藝術設計中AIGC創(chuàng)造力的未來

“設計需要發(fā)揮作用，以確立關鍵價值主張；你要盡可能地理解計算過程，指導如何與機器對話，因為這樣會讓你超越人工智能的神話。”

近年來，人工智能和機器學習取得重大發(fā)展，生成式人工智能（AIGC）發(fā)展越來越快。到2023年1月，ChatGPT已經(jīng)擁有超過1億用戶，Midjourney目前用戶已經(jīng)接近2000萬。AIGC體現(xiàn)出的強大創(chuàng)造力吸引人們關注并使用。廣告業(yè)是AIGC應用最多的領域，具有廣闊的前景和潛力。他們使用Midjourney快速生成概念原型，也可以提供創(chuàng)意靈感快速展示給客戶。廣告創(chuàng)意與設計是最能體現(xiàn)人腦創(chuàng)造價值的領域之一，如何利用智能工具輔助創(chuàng)意人員進行設計，在人機協(xié)作基礎上提升創(chuàng)造力，讓廣告更加高效、新穎，成為廣告界關注的重點。今天藝術與科技之間的融合成為必然，AIGC可以快速生成很多意想不到的結果，盡管一直以來藝術家致力于挖掘人工智能藝術的扭曲形式意義，但是當AIGC把人的思考力和創(chuàng)造性用機器的方式實現(xiàn)模擬甚至突破，把人工智能的藝術審丑快速進化為人類普遍接受的“完美”藝術時，藝術家和設計師不得不重新審視自己的設計思想和創(chuàng)作方式。

創(chuàng)造力平衡

毫無疑問，AIGC已經(jīng)成為一種藝術形式。隨著人工智能的發(fā)展，機器表現(xiàn)出越來越強的符合人類意志的藝術“創(chuàng)造力”。人們通過研究計算機生成藝術（CG—art）對藝術創(chuàng)造力的影響，探索生成式人工智能藝術作品滿足人類欣賞的潛力。AIGC也重塑了人們對創(chuàng)造力的理解，挑戰(zhàn)人類獨有的創(chuàng)造力。智能機器擺脫人類內(nèi)容創(chuàng)作過程的干預，逐漸從模仿人類的思維和行為轉變?yōu)榈扔谏踔脸饺祟惖膭?chuàng)造力。雖然AIGC在細節(jié)、準確性、極限事件處理等方面還有很大的發(fā)展空間，但它目前表現(xiàn)足以令人印象深刻，有些作品效果甚至可與經(jīng)驗豐富的人相媲美。生成式AI正在快速創(chuàng)新，將成為數(shù)字世界的新生命形式，具有無限潛力。

AIGC被很多人視作智能化匹配設計創(chuàng)意，提升設計品質的有效工具，人類樂于從機器視角出發(fā)探索AIGC生成的結果，使用文本、圖像訓練建立起機器“創(chuàng)造”的底層邏輯，獲得創(chuàng)意輔助，提升工作效率。雖然AIGC能為創(chuàng)意人員帶來各種好處，但是其局限性仍然存在。首先，嚴格說來，機器生成內(nèi)容自身沒有意義，機器無法像人一樣理解創(chuàng)意，需要人判斷評估機器生成內(nèi)容是否符合廣告創(chuàng)意的目的，參與到生成過程中或對結果進行意義上的指定與優(yōu)化。其次，人工智能生成可以輕易創(chuàng)造出大量逼真的圖像和視頻，從而產(chǎn)生謊言和假象，使人們相信一些不真實的事情。最后，過度依賴AICG來完成創(chuàng)意任務也存在潛在風險。如果設計師或營銷人員過度依賴機器學習、算法來尋找簡單的解決方案而不是創(chuàng)新思維，那么機器學習算法的使用可能會導致藝術表達的同質化。

AIGC的版權問題

很多藝術家擔心機器訓練出來的作品會對自己作品的藝術風格無休止抄襲，ChatGPT和Midjourney等生成式AI系統(tǒng)是在包含受版權保護的作品的大型公開數(shù)據(jù)集上進行訓練的，AI開發(fā)人員認為這類訓練應該受到合理的使用保護，而版權所有者則認為這侵犯了他們的權利。另一個敏感問題是AIGC生成的內(nèi)容是否擁有版權保護。人類通過AIGC使用自然語言生成的文字、圖像的版權是屬于人類還是計算機，目前并沒有定論。2022年3月美國版權局撤銷了之前對Kris"Kashtanova創(chuàng)作的插畫《Zarya"of"the"Dawn》的版權保護，

版權局解釋說只有人類創(chuàng)作的作品才能受到保護。2023年11月，北京互聯(lián)網(wǎng)法院作出中國第一例AIGC作品著作權的判決，引發(fā)國內(nèi)外高度關注。英國Sussex大學知識產(chǎn)權法學者兼世界知識產(chǎn)權雜志主編Andres"Guadmuz博士認為這一判決為全球范圍內(nèi)更廣泛的版權人工智能辯論提出了重要觀點，明顯扭轉了美國版權局關于人工智能生成作品版權的趨勢。他不認為每一個人工智能生成的作品都擁有版權，但有些作品如果跨越了原創(chuàng)性的門檻，很可能會獲得版權。當前對于AIGC是否具有像人類一樣通過學習獲得技能和能力，還是根本無法像人類一樣理解“語法、句子結構或單詞”是對AIGC的版權判定的重要依據(jù)，也體現(xiàn)出創(chuàng)造力成為衡量作品是否擁有版權的重要性。但是，AIGC生成作品中哪些是人的獨創(chuàng)部分，哪些是AIGC生成部分這類問題用原來立法者的理念和現(xiàn)有版權都難以解釋，因此，AIGC設計著作權問題還需要更廣泛的討論和更多具體個案分析，才會逐漸形成完善的法律法規(guī)。

設計師在使用AIGC設計時，有時可以簡化創(chuàng)意過程的某些方面，但是讓AIGC的生成結果符合設計預期則是一個不斷調試、修正的復雜過程，而且這一過程并不輕松，設計師不得不在自己的主觀意愿與AIGC生成結果之間尋找平衡。在創(chuàng)作過程中，設計師被AIGC所表現(xiàn)出來的創(chuàng)造力所震撼，為其帶來靈感啟發(fā)。因此，在他們眼中，AIGC更像是一個博學的合作者和出色的創(chuàng)造者，但絕不是設計的主導者，人腦創(chuàng)造力以及人的主導作用不可替代。在面對國潮設計這類主題時，因為中國風格以及中國文化背景的復雜性，人的主觀意志會發(fā)揮更大作用，在設計工具的選擇上也更加寬容，更能夠全面地體現(xiàn)出人與AIGC在創(chuàng)造力方面的協(xié)作關系和設計意義。整個設計流程中AIGC起到創(chuàng)意啟發(fā)、概念輸出以及快速呈現(xiàn)的作用，而人則在主觀性、情感，以及經(jīng)驗判斷上發(fā)揮更重要的作用。

生成式人工智能工具掌握并不復雜，但是如果想要深入與計算機對話，更具體地實現(xiàn)創(chuàng)意者設計想法，學習和了解計算機編碼是必須掌握的技能，通過計算機編碼真正理解、使用機器學習、模型構建等。未來隨著AI技術的快速發(fā)展，機器的創(chuàng)造力會更強，與之相對應的是，對人類批判性思維以及設計的要求會更高。正如John"Maeda在《2024科技中的設計報告》所說：“設計需要發(fā)揮作用，以確立關鍵價值主張；你要盡可能地理解計算過程，指導如何與機器對話，因為這樣會讓你超越人工智能的神話。”

（作者系中國傳媒大學廣告學院副教授）