解释福布斯 AI 50 设计背后的艺术

^{通过尼克希兰}

When 的任务是为第四届年度艺术节创作艺术 “福布斯” AI 50 名单中，我立即意识到我们应该使用人工智能来生成我们的可交付成果。人工智能不仅在商业应用方面取得了长足的进步，而且在视觉艺术方面也取得了长足的进步。它的艺术努力正在在苏富比拍卖，产生 NFT 集合，并加快跨媒体的传统制作流程。这对艺术的未来以及大众对它的接受意味着什么？

在大多数人工智能视觉工作的情况下，例如 AI 50 的主要艺术，通用对抗网络或 GAN，在大型数据集上进行“训练”，并比较每个数据实例之间的个体关系以了解属于什么以及什么没有。 GAN 慢慢学会过滤掉该数据中的噪声，揭示相似之处，并最终实现重新创建接收到的材料或确定新输入是否与其匹配的能力。这与贷款审批自动化或公共卫生诊断的机器学习过程相同，主要区别在于最终目标和使用的数据集。一旦经过训练，GAN 的知识就会包含在向量矩阵中，称为“潜在空间”。您正在观看的艺术作品是由 4 个独立的“潜在太空行走”组合而成，使用由跑道 ML，还有两个由 “福布斯” 职员。我们“遍历”了矩阵，每一步都会产生一帧视频。

我觉得这个过程很有趣，因为它使 GAN 的任何单个输出都比它们的序列更有趣。我的目标是让观众以一种动态的形式参与艺术，这种形式依赖于时间和系统关系，超越了框架绘画或雕像的静态完美。与其为创造审美体验和保有价值而制作的物品相比，我更愿意将艺术视为艺术家实践的瞬时输出，这些实践是鲜活的、呼吸的，通常不仅关注形式，还关注对世界的调查。这不仅仅是给观众一个有感觉的时刻，尽管那很棒。它还旨在激发思想、影响意见并最终影响变革。这项活动是动态的、故意模糊的、定义不明确的、松散的和引人入胜的曲折和分叉追求。它会产生动荡和乐观的批评，邀请你做同样的事情。

在这种活力的动荡中，还有一点需要意识到：所谓的人工智能艺术作品的作者不再是孤独的创造者。人工智能，加上它的培训材料的来源，是她（通常是不可预测的）伙伴。设计师和艺术家长期以来一直在讨论程序化共同创造的想法，请参阅索尔·莱维特墙绘或者 条件设计宣言. 但是，即将到来的人工智能的广泛应用将把这种协作精神进一步带入主流。每个人和没有一种可以成为创造者，那太好了！由于其他需要合作精神的原因，例如气候变化和面对死灰复燃的冷战重新构建和平的全球主义，它出现在历史上至关重要的时刻。统治的想法必须消失：是时候重新野化、重新团结和回归我们已经忽视的公共和生态互惠传统了。尽管人工智能是高科技的，当然可以用于作恶，但它有可能重振对可持续未来至关重要的有机关系。我绝不认为我们制作的东西非常漂亮或精致，但也许这不再是重点。

让我们也花点时间来探讨一下 AI 中的细化概念，因为它与媚俗和独创性有关。研究人员使用称为 Fréchet 初始距离 (FID) 的指标来衡量 GAN 的准确性，该指标基本上量化了 GAN 输出与训练数据相关的准确性。如果你想制作一个生成例如吹叶机的 GAN，FID 越低，吹叶机就越逼真。如果我们试图在艺术中做到这一点，我们会立即达到媚俗；这只是对先前存在的事物的轻率重复。这就是用人工智能创造有意义的东西的困难——如果它太准确它就没有意义，如果它太模棱两可它又没有意义了（是的，让建筑物看起来像狗、梵高或奶酪球的旋转图像几乎总是落入第一个极端这种无意义的频谱）。更不用说，要找到 5000 张某物的图像非常困难，更难以一种不受人类图像制作设备的局限性和潜在歧视背叛的方式来整理这些图像。例如，我们为插图的一个组成部分使用了一系列捕捉精心设计的工业产品的图像，我怀疑它是否只会导致一种俗气的模仿，加强该领域的启发式，而不是研究支配它们的通用结构，并将世界深刻地缠绕成一个瞬间。至关重要的是，随着 GAN 被公众采用，我们要避免走上错误的道路。环顾四周，建筑环境中嵌入了什么意义？你是如何与社会的累积表达互动的？

最终，我们将永远继续将学科融合到其他学科中，并发现我们存在的交叉性。艺术将成为一种工具，工具将成为艺术，希望在不久的某个时候，去中心化将创造和设计的责任从少数技术官僚转移到合作的多数人身上。当这种情况发生时，对我们来说，定义什么对维持我们的生活至关重要，这将比以往任何时候都更加重要。我想他们会充满个性、好奇心、责任感和乐观。

通过尼克希兰

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