灰色市场 | 当算法成为艺术家,“人工智能的创作”是否是粗浅解读?
发起人:欧卖疙瘩  回复数:0   浏览数:145   最后更新:2018/11/01 11:29:59 by 欧卖疙瘩
[楼主] 欧卖疙瘩 2018-11-01 11:29:59

来源:artnet


𝒎𝒊𝒏 𝑮 𝒎𝒂𝒙 𝑫 𝔼𝒙 [𝒍𝒐𝒈 𝑫 (𝒙))] + 𝔼𝒛 [𝒍𝒐𝒈(𝟏 − 𝑫(𝑮(𝒛)))],《Portrait of Edmond de Belamy, from La Famille de Belamy》,2018。图片:courtesy of Christie's Images Ltd

上周四,由法国三人艺术家组合Obvious通过算法创作的布面印刷作品以43.25万美元成交(带佣金),对比其1万美元的最高估价,成交价高了4320%。尽管这场交易引发了很多值得探讨的问题,但其中对于我来说最重要的一点是这样的销售展现出了艺术市场将历史性的叙事塑造成自己喜爱的形象的能力

在过去约两个月中,佳士得拍卖行向传统艺术市场高调宣布这件名为《Portrait of Edmond de Belamy》的作品是“第一件进入拍卖行的AI(人工智能)艺术作品”。然而,这样的说法从两种角度来说都充满疑点,而且都取决于我们是否接受佳士得这样仅从(作品)表面作推广的策略。


首先,就如我和artnet新闻的编辑Naomi Rea上个月提到的,将这件作品称作是“AI生成”(或类似说法)的描述其实非常粗糙。这件作品将被人类贴上标签的各类样本和一个开源算法混合在一起,试图发展出一种强人工智慧(artificial general intelligence)或是超智慧(super intelligence),也就意味着机器在并不需要人类的指导下变得具有感知能力和目标。


如今,围绕着Obvious这个艺术团体到底参与了多少《Portrait of Edmond de Belamy》的创作部分,已经形成了一场热烈的讨论—另外,在我看来还有一个根本性的错误引导,将算法列为这幅画的“艺术家”。我的同事Naomi会从Obvious与作品的关系这个角度作进一步报道,而我要说明的问题是:要完整理解这个领域(AI艺术)就需要解释一连串对于大多数人(无论是传统艺术圈内或圈外人)而言都十分陌生的专业术语。而这个学习的过程就会导致无意或有意间发生曲解意思的可能性。

根据我的观察,我倾向于认为,连佳士得自己都属于在“不知道”这一技术的类别。佳士得全球版画及限量作品部门主管Richard Lloyd对媒体表示他“听说Obvious这个组合也是在‘读了artnet一篇报道,了解有人在今年早些时候收藏了一件Obvious的作品’后才知道的。”在我看来,这就像你期望从幸运饼干里找到真爱的预言,然后对着第一个走进熊猫快餐(一家中式快餐连锁)人求婚那样不合逻辑。同样,这也充分说明像佳士得这样的高端市场在与艺术和机器学习的互动了解方面是多么肤浅

当然,这些技术术语并不是唯一没有被正确理解的内容。对于传统艺术圈的人而言,“第一个进行拍卖的(AI)作品”的说法也值得商榷。

受梵高作品影响而生成的Google DeepDream绘画。图片:Image courtesy of Google

谁才是艺术家?


2016年2月,旧金山Gray Area艺术基金会在一场慈善拍卖上拍出了10件艺术家用谷歌开源神经网络工具Deep Dream创作的绘画,共筹得了9.8万美元善款。神经网络与Obvious用于创作《Portrait of Edmond de Belamy》的软件属于同一种类型的软件,所以如果我们把这个法国艺术家三人组(Obvious)的作品称为“AI生成”的创作,那么GrayArea实际上在拍卖AI艺术作品上比佳士得要领先两年半。

但当我把这个问题和艺术商业界的不同人分享时,他们差不多都表达了同一种意思:那只是个非盈利性质的慈善拍卖,不是在大拍卖行将进行的销售。这样的回答也反映了艺术圈已经心照不宣地达成了某种普遍看法:“进入拍卖行”已经不再包括那些普通模式的公开销售,而是指由引领市场的守门人所进行的公开销售。

更重要的是,为什么这样一种对“进行拍卖”的定义已经变得普遍接受了?从总体上来看,这是因为我们已经默认这些市场引领者才是对艺术市场的历史起决定作用的角色。而且,艺术市场已经在形成公众对艺术的认知上成为了一股重要的力量。不管你们喜欢与否,艺术市场的表现甚至已经是描述艺术史发展最重要的因素。

这样的现象也并不仅限于艺术。如果你让我用某类运动做比喻,那就是美国职棒大联盟(Major League Baseball,MLB)。从1903年起,这个美国职业联盟运动就把自己的冠军赛称为世界大赛系列。为什么MLB的标准能够决定什么是全球性的成功,并且长达115年?因为它一直以来都是这个星球上关注度最高、获利最多也是最有声望的棒球联盟。无论是在艺术还是体育界,这或许都是一条准则。

传统艺术圈对用机器学习进行艺术创作的艺术家的忽视,是否就像以前对那些重要的非白人、非男性的艺术家的忽略?凯利·詹姆斯·马歇尔(Kerry James Marshall), 《无题(回家)》(Untitled<Painter>),2009。图片:Courtesy of the Museum of Contemporary Art Chicago. Photo: Nathan Keay, © MCA Chicago

创造历史还是重复历史

现在我们公平点来说,佳士得相较于其他的媒体资料而言,已经在某些词的使用上采取了较为小心谨慎的态度:比如他们把自己称为“第一个出售像《Portrait of Edmond de Belamy》这样作品的”拍卖行,或是将作品形容为“第一件在拍卖行出售的AI生成肖像画。”

然而要能搞明白这些措辞中细微的区别,只有那些严格遵守法律文件的措辞仔细检查每个细节的人。或是那些在写Ins图注时都要参考芝加哥引注格式的人才可以做到。但我们并不具备这样的能力。

所以,艺术媒体和艺术行业的用词中通常都是一些自己创造的、非常宏大的措辞。也就是这样的语言把佳士得和Obvious塑造成了这一领域的创新者,而其实有些默默无闻的艺术家早在几年前就已经做到了。

一位名叫LaTurbo Avedon的艺术家一直致力于研究虚拟空间的作者身份和其他问题。在Obvious的作品出售后几分钟,Avedon就在推特上发了一些非常有意义的思考:“整个在用机器学习和预测分析法进行艺术创作的群体,毫无疑问就被这个白人肖像的拍卖给击败了。”

图片:via Twitter @laturboavedon

如今,我们所处的艺术圈正经历着一场伟大的再次复兴,一些在20世纪受到不公平对待的艺术家和艺术实践如女性艺术家、LGBTQI艺术家、非洲裔或拉丁裔艺术家、被排挤在西方艺术圈外的艺术家们再次回到了人们的视野。我们似乎每周都能看到这样的新闻:一些来自传统艺术圈的人通过一些机构或商业行为试图对那些已经被公认为历史的过失进行纠正。

所以,Obvious的这场拍卖以及围绕着它产生的一大堆空话向我们揭示了非常令人沮丧的事实:即使我们这些身处传统艺术圈的人在努力弥补过去的一些错误,但我们其中的很多人仍在犯一样的错误。只是这一次,如同Avedon推特所说,我们犯下错误的对象是那些用新媒体和新兴技术进行创作的艺术家。

但要说明一点,我并不认为忽略了这些艺术科技界先行者们的创作,和那些对人类本身的特性(如身份、性别等)进行歧视的行为应该受到同样的道德谴责。我想说的是因为对科技的无知或是粗浅的解读而在艺术圈内制造的盲点,其实和我们过去在性别、种族、地缘上犯下的错误没有任何区别。

总而言之,我们这些身处传统艺术圈的人并没有在做研究,也没有认真地和那些我们并不熟悉的群体进行交流。我们对那些声势最大、最有钱有势的人所散播出来的故事没有进行任何质疑。但现在还只是开始。对于艺术和机器学习的主流说法还没有确定,所以我们仍有机会对此进行纠正。

然而,如果我们不做这样的努力,那只能证明我们从其他人和自己身上没有学到任何东西。而最糟糕的是,如果我们还没有开始行动的话,只会不停地在原地重复同一个历史错误。


文丨Tim Schneider

译丨Elaine

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