当AI图像生成器画出一幅肖像，其中蕴含了谁的作品？MIT CSAIL团队的新研究指出，对于在大型数据集上训练的模型，这个问题常常没有答案。问题不在追溯工具不够好，而是联系本身已经消失。
研究人员把这种现象称为“归属衰减”：训练数据越多，单个训练样本对特定输出的影响就越小。在大规模情况下，去掉任意一张图片、一位艺术家的全部作品，甚至一个人所有照片，生成结果往往不变。
据此，他们说，如果删掉一条数据而输出不变，这条数据就无法被视为对输出负责。前MIT CSAIL研究员郑岱说：“如果输出没有改变，那就没有理由把它归因于那条数据。”逐一检查所有数据后，若都不改变，任何一条单独数据都不应被看作归属来源。
这项研究给艺术家署名、许可协议和监管责任带来现实难题：当“作者”无法在数据层面定位，版权与问责该落在哪里？或许需要重新思考AI创作中“影响”的含义，而不是继续寻找已经消失的连接。
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