AI艺术能离开人吗？

“艺术家已经不再创作品了，他创造创作（creation）本身”，赛博网络艺术家尼古拉斯谢弗（Nicolas Schöffer）如此宣称。谢弗的评论总是被引来描述AI创作的艺术。这一评论之所以吸引人，是因为它迎合了人类经典的傲慢：我们这一物种认为自己在艺术创作的过程中可上达神性，如上帝般使之与人肖似。他的评论也指出了一个问题，即扩宽了可以进行艺术创作的人或事物之后，谁能成为艺术家？如何成为艺术家？

将创造力归予机器确实很诱人。以艺术家钟愫君（Sougwen Chung）的机械“手臂”D.O.U.G*为例。这一机器接受了钟愫君特有笔触的训练，在现场表演中，它在画布上来回，与她进行协作性绘画。也可以想一想3D“机器人艺术家”艾达（Ai-Da）**，她能用照相机作为眼睛进行观察，用机器手臂画速写。她在网页中详细指出，她“没有生命，但却是一个能够与我们发生关联并作出回应的人物角色”。

*译者注

*D.O.U.G （Drawing Operations Unit Generation_X）即操作生成组件，可见艺术家个人网站 https//sougwen.com/

**艾达（Ai-Da）是全球首个仿真机器人艺术家，能够进行绘画和表演艺术，可见网站https//www.ai-darobot.com/about

钟愫君与机器合作，在平面画布上作画

但在D.O.U.G.和艾达创造的大多数艺术作品中，都有人类艺术家在幕后指挥，有他们的艺术视觉和操作参与其中。不论是否存在模仿性创造力，是否参与到真实的创造过程中，这些制造艺术的物体颠覆了我们对艺术家必须是一种创作者（author）以及创造力是独属于人类的力量的认知。

最近，艺术与AI的交互暴露出了关于作者身份、创造力、真实性以及代理权的悖论。事实上，乔安娜瑞林斯嘉（Joanna Zylinska）和马克阿梅里卡（Mark Amerika）在他们的新书中揭示道，对人类创造和机器创造的区分仅仅是一个假象。自然和人工的划分不过是人类自己创造和维护的一种手段。艺术家也是一种创造物：艺术家是在生产艺术品的过程中被创造出来的东西，而非在起源处就被赋予的角色。

– AI绘画：拉面daybreak –

在一位AI研究者的启发之下，我阅读了出版于1985年的自我帮助性的书籍《艺术与恐惧：对艺术创作的危险（和奖赏）的观察》（Art & Fear Observations on the Perils (and Rewards) of Art）。好奇心驱使，我试着做了作者做过的一件事：用“计算机科学”替换“艺术”一词。修订之后名为“电脑与恐惧”一书读起来可能是这样的：

计算机科学是由大众创造的。难以想象只拥有美德的生物能够创造出计算机科学。难以想象圣母玛利亚在写代码，或者蝙蝠侠在维护数据库。完美无瑕的生物无需创造计算机科学。讽刺地是，最佳的计算机科学家几乎不会拥有完美的理论形象。如果计算机科学是被大众创造的，你就必须允许计算机科学家也不过是一个普通人，也拥有普通人类所拥有的良莠不齐的品质。

这一修订呼吁我们关注亚里士多德对艺术的讽刺：艺术是对自然的模仿，是以人类的技艺接近完美理想的尝试。他的定义塑造了古希腊的“技艺”（techne）概念，这个词不仅指技术（ technology，Technik），还指与“艺术”（artistic）和“人工” （artificial）相关的东西。在计算机科学创作的艺术中，电脑程序和算法是模仿自然的艺术品吗？如果那些东西被用以制造更多的艺术，鉴于它们与大脑的相似，我们是将其仅仅视作工具，还是艺术家呢？

AI艺术是由人工智能（AI, Artificial Intelligence）创作的艺术。AI即经过特殊训练的计算模型，其低层次的结构是对人类大脑的模仿。像GPT-3*这样的人工神经网络会“学习”词语之间的结构，预测下一个词语，或按照输入的样本文章的风格创作一首诗或一篇新闻。OpenAI的DALL∙E系列产品**进行了文本与图像配对的训练，可以根据文本的提示创作图像。然而，DALL∙E系列非常忠于输入的词源， 经常输出超现实主义的作品。使用者可以输入不同寻常的事物组合和抽象概念（例如，“孟加拉猫兄弟吮吸意式浓缩并统治世界”），只需削尖铅笔的片刻时间，就会收到一系列视觉作品。

*译者注

GPT-3（Generative Pre-trned Transformers 3）是一种自回归的语言模型，可以运用深度学习来生成模仿人类的文本。OpenAI是一家人工智能研究和运用， DALL∙E系列产品可以根据自然语言的描述生成图像或艺术，可见网页https//openai.com/dall-e-2/

DALL∙E官网示例：An astronaut lounging in a tropical resort in space in a photorealistic style

https//openai.com/dall-e-2/

这一创作形式的带来了一个特殊的挑战。它让人们去反思，艺术和艺术创造是否独属于人类。瑞嘉和阿梅迎接了这一挑战，并捍卫后人本主义艺术理论的观点，认为非人实体和人类是一样，是艺术创作的潜在源泉。

艺术家兼评论家乔安娜瑞林斯嘉的《人工智能艺术：机器视觉和扭曲的梦境》（AI Art Machine Visions and Warped Dreams）一书提供了对AI艺术的第一个概略性评论，其中的大量论述促进了衍生的讨论。对瑞林斯嘉而言，AI艺术如其他所有艺术一般，是其所寓居世界的产物。这意味着AI的界限同时也是AI艺术的边界：算法晦涩难懂（它不会告知我们是如何做出预测的），它们用于学习的数据集也深深打着人类收集数据时带有的偏见的烙印。

此外，AI艺术与其技术一样，消耗着相同的资源。训练一个像GPT-3这样的模型会释放552公二氧化碳，是一辆美国汽车在使用期间平均释放量的五倍。改进AI工具所需的金钱成本的一个影响是，大多数预训练“基础模型”的AI工具，都是基于一些科技巨头，例如谷、脸书和微软OpenAI。这些不仅从这些工具的使用中盈利，而且限制对正在使用的模型的更新换代和进一步训练或精细调节。

瑞林斯嘉对“生成的”AI艺术持批判态度。之所以称AI艺术为“生成的”，是因为用算法界定和生产新文本的图像输出的预训练系统参与了其中。它不过是强调数据之间的关联方式，运用图像和文本生成技术，最终“将语言认知还原为视觉产品或艺术”来缓解疑惑。生成的艺术提醒我们，多产的艺术家不一定是一个好的艺术家。

瑞林斯嘉清晰地指出，AI生产的艺术作品就像奇观一样，以分散人的注意力而非吸引人告终。他们赞颂进步、创新和效率等理念，就像这些东西是绝对的价值，不会因为与其他社会价值比较而黯然失色。AI“奇观”最终也服务于相同的科技巨头，以及承销其生产的亚马逊和苹果。

– AI绘画：HoDaRaKe –

然而，AI艺术的前景并非在于用创造力迎合技术官僚，而在于揭示它的创作条件。瑞林斯嘉强调了特雷弗帕格伦*（Trevor Paglen）的作品，尤其是其在揭示大众监控（mass surveillance）时代不可见的权力结构的野心。

*译者注

译者注：特雷弗帕格伦（Trevor Paglen）是一位美国当代艺术家、地理学家和作者，其作品运用了大众监控和数据收集，可见文章https//www.publicbooks.org/showing-what-invisibility-looks-like/

其中，帕格伦的《以军事实验开始》（It Began as a Military Experiment，2025
2025
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2025）的项目——向1960年代的国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency , DARPA）AI研究的起源致敬——他研究了AI的黑盒子，以及训练DARPA人脸识别技术（FERET）使用的原始数据库。从远处看，这一装置看起来像是10个随机选取的人的肖像画，像是马里兰军事基地的服役人员。只有近看，才可以发现人脸上叠加的类似白色网格的标志。这个项目展示了大众监控的算法是如何利用众多照片组成某个人的“面纹”（“faceprint”），并可以在其他情况下识别和追踪这个人的。这些面纹不仅可以骗过人类眼睛，也可以用在数码相册这样无害的情况中，还可以用在识别犯罪和再犯风险这样的有害情况。

帕格伦的艺术作品借用了AI技术，并发出了一系列质疑：谁是观看的人？谁的观看方式作数？他们如何观看？为何如此观看？鉴于我们关于机器学习的知识如此欠缺（相较于照相机和笔等其他的艺术家的工具而言），揭示算法的不透明如何被用来构建和维持权力等级制度的艺术，让司空见惯的中的技术混淆变得陌生。

Trevor Paglan’s, It Began as a Military Experiment, 2025
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2025.

Trevor Paglen

在大众监控之下，人类意图与机器生成之间的界限已然消失。正是界限的模糊令瑞林斯嘉着迷。最后，她对我们与技术之间的关系的观点挑战了传统叙事。传统观点认为，AI的发展是对无止境的技术和社会进步的确认。

从这一修正主义的立场出发，人类不是技术的主人。他们与使用的工具一起演化，从而拥有本质性的技术性。但这些工具不仅包括“身体的整修”和“认识的扩展”，还包括“智能形式的扩大”。

理论家贝尔纳斯蒂格勒（Bernard Stiegler）论证道，是技术创造了人类，而非人类创造了技术[1]。这一反直觉的关系也在《作为人工智能的一生》（My Life as an Artificial Creative Intelligence）一书中进行了探讨。这是马克阿梅里卡和语言模型GPT-2的创作的行为艺术的书本形式。此书的语调是随意即兴的，因为阿梅里卡拒绝用学术惯例论述他的观点。相反，他致力于呈现艺术家和语言模型之间表现出的创造力。

创造力这一概念并不是产生新事物（novelty）或无中生有（ex nihilo）。在阿梅里卡的作品中，创造力被表现为与陌生的美学感受力相遇，一种本身就是非人的东西，一种人和机器都能产生的自动的“机械无意识”。从表面来看，这本书是逐渐演变为狂热循环的独白的对话，因为阿梅里卡和GPT-2逐渐融合为一体——一个“相互依赖的意识的混合体”。随着对话的发展，我变得不那么确定，不知自己阅读的是阿梅里卡的声音，还是他对GPT-2的文本输出的编辑。

用AI模拟透纳的风格

葡萄君

通过在不同章节中讨论相同主题，作品积聚了层层含义。这本书就像是一部交响乐，其节奏和主题都值得期待。阿梅里卡确实运用了音乐的隐喻，将自己视为“混音师”，将作品视作“即兴演奏会”，对GPT-2的编辑是“即兴重复”（“riffing”）和“采样”（“sampling”）。阿梅里卡写道，“当我与GPT-2即兴演奏时，我们（机器和我，语言模型和语言艺术家）就像变成了享有共同边界的信息雕塑家，将我们的风格协调起来，在空隙中读取彼此的信息，就像现场表演中的共同创作者”。

但是，我们不能确定确实是阿梅里卡写下了这样的话。为了颠覆我们关于作家的认知，阿梅里卡将自己塑造为一个不可靠的讲述者。在书的第一章中，阿梅里卡讲述他已经编辑了GPT-2的文本，给读者留下了二者是角色的印象。但当书继续展开时，讲述者露出了一些漏洞，他可能一直在撒谎。“是谁说你阅读的内容，不是80%出自与我即兴创作的语言模型之手？属于我的只有20%审稿—重复—合成的混合物，只是为了赋予这个处于主导地位的半机器人一些人类色彩。”

无法对创造性劳动进行分配，正是关键争议所在。阿梅里卡与GPT-2，无论是作为个体和共同体，都被称为“人工智能”（“artificial creative intelligence”）——这揭示了这一术语的模糊性（毕竟，“人工智能”是一系列使用概率模型的技术的总称）。我们假定为原创思想更像是基于经历或学习的东西时产生的无意识联系——作者将此称作“随处可见的原材料”。音乐很好地捕捉了我们思考时发生的一切。我们的思想是曲，有着充满灵感的主题和形式，美学实践是其自身的黑盒子。

关键在于，阿梅里卡仍然享有其书的首要和法定的著作权，因此，要理解帕格伦工作的内涵，我们必须听取阿梅里卡对它的解释。就像所有其他工具一样，AI的功能和实用性最终取决于如何使用它以及为何这样使用。

– Midjourney / The Verge –

在21世纪不断增长的批评声中，工程师朱莉奥马里奥奥蒂诺（Julio Mario Ottino）发声支持将科学的、技术的以及艺术的思考方式统一起来。尽管艺术总是一直在利用技术达到自己的目的，技术“渴望艺术的邀约，艺术无疆的思想，以及不断建造的新事物”。[2]奥蒂诺倡导的合并方法将会为技术实践注满丰富的价值、故事、梦想和评论，这些语词已经在艺术领域中存在许久，AI艺术将会采纳这些语词。

AI艺术仍然需要人类艺术家。但在AI艺术的最佳状态，它会让人类艺术家将我们关于艺术和科技的范畴和故事置于其外。瑞林斯卡指出，人类艺术家总是依赖于大量非人的媒介，包括“欲望、冲动、病毒、药物、各种有机和无机物以及设备，还有各种类型的网络——从菌丝到互联网”。意识到非人的媒介在艺术创作中的贡献尤其重要，斯蒂格勒将此称作“自动化社会”（Automatic Society），在这一社会中，行政、法律、军事、甚至私人生活中的决策已经在相当大的程度上是自动化的。[3]

瑞林斯嘉和阿梅里卡敦促我们去认识到我们与机器相互依存的程度。这一请求，源自于让我们可以更好去评价和重新思考那些仍属于我们的和伦理决策的愿望。

参考文献

1.Bernard Stiegler, Technics and Time, 1 The Fault of Epimetheus, translated from the French by Richard Beardsworth and George Collins (Stanford University Press, 1998).

2.Julio Mario Ottino, The Nexus Augmented Thinking for a Complex World—The New Convergence of Art, Technology, and Science (MIT Press, 2025), p. 174.

3.Bernard Stiegler, Automatic Society, Volume 1 The Future of Work, translated from the French by Daniel Ross (Polity Press, 2025
2025
2025
2025
2025), p. 106.

作者：GLORIA B. YU l 译者：Muchun l 校对：Soso

编辑：杨银烛、光影 l 排版：光影 l 封面：Midjourney

原文：https//www.publicbooks.org/art-artificial-intelligence-joanna-zylinska-mark-amerika/

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