王昊海 劉遠志








摘? 要:人工智能的時代背景下,在技術創(chuàng)新的驅動下誕生了新的藝術媒介,藝術媒介的革新帶來了更多元的藝術創(chuàng)作空間。GAN作為深度學習模型將傳統(tǒng)藝術創(chuàng)作的方式進行了自動化,利用GAN進行藝術創(chuàng)作的流程與攝影具有高度的相似性,是對藝術生產力的再度解放。藝術家一旦參與進GAN的構建與創(chuàng)作中,其與藝術作品間的關系也會發(fā)生轉變。GAN應用所帶來的藝術倫理的改變將會在討論聲中逐漸創(chuàng)立藝術的新秩序。
關鍵詞:GAN;人工智能;藝術創(chuàng)作;生成式對抗網(wǎng)絡;攝影;創(chuàng)意媒介
一、藝術與GAN
生成式對抗網(wǎng)絡(Generative adversarial networks, GAN)是由Goodfellow等人在2014年提出的深度學習模型[1]。基于模型的數(shù)學特性,GAN對于圖像信息進行訓練無需額外的監(jiān)督,因此其目前主要的研究對象是視覺影像。GAN模型可以用于各個領域,初衷也并非應用于藝術創(chuàng)作,但是其對視覺影像的廣泛研究得以在影像藝術領域率先應用。一些藝術家已經嘗試使用GAN進行人工智能的藝術創(chuàng)作并取得了良好的社會反響,GAN還迅速以信息化優(yōu)勢得以大眾化,紅極一時的視頻實時“換臉”應用程序也利用了GAN進行實現(xiàn)。GAN與其衍生的模型對藝術創(chuàng)作手法和傳統(tǒng)藝術觀念產生了越來越深刻的影響,GAN輸出視覺影像的模式已經如同攝影術的出現(xiàn)那樣對當代藝術的倫理提出了巨大的挑戰(zhàn)。
二、藝術媒介的演變
在攝影誕生之前,西方主流的觀點認為,藝術的目的就是忠實地模仿自然[2],由于生產力尚未爆發(fā)式增長,藝術媒介在很長一段時間里并沒有出現(xiàn)質的改變,藝術家們也幾乎一直忠于這樣的終極目的進行實踐。……