КАК ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ТРАНСФОРМИРУЕТ СОВРЕМЕННОЕ ИСКУССТВО
КАК ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ТРАНСФОРМИРУЕТ СОВРЕМЕННОЕ ИСКУССТВО
Искусство, существующее уже более 30 тысяч лет, — один из самых древних триумфов человеческого сознания, неповторимое выражение мыслительного и креативного процесса, подвластного именно человеку. И сравнительно недавно в этот процесс стали внедрять технологию — ИИ, или искусственный интеллект, который имитирует мышление человека, производя поток уникальных картинок. Новая форма цифрового искусства расширяет границы понятия креативности и того, как может создаваться изобразительное искусство.
Что такое ИИ-искусство и когда появилось?
Под термином «ИИ-искусство» мы подразумеваем картинку, сгенерированную при помощи искусственного интеллекта — Wombo Dream, Stabel Diffusion, Google DeepDream, GauGAN2, Midjourney или Google Colab/Disco Diffusion. Мы встречаем ИИ-искусство повсеместно — нейросеть способна воспроизвести музыку в стиле Элвиса Пресли, нарисовать обложку музыкального альбома, сгенерировать картину по мотивам творчества Караваджо или даже смонтировать фильм и анимацию. То есть ИИ-искусство — это коллаборация креативщика (художника) и ИИ-системы, однако, уровень участия художника может сильно варьироваться, влияя на результат и качество произведения.
Начало таких экспериментов по-разному обозначается экспертами — историками и журналистами. Стоит вспомнить английского математика Августу Аду Лавлейс, первую женщину-программиста, которая в 1840-х годах вместе с другим ученым Чарльзом Бебиджем создала основы программирования на универсальных цифровых вычислительных машинах, собственно, прототип первого компьютера — Analytical Engine. Спустя почти век, в 1950-м году английский математике и ученый Алан Тьюринг разработал тьюринг-тест, который известен также как «Игра в имитацию», который проверяет способность компьютера имитировать интеллект человека.
Именно с конца 50-х годов визуальные художники — Manfred Mohr, Vera Molna, например, — начали экспериментировать с компьютерной графикой — это была заря компьютерного искусства. В это время с компьютерными технологиями работали, пытаясь произвести набор алгоритмов для создания визуальных образов, и Фридер Наке в 1967 году, и Гарольд Коэн в 1973 году, и другие ученые. Прошло почти полвека, и произошел прорыв в сфере искусственного интеллекта за счет возможности быстро обрабатывать огромные массивы данных и разрабатывать новые алгоритмы. Также появление GANs (генеративно-состязательная сеть1) подарило художникам новые инструменты для креатива. Первое художественное применение нейросети GAN состоялось в 2015 году сотрудником Google Александром Мордвинцевым при изучении того, как машины обучаются на визуальных образах и как их выстраивают — не только фотографиях животных, котов и собачек, но и картинах Старых Мастеров. Публикации Google исходного кода алгоритма и возрастающая доступность работы с открытыми хранениями картинок позволила художникам генерировать произведения на более искусно натренированных нейросетях.
Именно с конца 50-х годов визуальные художники — Manfred Mohr, Vera Molna, например, — начали экспериментировать с компьютерной графикой — это была заря компьютерного искусства. В это время с компьютерными технологиями работали, пытаясь произвести набор алгоритмов для создания визуальных образов, и Фридер Наке в 1967 году, и Гарольд Коэн в 1973 году, и другие ученые. Прошло почти полвека, и произошел прорыв в сфере искусственного интеллекта за счет возможности быстро обрабатывать огромные массивы данных и разрабатывать новые алгоритмы. Также появление GANs (генеративно-состязательная сеть1) подарило художникам новые инструменты для креатива. Первое художественное применение нейросети GAN состоялось в 2015 году сотрудником Google Александром Мордвинцевым при изучении того, как машины обучаются на визуальных образах и как их выстраивают — не только фотографиях животных, котов и собачек, но и картинах Старых Мастеров. Публикации Google исходного кода алгоритма и возрастающая доступность работы с открытыми хранениями картинок позволила художникам генерировать произведения на более искусно натренированных нейросетях.
Генеративное искусство и арт-рынок сегодня
Количество арт-проектов с использованием нейросетей, а также художников, которые себя определяют как AI-artist, растет очень быстро, поднимая важные вопросы авторства, оценки произведения, степени и ценности участия художника в процессе производства. Начиная с шоу в коммерческих галереях, например, Somerset House и Gazelle Art House, заканчивая PATH-AI резиденций, проекты с использованием ИИ вводят новую норму для арт-индустрии. Примеров проектов современных художников, которые активно работают с нейросетями и используют алгоритмы сейчас, при этом успешно выставляются — достаточно.
Некоторые глобальные арт-институции даже предоставляют резиденции и устраивают художественные конкурсы. Лондонский Alan Turing Institute, Университет Эдинбурга и японский RIKEN Research Institute выбрали трех художников для 6-месячной резиденции. Работы Nouf Aljowaysir, Chris Zhongtian Yuan и Juan Covelli представили в виртуальном выставочном пространстве Channel под кураторством Somerset House, а живущий в Бруклине Aljowaysir создал при помощи нейросети фильм. Появление таких программ позволяет определить новую форму цифрового искусства, придать ценность работам, созданным при помощи алгоритмов машинного обучения.
Положительным знаком того, что созданные при помощи нейросети картины постепенно превращаются в новую норму и даже высоко оцениваются, может стать пример нью-йоркского аукциона Кристис 2018 года, где впервые был продан на торгах портрет Portrait of Edmond de Belamy, созданный ИИ, за $ 432,500, при первоначальной оценке в $ 10,000. Портрет был одним из серии картин, произведенных экспериментальной группой-коллективом Obvious (Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel и Gauthier Vernier), которая обучала ИИ на наборе алгоритмов GAN. Подробнее процесс создания был прописан в описании к лоту. Интересно, что на том аукционе принтов и графики были выставлены на продажу также работы Джеффа Кунса, Бэнкси, Энди Уорхола и Кристо, и работа Obvious оказалась второй самой дорогой из всех проданных за вечер лотов.
Нейросети и вопросы этики
По мере роста случаев использования искусственного разума для создания произведений искусства, появляются и новые прецеденты, обогащающие юридическую практику в этой абсолютно новой, еще не отрегулированной сфере. Уже идут несколько судебных процессов, открытым художниками против Stability AI, Midjourney, DeviantArt. Дело в том, что генераторы изображений были натренированы на открытом ресурсе LAION — коллекции в более чем 5.6 млрд. изображений, собранных со всего Интернета, включая собрания DeviantArt, ArtStation, Getty Images и Pinterest. Почти каждый современный цифровой художник может найти там фотографии своих работ. Так, корпорации ведут споры о легитимности использования их коллекций изображений, например, Getty Images возбудило дело в отношении AI-компании, управляющей LAION, после того, как нашла около 12 млн. своих файлов в системе.
Несколько известных случаев о выставлении произведения искусства, созданного с помощью нейронной сети на конкурс, подняли вопросы о легитимности наград художникам, выигравшим соревнование. Представленная в октябре 2022 года дизайнером видео-игр Джейсоном Алленом на Colorado State Fair цифровая картина «Оперный театр», с использованием Midjourney, выиграла приз в категории цифровое искусство, после чего разгорелись споры в социальных сетях и масс-медиа о «смерти» художника как профессии. Совершенно точно можно сказать, что искусственный интеллект готовит смену парадигмы.
В апреле 2023 года был объявлен финалист конкурса the World Photography Organization’s Sony World Photography Awards с присвоением премии фотографу Борису Элдагсену за его работу «The Electrician». Однако он не принял награду, объяснив, что его фотография была сгенерирована с помощью нейронной сети. Он утверждает, что ровно как в свое время фотография заменила живопись в плане отображения реальности, так сегодня компьютерные технологии, а именно, искусственный интеллект, грозит заменить фотографию, поэтому сгенерированные картинки и фотография не должны участвовать в одном конкурсе. В ответ на его высказывание, The World Photography Organization оборвала любые отношения с художником, объявив о нечестности его намерений и сомнительности его требований, но признав, что Борис поднимает крайне актуальные вопросы о необходимости дифференцировать и переопределить многие категории и формы искусства.
Несколько известных случаев о выставлении произведения искусства, созданного с помощью нейронной сети на конкурс, подняли вопросы о легитимности наград художникам, выигравшим соревнование. Представленная в октябре 2022 года дизайнером видео-игр Джейсоном Алленом на Colorado State Fair цифровая картина «Оперный театр», с использованием Midjourney, выиграла приз в категории цифровое искусство, после чего разгорелись споры в социальных сетях и масс-медиа о «смерти» художника как профессии. Совершенно точно можно сказать, что искусственный интеллект готовит смену парадигмы.
В апреле 2023 года был объявлен финалист конкурса the World Photography Organization’s Sony World Photography Awards с присвоением премии фотографу Борису Элдагсену за его работу «The Electrician». Однако он не принял награду, объяснив, что его фотография была сгенерирована с помощью нейронной сети. Он утверждает, что ровно как в свое время фотография заменила живопись в плане отображения реальности, так сегодня компьютерные технологии, а именно, искусственный интеллект, грозит заменить фотографию, поэтому сгенерированные картинки и фотография не должны участвовать в одном конкурсе. В ответ на его высказывание, The World Photography Organization оборвала любые отношения с художником, объявив о нечестности его намерений и сомнительности его требований, но признав, что Борис поднимает крайне актуальные вопросы о необходимости дифференцировать и переопределить многие категории и формы искусства.
Нейронные сети и польза
Важно отметить, что искусственный интеллект существенно облегчает художникам, фотографам и другим творцам селекцию образов, проработку идеи, питчинг и поиск референсов. Фотографы, например, могут найти примерную визуализацию своей идеи с помощью нейросети, а также предложить заказчику определенный образ, понимание которого для наглядной иллюстрации будет продемонстрировано произведенными ИИ картинками.
На данный момент нейронные сети предлагают решить сразу несколько задач: перевести текст, формат ответ-вопрос, автозаполнение, базовый копирайт и первый драфт текста, создание цифровых картин, лого, фотографий, первые попытки создать 3D и видео, шаблоны дизайн-продуктов, написание кода для приложения. Многие из этих операций являются привлекательными для художников и представителей креативной индустрии.
Искусственный интеллект не только сотрудничает с художниками, генерируя новые работы и предлагая свежие идеи, но и еще он может определить подделку, которые заполоняют рынок искусства. Так, нейросети меняют то, как реставраторы и коллекционеры привыкли думать об атрибуции искусства: появление в 2021 швейцарской компании Art Recognition с ИИ-инструментом позволяет с 90% точностью определить авторство по фотографии произведения, не погружаясь в инвазивные техники как рентген или спектроанализ.
Каким видится будущее искусственного интеллекта в отношении современного искусства?
Как написал в одной из своих статей2 американский журналист, футуролог и сооснователь журнала Wired Кевин Келли, «искусственный разум может сегодня производить искусство лучше, чем большинство людей» («Artificial intelligence can now make better art than most humans»). Однако мы бы поспорили с определением «лучше». Человечество адаптировало коллективный вкус к технологическому прогрессу и постоянно его «осовременивает» по мере того, как появляются новые инструменты. Мы предполагаем, что даже с изменением технологий, вкусы в будущем мало поменяются, и ценить мы будем то же, что ценим сегодня в искусстве, с единственной разницей в том, как это искусство производится. Технологический прогресс меняет определение того, что легко и сложно, и наше понимание утонченного или вульгарного также сильно трансформируется.
Хорошим примером может послужить кейс английского художника Уильяма Морриса, лидера движения Arts and Crafts (Искусства и Ремесла), который в 1870-х годах предложил декоративно-прикладные предметы ручной работы процветающему британскому обществу, только-только оценившего прогресс и технологические возможности массового производства. Элита быстро переключилась на потребление уникальных вещей от Морриса, в которых преобладал подчеркнуто ручной труд, усложненные узоры, орнаментализм и вручную обработанные материалы. Эффект Морриса — пример того, как даже в машинный век, время невероятного прогресса и золотого стандарта жизни в викторианскую эпоху люди оценили именно сделанные с душой и вниманием вещи, созданные художниками и дизайнерами предметы интерьеров.
Хорошим примером может послужить кейс английского художника Уильяма Морриса, лидера движения Arts and Crafts (Искусства и Ремесла), который в 1870-х годах предложил декоративно-прикладные предметы ручной работы процветающему британскому обществу, только-только оценившего прогресс и технологические возможности массового производства. Элита быстро переключилась на потребление уникальных вещей от Морриса, в которых преобладал подчеркнуто ручной труд, усложненные узоры, орнаментализм и вручную обработанные материалы. Эффект Морриса — пример того, как даже в машинный век, время невероятного прогресса и золотого стандарта жизни в викторианскую эпоху люди оценили именно сделанные с душой и вниманием вещи, созданные художниками и дизайнерами предметы интерьеров.
Сегодня многие исследователи ИИ-алгоритмов, машинного обучения и цифрового искусства утверждают3, что особенно ценится у современных художников технологическая компетентность, помимо знания исторических художественных стилей и техник. Можно найти схожесть между программированием и компьютерным искусством 1960−70-х годов и современными экспериментами с ИИ: генеративные способности моделей машинного обучения являются «постепенным изменением» современной культуры, вкусов и искусства. В то же время художник остается незаменимой фигурой в придании контекста, намерения и смысла сгенерированного произведения. То есть за пределами возможностей технологий остается креативный выбор, осуществляемый именно художником или другим деятелем арт-индустрии. Помимо этого, отношения между художником и его медиа, инструментарием, остались прежними, так как он художественным высказыванием обращается к людям, в то время как ИИ-алгоритм просто отвечает на запрос.
Генеративный искусственный интеллект несмотря на все сомнения и риски, является революционным инструментом, который переопределяет работу многих индустрий и самого человеческого труда. Приведенные в пример работы художников демонстрируют нам, что несмотря на шумиху и мистицизм, который пока окружает Искусственный Интеллект и его инструментарий, в настоящий момент фактически формируют этическую и юридическую базу для того, чтобы технологическая новинка плавно вошла в повседневное использование. Возможность обучать и тренировать ИИ на разных совершенно базах данных может дать совершенно удивительные результаты, а значит, и новые сферы его применения. Поскольку алгоритмы все больше влияют на то, как мы воспринимаем мир, ключом к построению сильной этики искусственного интеллекта в будущем будет борьба с контролем со стороны программистов больших корпораций и поощрение междисциплинарного диалога с участием художников и других творческих людей. На самом деле, крайне важно, чтобы новые технологии попали в «добрые» руки художников, у которых есть способность представлять идеи своего времени таким образом, что это только поможет сформировать и развивать новую культуру в положительном ключе — справедливо, этично и невероятно вдохновляюще.
Автор: Алиса Лисовская, куратор, арт-консультант, специалист по аналитике арт-рынка и диджитал арт.
Фоновое изображение: Кирилл Рейв, пластификация цифровой работы: «Цветок цивилизации».
Фоновое изображение: Кирилл Рейв, пластификация цифровой работы: «Цветок цивилизации».
Курсы по медиа-арту и другим направлениям современного искусства
Курсы по медиа-арту и другим направлениям современного искусства
1Генеративно-состязательная сеть – модель, в которой две нейронные сети состязаются друг с другом, чтобы произвести более точный прогноз: одна сеть является генератором, вторая – дискриминатором, проверяющим подлинность сгенерированных изображений.