人工智能时代的艺术

〔英国〕托马斯·格雷厄姆

2018年10月的一天，许多记者的电子邮箱里收到了一篇神秘的新闻稿。新闻稿的首页是黑底白字的醒目标题——“创造性并非人类独有”，就像街机屏幕上弹出的“游戏结束”页面。发件人是法国一个叫Obvious的三人团队，他们声称其研发的人工智能已经创作出真正的艺术作品。这是一系列宣传活动的开始，目的是为一幅神秘肖像画的拍卖造势。佳士得拍卖行给出的起拍价不到1万美元，但最终，这幅名为《埃德蒙·德贝拉米》（Edmond De Belamy）的肖像画以43万美元成交。

這幅肖像画看起来很粗糙，甚至让人感觉还未完成。如果只是匆匆地瞥一眼，它可能勉强符合伦敦国家肖像画廊的展出要求。但要是定睛细看，你就会发现画面的模糊和怪诞之处：一块暗淡的画布上呈现出一张圆圆的白色面孔，三个暗区表示两只眼睛和一张嘴。而且，整幅画的“笔触”看起来有明显的像素化痕迹。在画布右下角的底端，落款的署名是一种算法公式。这就是我们在机器“眼中”的形象吗？也许，摆脱人类感知的成见，这就是我们看起来的样子。

这是第一幅在顶级拍卖行成功拍卖，也是迄今价值最高的人工智能画作，故而得到了广泛传播，Obvious团队还因此被媒体视为一种新艺术的标杆。但另一方面，Obvious团队对这次拍卖的大事宣扬，让人们对人工智能的态度很快由兴奋转向焦虑，尽管他们曾轻描淡写地提醒人们不要失去理智，正确看待新生事物。媒体上充斥了各种惊慌的质疑：这是艺术吗？艺术家或者说此时的作品所有者是谁？机器现在也有创造性了吗？

这些质疑虽然有所依据，但却都是没经深思熟虑的肤浅之问。人工智能技术还远不像Obvious团队所暗示的那样先进，公众甚至根本不知道人工智能是什么以及它能做什么。Obvious团队的宣传正是充分利用了这一点。

人工智能的智慧

其实人工智能艺术已经有50年的历史了，而Obvious团队的这幅肖像画则是新浪潮的一部分。在过去，若想使用电脑生成艺术，你必须按照既定的美学规则编写代码。相比之下，这股新浪潮使用的算法有自我学习功能。在用生成对抗网络（Generative？Adversarial？Network）之类工具生成线条的基础上，新时代的人工智能就可以创作出别具一格的作品了。

这幅肖像画右下端的署名就是生成对抗网络的算法公式。本质上，它不是一个网络在单独工作，你得让两个对抗性的网络相互博弈。这就像艺术品伪造者和艺术侦探（艺术品鉴定师）之间的交锋。两者习得的审美眼光和旨趣源于同样的数据集，只不过前者通过模仿生产艺术品，而后者则负责判断它的真假。当伪造者的把戏被戳穿，他就得修改漏洞。这样的交锋会不断往复下去，直到艺术侦探再也辨别不出艺术品的真假。在佳士得拍卖行成交的这幅作品就是这样问世的。

但它不是人工智能创作的唯一作品。事实上，人工智能几乎可以创作出无穷多的作品，这只是其中的一幅而已。Obvious团队之所以选择这幅画，而不是另一幅，并没有什么特别的原因，只是因为他们主观上认为它合适。而在此之前，他们首先对人工智能进行了编程，随后挑选了15000幅肖像画供其学习。这幅画把生成对抗网络算法公式当作署名是一种投机取巧的推广手段，无论如何，人工智能是不可能独自创作作品的。

事实上，这个人工智能的编程甚至不是Obvious团队自己的。佳士得拍卖之后，人们才得知这幅画的编程实际上出自美国青年人工智能艺术家罗比·巴拉特（Robbie？Barrat）之手。他编写了程序，并以Wikiart网站上的作品作为人工智能的学习模本，生成足以以假乱真的肖像画，之后他把编码以一种源代码开放许可的方式分享到网络上，任何人都可以免费使用。所以，《埃德蒙·德贝拉米》这幅肖像画不仅不是人工智能的原创，甚至也不真正属于Obvious团队。

知道这些后，佳士得拍卖引发的热潮和争议很快退去。人工智能既没有独自创作艺术作品，也没有任何人类意义上的创造性。它当然不是那种我们在科幻电影里看到的情感丰富、目标明确和自主思考的智能机器人。但它仍是一种不错的工具，能产出有趣和让人意想不到的作品，许多艺术家像Obvious团队一样正在使用这种技术，只不过加入了更多想象力。

人工智能艺术

使用人工智能的艺术家并不担心被取代。他们制造机器并每日使用它们；他们了解机器的局限性。让他们感兴趣的是人和机器的共同创造：人工智能如何让他们超越自身能力的极限。德国艺术家马里奥·克林格曼（Mario？Klingemann），一位在艺术上使用人工智能的先锋，把它当作一种突破人类认知局限的途径。

“最终，你囿于你的所见、所听、所读，很难有打破条条框框的奇思妙想，”克林格曼说，“有些人于是希冀通过吸毒来获取灵感。而现在我们可以利用机器来超越自我。因为机器没有成见，没有预设的方向。人工智能的艺术创作经常会别开洞天，带来意想不到的艺术效果。”

不是简单地把代码复制粘贴，然后点击运行就行了，人工智能艺术家要以他们自己的方式使用一整套设置。克林格曼创建了生成模型系统，把一个个模型链接在一起，利用前一个的输出来训练后一个，直到最后生成的图像与原件相去甚远，仅仅是它的扭曲折射。英国艺术家安娜·里德勒（Anna？ Ridler）创建了独特的数据集来训练模型，例如，她拍摄了成千上万张郁金香照片，然后训练人工智能生成郁金香绽放的视频，以比特币价格的波动来控制。加拿大华人艺术家钟愫君（Sougwen？Chung）在她自己的画作中训练人工智能，把学习她风格的人工智能转移到一个机器臂上，和她一起作画。如此一来，就有了艺术家和机器合作完成的艺术作品。

一开始，人工智能艺术好像成了视觉艺术家的专属，人们想当然地认为图像比文字或声音更适合人工智能。但实际情况是，当人工智能试图模仿它所训练的内容时，它会犯错误，而视觉艺术比其他艺术对此有更大的宽容度。正如克林格曼所言：“眼睛比耳朵更寬容。”

然而，仍有艺术家在探索人工智能在文字和声音上的运用。美国艺术家、创意技术师、电脑黑客、数据科学家、作家罗斯·古德温（Ross？Goodwin）就是其中之一。他致力于用人工智能来进行文学创作，其最新项目是开着一辆连接上照相机、麦克风和电脑的黑色凯迪拉克上路，驾驶室里，吐出来的打印纸看上去像是没有止尽的超市收据。“这个想法是以车作笔写一部小说。”古德温解释说。一路的风景、车内的说话声、时间和地点都传入人工智能，并最终转化成文字。通过改变人工智能已经习得的文学的风格，他控制作品的叙事方式。“阅读的时候，你就成了作者，因为字里行间没有人类想要表达的主题，”古德温说，“是你赋予了作品意义。读者自然成了作者。”

无主题触及了人工智能艺术概念转变的核心。“这是个反思它对人类的意义、对智能的意义的很好机会，”把人工智能运用到舞蹈中的美国艺术家凯尔·麦克唐纳（Kyle？McDonald）说，“如果我们构建出模仿我们自己智慧的算法，我们就有机会弄清楚：创造性究竟意味着什么？为什么艺术有优劣之分？为什么艺术会让我们感同身受？作者的身份究竟有多重要——如果我听到一首好歌，那么它是由人工智能还是由人类创作的还重要吗？”

大多数艺术家对人工智能具有创造性的想法持嘲笑态度，但这要看你是如何定义创造性了。人工智能确实能创造艺术作品，有时甚至是以一种崭新、有效的方式，但它们漫无目的，也没有情感上的共鸣。其最终产出的作品要靠人类来解释和领会。“机器无意创造任何东西，”克林格曼说，“你点燃火，它就产生出有趣的形状，但火本身是没有创造性的——那些形状的图案是你幻化并赋予它的。人工智能就是美化了的篝火。”

与其执拗地追问机器是否具有创造性，还不如去问：我们要凭什么去相信机器的创造性？美国印第安纳大学计算机科学和认知学教授道格拉斯·霍夫施塔特（Douglas？Hofstadter）是这一领域的大咖，他曾在书中写道：“尽管人工智能在不断向前迈进，但它并没有产生让每个人都认同的智能作品，只是让我们知道智能作品不是什么。”这句话也可以运用到创造性上：机器取得的成就越大，标准就越高——我们对人类创造性的理解就越深入。“最终，竞争总是逼着我们去做得更好，”克林格曼说，“去看清一个道理——人类仍然是万物的尺度。”