人工智能藝術闖入市場，人類藝術家的創作即將受到挑戰?

2020-04-02 22:54:45

ViVi美眉 2020年6期

前不久，新德里的Nature Morte畫廊舉辦了一場前衛的人工智能（AI）藝術展。近日，佳士得拍賣行也宣布將于今年十月份首次為人工智能藝術作品舉行拍賣。隨著藝術市場也躍躍欲試地追趕科技風潮，人工智能藝術這一全新領域向我們拋出了一些全新的問題：關于作品的著作權，技術的更迭，以及藝術界中那些無法被算法替代的工作。

什么是人工智能藝術？

馬里奧·克林格曼（Mario Klingemann），《雞？或肉？系列1》（Chicken or Meat？Series 1）細節圖，2018。圖片致謝藝術家

許多基于人工智能進行創作的藝術家都使用生成對抗網絡（GANs）。在這種技術之下，一臺計算機在生成網絡里對一組聲音或圖片庫進行研究，根據所采集到的資料來生成自己的內容。然后在其判別網絡里通過與原始資料庫比對，來測試自己的正確率。如此不斷重復以上步驟，機器在反復試驗中逐步改進和優化自身。

通過在上述兩個人工神經網絡之間來回往復而生成的作品，通常以數碼打印、影像和多媒體裝置的形式展現，其效果往往讓人聯想到“恐怖谷”里的動植物群，怪異得使人感到不安。

慕尼黑的藝術家馬里奧·克林格曼（Mario Klingemann）建立了一組基于古典大師肖像的算法，他把自己用網絡攝像頭自拍的視頻用作數據，輸入到這套算法里。在由這套操作生成的圖像中，人們會看到一個融化掉的多眼怪物，就像弗朗西斯·培根（Francis Bacon）所畫的那樣。

出售人工智能藝術

梅莫·艾克騰（Memo Akten），《深度冥想》（Deep Meditations）細節圖，2018。圖片致謝Nature Mode畫廊，新德里

居住在倫敦的土耳其藝術家梅莫·艾克騰（Memo Akten）是最早開始出售人工智能作品的藝術家，他的作品“GCHQ'在2016年舊金山的一場谷歌慈善拍賣上以8000美元的價格售出。時隔兩年，佳士得即將舉辦拍賣行有史以來的第一次人工智能藝術品拍賣：由巴黎的藝術小組Obvious創作的《愛德蒙·貝拉米的肖像》（Portrait of Edmond Belamy，2018），估價在8000-11500美元。

從某種層面上，人工智能藝術就像任何處于新生階段的藝術形式一樣，正試圖在市場上占據一席之地。Nature Morte畫廊聯合總監阿帕拉吉塔·耆那（Aparajita Jain）表示，為了加速把人工智能藝術確立為一種藝術類型，畫廊近期展覽“梯度下降”（Gradient Descent）中的作品定價都“頗為大膽”，價格從500美元到4萬美元不等。相較于畫廊平均1萬美元到10萬美元的價格范圍，這是個明顯低于入門級別的定價。

例如，Nature Morte畫廊出售了一件惠靈頓藝術家湯姆·懷特（Tom White）的作品。他用人工智能技術去“學習”雙筒望遠鏡和電風扇這類日常物品，創作出了康定斯基式的抽象作品。

耆那表示此次展覽吸引了一批新的觀眾。這可能意味著人工智能藝術有利促進藝術市場的多元化，在如今主導了藝術市場的金融和房地產行業之外發展出新的收藏群體。

懷特說道，“有許多非典型藏家購買了我的作品，比如科學家、電子游戲設計師以及計算機視覺與人工智能的研究人員。”

所有權在誰手上？

湯姆·懷特，《電風扇》（Eledric Fan），“感知引擎”（Perception Engines）系列，2018。圖片致謝Nature Mode畫廊，新德里

在展覽“梯度下降”的新聞稿中，Nature Morte畫廊稱那些作品都是“由人工智能主導，與藝術家合作”完成的。藝術小組Obvious甚至使用了數學方程算法為作品簽名，而不是他們的小組名稱。盡管藝術家和畫廊喜歡把人工智能推舉為“創作者”，并強調自己根本無法預測人工智能會創作出什么樣的作品，但從法律角度來看，創作者究竟是人類還是人工智能，答案毋庸置疑。

哈佛法學院網絡法研究中心（the Cyberlaw Clinic at Harvard Law School）的副總監杰西卡·菲爾德（Jessica Fjeld）認為，人工智能只是藝術家使用的工具，就像相機和修圖軟件之于攝影師一樣。

“人類深入到了創造和訓練人工智能技術的各個方面，這種滲透會在可預見的未來中繼續下去，”菲爾德說。

她繼續補充道，“在我看來，更值得探討的問題是創作過程的參與者有誰通過輸出內容獲得了權利，而不是軟件本身能否掌握著作權。”

菲爾德和她的研究伙伴梅森·科茨（Mason Kortz）認為，人工智能藝術中有四個要素皆與著作權有關：（1）輸入數據;（2）學習算法;（3）訓練算法;和（4）輸出結果。

本文所提及的藝術作品——不論其形式是數碼打印、視頻還是裝置——都是作為輸出結果出售的。一般來說，如果他人仿造這類形式的作品并試圖轉售仿制品，則會侵犯到人類藝術家的著作權，這與偽造油畫和未經許可復制攝影作品沒什么區別。但人工智能藝術卻給著作權的保護帶來了新的挑戰。

擁有程序代碼本身

哈謝特·阿格拉沃，《算法博士的解剖學課》（The Anatomy Lesson of Dr.Algorithm）細節圖，2018。圖片致謝Nature Morte畫廊，新德里

雖然很多人工智能創作使用的都是開源數據（例如來自谷歌的TensorFlow以及Facebook的Torch），菲爾德認為，像懷特那樣自己創建了算法（要素2和3）的藝術家，也擁有算法的著作權。

菲爾德解釋道，“藝術家可以將代碼作為作品出售。但據我所知，目前為止仍未有人這樣賣過。”其實這個想法頗為有趣，而且還能夠吸引藏家，因為擁有了代碼之后，藏家能讓人工智能藝術家繼續創作專屬于他們的獨一無二的作品。

然而，要維持藝術家設計的代碼使用方式可能有一定難度，特別是涉及到使用某些專有軟件或硬件的情況。

“由于軟件框架的更迭十分迅速，導致培訓過的神經網絡模型將隨時間的遷移而被淘汰，這是維系人工智能作品所面臨的主要問題”，參加了“梯度下降”展覽的藝術家哈謝特·阿格拉沃（Harshit Agrawal）說，他目前在班加羅爾工作。

而艾克騰更多的顧慮則在于那些與網絡相關的作品——“像是使用谷歌翻譯，發送請求至微軟的面部識別云端API，使用亞馬遜云服務，甚至是那些留存在業已關閉的短視頻平臺Vine上面的作品。”

“我已經知道不少因為API云服務更迭而‘消失的作品”，艾克騰說。而如果把人工智能作品看作一種行為藝術，解決方案似乎浮出了水面。“它們依靠技術而存在，直至相關技術被停止使用的那一刻。而交留于我們的，則是一段記錄和回憶。”

擁有訓練數據集

安娜·里德勒，《無題（來自于第二組訓練數據集）》，“厄舍府的崩塌”（Fall of the House of Usher）系列，2018。圖片致謝Nature Morte畫廊，新德里

許多創作人工智能作品的藝術家都是采用公共網域的圖像和聲源數據來訓練他們使用的算法，比較熱門的有ImageNet、SoundNet和Google Art。因為假如使用版權圖片作為輸入數據（要素1）來訓練算法，那樣很容易得出與某個圖像過于相似的結果。

“我暫時還沒聽說過任何這方面的版權訴訟案，但我覺得這是遲早會發生的事，”菲爾德表示。

“梯度下降”的策展人卡西克·卡里阿納拉曼（Karthik Kalyanaraman）認為，從理論上來說，人工智能的學習過程并不復制圖像或聲音本身，這意味著它們應該可以使用版權圖片進行學習，這就好比臨摹教科書或去美術館速寫的藝術生一樣。如果藝術家采用的輸入數據里包括了版權圖片的話，萬一受到版權起訴，可以使用著作權法中的“合理使用”（fair use）制度來為自己辯護。但“實際操作中，為了避免爭議，我堅持要求（展覽作品）不用版權圖片作為訓練數據，”他補充道。

另一位“梯度下降”的參展藝術家安娜·里德勒（Anna Ridler）在版權問題上更為謹慎。她的訓練數據都是自己創作的手稿和攝影作品。她表示：“自行構建數據庫的過程（包含什么，不包含什么），也是作品創意不可或缺的一部分。”

“這些數據庫本身就是我創造的作品，這是任何人都幾乎不可能復制和抄襲的，”里德勒說。

人工智能藝術將改變整個藝術市場

《愛德蒙·貝拉米的肖像》（Portrait of Edmond Belamy），2018。由Obvious Art出版，巴黎。圖片致謝佳士得

人工智能藝術并不會對人類藝術家的生計構成直接的威脅。只要使用的是開源的或是自制的算法和訓練數據，通過人工智能創作的藝術家就擁有其作品的著作權。但對于藝術市場來說，人工智能藝術的興起則會帶來更為廣泛而深遠的影響。

卡里阿納拉曼相信人工智能藝術的興起有可能會徹底改變非人工智能藝術，就好比攝影技術的發明促成了印象派、表現主義及其他更為注重人類獨特感知和情緒的繪畫方式的誕生。他認為使用人工智能的藝術家更容易創造出新穎的繪畫形式，或是打造出更具挑戰性的觀念藝術，將某種“描述”直接地可視化。那些可被訴說而非必須親身感受的作品，以及那些僅僅是看上去新鮮的作品（例如彼埃·蒙德里安的畫），可能會逐漸失去吸引力和收藏價值，就像在攝影、Photoshop和數碼插畫盛行之下，單純寫實的圖像的說服力變得大不如從前。

在卡里阿納拉曼看來，像馬克·羅斯科（Mark Rothko）和保羅·克利（Paul Klee）那樣的藝術家才永遠不會被替代——羅斯科的作品如火焰海嘯般吞噬觀者，克利的作品則通過視覺語言調動觀者的感官——他們的作品強調觀者與作品間的聯系，這兩者在觀看中化為有情感的生物相互作用。

“我們所有的感知都與情感緊密相連，”他說。而這正是算法難以徹底參悟的藝術之美。