图片来源：马里奥·克林吉门
虽说这场画作拍卖只不过是一场闹剧，但已经有许多艺术家开始利用人工智能创作艺术作品，他们并不担心自己将被人工智能取代。
2018年早些时候，一则秘密的媒体通稿出现在了许多记者的邮箱中。通稿的黑白风格就像是电子游戏机的“游戏结束”页面，稿件中这样写道：“创意已经不再是人类的专属。”作者是名为“Obvious”的法国三人组，他们声称自己打造的人工智能已经成功地创造出了艺术。这是一系列公关活动的初始，目的是为了拍卖一幅神秘肖像画。佳士得拍卖行对这幅画的估价低于1万美元，结果这幅画的最终成交价为43万美元。
“Obvious”的皮埃尔·福特雷（Pierre Fautrel）在肖像画前拍照，2018年10月，这幅作品在佳士得以43万美元成交 图片来源：Getty
这幅肖像画本身看上去充满颗粒感，而且像是仍未完成的状态。眯着眼睛看，这幅画几乎可以放在伦敦的国家肖像馆接受观众的检阅；睁大眼睛看，画作看上去模糊而奇怪：白色的圆脸浮现在阴暗的画布上，三块深色的区域代表两只眼睛和一张嘴。“笔触”看上去是像素化的，右下角的签名是算法的名字。这是机器“眼中”的我们吗？也许在去除人类感知的偏见之后，这就是我们的样子。
这是第一幅在拍卖会上售出的人工智能艺术作品，“Obvious”成为了媒体笔下新艺术的开道者。他们的营销旨在利用人们对人工智能的焦虑情绪来激起人们内心的激动，却让人们失去了理性。媒体圈内涌现了各种惊慌的问题：这是艺术吗？艺术家是谁？这幅画属于谁？机器也有创造力了吗？
这些疑问虽然有根据，但却是不成熟的。这项科技的发展绝没有“Obvious”声称的那样完善，公众也不了解人工智能究竟是什么以及究竟能够做什么。“Obvious”的市场营销正是充分利用了这一点。
“Obvious”用创作画作的算法签了名 图片来源：Getty
人工智能的智能
人工智能已经发展了50年，但“Obvious”的肖像画是新浪潮的一部分。过去，利用计算机创作艺术的人们通常得为特定的审美撰写特定的程序。相反，新浪潮使用的算法可以自学审美，然后用生成对抗网络（Generative Adversarial Network）等工具生成新的图像。
“Obvious”肖像画右下角的签名是生成对抗网络的算法。从本质上来说，生成对抗网络不是只用一个网络来工作，而是通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。这模仿了画作伪造者和艺术鉴定者之间的互动。它们接受了同样的数据训练，从中习得了审美。之后，一个负责模仿它看到的作品，另一个负责鉴别画作的真假。如果伪造者的诡计被揭穿，它就得学着改进。随着这样的互动不断反复，鉴定者就再也无法辨别画作的真假。在佳士得拍卖的作品就是一幅顺利通过鉴定的作品。
马里奥·克林吉门是在艺术行业利用人工智能的先锋之一 图片来源：马里奥·克林吉门
但这不是人工智能创作的唯一一幅作品。事实上，这几乎是无限类似作品中的一幅而已。“Obvious”背后的三人组出于未知的原因选择了这幅画，只因为他们觉得合适。他们先编好了人工智能程序，然后选择了1.5万幅肖像画供其学习。所谓生成对抗网络的算法也只是营销方法的一种，因为无论从何种意义来讲，这幅肖像画都不是人工智能独立创作出来的。
事实上，这甚至不是“Obvious”自己编程的人工智能程序。佳士得拍卖之后，人们才发现，这实际上出自另一位艺术家罗比·巴拉特（Robbie Barrat）之手。他编写了程序，用Wikiart网站中的作品训练了人工智能以生成类似的肖像画。然后他把代码开源分享在了网络上，任何人都能免费使用。“Obvious”肖像画既不出自人工智能之手，甚至和“Obvious”也没有关系。
在得知背景后，针对佳士得拍卖的热潮很快散去了。人工智能既没有独自创造艺术，也没有任何人类意义上的“创意”。这甚至不是我们在科幻电影里看到的那种感觉敏锐、目标明确、只为自己着想的人工智能机器。但它依然是一个能做出有意思的、出人意料的事情的技术，数十位艺术家正和“Obvious”一样对其加以利用，只不过更具想象力。
愫君的艺术展示了艺术家和她的机器风格自然结合 图片来源：愫君
人工智能的艺术
使用人工智能技术的艺术家们并不担心自己的地位被取代。他们亲自制作了机器，并天天利用其进行工作。他们了解机器的局限性。人工智能艺术家更感兴趣的是二者之间的合作：人工智能可以让人类挑战原本的能力。将人工智能和艺术结合的先锋艺术家马里奥·克林吉门认为，这种合作可以扩展人类认知的界限。“最后，你只局限在自己所看、所听和所读的范围内，这是很难出问题的，”马里奥·克林吉门说，“有些人通过嗑药来达到这种状态，去获取和建立一些更荒唐的联系，但机器可以更有效地帮你达到这一点。和人类大脑相比，机器更容易出现小故障和偏差。这个过程中，通常会有意料之外的有趣事情发生。 ”
安娜·里德勒拍摄了上千幅郁金香的照片，然后剪辑成了一组郁金香盛开的视频，变量是由比特币价格控制的
图片来源：安娜·里德勒
人工智能艺术家不仅仅是把代码复制粘贴来点击运行就行，他们会根据自己的需要进行修改。克林吉门设计的系统把模型生成系统串联起来，用前一串的结果训练后一串，直到生成原图的模糊扭曲折射。安娜·里德勒用独特的数据库训练模型，例如，她拍摄了上千幅郁金香的照片，然后训练人工智能去生成郁金香绽放的视频，变量是由比特币价格控制的。愫君（Sougwen Chung）用自己的画作训练人工智能，把学习到自己风格的AI转移到一个机械臂上，与她一起工作。所以，她的作品就像是双人画作，将艺术家的风格和机器风格自然地结合在一起。
一开始，人工智能艺术社群确实觉得受到了视觉艺术家的主导，因为当时的印象是人工智能更适合创作图像，而不是文字或声音。但现实是，当人工智能试图模仿它所学到的信息时，总会出现错误，视觉艺术只是更能容忍这样的错误而已。“眼睛比耳朵更宽容。”克林吉门说。
罗斯·古德温以车作笔，利用人工智能技术写了一本小说
图片来源：Automatic on the Road， dir Lewis Rapkin。 Photo by David Smole
不过，也有艺术家在探索人工智能在文字和声音上的运用。罗斯·古德温（Ross Goodwin）就是其中之一。他的领域是文字和计算的融合，他最新的项目是开着一辆装有摄影机、麦克风和电脑的黑色凯迪拉克车上路，吐出的纸条像是没有尽头的超市收据。“我的想法就是以车作笔，写一部小说，”古德温说。人工智能会把周围的景象、车中的聊天声、时间和地点转化成文章。更改他训练人工智能所使用的诗歌和文学作品，他就可以控制最终成品的风格。“阅读的时候，你反而变成了作者，因为字句背后没有人类的隐藏目的，”古德温说，“是你为作品赋予了意义，读者由此变成了作者。”
目的的真空状态正是人工智能艺术概念转变的核心。“这是我们反思为人的意义、智能的意义的机会，”一位在舞蹈中运用人工智能技术的艺术家凯尔·麦克唐纳（Kyle McDonald）说，“如果我们利用算法来模拟自己的智力，我们就有机会找到以下问题的答案：‘创造力的意义何在？艺术为什么有好有坏，我们为什么会与之共情？作者的身份有多重要——如果我听到一首不错的歌，作曲者是人工智能还是人类还重要吗？’”
在舞蹈中运用人工智能技术的艺术家凯尔·麦克唐纳问道，创造力的意义何在？图片来源：凯尔·麦克唐纳
人工智能有创造力的说法会引来绝大多数艺术家的嘲笑，但这个说法的对错取决于我们对“创造力”的定义。人工智能确实能创造出东西，有时候方式也很新颖实际，但它们没有目的，也不知怎样引起共鸣，要靠人类解读和研究这些作品来发现。“机器没有任何创造的目的，”克林吉门说，“点一把火会产生有意思的形状，但这并不是火焰本身有创造力——是人类幻想出了形状，看到了规律——人工智能就是美化了的篝火。”
我们应该问的问题，不是机器是否能有创造力，而是我们需要什么才能相信机器的创造力。该领域的老前辈侯世达（Douglas Hofstadter）曾经写过，“我们朝人工智能的发展每迈出一步，都并没有产出人们都认可的真正的智能产品，而是反映了什么是不智能的产品。”创造力也可以用同样的话来解释：机器取得的成就越大，标准就越高，我们也就越来越理解人类的创造力。“最后，竞争反而激励人们寻求改进，”克林吉门说，“这让我们知道，人类依然是特殊的。”
（翻译：李思璟）
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