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艺术奇点:人工智能艺术如何重新定义创造力

经过 Sheidu7m2023/02/24
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太長; 讀書

机器学习算法在大量图像数据集(包括现有艺术品的数据集)上进行训练,然后利用这些知识生成新的艺术作品。人工智能艺术的出现在艺术家和艺术评论家的巢穴中激起了强烈的反弹。他们认为人工智能是一串没有感情的代码。
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主图:AI 艺术机器人诠释 17 世纪的创造力。


自文明诞生以来,创造力一直是人类社会的一个基本方面。它一直并将继续成为我们通过艺术进行创新、交流和表达自我的能力的基石。


尽管我们经常团结起来收获它的实用或美学回报,但对于谁或什么(在 AI 艺术的情况下)可以宣称“创意”的称号,存在着永无止境的斗争。

这个称号是专为人类保留的吗?它与原创性有关吗?如果是这样,是否有任何创意作品真正原创且不受现有影响?这些问题都没有简单的答案。

重塑熟悉的东西:创造力就是寻找新的视角

“创造力是一种混音”。柯比·弗格森 (Kirby Ferguson) 在他十年前的 TED 演讲中说过的话。一场大胆挑战我们对艺术创造力和独创性(以及人类努力的各个方面)的理解基础的演讲。

他的论据如下:


创作行为,无论是艺术、音乐、文学还是其他任何事物,从根本上讲都是建立在复制、转换和组合的原则之上的。


弗格森展示了音乐传奇人物鲍勃迪伦如何通过参考传统民歌的旋律和结构来创作他的早期作品。结果是一种新的声音,但由老歌的片段组成。


除了弗格森的例子,在油画和油画的世界里,不乏当代艺术家将他们独特的风格归功于老一辈艺术家的作品。


一个很好的例子是Kehinde Wiley ,他是一位非常成功且技艺高超的非裔美国画家,他以参考古典大师风格创作黑色人物作品而闻名。他引用旧作品重要吗?结果是他的创造力受到质疑吗?


一点也不!


Wiley 作品的每一处都散发着巅峰的创造力。他笔下的优雅,精湛的笔触和迷人的色彩运用。一切!

看看这些例子,人们可以说创造力的本质是利用现有的元素并将它们结合起来创造出新的东西——新的视角。


人工智能生成的艺术怎么样?

人工智能生成艺术背后的技术建立在复制、转换和组合的相同原则之上。机器学习算法在大量图像数据集(包括现有艺术品的数据集)上进行训练,然后利用这些知识生成新的艺术作品。人工智能生成的作品不仅仅是现有内容的副本。它是一种新的创作,是在现有内容的基础上构建的。


这些艺术作品的不同之处在于它们如何结合这些元素、它们呈现的背景以及它们对观众的情感影响。它们反映了算法或训练数据的偏见和偏好,以及策划和展示最终产品的人的认可。


但就像摄影术的发明一样,人工智能艺术的出现在艺术家和艺术评论家的巢穴中激起了强烈的反弹。他们认为,人工智能是一串没有感情的代码,它缺乏人情味,这意味着真正的创造力和艺术即将被判处死刑。


如果这是真的,那么 AI 肯定是敌人。

机器之死!

辩论结束!

好吧,没那么快。


超越机器——人工智能艺术不仅仅是代码

关于 AI 生成的艺术缺乏人类输入,因此没有任何情感共鸣的论点并不能呈现完整的画面。通常,创造 AI 艺术是艺术家和机器之间的协作努力。后者是一种促进创作过程的工具,而不是完全取代艺术家的工具。


Midjourney是当今最流行的 AI 艺术生成程序之一,它根据用户(人类)提供的文本提示创建图像。


中途提示:乔·拜登在椭圆形办公室中向无所不知的人工智能程序寻求政治建议的逼真图像。


基本上,用户想象一个提示,输入它,然后程序生成一组四张图像。从这一点开始,由用户根据提供的提示选择最引人注目或最准确呈现的输出。


看那个!毕竟,“缺乏人工输入”并不那么准确。如果这是一场实事求是的游戏,“涉及人工输入”将是唯一正确的答案。


那么,AI 生成的艺术有什么不好呢?


深入了解 AI 艺术抵抗

尽管 AI 艺术在与人类同行具有潜在相似性方面获得了一些分数,但它仍远未受到越来越多的艺术家、艺术评论家和爱好者组成的评审团的青睐。


坦率地说,这一事实并不令人意外,因为该技术继续编织着一张由难以解决的问题组成的粘性网络。


让我们来看看其中的一些。

作者之谜


Edmond de Belamy 的肖像,佳士得以 432,500 美元的价格售出的第一幅人工智能肖像。谁得功劳?人还是机器?


人工智能艺术中的作者身份问题既复杂又具有挑战性,因为没有将创意所有权归于特定艺术家或个人的固定协议。


此外,随着一些人工智能艺术程序的学习和发展——进一步推动机器复杂性的极限,决定人类参与的程度变得更具挑战性。这对所有人来说意味着无休止的道德和法律辩论的熊熊燃烧的火焰。从短期来看,也许从长远来看,一个潜在的解决方案是考虑看人工智能艺术的真实面目——人与机器之间的协作。


创建原始算法或提供提示的个人获得创意功劳,而人工智能程序在创意过程中进入工具/合作者类别。

可悲的是,建议还不够。我们尚未就在机器生成艺术的背景下定义所有权的可接受方式达成任何共识。因此,阻力依然存在。

知识产权盗窃

另一个复杂和多方面的挑战推动了对人工智能艺术的抵制。由于人工智能程序可以生成与现有艺术作品惊人相似的艺术作品,因此对剽窃的担忧变得越来越切题。


模仿问题尤为紧迫,因为人工智能生成的与知名艺术家的作品非常相似的作品如果在未经适当归属或许可的情况下进行营销和销售,可能会被视为智力盗窃。此外,AI 艺术程序在包含现有受版权保护的艺术品的数据集上运行这一事实引发了进一步的担忧。


如果没有该领域的道德准则和最佳实践,包括透明度和同意标准、归属以及使用现有和受版权保护的材料的协议,人工智能艺术距离战胜阻力还有很长的路要走。

好旧的进化

作为热衷于生存的生物,人类天生就抵制变化——陌生的事物。一方面,这是可以理解的。另一方面,它可能是我们对新的 AI 艺术技术的抵制的原因。


想一想;直到最近,艺术领域仍然是人类独有的。如此之多,以至于在想到艺术时,头脑会立即联想到训练有素的双手和天才的头脑,因为他们将时间、耐心、错误和情感转化为杰作。纯粹的魔法!

我们甚至花费数年时间和数千美元的学费来学习这个巫术的内部运作方式。


为将其简化为机器和算法的系统腾出空间意味着什么?艺术学位和多年的奉献精神会发生什么变化?艺人的感情和事业保障如何?没有“好的”答案,像这样的问题就不仅仅是问题了。


他们感觉像是威胁。


AI 艺术程序是否构成任何威胁似乎是次要的,而不是暴露于这种威胁的感觉。由于进化设计了我们的生存本能,可以在威胁到来时启动,因此努力理解人工智能艺术并确定其真正的风险状态对于缓解阻力可能至关重要。


离别思念

这篇文章的重点并不是要论证人工智能艺术程序与人类一样具有创造力。出于许多充分的理由,这将是一项徒劳的任务。其中之一是人类具有动态能力这一事实。我们也能够体验影响我们创造力的强烈情绪。即使是最先进的 AI 模型也是如此。


然而,考虑到与人类创作过程的相似之处,有必要重新思考我们对创造力和 AI 生成艺术的理解。


如果艺术用于创造美、唤起情感或推动叙事,那么它如何存在的问题应该取自或增加其创造性本质吗?它是人造的还是人工智能生成的重要吗?我们是否应该关注是什么让 AI 艺术变得不完美来为抵制辩护?还是我们进行必要的改进并探索一条通往无限创意可能性的新路径?


弟兄们,你们怎么说?在评论中让我知道。



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