【科技．未来】机器也有创意？ 人工智能成艺术家新宠
去年10月，一幅利用人工智能（AI）创作的肖像画在佳士得拍卖，更以估价40倍、逾43万美元成交，宣告AI成功进军艺术市场。苏富比在上周亦首次拍卖利用AI设计的装置艺术；音乐界去年也有歌手推出首张以AI创作的唱片。当AI成为艺术家创作时的新宠，谁是这些艺术品的创作者？AI艺术品又可否真正称得上有创意？
（照片由ONKAOS提供）
墙上挂着两块显示屏，连着一个装有机器的精致木柜。荧幕分别出现一男一女的肖像画，五官不对称，面容扭曲。几秒后，画中人面容产生变化，逐渐出现另一副面孔，并与之互相交叠融合，生出两嘴四眼，然后变成另一幅截然不同的人像。这过程不断重复，每张肖像画却独一无二。
这是AI艺术家先驱Mario Klingemann的作品《Memories of Passersby I》，也是苏富比首次拍卖的AI艺术品，在上周三（3月6日）以40,000英镑售出。苏富比当代艺术专员Marina Ruiz Colomer形容这件作品是一种突破：“当代艺术的本质就是不断挑战界线。作为最超前的创新，AI艺术在艺术史上获得了一席之地，而Klingemann的作品正站在这令人兴奋的新时代尖端。”
开拓未来艺术媒介
这个新时代或早于去年10月在佳士得的拍卖会上开启：一幅虚构人物肖像画《Edmond de Belamy》上拍，画中人面目模糊，留黑长发，身穿白领黑衣，画的右方和下方留白，在右下角留有一段演算法程式码为“作者签名”。肖像画最终由匿名电话竞标者以432,500美元投得，超过估价40倍。
《Edmond de Belamy》由三名25岁法国年轻人组成的Obvious制作。他们跟Klingemann一样利用了“生成对抗网络”（generative adversarial network，GAN）AI技术，训练机器学习绘画。Obvious成员之一Hugo Caselles-Dupré解释：“演算法由两部分组成：生成器（generator）和鉴别器（discriminator）。我们把15,000张十四世纪至二十世纪肖像画的数据输入网络，生成器会逐渐学懂产生画风类似的肖像画，由鉴别器判断到底是出自生成器还是人类画家手笔。目标是要骗到鉴别者以为生成器产生的画像都是真人所画。” Obvious特地把画作取名为Belamy，以向2014年发明GAN的Google AI科学家Ian Goodfellow致敬（Belamy来自法文bel ami，意谓好朋友）。
部分其他Belamy家族成员肖像画（Obvious提供照片）：
Obvious从GAN众多成品中挑选一张列印出来，再装上金色画框模仿古画作拍卖。Obvious另一成员Pierre Fautrel补充，他们还制作了Belamy家族其他成员的肖像画：“我们共创作了11张肖像，希望让大众理解AI也可以很有创意。”
Klingemann虽然同样以数千幅十七世纪至十九世纪画作训练GAN，但与Obvious不同，他透过微调演算法一些影像生成和判断准则，以加入自己的“风格”，并选择以电子方式显示。“发掘AI潜力的过程既有趣又困难。在众多机器产生的影像中选取其中一张，似乎是错的做法，看它如何运作感觉更为神奇。”
更多《Memories of Passersby I》肖像（照片由ONKAOS提供）：
佳士得版画及限量作品国际主管Richard Lloyd负责安排该次拍卖，他看好AI艺术作品的前景：“这终究是幅肖像画，虽然不是出自十八世纪人类的手笔，但与我们250年来一直拍卖的是同一类作品……AI只是其中一种会大为影响艺术市场未来的技术，虽然现时要预测它的影响言之过早，但这场革命会如何展开，确实令人兴奋。”这种“美学”，甚至被Google AI工程师François Chollet冠名为“生成对抗网络主义”（GANism）。
约自2015年开始，已有小众艺术家社群开始尝试用AI创作。除了两件被公开拍卖的作品以外，艺术界还有更多更复杂的作品。例如华裔艺术家钟愫君就训练AI学习自己的画风，与机械臂合力作画；英国艺术家Anna Ridler的《嵌纹病毒》（Mosaic Virus）就以十万张郁金香照片训练GAN，制作出郁金香不断开花凋谢的动态图像。嵌纹病毒会影响郁金香花瓣纹理，在十七世纪郁金香狂热（tulip mania）时大大影响了花价，Ridler在作品中，把纹理随着比特币（Bitcoin）价格波动而改变，借此把两个世代的狂热类比。
Ridler表示，以AI创作变得愈来愈容易：“我已经用AI创作了好几年，技术门槛不断降低。”她甚至说不需要高深的电脑科学知识：“我读文学和语言学出身，基本上是透过YouTube和网上自学。”
其他领域的艺术家也有用AI创作。YouTuber及前《American Idol》参赛者Taryn Southern去年推出了首张利用AI软件创作的唱片《I am AI》。她有感音乐理论根底薄弱，于是在作曲时利用AI协助生成唱片歌曲的敲击乐、旋律及和弦。
不过，Obvious的作品拍卖惹来不少批评，尤其是AI艺术家社群。他们认为Belamy肖像技术参差，例如像素太低、质感模糊等，充分显示出创作者根本不熟练运用GAN。“对我来说，这是半桶水的作品，相当于五岁小孩涂鸦的水平，只有他们的父母才赞得出口。” Klingemann说，“但对于从未见过这种作品的人，可能很新颖。”
AI创作称得上艺术？
此外，Obvious在过程中没有加入自己的艺术创作，所使用的演算法从软体原始码分享平台GitHub下载而来，几乎没作任何修改。Klingemann对《华盛顿邮报》说：“（Obvious的画作）人人都能做到，你可以在GitHub复制编码，开着电脑就可做到。但真正的艺术需要动手去做，利用工具留下你自己的痕迹。这需要花功夫去学习。”
技术以外，以AI创作到底有多少艺术价值也备受质疑。AI艺术家及前软件工程师Chris Peters形容Obvious的做法是以“可怕”的方式接触这媒介，并质疑“人性在哪里”？不过，他跟Obvious同样拥抱使用GAN创作，但不同之处在于，他以十九世纪风景画训练GAN，然后在产生的画像成品中挑选心头好，再自行重新画一次。他声称这是向AI艺术家表达敬意的最好方法，让他有充足时间欣赏这些影像。
“我在艺术学校中学到，你需要仔细观察很多小时，心灵才得以平静到能真正看到或理解到什么。我希望进入AI的脑中，尽量理解它到底想做什么。我只有在日复日对着这些影像边看边画时才可做到。” Peters说，“若我只把画像列印出来，比起日复日地绘画，我可能理解不了当中的百分之一。”
对于AI作品取得不俗的成交价，艺评人Jonathan Jones在英国广播公司（BBC）电台节目《Front Flow》中批评：“这反映了AI艺术市场何等愚蠢，又或是何等聪明，几乎能把一切变成商品。这是炒作、噱头。” 他在《卫报》撰文续指：“从洞穴壁画到林布兰（Rembrandt van Rijn）的肖像画，再到杜象（Marcel Duchamp）的尿兜，艺术是人类意识表达的方式。这正是Belamy肖像画所欠缺的……AI只从物理上复制了大画家（Old Masters）的作品，在什么意义上它们足以称为艺术？”
Caselles-Dupré认为这些对AI艺术品的质疑似曾相识：“回想当年，人们说摄影不是真正的艺术，而拍照的人就好比机器。但现在，人人都同意摄影已是艺术的一种。” Lloyd则较为开放：“人人都各有对艺术的定义。我倾向认为人类作品颇为重要，但你也可以说艺术是各花入各眼，若有人看完觉得感动、有启发性，它就是艺术。”
美国罗格斯大学（Rutgers University）AI与艺术实验室总监Ahmed Elgammal对GAN生成的影像有另一番见解：“那不是艺术，只是重新绘画，只有差劣的艺术家才那样做。”他研究如何以AI理解和产生新“艺术”，而不只是重复现存作品。他用“创意对抗网络”（creative adversarial network，CAN）取代GAN，并开发基于CAN系统的AICAN。CAN基本上是GAN的变奏，前者把鉴别器的反馈微调，除了分辨生成器创作的影像是否艺术，还会确保这些影像有一定程度的原创艺术风格。他解释：“一方面，它试图学习现存作品的美学；另一方面，若它自行产生的作品与现存作品风格太过相似，也无法过关。”
从市场商品到预测品味
AICAN可能不只是一部普通机器或演算法。Elgammal开设了一间名为Artrendex的公司，提供艺术市场的AI创新方案。例如在艺术作品来源鉴定外，他们可根据鉴赏者或收藏家现有藏品，推荐这些人可能喜欢的作品；又可让系统按视觉元素为艺术品分门别类，这已被非牟利艺术收藏机构巴恩斯基金会（Barnes Foundation）用来构建其艺术品浏览网站。
Elgammal认为这种训练方法较接近人类艺术家：“人类有能力参考现有作品来创新。伟大的艺术家可以消化艺术史和前人所为，形成独有风格……这正是我们想用AICAN做到的。” AICAN的作品曾在2017年Art Basel上展出，有75%的观众误以为是人类艺术家创作。
Artrendex的目光还不限于此。早前，艺术顾问Jessica Davidson注意到AICAN的商业潜力，拉垄了Elgammal与艺廊经营者Philippe Hoerle-Guggenheim合作，在纽约黄氏当代艺术中心（HG Contemporary）举办了名为Faceless Portraits Transcending Time展览，所有展品都利用机器创作。“我们必须确立所做之事的正当性，所以，在那里举办一个传统形式的个展是很重要的。” Davidson说。
展览不单引人注意，还有其他野心。一方面，展品可供出售，售价从6,000至18,000美元不等；另一方面，他们也试图借由这场展览为未来铺路，让AI理解以至定义未来视觉美学。“我们训练机器的艺术作品都带有标签，文艺复兴、巴洛克、现实主义、印象派等，而机器可自行发现它们的发展时序。” Elgammal说。他还设想AICAN或类似的技术，有望以现时流行的技术和风格，预测未来艺术趋势。
Davidson解释，这套系统收集Instagram上数以十万计贴文，用所得资讯分析什么样的作品有可能在Art Basel之类的热门艺术节中大热。Artrendex的网站写道：“在这个总值逾640亿美元的艺术市场，购物艺术品是一种投资，需要数据分析工具评定艺术的潜在价值。” Davidson预期Artrendex可以与一些公司“建立管道”，只要在关于用户对影像偏好上有足够数据，AICAN理论上可推断出下一季的潮流，而Artrendex就可以创造和生产低成本的作品，将其置于会客室、写字楼大堂等商业空间。它更可以月费形式，定期更新展品，取得固定收入，满足风险投资者预期。
《大西洋》（The Atlantic）杂志记者Ian Bogost设想过“最坏的情况”：机器最终可以完全吸收艺术创作的每一个环节，AICAN可发展成一个封闭系统，以AI仔细搜罗艺术潮流资讯，产生新的艺术作品，再回头分析人类对作品的接受程度，不断循环。但Davidson认为这种情况不太可能发生，AICAN “不会发展成品味制造者，（而是）偏向分析用途”。
艺术价值以外，人工智能如何挑战艺术家的作者身分？人工智能又算不算真正有创意？请见相关文章：《人工智能是艺术家的工具，还是合作伙伴？》
上文节录自第153期《香港01》周报（2019年3月11日）《机器也有创意？ 人工智能成艺术家新宠》。
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