如何防止畫作被 AI 拿去訓練：從官方退出到 Glaze 與 Nightshade 防護

如果你是個靠畫畫吃飯的創作者，這兩年大機率經歷過這種崩潰：開啟社交平臺，到處都是模仿自己畫風的 AI 圖，甚至連推銷數位板的廣告都在用生成影像。更讓人難受的是，你的作品可能早就被當成養料，無償餵給了那些準備搶你飯碗的模型。

把作品全從網上撤下來顯然不現實，畢竟創作者還要靠公開作品集接單和宣傳。在法律規範還沒完全跟上的當下，要守住自己的畫作，只能靠創作者自己想辦法。

官方退出的路，走起來像在受罪

AI 廠商們為了維持龐大的資料池，給出的「退出機制」往往繁瑣到近乎刁難。以 OpenAI 為例，雖然它從去年 9 月釋出 DALL-E 3 開始就允許創作者申請把作品移出未來的訓練集，但流程極度消耗精力。你必須單獨給每一張畫填一張申請表，附上圖片、文字描述以及版權證明。如果一個畫師手裡有成千上萬張作品，光填表就能填到懷疑人生，而 OpenAI 從沒公開過到底有多少人真走完了這套流程。

哪怕你通過阻止抓取爬蟲 GPTBot 來保護自己的個人網站，只要圖被轉發到社交媒體上，依然有被抓取的風險。更關鍵的是，退出只能針對未來的資料集；OpenAI 明確表示模型不會保留已經訓練過的內容，如果你的畫之前已經被 DALL-E 吞進去了，那就徹底撤不回來了。

其他平臺也沒好到哪裡去。Adobe 一直標榜自家的 Firefly 商業安全，原因是它只用 Adobe Stock 的圖片訓練。但現實是，Adobe Stock 的貢獻者根本沒有退出訓練的選項，除非你直接登出不賣了；要是別人把你盜版的畫上傳到了 Adobe Stock，你還得去走侵權舉報流程。

Meta 更是直接明牌，使用者發在 Facebook、Instagram 和 Threads 上的公開內容預設都是訓練素材。雖然它提供了一個申請表格，但只能刪除第三方提供的資料，概念藝術家 Bethany Berg 接受 Wired 採訪時直言，那個表格用起來極度卡頓，簡直就像是「做樣子的公關噱頭」。至於 Midjourney 和 Stability AI，壓根沒有提供預防未來抓取的退出通道，創作者只能根據數字千年版權法（DMCA），往他們的官方郵箱發郵件申請下架。

主動給作品披上「隱形衣」

既然找官方投訴費時費力，很多創作者開始轉向技術自救。芝加哥大學團隊開發的 Glaze 就是其中的代表。這款免費工具會在畫作的畫素層面上做極細微的擾動，人眼幾乎看不出區別，但 AI 模型在讀取時卻會把它識別成完全不同的風格。這樣一來，即使模型硬要把你的畫抓去訓練，也無法學會你的真實畫風。

這類工具給創作者提供了一種不用下架作品也能自我保護的思路。不過它也有門檻，比如執行 GPU 版本的 Glaze 需要特定顯示卡支援，處理起來同樣需要花時間成本。

為什麼重要

在目前這個階段，我們認為依靠廠商自覺的「退出機制」基本上是杯水車薪。AI 公司的商業邏輯是資料越多越好，所以它們把退出的門檻設得極高，單張填表、郵件投訴、僅限未來資料，這些做法本質上是把版權合規的成本轉嫁給了創作者個人。對普通創作者來說，與其花幾天幾夜去填 OpenAI 或 Meta 的表單，倒不如在公開發布高解析度圖時主動使用 Glaze 等工具做畫素干擾，或者只在公開平臺放低清預覽。

從行業角度看，這種創作者與 AI 公司的拉鋸戰暴露了現行版權體系的脫節。傳統的 DMCA 是為了處理具體的侵權副本下架，而生成式 AI 學習的是抽象的「風格」和「特徵」，根本不保留原圖。只要法律不強制要求訓練資料預先獲得授權，各大模型廠商就沒有任何動力去主動淨化資料來源。我們認為，未來無論是技術層面的對抗工具，還是針對訓練資料集透明度的法律訴訟，都會逼迫 AI 行業從野蠻爬取走向真正的版權採買市場。