AI重新评估世界上最神秘的艺术品的真实性

Drew Leung 等创作者正在使用和破解最新 AI 工具，并在此过程中了解这些工具如何优化他们的工作。

 

除 AI 能够取代艺术家工作的世界以外，好莱坞顶尖概念艺术家 Drew Leung 可以描绘出您所能想到的任何世界——外星人入侵、逼真的反乌托邦巨型城市、在战场上穿梭的超级英雄。

在过去的几个月里，他心里很清楚这点，因此一直在努力测试任何能够想到的 AI 工具。Leung 表示：“如果你的目标是用 AI 来取代艺术家，那肯定会大失所望。”

这些新工具同时吸引了专业和业余人士。对于可能都不知道该怎么拿画笔的业余艺术家来说，AI 赋予了他们神奇的能力。

Midjourney、OpenAI 的 Dall·E、DreamStudio 等 AI 工具，以及像是 Stable Diffusion 这样的开源软件令 AI 生成的艺术无处不在。这些作品通过 Facebook、Twitter 等社交媒体、Reddit 和 Discord 上联系紧密的社区以及 Pinterest 和 Instagram 等图像共享软件传播到全球。

这一趋势在艺术界引发了热议。一些人正在依靠 AI 加速其创作过程——在几分钟内完成过去需要一天或更长时间才能完成的工作，例如即时生成可以不断更新主题的情绪板。

还有一些人持谨慎态度，他们表示用于训练这些系统的数据存在采集和管理方面的问题。插画师兼概念艺术家 Karla Ortiz 表示：“这本该是一件令人高兴的事情，但现在却没有做好。”他目前拒绝在艺术创作中完全使用 AI。

在最近 NVIDIA GTC 技术大会上，NVIDIA 创意团队在 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋的主题演讲中展示了技艺高超的艺术家如何运用这些工具。

 

NVIDIA 创意团队使用 Midjourney AI 艺术工具所创作的图像——“AI：达芬奇绘画风格”

以达芬奇的绘画风格创作的 AI 女性以及 19 世纪英国数学家 Ada Lovelace 的图像是其中的亮点。Ada Lovelace 被许多人认为是第一位手持现代游戏控制器的计算机程序员。

是机器，而不是魔法

Leung 凭借在《黑豹》、《美国队长：内战》等许多大片中的工作而闻名。在经过几个月的实验后，他将 AI 艺术工具比作“万花筒”——只要动动手腕，就能用意想不到的方式将颜色与形状相组合。

一些艺术家表示，当以这种方式把 AI 发挥到极致时，就会出现最有意思的现象。Leung 表示，由于 AI 无法绘制出它以前没有见过的事物，因此会立即揭示视觉上的“陈词滥调”。

并且，由于 AI 工具以大量数据为基础，只能生成特定想法范围内的图像，因此会在数百万张图像中暴露出像是丑化有色人种这样的偏见。

新技术，老论调

这些优缺点使 AI 成为技术和技巧、自动化以及创新方面的焦点话题，而诸如此类的讨论早在 AI，甚至计算机存在之前就已经开始。

在 Louis-Jacques-Mandé Daguerre 于 1839 年发明了摄影术之后，画家 Charles Baudelaire 就宣称摄影术是“艺术的最大敌人”。

1888 年，George Eastman 推出了价格低廉、让任何人都能拍出照片的手持式相机，并打出了“你只需要按动快门，其它我们搞定”的广告语。19 世纪摄影的倡导者和先驱者 Alfred Stieglitz 在很多年后才接受了这种相机，他是让摄影成为公认艺术形式的关键人物。

重塑的不仅仅是艺术

在接下来的一个世纪里，彩色摄影、胶印印刷和数字艺术等新技术激发了从表现主义到超现实主义、从波普艺术到后现代主义的新运动。

 

到 20 世纪末，画家们已经学会了使用摄影、胶印、甚至是教学手册中常见的线条图等术语，对周围世界做出复杂的评论。

AI 艺术的出现延续了这个循环。而推动它的技术“Transformer”，就像引领过去艺术运动的技术一样，正在推动艺术世界之外的变化。

Transformers 于 2017 年首次推出，它是可以从数据中领会上下文并进一步学习意义的神经网络，现已成为最活跃的 AI 研究领域。

经过预先训练的模型可以完成惊人的壮举，包括文本生成、翻译、甚至软件编程。同时，它也为能够将文本转换成详细图像的新一代 AI 打下了基础。

Dall-E 和 Dall-E 2 等赋能 AI 图像工具的扩散模型，都是基于 Transformer 的生成模型，它们可以反复完善和重新排列像素，直到图像符合用户的文字描述。

这项技术的潜力正在被不断挖掘。为了支持更强大的 AI 技术应用，NVIDIA 正在对实现现代 AI 的并行处理引擎——NVIDIA GPU 进行微调。

今年早些时候推出的 NVIDIA 最新 GPU——Hopper FP8 Transformer Engine 将很快被嵌入到庞大的服务器群、自动驾驶汽车和强大的桌面 GPU 中。

激烈的讨论

所有这些可能性都引发了激烈的讨论。

艺术家 Jason Allen 在科罗拉多州博览会上凭借 AI 生成的画作赢得了比赛，引发了全球性的争论。

 

律师 Steven Frank 使用 AI 重新评估一些世界上最神秘的艺术品的真实性，例如现在被认为是达芬奇作品的《世界的救世主》（Salvator Mundi）（上图），再度点燃了这个艺术史上的旧话题。

哲学家、伦理学家和计算机科学家，比如罗格斯大学的 Ahmed Elgammal 等正在辩论是否有可能将 AI 可以模仿的技巧与创造这些作品的人类艺术家的意图区分开。

许多人就如何采集和管理用于训练 AI 的数据提出了尖锐的质疑，Ortiz 便是其中之一。他表示，一旦图像经过了 AI 训练，就必然会留下痕迹。

《纽约时报》作家 Kevin Roose 等人怀疑 AI 最终会抢走艺术家的“饭碗”。

而互联网档案馆艺术家和档案员 Jason Scott 等人认为 AI 艺术“并不比填充工具更危险”。

新技巧和技术如何改变艺术创作方式、为什么要创作艺术、艺术描绘了什么以及艺术如何反过来重塑我们？这种反复讨论一直是艺术的组成部分，甚至可能是最重要的组成部分。

美国作家 Rachel Hartman 曾写道：“艺术是邀请所有人参加的对话。”

Ortiz 认为这意味着我们应该深思熟虑。她问道：“这些工具是为了帮助艺术家，还是为了成为艺术家而存在？”

这是所有人都应该思考的问题。有争议的是，人类学家 Eric Gans 将最初的艺术（第一次赋予实物特殊意义或含义的行为）与语言本身的起源联系起来。

在此背景之下，AI 必将重塑人类最古老的一些讨论，这“赌注”再高不过了。　　

      审核编辑：彭静