今年10月，法國藝術小組Obvious用人工智能（簡稱AI）而完成的《埃德蒙·德·貝拉米肖像》在紐約佳士得拍賣中以43萬美元成交。這一新聞激發了一系列關于AI藝術以及AI與人類關系的討論。在BBC最近的一篇報道中，作者Thomas Graham寫道，AI藝術的“背后操手”依然是人類，AI能夠幫助人們探索與突破認知的界限，對于AI藝術的討論最終落于對于人類創造力的發問。

今年早些時候，一份神秘的新聞稿降落在記者們的收件箱里，如同電腦游戲中“游戲結束”的畫面那樣，上面寫著“創造力不只為人類所擁有”。寫下這份新聞稿的是一個名叫Obvious的法國三人藝術小組，他們聲稱，他們的人工智能（AI）能夠創造藝術。這是他們一系列宣傳的第一步，最終，他們、或者說他們的AI所創作的肖像畫出現在佳士得拍賣中，預估價格低于1萬美元，最終以43萬美元成交。

肖像本身看起來斑駁不清，似乎尚未完成。瞇著眼看過去，這幅畫好像能夠符合倫敦國家肖像館的要求。睜大眼睛，則感覺它模糊而古怪：一張蒼白的圓臉浮現在朦朧的畫布上，三塊深色的區域意味著雙眼和嘴巴。作品的“筆觸”看起來是像素化的。在作品的右下角，作者的簽名則是一串算法。那么，這幅畫是否是機器“眼中”的我們？也許，跨過人類認知的偏見，這就是我們的模樣。

這幅肖像被列為第一件在拍賣中售出的AI藝術作品，使Obvious一下子成為了媒體口中一種新藝術的旗手。他們的營銷利用人們對于AI的焦慮感而激起興奮。媒體上涌現出一系列讓人恐慌的疑問：這是藝術嗎？對于這樣的作品，藝術家和擁有者分別是誰？如今機器也具有創造力嗎？

所有的疑問都是合理的，卻又是不成熟的。正如Obvious所暗示的那樣，技術遠遠沒有達到先進的程度，而公眾對AI是什么、能夠做什么充滿困惑。Obvious的營銷正是巧妙利用了這一點。

AI的智慧

AI藝術已經有50年左右的歷史，但是Obvious的肖像掀起了新的浪潮。過去，用電腦來“生成”藝術的人們必須寫下代碼，指定所選美學的規則。對比之下，這種新浪潮運用的算法能夠自己學習審美。然后，它們能夠根據生成對抗網絡（簡稱Gan）來生產新的圖像。

Obvious的肖像右下角的簽名就是Gan算法。Gan并不是一個網絡單獨工作，而是讓兩個網絡彼此競爭。它模擬了藝術偽造者和藝術偵探之間的互動。二者基于同樣的數據訓練而習得審美，一個生成新的圖像，即模仿展示給它的東西，另一個則評判它們是生成出來的還是真實的。直到“偵探”無法分辨什么是生成的、什么是真實的，整個過程便結束了。佳士得拍賣上所賣出的這件作品就是經歷了這樣的過程。

這幅肖像并不是AI所生產的唯一圖像。事實上，這不過是它能夠產出的無數張畫中的一張。由于某些原因，Obvious三人組選擇了它，他們認為這張畫最“恰當”。他們也參與了整個過程的其他步驟。他們在AI開始之前對它進行了編程，然后選擇了1.5萬張肖像供它學習。在右下角的Gan算法簽名是一種“狡猾”的營銷手段，其實并非AI自己創作了這幅畫。

事實上，這甚至不是他們的AI。佳士得拍賣結束后，人們發現這個AI其實是另一位藝術家Robbie Barrat的作品。他對其進行了編程，用視覺藝術百科網站Wikiart來訓練它，并且利用它生成了大量非常相似的肖像，之后，Barrat將代碼發表在網上，附加上開源許可證，這樣其他人也可以免費地使用他的AI。因此，Obvious的肖像不僅不能歸功于AI，也不能歸功于Obvious。

了解了這些之后，圍繞佳士得拍賣而產生的風暴也逐漸平息。AI并不是獨立生產作品，從人類意義上來說，它沒有創造力。這無疑和所謂的強人工智能，也就是在科幻電影里出現的那些有感情、有目標、能夠獨立思考的機器不一樣。不過，作為一個工具，它的確能夠做出有意思且讓人意外的事情。

AI的藝術

使用AI的藝術家并不擔心會被取代。他們打造了這些機器，每天和它們一起工作，他們了解機器的局限性。藝術季家們所感興趣的是“共同創造”（co-creation）:AI讓他們得以超越自己已有的能力。Mario Klingemann是在藝術中使用AI的先鋒之一，他將其視為一種延伸人類認知的途徑。

“最終，你會囿于自己所見、所聽或者所讀，在這個范圍內，你不太會‘失靈’，”Klingemann說道，“有些人會通過吸毒來達到這種突破，但這只會帶來更荒謬的聯系。然而，機器則能夠讓你實現這種突破。因為相比人類大腦，機器更容易失靈或者偏離軌道。在這個過程中，常常會有些意想不到的有趣的事情發生。”

運用AI的藝術家們不只是簡單地復制代碼、點擊運行按鈕，而是以自己的方式來設定。Klingemann建立生成模型的系統，他將它們連在一起，用一個模型的輸出結果來訓練另一個模型，直到最終的圖像和原始輸入相距甚大。Anna Ridler創造了獨特的數據組來訓練她的模型，比如拍攝成千上萬張郁金香的照片，然后訓練AI生成郁金香根據比特幣價格浮動而“開花”的視頻。Sougwen Chung基于自己的畫作來訓練AI，讓它將學到的風格轉化到她身旁的機械臂上。結果是一種“畫筆的二重唱”，藝術家和她的機器之間自發的互動。

Sougwen Chung基于自己的畫作來訓練AI，最終形成“畫筆的二重唱”

乍看之下，AI藝術圈似乎受到視覺藝術家的主導，因為在人們印象中AI必須要善于創造圖像而非文本或聲音等等。但事實是當AI嘗試模仿它被訓練的東西時，常常會出錯，而視覺藝術只是對此更為寬容。正如Klingemann所說，“眼睛閉耳朵更寬容。”

當然，也有在文本和聲音上探索AI的藝術家。Ross Goodwin就是其中之一。他研究文本和計算的交集。在Goodwin的最新作品中，他駕駛一輛黑色轎車上路，轎車和相機、擴音器、電腦相連，“吐出”像超市收銀發票那樣無止境的數據。“這個項目背后的理念在于讓轎車像一支筆那樣寫出小說，”Goodwin說道。車外的風景、車里的聲響、時間和空間都被輸入AI，然后將其轉化成小說。“當你閱讀的時候，你正在成為作者，因為文字的背后沒有人類的意圖，”Goodwin表示，“你開始將意義投射其上。讀者成為了作者。”

意圖的空缺正指向AI藝術概念轉換上的核心。“這是一個讓人反思何為人類、何為智能的機會，”Kyle McDonald說道，他是一個將AI運用于舞蹈的藝術家。“當我們建立這些模仿我們自己智慧的算法時，我們有機會明白一件事：創造力意味著什么？為什么藝術是好的或是壞的？我們和藝術的關系是怎樣的？作者身份有多重要——如果我聽到一首很美妙的樂曲，那么它是由人類或AI創作重要嗎？”

大多數藝術家嘲笑AI具有創造力的觀點——但是這取決于你如何界定創造力。AI顯然創造了一些東西，有時候它們的方式新穎而有效，不過，它們這么做是毫無意圖且沒有意義的。是人類對它們的輸出進行了演繹和篩選。“機器沒有創造任何東西的意圖，”Klingemann說道。“就好比你生火，火產生了一些有趣的形狀，但歸根結底火并沒有創造力——是你幻想出形狀，然后看到了圖案。AI也是一團火。”

與其提出“機器是否可能擁有創造力”的問題，也許我們應該問的是“相信機器具有創造力對于我們而言意味著什么”。AI領域的重要人物之一Douglas Hofstadter曾寫道，“有時候，AI的每一步新進展似乎并沒有讓人們在真正的智能是什么上達成一致，而只是揭示了真正的智能不是什么。”同樣的問題也適用于創造力：機器所實現的東西越來越多，對于創造力的標準就越來越高，我們對人類創造力的理解也越來越深。“最終，AI與我們的競爭總是迫使我們做得更好，” Klingemann說道，“從而讓人看清是什么讓我們人類與眾不同。”

（本文編譯自BBC網站，原作者為Thomas Graham）