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【艺术与设计】人工智能之后的艺术：谁是新的创造主体与观看者

当人们在面对基于人工智能创造的艺术时 ， 除了对新技术产生的好奇 ， 还在思考些什么呢？明当代美术馆的展览“脑洞——人工智能与艺术”或许可以给我们提供一些线索 。
【艺术与设计】人工智能之后的艺术：谁是新的创造主体与观看者
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>《数据油田：快闪流量税和黑客运动》 ， 基于互联网的装置 ， 拉比特姐妹（LarbitsSisters）,2018
人工智能的主体性
《生成相对极》是一个掌控了10万幅画作数据的作品 。 名为StyleGAN的开放性图像生成器主要作用是生成现实中并不存在的逼真人脸 ， 经过10万幅画作的数据训练 ， StyleGAN可以通过属性调节生成风景、人物画像 。 尽管展出的画作图像质量并未达到严格的绘画标准 ， 但是这项技术的实现证明了人工智能代替艺术家的主观能动力的可能性 。 只要通过大量的图像数据库训练 ， 生成具有大师水准的绘画是有可能的 。 在当下 ， 人工智能技术确实已经被创作者们用于绘画填色 ， 具有作为绘画辅助性工具的现实实用性 。 而且 ， 通过数据库的大量完善 ， 还有可能预测出未来会出现的绘画 ， 从而达到绘画领域理想中的终点 。
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>《美的最优化》（OptimisingforBeauty） ， 单频高清影像 ， 迈墨·阿克顿（MemoAkten）,2017
《回响》表现了同样的技术在雕塑门类的艺术创作 ， 艺术家通过RyanGAN——一种生成网络 ， 进行雕塑创作 。 据悉 ， RyanGAN采纳了所有博物馆的数据 ， 学习了雕塑的制作精要 ， 通过训练人工智能的三维物体知识 ， 可以生成一件雕塑作品 。 实际上 ， 在这样的展览中 ， 评价所展出的雕塑是否具有艺术性是没有意义的 ， 因为它只是数不尽的样本中的个别存在 ， 而参观者某种更青睐的艺术风格在技术上都是可实现的 。
探索人工智能代替艺术创造主体 ， 在这次展览中的多件作品都有所体现 。 《活档案：人工智能编舞》通过捕捉舞者的动作 ， 预测或编排舞者的下一步动作 。 电影作品《与车开小差》通过人工智能编写的剧本 ， 以算法自行完成整部电影的合成 ， 通过抓取已有的电影素材 ， 将素材进行AI换脸 ， 配上全新的台词 ， 当另一个人工智能阅读剧本后 ， 根据电影表现的情绪就可以为电影配乐 。
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>《整数刀》（ShivInteger） ， 自定义软件、3D文件、SLS尼龙3D打印、喷雾填料、贝尔顿喷漆 ， 马修·普卢默·费尔南德滋（MatthewPlummerFernandez） ， 2016
人工智能技术应用于传统艺术门类 ， 代替艺术家创作艺术主体的可能性是存在的 ， 但是艺术的评价对这样的艺术创作而言是无效的 。 当人们在评价一件依据数据库所作的艺术品时 ， 很可能因为它不具有任何原创性而对它不屑一顾 。 毕竟它可以说只是一种简单的抓取、复制、合成的程序 ， 在生成的作品中很难摆脱它所利用的已存在的艺术品痕迹 ， 我们可以轻松地追溯到它的父代 。 当下 ， 在艺术领域 ， 人工智能还只是一种升级换代的复制工具 ， 或者说是作弊工具 。 我们都知道在艺术创作中 ， 先代艺术家的影响是无法避免的 。 人工智能技术的创作无疑是将这种心照不宣的借鉴或者致敬行为更加明显地揭露了出来 ， 从而使人们对艺术创作本身的特殊地位更加怀疑 。 使用人工智能技术创作的艺术家们 ， 很难判断他们的身份到底是艺术家还是工程师 。 而对于观众而言 ， 艺术的创作过程反而更加神秘了 ， 虽然它是全部公开的 ， 数据库可以公开 ， 训练方法可以公开 ， 甚至邀请观众参与创作 。 但它的专业性更强了 ， 对于非技术人员的观众来说 ， 这一背后的数据领域成为了被遮蔽的未知空间 。 在这一层面上 ， 我们更难以探讨艺术是否因此变得民主化或精英主义了 。


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