本文来自微信公众号:波动刻度(ID:madthings),作者:梁晓健,编辑:王焕超,头图来自:视觉中国


AI替代人类的恐慌,蔓延到了艺术领域。


以近期大火的DALL·E、Stable Diffusion为代表,AI文本生成图像模型已经能熟练掌握不同画派、不同景象的绘画方式。操作门槛并不高,只需几个关键词,AI就能自动绘制出一幅远超普通人创作能力的画作。


绘画是人类最古老的艺术形式之一,其形式也一直随着媒介的变化而演进。纸张尚未出现的远古,人类在石壁上作画,彩陶也见证了先人的艺术创造力。纸张被发明后,成为数千年历史中承载绘画的最主要媒介。直至计算机出现,纸张对绘画的“垄断”才被打破——越来越多的画作,由原子变为比特。


不过,计算机仅仅是工具,绘画依然需要画家本人的创造力。而AI绘画,将创作门槛降至最低。仅需给出只言片语,绘画模型就可以创作出天马行空、色彩绚丽、风格各异的作品。在AI面前,人类的创造力相形见绌。


艺术创作领域,曾被视为人类抵御AI侵袭的最后一块领地。如今,连这块领地也要失守了。


AI打败人类画手


绘画无处不在。从商品包装到广告宣传画,从影视作品到电子游戏,从服装饰品到杂志插画,都离不开画家与设计师的创作。而AI绘画,正在威胁这些人的工作机会。


AI有着人类永远无法超越的两个特点,即极强的学习能力和超高的工作效率。


一个画家的生涯常常从临摹实物或他人画作开始,从点到线再到面,从颜色的深浅到光影的明暗,每一幅画作的背后都积淀着画家长年累月的练习。而且,每个画家通常只熟悉特定的绘画方式与画派风格,很难找到一个同时精通素描、漫画、油画、国画等类型的画家。


但对AI来说,所有的绘画类型都是一样的,仅仅是需要归类、学习的数据。只要数据足够丰富,AI可以毫不费力地掌握所有绘画方式与风格。


在绘画能力方面,人类尚可创作出新的独特的绘画风格,超越机器。但“风格”这种东西,其实难以定义。你很难说AI创作出来的或磅礴或诡秘的画风,不是一种新的风格。而且不管是什么风格,只要能被纳入训练数据集中,模型很快就能掌握。


DALL·E创作的作品<br>
DALL·E创作的作品


在效率方面,人类也永远不是机器的对手。人类需要休息,而机器可以全天候运转。人类绘画前要构图,要不断地修改细节,而机器可以迅速地自动生成作品。人类需要等待灵感降临,而机器的创作,则完全不用懂“灵感”为何物。


所有技术发明的本意,都是为了服务人类。但所有发明,都隐含着某种“潜功能”,也即发明之初人们尚未认识到、也并非有意造成的社会功能。AI也是如此,其诞生的目的是为了服务人类,但可能也孕育了某些破坏性的力量。


以AI绘画为例,它大幅降低了绘画门槛,对于普通人和各类需要制图服务的企业来说是一个好消息。普通人轻而易举就可以创作出风格各异的作品,一个只会写字的作家,完全可以利用AI为自己的作品制作插图。企业也有望大幅提升制图的效率,减少在相关方面的支出。


但对于画家来说,AI可能就不是那么友善了。问题是,AI绘画到底是服务他们,还是要替代他们?


在某些行业的绘画工作中,存在大量重复性的绘画需求,画家可以充分利用AI完成这些工作,将精力更多放到创作本身。不同于人类,AI绘画凭借几个关键词就可以迅速创作出不同的作品,画家也可以利用此特性来寻找灵感。


已经有许多画师和游戏开发者开始利用AI作画,比如在开发初期,可以让AI迅速生成大量图像,供画师参考元素组合和色彩搭配。游戏背景中的花草树木、蓝天白云等相对简单的平面图案,也完全可以利用AI来绘制,减少画师重复性劳动。


但是,每个领域都存在少数头部和绝大多数资质平平的工作者。在市场交易中,不可替代性是衡量劳动价值的标准。天资聪颖的画家总是稀缺的,但那些普通的画家,被替代的风险更大。技术总是最先消灭机械的、没有创造性的劳动,但很残忍的是,许多人正是依靠这些重复的工作内容而生存。


好的方面是,像所有技术类型一样,AI也很有可能创造出新的工作需求。大多数AI绘画工具还无法完全替代人类,其绘画的成品常常存在各种问题,特别是许多细节模糊的地方,依然需要画家在AI绘画的基础上修改,日后甚至可能会出现专门修改AI作品的工作需求——某种意义上的“人机协同”


AI创作的是艺术吗?


在AI绘画工具出现之前,就已经有画家利用人工智能绘画了。画家先设计出图像,再给机械臂编程,让机械臂替代人类的双手,在画布上直接绘画。


更复杂的条件下,人工智能可以反馈并识别自己的绘画进度,进而调整后续的绘画方式。在2018年的国际机器人艺术大赛(International Robotic Art Competition)中,就有艺术家用这种方式参赛并获奖。


机械臂作画过程<br>
机械臂作画过程


而当时就有类似争议——用人工智能和机械臂绘画,算艺术吗?显然,AI绘画走得更远,略去了“绘画”的动作本身,直接生成画作。储存在电子设备中的图像,本质上是像素点矩阵。AI绘画也就相当于一个可以逐渐产生像素,进行图像生成的计算机程序。


2022年8月底,游戏设计师Jason Allen参加了美国科罗拉多州博览会中“数字艺术/数字摄影处理”项目的比赛。他运用AI绘制的作品《太空歌剧院》,获得该项目的第一名。


Jason Allen的获奖作品<br>
Jason Allen的获奖作品


这不是一幅完全由人工智能完成的作品,Allen多次修改关键词,从而获得最好的灯光、视角、构图等效果。最终,他在AI生成的数百张图像中选择了最好的三张,并用图像编辑软件进一步调整。但他的获奖依然受到质疑:AI创作的到底是不是艺术品?


很难用一言两语定义艺术,但毋庸置疑,自古以来人们对艺术的理解一定包含了人性与情感。艺术的人性与情感,不仅来源于艺术家的创作过程,也需要观者能够充分领悟艺术品所蕴含的情感,这是一个双向的过程。


这很好理解,人们在欣赏艺术作品的时候,不仅仅是欣赏艺术品的物质层面,常常还会探寻艺术家的创作过程。当我们注视梵·高的《星空》时,我们会想象穷困潦倒的梵·高如何在一个僻静的村庄仰望星空,想象他的所思所想,想象他如何一笔一笔地把天空变成漩涡。


但是,面对AI创作的作品,我们连艺术家是谁都难以言说。人仅仅给机器下发指令,自己都不知道生成结果是什么,没有直接参与创作过程,难以被称之为艺术家。而机器本身没有蕴含任何情感,仅仅是按照程序运作输出结果而已。即便机器偶尔会输出一些人类意想不到的结果,但这也难以称为“创造性”,只是因为机器运作本身就具有一定的随机性。


在美术馆和博物馆中,虽然有大量作者无从考证的艺术作品,但人们总会想象在历史场景中创作者所处的情境。我们的社会,很难完全脱离创作背景去欣赏、去理解艺术作品。某种程度上,“取消文化”正因如此才会形成——人们因为创作者的道德污点,而排斥他们的作品,因为二者无法轻易被分割开。


但我们也可以设想,当一个人步入画廊,他看到了一幅画,受到了触动。他并不知道这幅画是如何创造的,但在他心目中,这幅画就是一个艺术品。换言之,AI创作的作品本身具备打动人类的能力。不过,当人类知道打动他的画作是由AI创作的,他对这幅画的评价是否会发生变化呢?


关于AI绘画是否属于艺术的争论,关键在于,艺术究竟仅仅关乎观者与作品二者之间的关系,还是观者、艺术家与作品三者之间的关系。更深一层的追问则涉及艺术创作的主体性问题


传统艺术创作中,所有的创作与构思皆出于艺术家本人,材料和各类工具处于附属地位,艺术家占据艺术创作的绝对主导地位。在AI出现之前,艺术家是谁并不是一个重要的问题,艺术家运用某种工具创作作品,观者欣赏作品,观者不会迟疑作品是否由机器所创作的。但当工具过于智能,能够直接生成作品,也就取消了艺术家的地位,观者不需要艺术家,能够直接面对作品。


艺术品终究是一种含有信息的符号。所有符号都由能指和所指构成。能指是符号本身的特征,比如形状、颜色、大小,所指则是这些形状、颜色、大小给人带来的感受。AI可以创作出能指,但不一定能够提供与人类创作的艺术品相同的所指。


AI能否创造艺术,这一质问也回到了一个老生常谈的问题——人类和人工智能的关系到底是什么?对这个问题的不同回答,决定了我们对于AI艺术的不同态度。


历史上的技术与艺术


AI给艺术带来了意想不到的影响,但这并不是艺术第一次面临技术所带来的变革。


19世纪,法国画家保罗·德拉罗什在首次看到摄影印刷品后高喊“绘画已死”。不过,绘画作为一种艺术并没有消亡,摄影术反而刺激了更多的绘画风格诞生。但技术演进确实给艺术带来了莫大的影响。


法兰克福学派的代表性学者瓦尔特·本雅明,曾研究工业革命以来的技术发展给艺术带来的影响。他提出了“灵韵”(aura)的概念。根据他的观点,油画等传统的艺术品是不可复制且独一无二的,其具有一种神秘的灵韵。


人们只有在这些艺术品面前才会顶礼膜拜。即便有艺术家临摹出在细节上更加完美的仿造品,在技艺层面超越原作的作品,依然只有原作才能震撼人们的心灵。世界上有千万幅《蒙娜丽莎的微笑》,但只有达芬奇的原作才能摄人心魂。


据此,本雅明认为,工业革命后兴起的机械复制艺术品则缺失灵韵,艺术品可以无限量地原样复制。就好像用胶卷相机拍照,摄影师可以一次性洗出上百张,每一张都是一样的,人们无法断言哪张照片才是最原本的那一张。


本雅明并没有简单地对机械复制艺术品做价值评判。虽然缺失灵韵,但机械复制艺术品有助于艺术的传播与普及。自古以来,艺术,尤其是所谓的高雅艺术,都是少数人的特权。艺术家并不直接从事生产,艺术在一定程度上是建立在大多数普通人劳动之上的奢侈品。


古希腊罗马璀璨的艺术离不开残忍的奴隶制,在漫长的中世纪,欧洲的艺术家离不开贵族的资助,艺术品难以踏入普罗大众的生活。但技术让艺术变得不那么触不可及:普通人买不了昂贵的音乐会门票,却能用收音机欣赏名家的演奏;去不了美术馆欣赏原作,也可以在家里悬挂一幅精美价廉的复制品。


瓦尔特·本雅明Walter Benjamin <br>
瓦尔特·本雅明Walter Benjamin 


但灵韵的概念存在逻辑不自洽的漏洞。按照本雅明的论述,灵韵只存在于原作当中,但当人们无法确认原作时,灵韵身在何处?设想一个盗贼用一幅逼真的赝品替代了博物馆中的一幅名画,没有被任何人发现,人们依然会对这副赝品顶礼膜拜。但当人们知晓真相后,灵韵瞬间就崩塌消逝了。换言之,灵韵更像是人类一种主观构建的产物。


借用灵韵的概念,我们在讨论AI作品时,可以设想其所创造的艺术品也有一种灵韵。当人们并不知道艺术作品是由机器创作时,他们会默认艺术作品存在这种灵韵,亦即艺术作品背后有着某个艺术家艰辛的创作历程。但当人们被明确地告知,他们面前的作品是由机器创作的时候,他们就会产生异样的感受,原先存在的灵韵消散了。


人们常说艺术是主观的,而AI艺术充分地体现了艺术所蕴含的主观性的极限——只要你相信机器可以创造艺术,那机器创造的就是艺术;只要你否认机器可以创造艺术,那机器创造的就不是艺术。


关于AI绘画替代画家的忧虑也并不完全是新鲜事。历史上新技术所带来的从来都不仅仅是欢欣鼓舞。


早在19世纪英国著名的“卢德运动”中,就有大量英国工人闯进工厂破坏纺织机等机器,因为他们认为机器抢走了他们的工作。经济学家凯恩斯曾分析,新技术的出现会导致技术性失业。为了避免被淘汰,人们总是不得不提升应用各类技术的能力。


对于卓越的艺术家来说,他们不可能会被AI替代。但普通的艺术家为了更具竞争力,很可能需要学习利用AI进行艺术创作,就好像现在的画师都要掌握数字绘图软件一样,否则很难找到相关工作。先进的工具在普及后总会成为必要的生产资料。


从历史来看,技术在消灭工作机会的同时,也创造了大量的新的工作需求。我们常常寄希望于技术消灭简单的重复性劳动需求,从而解放生产力,让人类负责更具创造力的工作内容。但现实并非如此。比如为了让AI顺利运转,就产生了类似于数据标注等机械性、重复性的劳动需求。


在AI大行其道的未来,很可能是一部分人负责创造性的工作,一部分人的职责则是协作机器运作。这听起来有些悲观,但历史向来如此。在时间长河中,只有少数的幸运儿有能力并且有机会进行真正的创造,大多数人从事的仅仅是模仿。


但模仿自有其意义,也不可或缺。AI改变的,跟AI没有改变的,可能一样多。


本文来自微信公众号:波动刻度(ID:madthings),作者:梁晓健,编辑:王焕超