AIGCx艺术：蓝海还是挑战？看艺术圈如何拥抱人工智能？

曾经艺术大师的作品须经历漫长的辛苦的模仿、复制过程，方可作为留存或卖给不知情的买家。如今借助AIGC技术，用户通过选定特定的流派，便可将作品创造出来，仿佛在瞬间之内实现对大师之作的模仿。

元视觉 数字藏品《AI斯坦》系列

现有艺术图像数据库成为AI的数据训练来源，使其能够学习和理解艺术创作的特征、风格和内容。在数据训练之后，AI模型被构建出来。这些模型通常基于深度学习技术，能够分析输入的数据并生成新的艺术作品。在进行艺术创作时，用户需要进行输入或调整参数来控制创作的结果。在AI模型生成艺术作品之后，用户可以提供反馈和评价，这些反馈将被用于进一步改善和优化AI模型，提升其艺术创作的质量和多样性。

Part 01

产业之探：

AIGC在艺术产业掀起的那些浪花

最近，Midjourney、Stable Diffusion等AI生成平台正在受到社会范围的极大关注，图像等正在借由AI实现便捷有效的生成。它们均属于AIGC（人工智能生成内容）范畴，通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容。

显而易见的是，AIGC正在对艺术行业的发展产生深远的影响。不妨通过阶段回顾，上溯AIGC与艺术行业的几次重要互动和标志性成就。

2000年代初至2010年代初，研究人员和艺术家开始探索将人工智能技术应用于艺术创作。虽然技术还不够成熟，但一些项目开始涉足这个领域，例如艺术生成算法和基于计算机的艺术实验。

AI生成的“伦勃朗风格”肖像画

2010年代初，随着深度学习技术的快速发展，AIGC在艺术领域取得了重大突破。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）开始被应用于图像生成和风格转换等任务。这些技术使计算机能够模仿艺术家的风格，并生成具有艺术性的图像和作品。例如谷歌于2015年7月发布的DeepDream项目即是利用了卷积神经网络，通过算法Pareidolia寻找和增强图像中的模式生成幻觉般的图像[1]。

2010年代中期，AIGC在机器创作方面取得突破，机器学习模型能够生成独立的艺术作品、音乐和文学作品。2018年，历史上首次通过人工智能创作的艺术品《爱德蒙·德·贝拉米肖像》（Portrait of Edmond de Belamy, 2018）在纽约佳士得拍卖会上以43.25万美元的价格成交[2]，标志着机器创作首次在商业市场上取得成功。这件作品是由巴黎艺术团体Obvious开发的人工智能算法创作的，描绘了一个虚构的贝拉米家族成员的肖像。

AI创作的《爱德蒙·德·贝拉米肖像》

2021年初，文本到图像的算法开始出现，从DALL-E的发布开始，接着是例如VQGAN的开源算法。OpenAI发布的CLIP成为图文跨模态重要节点，作为一种经典的文图跨模态检索模型，CLIP在大规模图文数据集上进行了对比学习预训练，具有很强的文图跨模态表征学习能力[3]。

在2022年，扩散模型 (Diffusion Model) 成为文本生成图像领域的核心方法。当前最知名也最受欢迎的文本生成图像模型 Stable Diffusion，Disco-Diffusion，Mid-Journey，DALL-E2 等均基于扩散模型。DALL.E2由OpenAI公司推出，最大的特色是具有惊人的理解力和创造力[4]。Stable Diffusion由于其交互简单、生成速度快，在2022年8月开放的瞬间便掀起一股AI创作热潮[5]。时至今日已成为一款现象级应用的Midjourney早在2022年7月12日就进入公测，得益于能够智能化地辅助用户进行绘图等优势，不到一年它便实现1亿美元营收。

2023年可以被称为“AIGC元年”，AIGC作为一个社会话题获得大众的广泛关注，艺术领域的标志性事件是Adobe融入AI创作。第一代Adobe Firefly模型专注于图像和文本效果的创建，它在Adobe Stock中数以亿计的专业级授权图片以及公开授权内容和版权过期的公共领域内容上加以训练，并采用一个强大的风格引擎进行增强，通过令人印象深刻的风格、颜色、色调、照明和构图控制来创建照片、艺术、图形和文字效果。

创作者可以利用Adobe Firefly“可定制的扩散”功能 选择为AI提供信息的图片

这些关键事件表明AIGC在艺术行业中的发展正在取得突破，并为艺术家、观众和市场带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断进步，AIGC将继续在艺术领域发挥重要作用，并推动艺术创作的创新和探索。

Part 02

艺界之声：工具、抄袭？还是灵感源泉？

看艺术家如何回应AIGC

2022年8月，杰森·艾伦制作的《太空歌剧院》作为首次由AI创作出的艺术品，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中获得大奖。艺术家首先通过Midjourney绘制底稿，在这基础上再用电脑软件做一些精修[6]。而这次比赛结果也引发“AIGC对于艺术创作”的激烈讨论，倘若借助工具绘制的作品拔得头筹，那么这是否算是艺术呢？是否会对艺术家创作造成冲击呢？

杰森·艾伦借助Midjourney制作的《太空歌剧院》

纵使AIGC的主要参与者主要是在近两年内入局的，然而在一些领域，譬如观念艺术和数字插画，已有大量艺术家开始通过AIGC找寻灵感，并将生成的结果融入他们的艺术作品中[7]。

在耶鲁大学建筑学院执业建筑师Brennan Buck看来，人工智能在此扮演的角色，更类似一种主要在项目概念阶段发挥作用的工具。人工智能可以帮助艺术家对图像进行着色或缩放，然而这些微小的贡献对整体创意并未发挥关键性影响[8]。

不可否认的是，在创作者经济时代的浪潮之下，AIGC技术正在使图像生成民主化。有观点认为，AI艺术创作者与传统艺术家群体虽在短期内可能存在观念冲突，但从长远来看，二者将保持泾渭分明的两条线[9]。究其原因，当前产出的AI艺术更类似一种快消品，与传统艺术面对不同的市场。

AI绘画

另一方面，抄袭成为AIGC饱受诟病的重要原因，发布于网络平台的艺术作品成为AIGC平台抓取和复制的资源。NightCafe Studio创始人Angus Russell称，在2023年4月初，三位艺术家对包括Stability AI、Midjourney和DeviantArt在内的顶级人工智能艺术生成器提起集体诉讼，原因在于这些人工智能公司在没有征得同意或提供补偿的前提下，使用受版权保护的图像来训练他们的算法[4]。

以上情况并非个案，可能发生的侵权正成为当今任何知名艺术家、插画家所受的一大困扰。2023年3月，在芝加哥举行的一场艺术和人工智能的主题演讲中，芝加哥大学计算机科学教授Ben Zhao指出，艺术家不仅可能面临收入损失，还可能发现他们的艺术身份被稀释。“人工智能艺术模型还不能通过‘培训’取代人类艺术家，但人工智能已经在颠覆艺术产业。”Ben Zhao补充道，一些艺术家可能会停止在个人网站上展示他们的艺术，以防其作品在未经许可的情况下被抓取[10]。

元视觉 数字藏品《壁中幻境·异想动物》

据此，Ben Zhao与他的同事Heather Zhen合作开发了一个名为GLAZE的程序，可被应用于Stable Diffusion、Midjourney和DALL-E等平台，保护艺术家的作品免受未经授权的盗用。究其原理，GLAZE将艺术家在网上发布的作品进行演绎，产生风格的变化，以干扰AI的复制过程。

即便如此，复制在艺术界长期存在，并往往处于一种并非贬义的评价语境中。在过去，艺术家将复制大师的作品作为学习的重要过程，以研磨技法和发展自己的审美。在上个世纪，像安迪·沃霍尔这样的艺术家在现有图像的基础上进行创造，以达成批判的目的。在此基础上，LMU艺术史教授Damon Willick指出，人工智能没有达成这两种目的——它既没有加强它所复制的图像，也没有实现批判，唯独在进行一种单纯的抄袭[10]。

安迪·沃霍尔于1970年创作的丝网印刷作品《花》系列（部分）

除却被用作创造工具，纯粹出于感兴趣或自我疗愈而使用AIGC创作的艺术爱好者仍将存在。人工智能艺术引发了多巴胺的冲击，以及人们以前根本无法获得的自豪感和成就感。许多人喜欢用人工智能创造艺术，譬如NightCafe Studio称经常收到反馈，称人工智能艺术发觉到了人们未曾设想的“创意之痒”，或人们只是虔诚地使用它作为一种放松和减压的方式[4]。

Part 03

数字之美：

AIGC影响下的数字艺术与数字化迁移

从媒介形态方面来看，数字艺术是与AIGC关联最大的艺术形态之一。放弃对传统媒体材料的隐喻，数字艺术可以是纯粹由计算机生成的，也可以通过如扫描的照片或使用图形软件或图形输入板绘制等其他来源获得。如今在AR、VR、NFT等技术的加持下，数字作品创作和流通得到了新的赋能，AI技术则为数字作品的生成提供了愈发智能的底层逻辑。

随着GAN等技术的成熟，新的数字艺术创作与展现形式开始受到艺术家的关注。生成对抗网络 (GAN) 是非监督式学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。较为著名的创作者包括视觉艺术家海伦娜·萨林 (Helena Sarin)，其作品带有德国表现主义的特征，以有限的色彩和浅平的图形构造拼贴般的无限世界。

《我是达利了吗》，海伦娜·萨林 2018年（杰里米·霍华德收藏）

人和机器协作进行艺术创作，成为数字演绎下的另一种形式。人机协作领域的先驱、麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的前研究员钟愫君（Sougwen Chung）是一名华裔跨学科艺术家。她致力于探索由人类和机器协同创作的痕迹图画（mark-making），旨在深入理解人与计算机之间的相互作用。在艺术项目《绘图操作单元》（Drawing Operations Unit）中，钟愫君采用了Google的TensorFlow框架，将自身的绘图风格和方法转移至机械臂上，并与其共同进行创作。她还应用了一系列技术手段对人机协作的概念进行了拓展，这些经过训练的神经网络能够在图像上生成变化，以及在人类绘画的基础上进行素描[11]。

钟愫君与《绘图操作单元》（Drawing Operations Unit）

在巴比特创始人长铗与Bytom首席研究员刘秋杉所著的《元宇宙，通往无限游戏之路》一书，提到元宇宙发展存在的“三阶段”——数字孪生、数字原生和数字永生——这也是人类数字化迁徙的过程[12]。“数字孪生”是指将现实世界的基础物质、资产与文化符号映射于区块链上；“数字原生”意味着创造出超越现实和人类认知的全新知识；“数字永生”是指现实世界与数字世界将共同构成人类的生命空间，而且二者密不可分。

NUWA-Infinity 基于《清明上河图》学习后重新创作生成画作的一部分

若将AIGC艺术映射到数字化迁移中，目前主要聚焦于前两阶段。“数字孪生”类似于传统艺术作品的数字化；”数字原生”更重要的是媒体环境的变化，以及产生新的艺术创作生产方式、传播方式与交易方式。譬如微软AI艺术工具Nuwa在经过大量学习后演绎出的新时代清明上河图属于数字孪生阶段的作品，Miss Journey 肖像画则是在Midjourney社区数百万人的共同想象下，令AI算法“凭空”产生了这样一位“新人类”，由此属于数字原生艺术。

Miss Journey肖像

Part 04

赋能未来：

AIGC释放的合力信号

AIGC还可能带来哪些机遇与发展趋势？与哪些领域交织，发挥更强大的合力呢？

从AIGC艺术的发生场域来看，现阶段主要发生于主流互联网世界中，但不可能否认，譬如Stable Diffusion所体现CC0（知识共享零许可）等具有去中心化精神的迹象，web3或许将成为AI艺术的下一片广袤沃土。同时也可以观察到，NFT正在为AI艺术的发展提供更具潜力的社群力量和生产力。此外，由于可验证的真实性是艺术世界中一个极其重要的价值判断维度，区块链的去中心化和安全的特性使其成为管理艺术品所有权和交易的自然选择[13]。

用户使用Stable Diffusion生成的图像

博托 (Botto) 是一个由DAO管理的生成式AI艺术项目，它将自身的艺术风格定义为“动态”，这是一种不断发展的风格，通过经常打破可识别的构图规则，以创建具有强烈视觉冲击力的图像。博托在AI、DAO和DeFi的交汇处，突破了社区驱动创造力的界限。自2021年10月以来，Botto的艺术引擎每周创作出350份草稿，也被称为"碎片"。通过DAO社区的投票，他们选出每周最受欢迎的"碎片"，并在SuperRare上进行铸造和销售。投票数据随后被反馈给AI，AI通过学习从中生成更符合社区口味的艺术作品。Botto通过每周艺术品销售、特许权使用费和项目收藏品销售来获得收入，将收益在社区内进行分配，以奖励社区参与项目的成长和发展。总体来看，博托探寻着公共生成物的价值与意义，践行着DAO组织的实践，搭建着加密艺术家的创作经济之网。

《Seaport Subject》是社区选择作为博托第一版作品的碎片之一

其次，AIGC在跨媒体和跨领域创新方面极具潜力，通过算法生成的图像可以与音乐、声音效果和动态影像相结合，打破传统媒体之间的界限，创造出丰富多样的跨媒体艺术作品。

Refik Anadol 是一位跨媒体艺术家，他的艺术实践中经常使用大数据集合和机器学习算法，从而创造出令人惊叹的数字艺术作品。通过将数据输入到AI系统中，Anadol能够以一种前所未有的方式解释和呈现信息[14]。他的《机器的梦想》（Machine Hallucinations）系列包含NATURE DREAMS、WINDS OF BERLIN和ST. AGNES。通过将纽约市历史上大约100年的图像数据输入到AI系统中，创造出了令人眼花缭乱的视觉体验。这些作品通过将大量的图像数据进行深度学习处理，生成了抽象的图像和视觉幻觉，呈现了机器和人类感知的交互图景。

Refik Anadol打造的《机器的梦想》

诸如此类的跨媒介、跨领域探讨聚焦于计算给人类社会带来的挑战和可能性，引领思考的眼光重新聚焦于人类本身，包含厚重的共时性启示意义。就像Anadol所认为的，机器主导着我们日常生活的今天，执着探索对时间和空间的感知和体验是如何发生根本变化的。

通过引入一种新的审美技术来打造多元的沉浸式环境，提供动态的空间感知也有助于具身性的有效实现。例如Anadol通过整合跨媒体与建筑形式，从艺术角度转译新媒体技术的逻辑，以此邀请观众重新定义内部和外部建筑元素的功能，实现对现实多样性的思考。

最后，AIGC艺术为观众提供更加互动和参与的体验，通过使用交互式技术和虚拟现实等创新工具，观众可以与艺术作品进行实时互动，参与到作品的创作和演变过程中，从而产生个人化的艺术体验。

Midjourney 展品厅设计

Es Devlin 是一位舞台设计师和艺术家，她探索了舞台艺术、建筑和数字技术之间的交叉领域。她使用AIGC生成的内容来创建艺术装置和舞台背景，通过投影和互动元素与表演进行互动[15]。当观众看向舞台的时候，Es Devlin通过对观众的观察，打造了集体性的AI-Assisted诗歌实验。2017年，她与伦敦V&A联合打造的集体合唱装置《歌唱之树》 (THE SINGING TREE) 将机器学习与声音和灯光融合在一起。2018年9月，她与Google Arts & Culture合作的人工智能装置《Please Feed The Lions》成为伦敦特拉法加广场的第五只狮子雕像。它仿佛在咆哮，嵌入口中的LED屏将显示使用机器学习技术生成的诗歌[16]。

用户使用Stable Diffusion生成的图像

在以上案例中，AIGC技术创建了一个沉浸式音乐环境，AI算法被用来分析观众的心跳和生理反应，将这些数据转化为实时生成的声音和光影效果。观众在这个环境中感受到了个性化的音乐体验，作品根据观众的情绪和身体状态进行实时调整，创造出独一无二的观众体验。

Es Devlin与伦敦V&A联合打造的集体合唱装置《歌唱之树》

或许桎梏于当下视角的局限性，深踞在AIGC蓝海深处的艺术，仍有大片值得探寻的未知性。时至今日，我们似乎更难以将科学与艺术区分并置，二者的交融日益深刻多元。当理性、逻辑、实用主义试图提供确切、宏大的发展方向时，感性、个人价值观、理想主义通常加以回击，提供另一维度的思考，提醒我们需时常叩问“寻常道路”之外的可能性。

即便借由“伊卡洛斯之翼”无限制地接近“太阳”，艺术的最终落脚点总归是脚下的沃土。源自人性、关乎人性、反映人性，方可作为艺术长青的无二注脚。

【参考文献】

[1]Merzmensch. (2020). Pareidolia of AI —— The Beauty of Failing by the Artificial Intelligence. Towards Data Science.

[2]Christies. (2018). Is artificial intelligence set to become art’s next medium? Available at: https://www.christies.com/features/A-collaboration-between-two-artists-one-human-one-a-machine-9332-1.aspx

[3]集智俱乐部. (2022). AI艺术的背后：详解文本生成图像模型. Available at: https://swarma.org/?p=37227

[4]Angus Russell. (2023). What you need to know about AI-generated art. Venturebeat. Available at: https://venturebeat.com/ai/what-you-need-to-know-about-ai-generated-art/

[5]AIGC行业资讯. (2023). AIGC正在悄悄的改变艺术与创作的定义模式. Available at: https://www.aigc.cn/4073.html

[6]来咖智库 柴犬. (2022). AIGC掀起当代新艺术浪潮. 界面新闻. Available at: https://www.jiemian.com/article/8569125.html

[7]Angus Russell. (2023). What you need to know about AI-generated art. Venturebeat. Available at: https://venturebeat.com/ai/what-you-need-to-know-about-ai-generated-art/

[8]Kayla Yup. (2023). What AI art means for society, according to Yale experts. Yale Daily News. Available at: https://yaledailynews.com/blog/2023/01/23/what-ai-art-means-for-society-according-to-yale-experts/

[9]刘秋杉. (2022). 万字长文讲透AI艺术：缘起、意义和未来. 巴比特. Available at: https://www.8btc.com/article/6788196

[10]Joseph Wakelee-Lynch. (2023). AI’s Impact on Artists. LMU Magazine. Available at: https://magazine.lmu.edu/articles/mimic-master/

[11]Wesfan. (2021). 人与AI协作共创会成为数字艺术的未来吗？Available at: https://mirror.xyz/wesfan.eth/tkvqGTP9Mhi7fe6lKCQL-fNpbkW4k2l4jFdp8HA60rw

[12]王佳健. (2022). 从数字孪生到数字永生，元宇宙发展的“三阶段论”丨和长铗一起探索元宇宙. Available at: https://www.8btc.com/article/6732184

[13]Teng Yan. (2023). Botto: The Decentralized AI Artist. Available at: https://members.delphidigital.io/reports/botto-the-decentralized-ai-artist#introduction

[14]Refik Anadol. (nd). Biography. Available at: https://refikanadol.com/information/

[15]Es Devlin. (nd). Information. Available at: https://esdevlin.com/information

[16]Rebecca Fulleylove. (2018). Es Devlin On The Concept Behind ‘Please Feed The Lions’. Google Arts & Culture. Available at: https://artsandculture.google.com/story/IQUhsVDB1XB3IA

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