AI与创造性

AI能创造出真正的原创艺术吗？

近年来，人工智能 (AI) 模型发展迅速，似乎每隔一天就会有一款新的模型发布。这些模型功能强大，可以生成足以媲美人类艺术家的作品。从视觉艺术和文学到音乐和视频，几乎所有创意领域都正在被DALL-E、Stable Diffusion和GPT-3（第3代生成式预训练转换器）等模型所颠覆。随着AI模型在比赛中不断获胜，并创造了在拍卖会上以50万美元成交的艺术品，再加上作品经常被误认为出自人类之手，人们不禁要问，AI是否能创造出真正的原创艺术？AI真的有创造力吗？ 这个问题本身就打开了一扇窗，引出了更深层次的思考：什么才是原创性和创造性？不仅如此 ，还有关于什么可以被认为是艺术以及什么应该被认为是艺术的争论。由于AI模型是利用大量过去的数据、人类成果和历史数据进行训练，因此说它们正在创造真正的原创作品可能有些牵强，但根据对创造力的定义，这些元素的组合和创造方式可以被认为是创造性的。不过，尽管存在这种不确定性，但鉴于这些生产新视觉艺术、文学和音乐的模式广受欢迎，创造性和原创性似乎不再是艺术创作的先决条件。一些人认为，如果没有人类的意图和意义，AI生成的艺术就不是真正的艺术，而另一些人则认为，由于仍然需要人类的介入，AI模型创造的艺术也可以说是真正的艺术。

图源： Marcos Silva/Stock.adobe.com

作者：Becks Simpson，贸泽电子专稿

发布时间：2022年12月27日

艺术=创造力；创造力=原创性，但事情就这么简单吗？

如果询问身边的人或上网搜索，得到的答案将是“创造性通常与原创性直接挂钩”。创造力被视为利用想象力创造全新想法的行为，通常是艺术的表现形式，会产生新颖独特的诠释。要想具有创造力，就必须发掘出前所未有的概念和新事物，这才能被视为艺术。人们之所以不愿意进行艺术创作，主要是因为他们认为原创性与创造性是相辅相成的；他们的想法已经被提起过，不能称为“创造性”的想法。然而，根据心理学的说法，创造力可以归纳为三种：探索型、转化型和组合型（奈斯实验室）。

探索型创造力是在既定规则内尝试新事物，而转化型创造力则是创建新规则（甚至忽略某些规则），以产生看似不可能但却极具创造性的新想法。大多数小说家从事的是探索性创造，而立体派艺术作品等至少在一定程度上进行的是转化型创造。组合型创造力则是将现有的创意、主题和元素以意想不到的有趣方式组合在一起。虽然人们通常认为探索型和转化型创造力是艺术表达的巅峰，但实际上，组合型创造力才是大多数新创意的源泉。当然，大多数伟大的艺术作品都是通过三者的结合创造出来的。即使对于转型艺术家来说，影响力和组合型创造力也是重要的创作来源。

撇开围绕创造力和原创性的争论不谈，在定义艺术时，另一个需要考虑的重要问题是意图和意义意识的作用。艺术应该传达艺术家内心的东西--观点、情感或世界观--并与欣赏者建立联系，然后由欣赏者对这些元素进行解读。艺术家和欣赏者之间的相互作用也可能很复杂。艺术欣赏者对事物的诠释可能与艺术家的意图不同，包括在本不具有任何意义的元素中发现意义。反之，艺术作品中蕴含的深意也可能被欣赏者完全忽视或误解。在艺术家或作者的初衷无法确定的情况下（例如，由于当事人已经去世），欣赏者所发现的意义就成了唯一的意义。在确定AI是否能真正创造艺术时，这些问题就会混淆视听。

AI离实现创造力和原创性还有多远？

单纯从原创性来说，很难论证AI创造的作品是否真正是独特新颖的，因为AI实际上是站在巨人的肩膀上。 作家William Inge曾经说过：原创就是没有被发现的抄袭。鉴于所有这些令人印象深刻的新模型通常都是在从现有艺术作品到经典文学作品的大量公开数据基础上训练出来的，而其影响几乎肯定会以某种方式泄露出去，即使可能并不明显。例如，据说在美国州博览会上获奖的Midjourney创作作品让人联想到古斯塔夫·莫罗 (Gustave Moreau)，他是19世纪晚期颓废派艺术家，埃德加·德加 (Edgar Degas) 和亨利·马蒂斯（Henri Matisse）也曾受到他的影响（《华盛顿邮报》）。此外，通常需要进行提示的人工干预也是限制AI展现原创性的一个因素。在提示非常详细的情况下，大部分原创性都来自于人类最初的想法。

不过，创造力就没那么简单了。AI在不同艺术领域创造的许多作品很容易被认为展现的是组合型创造力。尤其是这些AI生成的作品彰显了非凡的能力，能够将各种想法和概念组合成独特而有趣的视角，而其人类处理者声称，如果没有AI的帮助，他们根本无法创作出这样的作品（《对话》）。即使最初的提示来自人类，像Stable Diffusion这样的AI模型也可以利用一些创造性的许可来生成风格和内容各异的图像。这些模型还能以意想不到的方式让物体实现悬浮，例如“有洞的咖啡杯”描绘了盛有咖啡的漏洞杯子这样一个超现实场景。除了这两点，还有下面一个重要的问题有待讨论。

这还是艺术吗？

几乎可以肯定，人类艺术家与新一代AI模型有着同样的缺点。大多数艺术家都是基于历史作品和当前主题进行创作，我们称之为“影响力”，这与AI模型的训练方式基本相同。那么，如果人类和机器都不能产生100%的原创性和创造性成果，他们的作品还能被视为艺术吗？ 对于任何艺术而言，创作者的意图和欣赏者的诠释同样重要。艺术作品需要欣赏者被唤起的思想、情感和反思与作者的思想、情感以及直觉表现之间产生共鸣。仅从定义来看，AI所创造的东西并不能算是真正意义上的“艺术”，因为生成作品的算法没有感知能力，也无法表现出个人意图。AI模型的灵感并非来自内部，而是来自它们所了解的人类世界或直接来自人类的提示。它们并不像人类那样，能从自己的经验中衍生出思想和情感。

话虽如此，但也有人认为，艺术是欣赏者眼中的艺术——如果艺术作品能唤起欣赏者的某种思想、情感或反思，那么就可以被视为艺术。这个观点非常有趣，因为如果给出一个提出了问题但并无确切答案的模糊提示，可能说明AI有更深层次的东西要表达。此类输入中更具表现力和抽象性的艺术作品往往有足够的元素和主题来唤起欣赏者的情感反应，并引起对潜在意义的思考。AI模型无法解释其艺术选择，就像艺术家无法解释其作品背后的意义一样，只能由欣赏者来决定。从其定义可以看出，艺术离不开创作者和欣赏者。正如古语“假如一棵树在森林里倒下而没有人在附近听见，它有没有发出声音？”所暗示的那样，如果一幅挂在画廊里的画没有人观看，它还是艺术吗？

人类与AI共创

虽然AI是否能创造出真正的艺术尚无定论，但在这场激烈的辩论中，一个反复出现的主题是，AI艺术家更像是艺术创作过程中的合作者或工具。日本一个实验室凭借一部由AI共同创作的小说入围了国家文学奖，该实验室将AI模型作为为共同作者，在创作过程中提供意见和指导，并对最终结果做出了贡献。其他人则认为AI艺术家更像是帮助人类创作者的工具。AI的出现迅速打破了“媒介和技能”对艺术家至关重要的观念。任何人只要有想象力和好的想法，就能创作出像水彩画、油画或木炭画一样的图像、听起来像来自专业乐队的音乐，或能够媲美经典的散文。当不会绘画、素描或写作但富有想象力的人可以与AI艺术家合作，制作出他们都无法单独完成的作品时，成为艺术家和制作艺术品的门槛就会降低。也许从这个意义上说，AI创造的艺术可以被定义为“真正的艺术”，因为归根结底，它具有最初推动创作的人类元素。

结语

AI能否创造出真正的原创艺术是一个复杂的问题，具体取决于对创造性和原创性的定义。AI模型可以创作出令人印象深刻且可与人类艺术家作品相媲美的内容，但其作品是否真正具有原创性或创造性还不清楚。一方面，AI模型是在从现有艺术作品到经典文学作品的大量公开数据基础上训练出来的，因此很难说它们是否创造了真正独特且新颖的作品。除此之外，AI创作的艺术要想被认为是真实的，仍然需要人类的介入。另一方面，AI创作的许多作品显示出了非凡的能力，能够将各种想法和概念整合成独特而有趣的视角，而这些作品的人类操控者声称，如果没有AI的帮助，他们是不可能产生这些想法和概念的。AI能否创造出真正的原创艺术，似乎还没有定论。不过，AI正在改变人类的艺术创作方式，尤其是让那些有想象力但没有实际艺术技能的人更容易进入这一领域，这一点已非常显而易见。也许在未来，人们争论的将不再是AI能否创造艺术，而是AI或人类自身能否创造出伟大的艺术？

作者简介

Becks是Imagia公司的机器学习技术负责人，该公司是一家位于蒙特利尔的初创公司，致力于帮助临床医生运用人工智能推动医学研究。在业余时间，她还与Whale Seeker合作，这是另一家运用人工智能对鲸鱼进行检测的初创公司，旨在让工业发展与这些温和的巨兽和谐共存。她从事深度学习和机器学习领域的工作，致力于研究新的深度学习方法并直接应用这些方法来解决现实世界的问题、构建渠道和平台来训练和部署人工智能模型，以及为初创公司的人工智能和数据战略提供咨询服务。