如何防止画作被 AI 拿去训练：从官方退出到 Glaze 与 Nightshade 防护

如果你是个靠画画吃饭的创作者，这两年大概率经历过这种崩溃：打开社交平台，到处都是模仿自己画风的 AI 图，甚至连推销数位板的广告都在用生成图像。更让人难受的是，你的作品可能早就被当成养料，无偿喂给了那些准备抢你饭碗的模型。

把作品全从网上撤下来显然不现实，毕竟创作者还要靠公开作品集接单和宣传。在法律规范还没完全跟上的当下，要守住自己的画作，只能靠创作者自己想办法。

官方退出的路，走起来像在受罪

AI 厂商们为了维持庞大的数据池，给出的「退出机制」往往繁琐到近乎刁难。以 OpenAI 为例，虽然它从去年 9 月发布 DALL-E 3 开始就允许创作者申请把作品移出未来的训练集，但流程极度消耗精力。你必须单独给每一张画填一张申请表，附上图片、文字描述以及版权证明。如果一个画师手里有成千上万张作品，光填表就能填到怀疑人生，而 OpenAI 从没公开过到底有多少人真走完了这套流程。

哪怕你通过阻止抓取爬虫 GPTBot 来保护自己的个人网站，只要图被转发到社交媒体上，依然有被抓取的风险。更关键的是，退出只能针对未来的数据集；OpenAI 明确表示模型不会保留已经训练过的内容，如果你的画之前已经被 DALL-E 吞进去了，那就彻底撤不回来了。

其他平台也没好到哪里去。Adobe 一直标榜自家的 Firefly 商业安全，原因是它只用 Adobe Stock 的图片训练。但现实是，Adobe Stock 的贡献者根本没有退出训练的选项，除非你直接注销不卖了；要是别人把你盗版的画上传到了 Adobe Stock，你还得去走侵权举报流程。

Meta 更是直接明牌，用户发在 Facebook、Instagram 和 Threads 上的公开内容默认都是训练素材。虽然它提供了一个申请表格，但只能删除第三方提供的数据，概念艺术家 Bethany Berg 接受 Wired 采访时直言，那个表格用起来极度卡顿，简直就像是「做样子的公关噱头」。至于 Midjourney 和 Stability AI，压根没有提供预防未来抓取的退出通道，创作者只能根据数字千年版权法（DMCA），往他们的官方邮箱发邮件申请下架。

主动给作品披上「隐形衣」

既然找官方投诉费时费力，很多创作者开始转向技术自救。芝加哥大学团队开发的 Glaze 就是其中的代表。这款免费工具会在画作的像素层面上做极细微的扰动，人眼几乎看不出区别，但 AI 模型在读取时却会把它识别成完全不同的风格。这样一来，即使模型硬要把你的画抓去训练，也无法学会你的真实画风。

这类工具给创作者提供了一种不用下架作品也能自我保护的思路。不过它也有门槛，比如运行 GPU 版本的 Glaze 需要特定显卡支持，处理起来同样需要花时间成本。

为什么重要

在目前这个阶段，我们认为依靠厂商自觉的「退出机制」基本上是杯水车薪。AI 公司的商业逻辑是数据越多越好，所以它们把退出的门槛设得极高，单张填表、邮件投诉、仅限未来数据，这些做法本质上是把版权合规的成本转嫁给了创作者个人。对普通创作者来说，与其花几天几夜去填 OpenAI 或 Meta 的表单，倒不如在公开发布高分辨率图时主动使用 Glaze 等工具做像素干扰，或者只在公开平台放低清预览。

从行业角度看，这种创作者与 AI 公司的拉锯战暴露了现行版权体系的脱节。传统的 DMCA 是为了处理具体的侵权副本下架，而生成式 AI 学习的是抽象的「风格」和「特征」，根本不保留原图。只要法律不强制要求训练数据预先获得授权，各大模型厂商就没有任何动力去主动净化数据源。我们认为，未来无论是技术层面的对抗工具，还是针对训练数据集透明度的法律诉讼，都会逼迫 AI 行业从野蛮爬取走向真正的版权采买市场。