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在实践中，就像美国著名大法官汉德所说的那样，“思想”与“表达”之间的界限往往是比较模糊的，很难划出一条清晰的界线。比如，假设某个游戏涉及到“三国杀”（虚拟假设）的规则，单一的基础规则或设定可能不受保护，但当这些规则、人物特征、技能效果等元素组合在一起，形成一个整体的游戏呈现时，这个具体的“表达”就能受到著作权法的保护。
腾讯科技
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AI生成图像常带有可辨识的"工具风格"，比如一眼能看出是Midjourney还是GPT-4o生成的。这种AI的风格是如何在技术层面形成的？与人类创作风格相比，有哪些本质区别？
赵旺：
从2014年深度学习开始之后，AI生成风格的范式都是一样的，就是从大数据中挖掘计算数学的模式，一方面是数据，另一方面是模型拟合函数的的能力。那时如果生成特定的风格，就需要收集特定数据、训练特定模型。现在GPT-4o这样的大一统模型出现，能够整合不同风格，而不需要对某一种任务或风格做特定设计。
至于跟人类艺术家的具体风格有什么区别，这是很有意思的问题。
第一点，AI创造的范式是自底向上的，而人类艺术是自顶向下的。AI是从像素开始，逐渐学习局部、直到全局的语义信息；而人类是从最高层的意境逐步解构具体的表达的。对人类来说，细节是有重要程度区分的，而对AI来说，每个像素的重要性都相同。
第二点，AI创造的内容没有上下文，或者说它的不确定性相较人类而言太少了。这里不确定性指的是它作为社会和时代的行为主体，缺乏情感和自己的思考。
第三点，人类现在学习创作是高效的，但也是受限的；而AI的学习创作虽然是低效的，却是可扩展的。人类学生不可能大量完全复制老师的作品，但AI可以稳定生成某种风格。
泰祥洲：
艺术作品本质上是和时间紧密相关的，每个时代都有自己普遍通行的艺术范式。例如文艺复兴和启蒙运动时期，光变成了时间的尺度，产生了写实主义绘画，这背后是科学和文明。1900年以来，光的认识被二次解构，分割成光子，这时有了点彩画派、印象派。
所以不论梵高还是莫奈，都是在一个大的科学逻辑下产生的个体分化。艺术家是在自身思想性的基础上，踩上这种脉搏的。技法本身不太重要，经过长期的训练都会形成自身娴熟的风格，这背后的思想更重要。
吉卜力风格究竟是什么呢？其实宫崎骏做动画时，一开始真的是拍电影，后来他把电影平面化了，更像像素的方法，把人做的东西换算成计算机语言，因此机器很容易学习，随着互联网发展就变成了时代潮流。吉卜力就是在这种平面化、碎片化的基础上形成的风格。
所以，关键在于理解和掌握这个“底层逻辑”。如果我们能真正把握住它，我相信未来的AI工程师，也能在此基础上创作出更伟大的作品。
腾讯科技：
刚刚提到宫崎骏的画风与机器学习有契合之处，那么AI是不是更容易习得某些艺术风格呢？
赵旺：
宫崎骏的这种吉卜力风格，相当于对真实世界的图像做了简化，它的颜色和线条简单连续、细节也较少，从最基础的角度来说，这种风格肯定是更容易被AI习得的。
我们真实世界图像的细节太多、维度太大，生图就较为困难，比如说Midjourney v5之前，大家可能就会觉得生成的真人图片手部细节很少、头发眼睛很差。
对最新的GPT-4o或者Midjourney v8来说，无论是什么流派或风格，都不难。难的是超前一步创造新的东西。AI可能可以靠自己的一些涌现能力“创造”，但最终还是跳脱不了原来的数据分布。
腾讯科技：
如果不是AI，而是一个人模仿特定艺术风格（如吉卜力风格）进行商业创作，这是否构成侵权？
刘云：
可能构成侵权。判断的关键在于，其创作的具体作品是否与权利人（如吉卜力工作室）受版权保护的具体作品构成了实质性相似。如果仅仅是风格相似，但内容、构图、具体形象等是独创的或未达到实质性相似，则不构成侵权。
李昀锴：
我补充一个核心概念：著作权法是不禁止模仿的，甚至在某种程度上是鼓励模仿的；
著作权法禁止的是直接复制他人的作品，也就是没有经过自己创作和理解就照搬别人的具体表达。
所以，无论是人还是 AI，在学习和模仿风格的过程中，本身是有法律空间的。
图片来源：Studio Ghibli
AI开发者头顶的“达摩克利斯之剑”
