AI创作工具-AI 绘画、创造力、NFT：技术还是艺术？

近日，一组“宋代戴VR眼镜的老虎”画作走红网络。

除了老虎戴着VR眼镜之外表情包设计，另一个原因是这些画是由人工智能算法绘制的。

人工智能可以让一个根本不会画画的人在几分钟内创作出一幅“世界名画”。

你只需要输入几个单词或句子描述，就可以得到如下的作品。

当然，也有可能得到如此奇怪的创作。

一些AI绘画工具和作品持续成为社交媒体上的热门话题。 讨论主要围绕“人工智能技术是否已经超越人类”、“人工智能是否会在相关领域取代人类工作”等问题。

关于以上话题，相信大家已经看过很多相关的文章或讨论，这里不再赘述。

让我们尝试从另一个角度来看待它。

>。 人工智能与创造力

新技术，尤其是人工智能，在音乐、建筑、美术和科学等创造性活动中发挥着重要作用。

当谈到人类的工作是否会被人工智能取代时，很多人认为艺术可能是最后的前沿。

算法可以学习下棋，但艺术却完全不同。

艺术需要创造力，这是只有人类才拥有的东西。

长期以来，我们都将计算机视为人类创造性活动的辅助工具。

在人工智能算法的加持下，我们是否可以关注计算机与创造力之间更大的关系，将计算机本身视为一个创造性的实体？

这一观点引入了一个新的概念和领域，即“计算创造力”。

计算创造力是一个非常活跃的主题领域，有很多研究和讨论。

例如，很多人仍然依靠图灵测试来估算软件制作的作品的价值。

也就是说，如果一定数量的人无法确定哪些作品是计算机生成的，哪些是人类创作的，那么该软件就可以做得很好。

然而，图灵测试并不适合判断创造力。

因为除了是否可以将其识别为机器或人类创造物之外，显然还有其他问题需要考虑。

就像“完全公开后，人们会像人类创作的作品一样重视计算机生成的作品吗？”。

在一些领域，比如AI辅助绘图、AI辅助制药、AI辅助投资等，答案可能是肯定的。

在其他领域，例如视觉艺术，也存在争议。

这又回到了上面的话题，人工智能有创造力吗？

创造力看起来很神秘，因为当我们谈论创意时，很难解释我们是如何得到它们的。

同样，当我们试图解释创造力时，我们经常谈论诸如“灵感”和“直觉”之类的模糊概念。

尽管我们不知道创造性想法如何表现出来，但这并不一定意味着科学解释不存在。

语言理解、模式识别等活动虽然解释起来很复杂，但也正在被越来越好的人工智能技术所复制。

既然任何事物都不可能从无到有，那么同样重要的是要明白，创意往往受到历史文化的指导，是文化传承和生活体验的结果。

也就是说，人们头脑中出现的新想法可能并不完全是新的，因为它们的种子已经存在于头脑中。

换句话说，创意背后是基于人们所拥有的文化、知识和经验。

如果创造力被理解为在我们已有的知识之间建立新联系的结果。

那么，你拥有的知识和经验越多，你就越有可能找到难以想象的关系并产生创造性的想法。

一个人拥有的知识越多，他的创造力就越强。

如果从这个角度理解，创造力的操作性定义是：“创意是已知想法的新颖且有价值的组合”。

因此，创造力可以被理解为一种解决问题的高级形式，涉及记忆、类比、学习和限制条件下的推理等。

这在一定程度上使得创造力被计算机复制成为可能。

>。 当艺术遇到不确定性

计算机生成的“艺术”已经成为现实几年了。

人工智能算法的进步将其提升到了一个新的水平，也正在改变人们创造、理解和评价艺术的方式。

最初，人工智能并不是作为创造者，而是作为模仿者应用于艺术。

这项技术被称为风格迁移，通过输入和分析数千张图像来“学习”特定的美学，然后利用深度神经网络来复制、重新创建和融合艺术品的风格。

过去几年出现的大多数人工智能艺术都使用称为生成对抗网络（GAN）的算法。

该算法由计算机科学家 Ian Goodfellow 在 2014 年首次提出。算法模型由两个子模型组成：生成器模型，用于生成随机图像； 判别器模型，用于识别生成的图像与输入的真实图像是否一致。

随着随机生成的步伐，人工智能作品不再是简单的模仿和融合，随机性的增加意味着不确定性的增加。

量化3.0是数理统计+机器学习+经济金融模型的结合。 经济和金融模型用于解释，数理统计用于描述数据的分布，机器学习用于进行预测。

谈到艺术欣赏，传统艺术可以理解为描述性和可解释性，人们的欣赏过程就是描述和解释。

当人工智能被添加到艺术中时，它会增加可预测性。

不同的是，人工智能在艺术中的应用强调创造力，因此可预测性也可以说是不确定性。

只是这里的不确定性可能令人惊奇，也可能令人恐惧。

从一般审美标准来看，大多数在模仿阶段产生的AI作品并不能被称为“艺术品”。

当人工智能具备再现创造性艺术行为的能力时，其作品就充满了不确定性和可能性，更有可能产生可以称为“艺术”的AI作品。

>。 人工智能艺术的淘金热

当人们还在讨论一件AI作品是否可以称为“艺术品”及其艺术价值时，它已经被标上了价格。

自从人工智能技术引入艺术领域以来，它已经对艺术产生了重要影响。 在数字化转型浪潮下，将持续产生更加深远的影响。

正如罗格斯大学艺术与人工智能实验室主任艾哈迈德·埃尔加马尔（Ahmad Elgammal）所说，历史上第一次，一种工具具有一定的创造力表情包设计，可以让你感到惊讶。

Elgammal 的团队创建了 AICAN（Artificial Intelligence Creative Adversarial Network，人工智能创意对抗网络），并表示这个程序学习了现有的艺术风格和美学，可以产生创新的图像，可以说是一个近乎自主的艺术家。

2017年，当AICAN的作品在巴塞尔艺术展上展出时，75%的参观者误认为这是人类的作品。

AICAN 的一件作品在当年晚些时候的拍卖会上以近 16,000 美元的价格售出。

2018年，法国艺术团体Obvious利用GANs算法生成的肖像画《埃德蒙·德·贝拉米肖像》在佳士得拍卖行拍出了43.25万美元（约合人民币298万元）的惊人天价。 人工智能创作的艺术品在拍卖会上出售。

也许你很好奇这幅昂贵的人工智能艺术品是什么样子AI创作工具，读完后你可能会感到失望。

与当今许多优秀的AI作品相比，它并没有那么令人惊叹。 可以说平淡无奇，毫无美感，甚至有点像程序失败或者调试过程中的产物。

因此，这件作品一度被认为是2018年最无聊的艺术品。

2019年AI创作工具，被誉为“第一位超现实人形人工智能艺术家”——人形机器人Ai-Da（Ai-Da以第一位女性计算机程序员Ada Lovelace的名字命名），在她的一件艺术品上卖出了超过100万美元的艺术品展览。

对于Ai-Da的人工智能艺术家身份及其作品也存在不少争议和质疑。

比如，有人认为她所谓的创作其实只是按照设定的代码执行指令，所展现的艺术只是程序员的个人想法。

她的艺​​术家身份也被认为是一种营销炒作，只能算是行为艺术。

2021 年，一种名为 Botto 的人工智能算法在其生成的六件 NFT 艺术品拍卖会上赚取了约 130 万美元。

Botto 每天根据关键词生成 300 张图片，然后每周通过“品味模型”选出 350 个作品，发送到社区由人类投票。 得分最高的作品将转换为NFT进行拍卖。

看，AI想象的世界

可见，人工智能生成的艺术品正在影响艺术市场。

然而，上述的人工智能创造似乎只是实验室或科技公司的研究和技术，这对很多人来说可能没有多大意义。

人性化的工具和应用程序的开发让更多的人体验到人工智能创作的新鲜感，让艺术创作变得比以前更容易。

越来越多的AI创作工具开始向普通用户开放，这让AI艺术创作变得像“你画我猜”一样简单。

除了最近流行的关键词生成图像工具Disco Diffusion之外，类似的还有WOMBO Dream、NightCafe Creator、Midjourney以及之前生成“虎装AR”的Imagen（Google）和DALL·E2（OpenAI）等。

这些工具大多可以免费使用，也有付费版本和功能，对版权归属和使用范围也有不同的要求。

不是每个人都是艺术家，但有了人工智能工具，每个人都可以创造艺术。

但目前，许多由人工智能直接生成的作品看上去精致复杂，但缺乏自觉性和整体性，或者过于抽象、难以解释。 乍一看很神奇，但仔细观察就会出现一些难以理解的地方。

因此，一些艺术家开始尝试以AI为辅助工具，将AI产生的结果作为创作素材，然后进行修改、组合，形成相对完整的作品。

还有人通过不断调试关键词，让AI生成的作品更容易理解，更接近一般意义上的艺术作品。 相信很快就会出现专门从事AI创作的艺术家。

当前，人工智能的表现有趣而新颖，但同时也将是一定时期的审美。

人工智能艺术作品今天可能看起来新鲜有趣，但很快就会不再新鲜有趣。

当它们不再是被带入美术馆的新事物后，最终，最重要的事物将作为艺术史继续存在。

人工智能既不是艺术的救世主，也不是艺术的毁灭者。

这只是另一种风格，被趋势和事件锁定在一个时刻，这些趋势和事件会像其他风格一样过去并继续发展和变化。

但我们可以在不确定性中看到无限的可能性，就像透过万花筒窥视多元宇宙的一角。

最后，让我们欣赏一下用AI工具创作的一些作品。

（作者张小泉为清华大学欧文和琼·雅各布斯讲座教授）