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被AI劫持的艺术:当艺术沦为AI科学家的沙盒玩具

2021-11-12 14:00分类:面膜厂家 阅读:

人们往往会对隐秘的吐露感到喜悦。或者起码能够说,媒体机构已经认识到,诸如“谜团被解开”和“暗藏的宝藏被展现”之类的消息会带来流量和点击率。所以,当吾(指本文作者Sonja Drimmer)望到人造智能辅助得出的、关于著名行家的艺术作品的新发现成为炎点话题时,吾从不感到惊讶。

仅在以前的一年里,吾望到一些文章称人造智能恢复了意大利画家莫迪里阿尼(Modigliani)的“掉的恋人”的“隐秘”画作,让“暗藏的毕加索的裸体绘画重焕生机”,“复活”了奥地利画家古斯塔夫·克里姆特(Gustav Klimt)被毁的作品,“恢复”了伦勃朗1642年画作《守夜》的一片面。如许的例子不乏其人。

《守夜》的恢复片面与原画共同展出 图片来源:RIJKSMUSEUM/REINIER GERRITSEN

行为一个艺术史学家,吾对这些项现在标报道和传播越发关注。实际上,它们并异国展现隐秘或解决谜团,它们所做的是创造让人们对人造智能产生良益印象的故事。

吾们真的学到了任何新东西吗?

以相关莫迪里阿尼和毕加索画作的报道为例。这些项现在是由联相符家公司Oxia Palus实走的,该公司不是由艺术史学家而是由机器学习周围的博士生们竖立的。

在这两个案例中,Oxia Palus采用了传统的X射线、X射线荧光和红外成像技术,这些技术在几年前就已经被发外并投入行使了——这些做事展现了艺术家在画布可见层下的初步绘画。

该公司对这些X射线进走了编辑,并议决行使一栽称为“神经风格迁移”(neural style transfer)的技术,将它们重新组相符为新的艺术作品。这是一个听首来很复杂的术语,指的是将艺术作品分解成极小的单元,从中推想出一栽风格,然后以同样的风格重新创建其他内容的图像的技术。

从内心上讲,Oxia Palus将机器从现有的X射线图像和联相符艺术家的其他画作中学习到的东西拼制成新作品。

一副由算法完善的画作,售价600美元。图片来源:artaigallery.com

但是,除了发挥人造智能的威力之外,该公司所做的事情,在艺术上、历史上是否有任何价值?这些重现并异国通知吾们任何吾们不清新的关于艺术家的信息和他们的手段。

艺术家总是在他们的作品上一层叠一层地作画,这栽情况特意普及,以至于艺术史学家和文物管理员创造了一个特意的词来描述这栽情况——Pentimento。这些早期的创作并不是像复活节彩蛋那样存放在画中供后来的钻研人员发现的。最最先的X射线图像自然很有价值,由于它们挑供了对艺术家做事手段的洞察力。

但在吾望来,从艺术史的角度来望,这些项现在所做的事情并不十足具有消息价值。

急需声援的人文科学

所以,当吾望到这些复成品吸引了媒体的关注时,吾觉得这是为人造智能所做的柔性营销,在对人造智能的欺骗、私见和滥用的疑心情感上升的时候,这些消息展现了对该技术的“雅致”行使。

当人造智能因重现丢失的艺术品而受到关注时,它让本身听首来异国之前那么可怕了——曾几何时,它创造了捏造政治家言论的深度伪象,还因行使面部识别进走独裁监视而上了消息头条。

这些钻研和项现在益像也深化了计算机科学家比艺术史学家更善于进走历史钻研这一认知。多年来,大学人文科学部分的资金逐渐被挤压,更多的资金被输送到科学周围。由于科学声称其具有客不都雅性和和能得出经验上可表明的效果,它们往往从资助机议和公多那里获得更大的尊崇,这为人文学科的学者采用算法挑供了激励。

艺术史学家克莱尔·毕晓普(Claire Bishop)指斥了这一发展,指出当计算机科学融入人文学科时,“理论题目被数据的重量压扁了,”从而产生了特意浅易化的效果。从根本上而言,艺术史学家钻研艺术曾经如何向人们挑供望待世界的洞察力,追求艺术作品如何塑造了它们所处的世界,并不息影响子女。计算机算法不具有这些功能。

然而,一些学者和机构已经准许本身被科学所占有,采用他们的手段并与他们在受到赞助项现在中配相符。文学评论家芭芭拉·赫恩斯坦·史密斯(Barbara Herrnstein Smith)警告说,不要向科学让步太多。在她望来,科学和人文学科并不是它们频繁被描述成的那栽二元作梗的相关,但这栽描述对科学是有利的——科学因其所谓的清亮性和实用性而受到敬重,而人文科学则被认为晦涩和无用。她还称,融相符艺术和科学的同化钻研周围能够会带来突破,但这些突破不能够行为一个孤立的学科存在。

吾对此持疑心态度。这并不是由于吾疑心扩大、多样化吾们的工具箱是一件有用之事。能够一定的是,一些从事数字人文科学的学者已经以奇妙的手段和历史认识授与了算法,从而奇妙地改写了某些根深蒂固的叙事,或干脆推翻了这些叙事。

吾挥之不往的疑心来自于如许一栽认识:公多对科学的声援和对人文学科的无视意味着,在竭力获得资金和授与的过程中,人文学科将失往使其至关主要的东西。该周围对历史稀奇性和文化迥异的敏感性,使得将同样的代码行使于普及差别的人造成品这件事显得十足分歧逻辑。

议决技术修复的一战影像 图片来源:Courtesy of Warner Bros. Pictures - © 2018 Imperial War Museum

认为100年前的暗白照片会和现在的数字照片具有相通颜色这件事是多么的荒谬。然而,这正是人造智能辅助着色的作用。这个稀奇的例子能够听首来像是一个疑心。但这栽“让作品重焕复活”的竭力频繁会把外象误当作实际。增补颜色并不表现事物的正本面现在,而所以吾们本身的想象重新创造已经存在的东西——一张照片,现在有了计算机科学的准许印章。

艺术是科学家沙盘上的玩具

近来有一篇论文特意商议行使人造智能分解扬和息伯特·凡·艾克的《根特祭坛画》的X射线图像,在该文的结论附近,撰写该论文的数学家和工程师挑到他们的手段倚赖于“选择‘所有能够的世界中最益的’(这是伏尔泰的原话),采取两个自力运走的第一个输出,只在输入的挨次上有所差别”。

能够,倘若他们对人文科学有更多的晓畅,他们就会清新,当伏尔泰用这些话来取乐一个认为嚣张的不起劲和不偏袒都是天主计划的一片面的形而上学家时,这些话是多么具有奚落意味——世界的近况代外了吾们所期待的最益效果。能够这个用典有些廉价,但它表清新艺术和历史成为异国受过人文学科训练的科学家的沙盒玩具的题目。

别的暂时不说,吾期待报道AI的这些发展的记者和评论家能对它们投以更多的疑心眼光,并转折当下的AI的发展手段。在吾望来,那些负责向公多传达这些钻研效果的人,与其把这些钻研当作铁汉般的收获,不如把它们望作是质疑计算科学在挤占艺术钻研时正在做什么的机会。他们答该问,除了人造智能、其最狂炎的声援者和那些从中赚钱的人之外,这总共是否有利于任何人或任何东西。

本文作者Sonja Drimmer是马萨诸塞州大学阿默斯特分校中世纪艺术副教授。

(翻译:王宁远)

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