AI艺术家的崛起：代码能创造真正的艺术吗？

在东京的一个工作室里，一位艺术家小心翼翼地调整着神经网络中的参数。在全球另一端的柏林，一位收藏家为一幅由算法生成的肖像支付了六位数的费用。与此同时，在纽约的一个画廊里，展示着人类和机器合作创作的、前所未有的图像作品。

欢迎来到AI艺术时代——在这里，创意领域正被能够以惊人的成熟度生成图像、音乐和文本的技术所深刻地重塑。但随着这些AI系统产生越来越令人印象深刻的作品，它们迫使我们面对关于创造力、作者身份以及艺术本质的根本问题。

AI在创意领域的演变

技术与艺术之间的关系并非新鲜事。艺术家们总是拥抱新的工具——从暗箱到数字软件——来扩展他们的创造可能性。然而，今天的AI系统具有独特的颠覆性。与需要直接人为操作的传统工具不同，现代生成模型可以在很大程度上自主运行，在接受过大量人类艺术作品的训练后，可以创作出原创作品。

这些系统的能力已经发生了巨大的演变。20世纪60年代和70年代早期的AI艺术实验产生了相对简单的计算机图形。到2010年代，研究人员正在开发可以在图像之间转移艺术风格的神经网络。但真正的突破来自于生成对抗网络（GANs）的出现，以及最近的扩散模型，这些模型可以从文本提示中产生非常逼真和富有创意的图像。

魔法背后的机制

今天的AI艺术系统主要通过统计模式识别而不是基于规则的编程来工作。像Midjourney或DALL-E这样的模型从数百万张图像及其描述中学习模式。当给定一个提示时，它不会简单地复制现有作品，而是根据其对视觉概念和关系的理解来合成新的东西。

例如，当被要求创作“一幅猫和月亮下棋的超现实主义绘画”时，AI不会搜索这样的图像——它会通过结合其对猫、象棋、月亮和超现实主义艺术惯例的学习表征来构建一个。

这个过程提出了深刻的问题：如果一个AI分析了数千幅梵高的画作，并创作了一幅风格与原作无法区分的新作品，那么它是否真正“创造”了艺术？或者这仅仅是一种精心设计的挪用形式？

AI艺术的里程碑

几个具有分水岭意义的时刻将AI艺术推向了主流意识：

• 2018年，法国团体Obvious使用GAN技术创作的肖像画《埃德蒙·德·贝拉米》在佳士得拍卖行以432,500美元的价格售出——戏剧性地宣布AI艺术进入了美术市场。

• 2022年，Jason Allen使用Midjourney创作的《太空歌剧院》在科罗拉多州博览会的艺术比赛中获得了数字类别的第一名，引发了关于AI在传统艺术比赛中地位的激烈辩论。

• 同年，艺术家Refik Anadol创作了“Unsupervised”，这是一个在MoMA展出的机器学习装置，将博物馆的馆藏数据转化为流畅、梦幻般的视觉效果。

• 2023年，AI艺术家Sofia Crespo的“Neural Zoo”系列因使用神经网络来想象受自然进化启发但完全是合成的新生物形态而获得了国际认可。

人的因素：提示作为一种新的艺术形式

尽管AI系统具有技术上的复杂性，但人的因素仍然至关重要。“提示”的技巧——精心制作引导AI朝着期望结果的精确指令——本身已经成为一种艺术形式。优秀的提示者开发专门的技术，从这些系统中诱导出特定的风格、构图和情感品质。

艺术家Holly Herndon将与AI合作描述为“与另一种智能合作”。她的项目“Holly+”包括训练AI学习她的声音风格，使她能够在保持她的艺术身份的同时，创作超出她身体能力范围的音乐。

同样，电影制作人Oscar Sharp和AI研究员Ross Goodwin创作了“Sunspring”，这是第一部完全由AI（名为Benjamin）编写的电影。虽然剧本包含超现实的对话和奇异的舞台指示，但人类导演和演员解释了这些指示，通过他们的创作选择增加了意义的层次。

经济和伦理前景

AI艺术的出现已经扰乱了传统的创意经济。一些商业艺术家担心被取代，因为越来越多的公司转向AI进行插图和设计工作。Getty Images报告称，AI生成的内容现在约占其平台上所有图像搜索的12%——这一统计数据既证明了市场需求，也引发了对人类创造力贬值的担忧。

伦理问题同样复杂。许多AI模型都是在未经原始艺术家明确许可的情况下，在现有艺术作品的大量数据集上进行训练的。这导致了法律纠纷，并呼吁建立补偿系统，与那些作品为这些模型提供信息的创作者分享收入。

中国艺术家徐冰通过他的“地书”项目提供了一个发人深省的视角，该项目使用跨文化普遍理解的符号。他认为，AI艺术可能代表一种类似的通用语言——一种在超越个人风格的同时，综合人类文化表达的语言。

艺术作为过程与产品

也许关于AI艺术思考的最深刻转变来自重新考虑我们在创造力中重视什么。传统的西方艺术史通常优先考虑完成的艺术品和其背后的独特天才。但许多其他传统，特别是在亚洲，强调创造过程本身、制作的仪式和社区背景。

日本的“侘寂”美学原则，即在不完美和短暂中发现美，提供了一个有趣的视角。AI艺术通常包含微妙的扭曲或“幻觉”——其计算过程的产物，揭示了其非人类的本质。一些艺术家并没有将这些视为缺陷，而是刻意突出这些品质，将其作为该媒介独特的审美特征。

超越模仿：寻找AI的原生美学

最引人注目的AI艺术可能不是最能模仿人类创造力的艺术，而是表达某种独特的计算性的艺术。以其神经网络作品而闻名的艺术家Mario Klingemann认为，“有趣的道路是找出机器的愿景是什么，而不是让它像人类一样看待事物。”

他的作品“路人回忆I”生成了永无止境的肖像流，这些肖像永远不会重复——从未存在过，也永远不会再存在的面孔。这种对机器感知的探索创造了与传统肖像根本不同的东西。

同样，艺术家Sofia Crespo的“Neural Zoo”并不试图重新创造现有的动物，而是根据AI对生物模式的理解来想象新的生命形式——创造她所谓的“推测性自然”。

创造的民主化

AI艺术工具的一个不可否认的影响是它们的民主化效应。像DALL-E、Midjourney和Stable Diffusion这样的软件为人们提供了创造能力，而不管他们是否接受过传统的艺术培训。据估计，现在每月有2000万人使用这些工具，创造了数十亿张图像。

这种可访问性引发了人们分享技术、合作项目和开发新的艺术方法的社区。对于那些因身体残疾而限制传统艺术创作的人来说，这些工具开辟了全新的创意表达途径。

然而，这种民主化也引发了关于技能、工艺和技术掌握价值的问题。如果任何人都可以通过文本提示生成文艺复兴风格的肖像，这是否会削弱那些花费数十年时间完善其技术的画家的成就？

超越视觉艺术：AI的创意前沿

虽然视觉AI受到了最多的关注，但创意应用却远不止于此。OpenAI的Jukebox可以生成特定艺术家风格的音乐。AI系统正在编写诗歌、剧本，甚至帮助编排舞蹈表演。

在佐治亚理工学院开发的Shimon机器人不仅可以演奏音乐，还可以与人类音乐家一起即兴演奏，用自己的音乐想法实时回应他们的演奏。这指向了一个未来，AI不仅可以生成静态艺术作品，还可以参与动态的创作过程。

核心的哲学问题

AI艺术辩论的核心在于关于艺术本身的根本哲学问题：

• 如果艺术是由意图定义的，那么没有意识的AI能创造“真正的”艺术吗？
• 如果创造力是以新颖的方式重新组合现有想法，那么这不正是这些系统所做的吗？
• 如果重要的是对观看者的情感影响，那么作品的起源会改变其艺术有效性吗？

哲学家Arthur Danto认为，艺术在很大程度上是由其理论和背景定义的——包围和解释它的“艺术世界”。根据这一定义，在画廊展出并由评论家讨论的AI生成作品无疑是“真正的艺术”，无论其起源如何。

展望未来：共同进化

与其将AI视为对人类创造力的威胁，或者仅仅是一种新工具，也许最有效的观点是共同进化。纵观历史，新技术改变了我们的创造方式和创造内容。相机并没有取代绘画——它解放了绘画，使其能够探索抽象和超越现实主义表现的表达。

同样，AI可能会解放人类艺术家，使其能够探索新的创意领域，同时为我们的文化景观做出自己独特的贡献。最令人兴奋的可能性可能不是来自AI取代人类创造力，而是来自人类和机器智能之间新型的协作形式。

正如艺术家Refik Anadol所说：“问题不在于机器是否可以具有创造力——它们已经具有创造力。问题在于它们的创造力将如何补充和挑战我们自己的创造力。”

在这种人类和人工智能之间持续的对话中，我们可能会发现艺术的新维度，而这两种维度都无法单独达到——并且在此过程中，可以更深入地了解创造力的本质和我们自己的人性。