最终笔者得到了80分——这还是因为笔者曾接受过一点美术培训。根据微博网友的反馈，没有接受专业美术教育的普通人得分普遍在10与40之间，一些画师得分甚至低于50。

“图灵”测试中选用了绘画水准较高的图片，其中很多是高人气画师的作品。不过正是由于绘画质量很高，一些高美术素养受测者（如高水平职业画师）能轻松的得到满分——因为不论多么精美的AI作品都会在一些细节上异于高水平人类画师，例如光线混乱，构图思路扭曲，线条表现太弱，或画面判读不出“思路”。

若调查者在测试中加入大量的人类低水平作品，测试会变得更加困难——如果人和AI都在犯错，再顶尖的画家也无法分辨出哪个是AI。

看着调查问卷中80张难以辨别来源的绘画作品，许多人不禁疑惑，AI怎么突然有了如此凶猛的绘画能力？

早在上世纪70年代，计算机算法艺术先驱Harold Cohen就着手开发电脑程序“ARRON”尝试作画。与现今流行的自动生成数字作品不同，“ARRON”是使用的是机械臂进行作画。

即便我们并不知晓 “ARRON”的源代码，我们也能看出它只是作者Harold用复杂的编程语言表达了自己对艺术的理解。Harold最终承认，即使经过数十年开发，“ARRON”也只能绘制出并不算优美的抽象色彩风格绘画作品。

2006年Geoffrey E. Hinton提出了深度学习算法奠定了近年AI快速发展的基础。2009年李飞飞团队公开ImageNet大型图像识别挑战赛成果使得AI图像处理的研究再上一个新台阶，AI发展走向了新时代。这十几年的研究积累，终于催生出AI绘画今天的巨大热度。

以往，高技术门槛限制了人们了解AI技术，大众不得AI技术发展水平，似乎AI发展的影响只局限在小圈子里。例如2021年1月OpenAI公司于GPT-3自然语言模型开发出DALL.E，它已可以使用人类语言关键词生成图片，但低精度和高成本使它没能走进大众视野。而且，AI以前的糟糕作画表现让大众低估了它。

但2022年，一切都变了。

2022年初，二月的Disco Diffusion和四月的DALL.E2与MidJourney引发了绘画行业的地震。尽管Disco Diffusion缺少细节，DALL.E2成本很高， MidJourney也有诸多瑕疵，但它们成功让人们意识到，AI已经真的能“替人行创作”了。

“替人创作”含义有三。一，上述三个程序AI可以根据人类输入的关键词或照片创作，这类似画师根据订单图文描述作画；二，这些项目都利用了 OpenAI团队的开源CLIP模型。CLIP模型利用网上40亿余图片和关联注释训练，实现了图文精确匹配，若结合高效的绘画模型VQ-GAN，AI可以准确按要求作画。三，就像人类用自己对图形色彩等要素的关联性认知进行绘画一样，AI用算法中像素间和色块间的关联进行绘画——AI毫无疑问已走出要素拼接的方式，初步具备了创作能力——虽然人们对AI绘画的知识产权争论不休，但这侧面表明，人们已经把AI放到人类绘画的同等位置。

然而，这时的AI作品或许超过了业余水准，却仍不能匹敌人类画师。荷兰画家Stijn Windig在体验Disco Diffusion后发觉两个问题：一、作画缺少细节过于模糊；二、作画时间长达数小时而使用困难。他认为ai或许能给他这样的画师提供灵感，但其水准远不如人类画师。

但令人始料未及的是，五个月后发布的Stable Diffusion开源模型解决了这个问题。新模型处理细节能力大大提升，运行速度却比旧版快几倍。

短短几个月，AI绘画程序发生了翻天覆地的变化，进步之快令人咋舌。要知道，训练一名画师可能需要耗费数年时间。

8月，在美国科罗拉多州举行的Colorado State Fair（科罗拉多州博览会）上，一幅华美的数字绘画作品《Theatre D’opera Spatial》夺得了数字艺术类的冠军。

显而易见，这是一名插画家经过数年的刻苦练习才能画出的大作。凭借这幅画，Jason Allen赢得了750元奖金。但让评委疑惑的是，他们为何无法找到大赛冠军Allen在其他平台作品？8月26日，Allen在网络论坛自曝自己并非专业画师，是在数周时间里“100%”使用2022年新发布的MidJourney生成了这幅作品。此事引起了轩然大波，网络上争论不休。一些人认为使用机器与人类比赛胜之不武，有人认为Allen实际上没有参与作画不能获奖。但有趣的是，由于比赛规则里没有限制使用ai，Allen的冠军真实有效。

就像AlphaGo凭借击败职业围棋手这一最直观方式博取人们关注一样，绘画ai也用自己绚丽的绘画作品向世人展示了她伟大的力量。

AI绘画在最近一个多月的中文互联网上得到了很高的讨论热度。一时间似乎路人皆知。为何她能产生如此轰动的反响？

回到开头的NovelAI，这是基于Stable Diffusion开发的日系卡通商业AI绘画网站。九月，该网站一经发布就受到了日本业界的集体抵制，因为AI绘画使画师们的饭碗受到巨大的威胁，同时，AI训练时使用了很多画师的作品，版权也存在争议。

但十月时，有人窃取了NovelAI的源代码并将其公之于众。根据泄漏的源代码和数据，大量“山寨”绘画AI如雨后春笋般出现，这直接导致了大量AI二次元作品在互联网内广泛传播。这时大众发现，原来不需要懂画画的画师，他们自己也可以用AI制作心仪的CG甚至nsfw作品。因为这泄露的数据，AI绘画最终实现了出圈。

目前来看，AI将替代部分低端画师已是板上钉钉的事实了。质量上，AI质量非常稳定，光线和色彩的表现已经超过了许多业余画手；效率上，AI能在几分钟内完成一幅作品，而且AI不会疲劳；成本上，AI优势极大：普通人经几周训练就可以用AI程序生成一幅作品，即使减去开发成本，AI绘画成本也更低。就像工业革命珍妮机效率超越手工业者，AI效率超越大部分CG画师，于是AI也如珍妮机般遇到了抵制。

在10月份的“AI绘画大爆发”之后，读者朋友们大概或多或少接触过AI绘画了。经常“冲浪”的读者或许见过下面这幅画：

上图是一张网上流传很广的图片，这幅AI的作品被认为是AI绘画“圣经”，是 “大师级咒语”的代表。图片上面是AI的画，下面是作者设置的关键词。看这长长的关键词，不难理解为何有人戏称AI绘画的关键词为“魔法咒语”。

看上去很复杂吧？其实不然，笔者就为没有使用过AI绘画的朋友介绍一下ai的“咒语”使用。

笔者先打出一段关键词tag（就像上图里密密麻麻的文字）

实际上，所有咒语均可以按照人类的英文来理解（咒语中的括号表示强调）。例如“1girl”就代表画面中有一个女孩，masterpiece和best quality都是表示高质量（这个比较神奇，连开发者都说不清原理）。读者朋友可以尝试根据关键词想象一下这些词语所描绘的画面。

输入程序后，笔者按下按钮开始生成，在短短3分钟等待之后得到了下面四张图：

非常惊艳，如果要普通的画手独立创作这样一幅画至少要花费4个小时。

现在，笔者选择第一张图进行二次生成。

笔者在这张图加入了简单饰品。

同时修改了关键词：

导入，让AI开始绘制，三分钟后得到了4张图：

宛如变魔术一般，“咒语”效果明显，在外行人眼里，作品的细节已经十分丰富了。当然了，笔者在这里使用的是较为低级的AI程序，而如今最为先进的AI绘画程序已经能和职业人类画师相媲美。

但AI绘画程序真的能取代人类画师吗？别忘了，AI虽然能抓取关键词，却无法直接满足你的详细要求。想满足具体要求，就需要使用者足够熟悉各个关键词的效果，根据需要一个一个调整程序中的每一个参数，为了一张合适的画，使用者可能要生成成百上千的图画。与笔者的随意不同，上面的“圣经”的作者为了跑出这张图耗费了一周的时间训练AI和调节参数。

目前公认AI绘画缺少叙事，不能如真正的艺术家般创造富有意境的作品，毕竟AI不能像人一样解读图片里的深层含义，不会借笔触表达情感，也不具备分辨善恶的能力。笔者由此认为，至少目前，AI还不能替代所有人类画师。网上有绘画爱好者预言，未来是AI程序，tag师和画师三者合作作画，笔者支持这种观点。毕竟，AI还远不能在艺术上超过人类。

我们可以看到，继围棋之后，人类又再一次在一个领域被AI威胁。

AI绘画这项技术给CG绘画行业带来了巨大的冲击，即使是最保守的画师也意识到了危机。一些画师尝试在工作中使用AI来辅助工作，比如通过AI获得灵感。也有人尝试开辟新赛道，如推特上画师比拼想象力的大挑战。很多画师想学会在未来与ai相处。

但就像下围棋的AI“AlphaGo”很快就被新的AI“Alphy zero”击败一样，早晚会出现更先进AI进一步挑战人类的绘画行业。我们未来必须学会正确看待AI，使用AI，发展AI。

分享一个在网上看到的观点，若AI真的发展出一个完美的最终版本，完全取代了人类画师，连艺术学院也研究如何正确使用AI作画，那么是否会有一天，人类彻底遗忘绘画这项技能？

进一步说，如果未来某天，AI进入生活的方方面面，人们只需用“咒语”一样的关键词就可以完成平日的琐事，例如画画是使用“咒语”，上网也是使用“咒语”访问网站，连开门都用“咒语”。试想，这样的科幻与魔法有何区别？这是未来可能出现的巨大挑战。

AI发展已是未来大势所趋，不跟上她，她就推着你前进。