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主题:艺术市场论文写作 时间:2024-03-04

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在AI(人工智能)是否会抢走人类饭碗的探讨中,人们似乎达成了共识,即创意使自己区别于机器.但随着相关技术在创意领域的应用,这一点似乎也开始变得不太明晰.

10月23日至25日,佳士得将成为首个出售AI艺术品的大型拍卖行,以“适应艺术市场的变化.”

待拍卖的是一幅男子肖像作品,由法国艺术团队Obvious通过算法开发完成.画中的男子面目模糊,似乎来自18世纪.注释中这么写道,“复杂性的恶魔被家人唤醒,那阴影正萦绕在我的心头,那时一切都那么简单.”这幅目前在佳士得伦敦展出的作品,将参与纽约的“版画及限量作品拍卖会”,估价为7000-10000美元.

佳士得的一篇新闻稿提到,“这标志着AI艺术将踏上世界拍卖舞台.”

这幅作品基于GAN(生成式对抗网络,Generative Adversarial Network)模型而生成.首先,Obvious对网络上的讯息实行编码,以符合他们的标准.在Obvious负责大量技术工作的人工智能博士Hugo Caselles-Dupré说道,“那就像制造一部单车,如果遗漏一个部件,就不会起到任何作用了”.团队在艺术百科全书(WikiArt)收集15000幅十四世纪至十九世纪的画像,输入演算法,其中包括两部分──生成器(Generator)与鉴别器(Discriminator).生成器学习画像规则,例如任何人物都有一双眼睛和一个鼻子,过程耗时大约两天,然后根据规则创造新的图像,与此同时,鉴别器鉴别图像,推测哪些来自于数据集的画像,哪些是来自生成器的虚假画像.

当生成器试图骗过鉴别器时,会从每次失败中学习.当成功骗过鉴别器时,就有一个新的图像,并对现有的15000幅图像作简单复制或拼凑.Hugo Caselles-Dupré表示,“很酷的地方在于,这是一幅独创性的画,是第15001张画.”

Obvious来自巴黎,由3名巴黎艺术家联合创立.他们希望将AI艺术带出技术领域,引入传统市场,最终促进GAN技术的化,并为AI艺术正名.他们把这项推广视作一项全新的艺术运动,并将之命名为“GAN-i”.

虽然Obvious的画作至目前为止,仍然尚未确定可否被称为艺术,但团队对于人们对画作的兴趣却感到十分惊讶.Obvious联合创始人之一的Pierre Fautrel说道,关于团队对艺术的看法有一点非常实在,就是他们3名成员当中,“无人会对艺术毫不在意,至于观看者的反应,要么就是喜欢,要么就是讨厌,但没有人会不在乎”.

与哲学问题一样,有关人工智能能力不断增强的讨论,常常引发人们对失业的担忧和疑虑.一些人认为,人工智能只需按下一个按钮,就可创造出成千上万种创新乃至独特的图像,那对赋予艺术品价值的“罕有”原则,无疑构成空前的威胁.

然而Hugo Caselles-Dupré对艺术市场资讯网站Artnet表示,“我们真的相信AI可以成为艺术的新工具.在1850年相机出现时,只有水平很高的工程师使用它,其艺术潜力也因此被忽略了.我们认为我们处于相同的情况,人们认为我们是工程师,但我们真的觉得,这种技术将越来越多地用于艺术的各种表现形式当中,这样的想法起初被传统艺术市场视为异类,但“随着我们进一步解释自己正在做的项目、想分享的理念及希望表达的意思,艺术界就会对我们的作品有更多关注.”

团队另一名成员Gauthier Vernier说,大多数人在联想到艺术作品时的第一反映,就是博物馆中的带有金色的边框的肖像画.这次尝试正是希望借用人们的这种固有思维模式,强调AI作品与所谓“正确艺术”的联系.

佳士得版画及限量作品的国际负责人Richard Lloyd说道,“这次拍卖的作品是一幅肖像画,就像250年来所贩售的艺术品一样.”他还表示,“佳士得一直关注着艺术市场的变化,以及技术如何影响艺术的创造和消费.AI已被当代艺术家当作创作工具使用,随着这项技术的进一步发展,我们很高兴能够参与这场持续的对话.”同时他也认为,AI技术将影响未来的艺术市场——尽管还不清楚具体会发生什么,但“见证这场革命如何上演,将是令人兴奋的事.”

这张即将拍卖的画作属于一个包括了11张肖像的系列,如Le Comte、La Comtesse、Le Baron及La Baronne deBelamy,所有画作俱令人迷惑,看起来就像十八世纪的画作,人物都来自被虚构出来的Belamy家族,据说这个名称旨在通过翻译向2014年在论文中提出GAN模型的AI学者Ian Goodfellow致敬.而据艺术市场资讯网站Artnet报道,今年2月,系列中的另一幅画以约10000欧元的卖给了一名来自巴黎的私人*家拉瑟雷(Nicolas Laugero-Lasserre)在佳士得的拍卖完成后,Obvious计划与画廊合作,继续扩大影响力.

尽管AI绘画对艺术市场和艺术圈来说相对陌生,但一些利用GAN等机器学习的技术生成的作品已经具有相当强的伪装性.在一篇论文中,研究者发现四分之三的情况下人们认为这些作品出自人类.

不过,至于这些作品是否具有创造性,或是否属于艺术,目前尚无定论.一种争议在于,以GAN技术为典型的生成方式往往需要大量的训练数据,因而缺乏独创性,但上述论文作者、罗格斯大学的计算机科学教授Ahmed Elgammal却反过来提出:“艺术家的创作何尝不需要借鉴自己的经验和其他艺术作品. ”

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