一位设计师在 2010 年创作的著名 Git 分支模型图，最近被微软在其官方学习门户上使用。然而，微软发布的版本是一个通过 AI 生成的劣质仿冒品，不仅图像质量低下，信息传达混乱，而且完全没有提及原作者。这一事件的核心问题并非图片被使用，而是大型公司在内容创作中表现出的对原创缺乏尊重、审核流程缺失以及 AI 生成内容可能带来的版权与质量隐患。
一张精心设计的图表
2010 年，作者发布了《一个成功的 Git 分支模型》一文，并为此专门设计了一张图表。这张图经过精心设计，对颜色、曲线和布局都进行了反复推敲，旨在清晰地传达分支之间随时间变化的关系。
- 初衷是分享： 作者公开了源文件，希望知识能被广泛传播。
- 影响广泛： 过去十几年，这张图出现在无数书籍、演讲、博客和团队文档中，作者对此一直持开放态度。
微软的 AI 仿制品
大约 15 年后，微软公司在其官方的学习门户网站上发布了一张极其相似的图，但这是一个质量拙劣的 AI 生成版本。
- 未经授权和署名： 微软没有提供任何指向原作者或原始文章的链接和署名。
- 质量堪忧： AI 版本被形容为“丑陋”、“粗心”和“业余”，完全配不上微软的品牌形象。
- 设计细节尽失： 原图中精心设计的视觉语言、分支颜色、线条布局和对齐方式，在 AI 版本中变得一团糟。
- 明显的 AI 痕迹： 图中不仅有箭头缺失或指向错误方向的问题，还出现了“continvoucly morged”这样的明显拼写错误。
令人沮丧的不是有人用了我的图，而是这背后所体现的（缺失的）流程和用心：将他人精心创作的作品扔进机器，抹掉指纹，然后当作自己的东西发布。
问题不仅在于抄袭
作者感到悲哀的核心原因，并非自己的作品被使用，而是其背后的草率态度。这并非在他人成果上的“再创作”，而是“把一个好东西变坏”。这种行为除了“生成内容”之外，似乎没有任何有意义的目标。
这件事引发了更深层次的担忧。这次的抄袭之所以被轻易发现，是因为：
- 原图知名度足够高。
- AI 生成的“劣质品”痕迹太明显。
但未来，随着 AI 技术的进步，更多不知名的内容可能会被以更高级的方式篡改或伪装，届时这种抄袭将变得难以辨认。
简单的诉求
作者对此事的要求并不高：
- 给予署名： 一个指向原始文章的链接和署名是基本的尊重。
- 解释过程： 希望了解微软内部是怎样的流程导致了这张劣质图片的诞生，以及为何作为学习资源的文档缺乏最基本的校对。