵指数” 越高，专注于此的人类创作者受到的负面冲击就越大，他们的作品发布量和获得的关注度下降得也越厉害。这说明，来自 AI 的直接竞争是导致人类创作者产出下降的一个重要原因。我们甚至还发现，当创作者们决定更换自己创作的主要 IP 时，他们倾向于转向那些被 AI “入侵” 程度较低的领域，主动规避竞争。

　　我们通过分析作品的关键词标签，识别出了那些强调人类情感、手绘质感等明显带有‘人的印记’的作品。结果表明，作品集中 “人的印记” 含量越高的创作者，在 AI 冲击后，他们获得的用户关注度（收藏数）得到了显著提升。这意味着，在 AI 内容泛滥的时代，用户可能更加偏好那些能够传递真实情感和独特性的作品。

　　或许，AI 越是强大、越是无所不能，我们就越珍视人的印记。即使粗糙和不完美，就像手工制品缺少工业制品那样标准化的精致和完美，却多了一份独特的人性温度与真诚。

　　根据你在演讲时所展示的数据，我注意到，在 NovelAI 发布前，AI 生成的插画作品比例就已经有上升趋势，这是否意味着插画这个品类其自身的热度就在增长，而不完全是 AI 绘画工具带来的冲击？此外，我认为收藏数（bookmarks）未必等于质量，因为用户注意力是有限资源。如果 AI 生成的作品数量激增，人类创作者获得的收藏数减少，可能仅仅是 “注意力分流” 的结果。

　　我们在数据中确实观察到，在 NovelAI 发布前，已有少量 AI 作品出现。这主要是因为更早些时候，例如 Stable Diffusion 等模型已经发布，一些前沿创作者已经开始尝试。但从作品标签的数量和趋势上看，与 Novel AI 相关的标签远超其他模型，Novel AI 的发布是真正引爆该社区 AI 创作潮的关键事件，带来了指数级的增长，因此在研究中将它作为冲击事件应该是合理的。关于用收藏数来代理衡量作品质量这个问题，我赞同你的看法。其实，我们内部对于作品质量的测量也有很多争论，收藏数确实更多反映用户注意力或作品的受欢迎程度，但在创作者依赖流量变现的时代，注意力本身也是经济价值的一种体现。另外，对于艺术相关的作品，其质量高低很难有一个客观的评价标准，就像俗语说的情人眼里出西施（beauty is in the eye of the beholder）。

　　如果数据可得，我建议在研究中可以加入 “收藏的人” 的分布情况。是否那些原本经常收藏作品的老用户，在 AI 推出后开始收藏得更少、甚至离开平台？与此同时，是否出现了一批新用户，他们更感兴趣的是 AI 生成的内容？换句话说，作品的受欢迎程度可能不是因为作品质量变了，而是因为观众换了。

　　非常好的建议。在后续的研究中，我们可以进一步追踪每个用户的收藏行为，看看哪些用户在 AI 发布后变得更活跃、更感兴趣（可能被 AI 内容吸引了）；哪些用户变得不太活跃、甚至流失了（可能不喜欢 AI 内容）。

　　感谢金哲教授的精彩分享。我想问下，Pixiv 平台的推荐系统会考虑作品是否是 AI 生成的吗？如果 AI 作品被推荐得更多，使用收藏数（bookmarks）这个指标可能就有失偏颇。另外，Eric Zhou 和 Dokyun Lee 在他们 2024 年发表的论文中，利用了深度学习算法来检测作品的新颖性（novelty），他们发现新颖性会随时间变化。艺术作品不像日用品，它的价值会随时间变化。如同上一位与会嘉宾（罗璇）所提到的，当前研究中使用的收藏数，只是反映了受欢迎程度，而不完全等同于质量。

　　很好的问题。首先，不同平台对 AI 作品的处理方式不一样：有的平台直接禁止 AI 生成的图片，而 Pixiv 采取了中间策略，不禁止 AI 图片，而是从 2024 年 4 月（我们的数据截止之后）开始，把 AI 作品和非 AI 作品分开排名，实际上是在分割市场，为人类创作者留出空间。这也是我们数据分析只用到 3 月的原因 —— 政策变化之后，平台的推荐机制就发生了调整。关于作品的新颖性 / 质量的问题，我们无法仿效 Eric Zhou 和 Dokyun Lee 构建新颖性指标，因为我们没有作品的图片数据库 —— 我们拥有的是所有创作者和作品信息，但没有原始图像，所以无法用算法来评估作品的质量，暂且只能用收藏数来代理衡量。

　　我和中国一些顶级游戏公司交流时了解到，他们正在快速采用 AI 来替代内容创作岗位。大多数现有内容创作岗位可能会被替代，可能只剩下 10%-20% 的设计师能保住工作。这一趋势在游戏公司和数字内容创作者中普遍存在。因此，我对当前研究的结果感到一些困惑。例如，为什么顶尖创作者的作品发布量会大幅下降？他们的注意力转移到了哪里九游娱乐文化 九游app官方入口？我认为，关于创作者行为变化的动因仍然不够清晰。内容创作者、用户和平台之间必然存在复杂的互动。如果我们不能清晰理解这些群体的行为变化，很难准确解读研究结果。

　　这是一个非常好的问题。我们目前的研究只能观察到短期内的现象，整个市场还没有达到平衡状态。创作者、用户和平台都可能在适应和调整如何应对新技术的过程中。尤其是，个人创作者和大型游戏公司应对 AI 的方式存在显著差异，这一点比较好理解，因为游戏公司往往以降低成本为目标，积极引入 AI；而个人创作者更多是感受到 AI 带来的潜在竞争和威胁。例如，顶尖创作者发布的作品越多，他们的风格就越容易被 AI 工具学习和模仿，从而与他们产生直接竞争。这种担忧在其他研究中也被提出和印证。

　　能否进一步介绍一下 Pixiv 平台的商业模式？如果创作者发布更多作品并获得更多关注，他们会得到报酬吗？

　　感谢你的提问，这个问题我来回答一下。从创作者的角度来看，发布作品的主要动机是为了宣传自己。常见的商业模式包括：发布插画作品，并提供链接到个人网站，供用户购买其他插画、书籍，或支持创作者的财务需求。此外，创作者也可以接受付费定制请求。对于业余创作者来说，他们更多是为了获得关注、评论和反馈。从平台的角度来看，除了通过广告收入获取利润，Pixiv 还提供一系列付费服务 / 功能。例如，按收藏数排序的功能是平台的付费功能，免费用户无法使用。