生成式人工智能的创意未来

麻省理工学院的一个小组描述人工智能将如何影响艺术和设计

Ken Shulman | Arts at MIT

从左到右：小组成员 Ziv Epstein SM ’19、PhD ’23、多媒体艺术家和社会科学研究人员；小组成员 Alex Reben MAS ’10，艺术家和机器人专家；主持人 Onur Yüce Gün SM ’06, Ph.D ’16，New Balance 计算设计总监；以及小组成员 Ana Miljački，麻省理工学院建筑学教授兼 SMArchS 项目和 SMArchS AD 项目主任。

朝圣 – Pionorsko Hodočašće。
这张剧照网格来自六个独立的视频插值，由 StyleGan3 人工智能系统根据六个南斯拉夫纪念碑的档案和个人照片文档进行训练而制作。输出来自色彩通道的后期制作实验。

图片由 Ana Miljacki 和艺术家提供，使用 StyleGan3 AI 图像生成器。

很少有技术能像人工智能那样展现出塑造我们未来的巨大潜力。从医学、小额信贷到军事等领域的专家正在评估人工智能工具，探索这些工具如何改变他们的工作和世界。对于创意专业人士来说，人工智能带来了一系列独特的挑战和机遇——尤其是生成式人工智能，即使用算法将大量数据转换为新内容。

生成式人工智能的未来及其对艺术和设计的影响是 10 月 26 日在麻省理工学院巴托斯剧院举行的座无虚席的小组讨论的主题。这是麻省理工学院艺术委员会 (CAMIT) 年会的一部分，该委员会由麻省理工学院的校友和其他艺术支持者组成，并由麻省理工学院艺术、科学与技术中心 (CAST) 共同主办，这是一项针对艺术家驻场和跨学科的跨学校倡议项目。

该小组由 CAMIT 主任 Andrea Volpe 介绍，由 Onur Yüce Gün SM ’06, Ph.D’16 主持，由多媒体艺术家和社会科学研究人员 Ziv Epstein SM’19, Ph.D’23、麻省理工学院建筑学教授和主任SMArchS 和 SMArchS AD 程序 Ana Miljački，以及艺术家和机器人专家 Alex Reben MAS ’10。

视频：麻省理工学院的艺术使用 Google DeepMind AI 图像生成器创建的缩略图。

播放视频

讨论围绕三个主题：出现、体现和期望：

问题

主持人 Onur Yüce Gün： 在您的大部分作品中，出现的通常是一个问题——一种模糊性——而这种模糊性是艺术和设计创作过程中固有的。生成式人工智能可以帮助您解决这些模糊问题吗？

Ana Miljački： 2022 年夏天，[波斯尼亚和黑塞哥维那]莫斯塔尔的纪念公墓被毁。这是一座二战后南斯拉夫纪念碑，我们想找到一种方法来维护这座纪念碑所代表的价值观。我们从六个不同的纪念碑中收集了视频材料，并利用人工智能制作了一部非线性纪录片，在三个视频屏幕上播放三联画，并伴有音景。通过这个项目，我们制造了一种合成记忆，一种将这些记忆和价值观植入那些从未经历过这些记忆或价值观的人的头脑中的方法。这种模糊性在科学上会产生问题，但对艺术家、设计师和建筑师来说却很有吸引力。也有点吓人。

Ziv Epstein： 生成式 AI 是一种工具还是一种代理存在一些争议。但即使我们称之为工具，我们也需要记住，工具并不是中立的。想想摄影。当摄影出现时，很多画家担心这意味着艺术的终结。但事实证明，摄影让画家得以解放出来去做其他事情。当然，生成式人工智能是一种不同类型的工具，因为它借鉴了大量其他人的工作成果。这些系统中已经嵌入了艺术和创意机构。这些现有作品将如何呈现，以及我们将延续哪些循环和模糊性，已经存在模糊性。

Alex Reben： 我经常被问到这些系统是否真的像我们一样具有创造力。根据我自己的经验，我经常对使用人工智能创建的输出感到惊讶。我发现我可以引导事情朝着与我自己可能做的事情相似的方向发展，但又与我可能做的事情有足够的不同，被放大或改变或改变。所以存在歧义。但我们需要记住，人工智能这个术语也是含糊的。实际上有很多不同的事情。

具体实施方式

主持人： 我们大多数人每天都使用计算机，但我们通过感官和身体来体验世界。艺术和设计创造切实的体验。我们听到它们、看到它们、触摸它们。我们是否已经与人工智能系统实现了同样的感官交互？

Miljački：只要我们在图像中工作，我们就在二维中工作。但对我来说，至少在我们围绕莫斯塔尔纪念馆所做的项目中，我们能够在各个层面上产生影响，这些层面共同产生比及时移动的二维图像更大的东西。通过图像和音景，我们及时创造了一种空间体验，一种超越屏幕二维的丰富感官体验。

Reben： 我想体现对我来说意味着能够与世界进行交互和修改。在我的一个项目中，我们使用人工智能生成“类似达利”的图像，然后将其变成三维物体，首先通过 3D 打印，然后在铸造厂将其铸造成青铜。甚至还有一位铜锈艺术家来完成表面。我引用这个例子是为了说明到底有多少人参与了这件艺术品的创作。每一步都有人类的指纹。

Epstein： 问题是，我们如何将有意义的人类控制嵌入到这些系统中，以便它们更像小提琴。小提琴演奏家拥有各种因果输入——他们可以使用身体姿势将其艺术意图转化为输出、音符和声音。目前，我们距离生成式人工智能还很远。我们的交互基本上就是输入一些文本并返回一些内容。我们基本上是在对着一个黑匣子大喊大叫。

期望

主持人： 这些新技术传播得如此之快，几乎就像爆炸一样。人们对他们将要做的事情抱有巨大的期望。我不想在这里踩油门，而是想测试刹车并问问这些技术不会做什么。是否有他们无法兑现的承诺？

Miljački： 我希望我们不要去《西部世界》。我知道我们确实需要人工智能来解决复杂的计算问题。但我希望它不会被用来取代思考。因为AI作为一种工具，其实是怀旧的。它只能与已经存在的东西一起工作，然后产生可能的结果。这意味着它会重现其所输入的档案中的所有偏见和差距。例如，在建筑领域，该档案由欧洲白人男性建筑师的作品组成。我们必须弄清楚如何不让这种偏见长期存在，而是对其提出质疑。

Epstein： 在某种程度上，现在使用人工智能就像戴上喷气背包和蒙住眼睛。你走得很快，但你并不知道自己要去哪里。既然这项技术似乎能够做类似人类的事情，我认为这是一个绝佳的机会让我们思考作为人类意味着什么。我希望生成式人工智能能够成为一种本体论破坏球，它能够以一种非常有趣的方式改变事物。

Reben： 从历史来看，预测技术的未来非常困难。因此，试图利用这项新技术来预测负面影响——可能不会发生的事情——也几乎是不可能的。如果你回顾一下我们现在的想法和所做的预测，就会发现它与我们实际的情况有很大不同。我认为今天没有人可以肯定地说人工智能有一天将无法做到什么。就像我们不能说科学或人类能做什么一样。目前我们能做的最好的事情就是尝试以一种有益的方式推动这些技术走向未来。

(Reprinted with permission of MIT News http://news.mit.edu/)