人工智能與新藝術(shù)生態(tài)

談?wù)撨@個(gè)話題之前，我們首先必須明確，幾十年來(lái)人工智能的定義一直在演變，在大眾的觀感中尤其如此。

從1956年普利茅斯會(huì)議中這個(gè)概念被提出，“人工智能”已經(jīng)幾經(jīng)高潮與低谷，直到“阿爾法狗”戰(zhàn)勝圍棋冠軍，直到索菲亞加入沙特國(guó)籍并揚(yáng)言要對(duì)抗人類之后，它才突然走到了大眾面前。其實(shí)我們生活的角落里面早就充滿了人工智能，從我們打開(kāi)手機(jī)刷臉時(shí)的人臉識(shí)別到智能語(yǔ)音助手，從我們開(kāi)車導(dǎo)航時(shí)的路徑優(yōu)化，到此刻我寫(xiě)作時(shí)的語(yǔ)音識(shí)別輸入，我們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)候的自動(dòng)翻譯，無(wú)不滲透著人工智能技術(shù)。不同時(shí)代的人們對(duì)“人工智能”這個(gè)詞的內(nèi)涵理解是不同的。40年前我們會(huì)覺(jué)得計(jì)算器也是人工智能，今天我們手機(jī)里的語(yǔ)音識(shí)別、智能語(yǔ)音助手、面孔識(shí)別這些技術(shù)，都快要不被我們看作是人工智能了。

一種技術(shù)在它影響力最大的時(shí)候，總是逐漸變得像空氣一樣不可見(jiàn)。今天，人工智能正在變得像清潔水供應(yīng)系統(tǒng)、電力網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線互聯(lián)網(wǎng)信號(hào)基站一樣——我們每天都在使用它，我們對(duì)它們的依賴是如此嚴(yán)重，以至于我們感覺(jué)不到它們的存在。人工智能在全面影響我們的生活方式的同時(shí)，當(dāng)然也極大地影響了我們的藝術(shù)方式和藝術(shù)生態(tài)。這表現(xiàn)在三個(gè)方面：首先，是一批利用人工智能技術(shù)的藝術(shù)創(chuàng)作形態(tài)的出現(xiàn)。其次，是人工智能帶來(lái)了全新的藝術(shù)生態(tài)，全面影響從美術(shù)館到藝術(shù)市場(chǎng)、從藝術(shù)批評(píng)到藝術(shù)教育的廣闊領(lǐng)域。最后，人工智能帶來(lái)了巨大的技術(shù)倫理問(wèn)題，對(duì)之的希望所帶來(lái)的激情與焦慮激發(fā)了全面的思考。

一、利用人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作

1.生成藝術(shù)

人類嘗試自動(dòng)化的藝術(shù)的夢(mèng)想由來(lái)已久，這有一個(gè)發(fā)展過(guò)程：

有研究者認(rèn)為，早在1757年，莫扎特的《音樂(lè)骰子游戲》就是基于隨機(jī)性的通用系統(tǒng)的早期例子。它的結(jié)構(gòu)一方面是基于秩序的要素，另一方面是基于秩序混亂的因素。

在現(xiàn)代主義藝術(shù)中，達(dá)達(dá)主義者們嘗試了無(wú)序拼貼，超現(xiàn)實(shí)主義者們嘗試了自動(dòng)寫(xiě)作。20世紀(jì)50年代，約翰·凱奇等人再次嘗試用生成系統(tǒng)來(lái)作曲。并且，至少?gòu)?0世紀(jì)50年代開(kāi)始，人類藝術(shù)家就一直在使用計(jì)算機(jī)來(lái)作曲。畫(huà)家埃爾斯沃思·凱利（ Ellsworth Kelly）通過(guò)運(yùn)用機(jī)器操作來(lái)創(chuàng)建網(wǎng)格中的顏色。他還在紙上創(chuàng)作了作品，然后切成條狀或正方形，并使用機(jī)器操作重新組合以確定展示位置。

在20世紀(jì)70年代，英國(guó)藝術(shù)家Harold Cohen就寫(xiě)了關(guān)于機(jī)器人創(chuàng)作藝術(shù)作品的文章，并且研發(fā)了AARON系統(tǒng)，使用計(jì)算機(jī)控制的機(jī)械臂來(lái)創(chuàng)作作品。隨之，一大批藝術(shù)家開(kāi)始嘗試使用大型機(jī)、繪圖儀和諸如“細(xì)胞自動(dòng)機(jī)”、遺傳算法、遞歸系統(tǒng)之類的算法來(lái)創(chuàng)建視覺(jué)藝術(shù)作品。

貝爾實(shí)驗(yàn)室的邁克爾·諾爾（Michael Noll）從1962年開(kāi)始使用數(shù)學(xué)公式和程序隨機(jī)性對(duì)電腦藝術(shù)進(jìn)行編程。

數(shù)字藝術(shù)家約瑟夫· 內(nèi)克瓦特（Joseph Nechvatal ）開(kāi)發(fā)了病毒傳染的模型。

加拿大藝術(shù)家San Base在2002年開(kāi)發(fā)了一個(gè)“動(dòng)態(tài)繪畫(huà)”算法，使用計(jì)算機(jī)算法作為“畫(huà)筆筆畫(huà)”，Base創(chuàng)建了復(fù)雜的圖像，隨著時(shí)間的推移而產(chǎn)生了一個(gè)流暢的、不斷重復(fù)的藝術(shù)品。索尼亞· 蘭迪· 謝里丹（Sonia Landy Sheridan ）于1970年在芝加哥藝術(shù)學(xué)院建立了Generative Systems作為程序，以響應(yīng)由計(jì)算機(jī)-機(jī)器人通信革命帶來(lái)的社會(huì)變革。

觀念藝術(shù)家索爾·勒維特（Sol LeWitt）的“指令墻畫(huà)”有時(shí)候也會(huì)被視為是生成藝術(shù)的先驅(qū)，他通過(guò)電報(bào)或傳真發(fā)送一串操作指令，由助手遠(yuǎn)程完成墻壁繪畫(huà)。例如：在墻上，畫(huà)一組平行線，每根線90厘米寬，用4種顏色……

看不懂？這么說(shuō)吧，此刻閱讀本文的你，現(xiàn)在得到一組指令：把你手中的A4紙畫(huà)成10毫米×10毫米的一百個(gè)格子。抬頭望向門(mén)口，門(mén)口每進(jìn)來(lái)一個(gè)男人你就在格子中填入一個(gè)黑方框，每進(jìn)來(lái)一個(gè)女人你就畫(huà)一個(gè)紅色圓點(diǎn)。很快，你就得到一張由黑格子和紅圓點(diǎn)組成的抽象繪畫(huà)。當(dāng)然，你可以進(jìn)一步細(xì)化規(guī)則，例如進(jìn)門(mén)的姑娘年紀(jì)越小圓點(diǎn)就越小。好，現(xiàn)在假設(shè)這條指令不是發(fā)送給你，而是被編碼儲(chǔ)存在計(jì)算機(jī)中，通過(guò)攝像頭和人臉識(shí)別程序，計(jì)算機(jī)在不斷地畫(huà)畫(huà)，它就在不斷地“生成”作品了。

事實(shí)上，輸入的參數(shù)和編碼的指令都要復(fù)雜得多。今天，“生成藝術(shù)”這個(gè)概念指的是全部或部分使用自動(dòng)創(chuàng)作系統(tǒng)創(chuàng)造的藝術(shù)。它有時(shí)候也被叫作“算法藝術(shù)”或“軟件藝術(shù)”，隨著Processing和OpenFrameworks等可視化編程軟件在學(xué)校教育中的傳播，“生成藝術(shù)”早就成為美術(shù)學(xué)院中多種專業(yè)的基礎(chǔ)訓(xùn)練。對(duì)于一些藝術(shù)家來(lái)說(shuō)，圖形用戶界面和計(jì)算機(jī)代碼本身已經(jīng)成為一種獨(dú)立的藝術(shù)形式。

2.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化，源于統(tǒng)計(jì)學(xué)，而且由來(lái)已久，最早由知名的護(hù)士南丁格爾在“南丁格爾玫瑰圖”中嘗試。出于對(duì)資料統(tǒng)計(jì)的結(jié)果不受人重視的憂慮，她發(fā)展出一種色彩繽紛的圖表形式，使數(shù)據(jù)能夠更加讓人印象深刻。 這種圖表形式有時(shí)也被稱作“南丁格爾的玫瑰”，是一種圓形的直方圖。南丁格爾常昵稱這類圖為雞冠花圖（Coxcomb），用以表達(dá)醫(yī)院季節(jié)性的死亡率，這些圖的讀者是那些不太能理解傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)報(bào)表的公務(wù)人員。她的方法打動(dòng)了當(dāng)時(shí)的高層，包括軍方人士和維多利亞女王，遂使醫(yī)事改良提案得到支持。

信息圖表、餅圖和直方圖都是人們將數(shù)據(jù)匯編成可視形式的方式，有助于我們理解和情境化通常難以掌握的信息。但是，信息傳遞與藝術(shù)之間的界限經(jīng)常被藝術(shù)家模糊。隨著互聯(lián)網(wǎng)積累了大量數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)處理，產(chǎn)生出一大批新的藝術(shù)作品。

費(fèi)爾南達(dá)·維加斯（Fernanda Viégas）與馬丁·瓦滕伯格（MartinWattenberg）的《 風(fēng)圖》是整個(gè)美國(guó)風(fēng)向的真實(shí)印象。他們收集了來(lái)自國(guó)家數(shù)字天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)后，這種旋渦式的印象派作品將不斷在全國(guó)各地流動(dòng)的風(fēng)型呈現(xiàn)為密集而精致的動(dòng)人藝術(shù)品。他們超越了僅傳達(dá)信息的功能，開(kāi)創(chuàng)了數(shù)據(jù)可視化的先河。

2008年，亞倫· 科布林（Aaron Koblin ）的作品《飛行模式》（Flight Patterns）顯示了美國(guó)24小時(shí)的空中交通流量，并將其轉(zhuǎn)換為驚人的60秒視頻。

倫敦的數(shù)據(jù)記者戴維·麥坎德利斯（David McCandless）是藝術(shù)界信息領(lǐng)域中“最直言不諱的倡導(dǎo)者之一”。McCandless創(chuàng)建了很有影響力的博客“信息就是美”，并于2009年出版了同名書(shū)籍。他的網(wǎng)站充滿了令人回味的數(shù)據(jù)視覺(jué)表示。McCandless在他的網(wǎng)站上寫(xiě)道：“我對(duì)設(shè)計(jì)的信息如何幫助我們了解世界，以及揭示其下方隱藏的聯(lián)系、模式和故事感興趣?！?/p>

英國(guó)藝術(shù)家安娜· 瑞德勒（Anna Ridler ）的作品《無(wú)數(shù)（郁金香）和花葉病毒》中，作者以從17世紀(jì)30年代席卷整個(gè)荷蘭、歐洲的“郁金香狂熱”隱喻今天圍繞加密貨幣的猜測(cè)，她拍攝了一萬(wàn)張（或無(wú)數(shù)的）郁金香花照片，每張照片都是手工分類，揭示了機(jī)器學(xué)習(xí)背后的人性。“Mosaic”病毒本是影響花瓣條紋的病毒的名稱，而此刻，郁金香葉片的條紋外觀由比特幣價(jià)格控制，實(shí)時(shí)波動(dòng)，這件作品是數(shù)據(jù)可視化藝術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合。

土耳其AI藝術(shù)家Refik Anadol也經(jīng)常使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)產(chǎn)生動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)圖像，2019年在深圳展出的“科技藝術(shù)四十年”展覽中，他展出了“深圳的風(fēng)”，采集當(dāng)?shù)氐臍饬鲾?shù)據(jù)形成了巨型畫(huà)布。

韓國(guó)藝術(shù)家Sey Min的個(gè)人網(wǎng)站ttoky.com上詳細(xì)介紹了一些數(shù)據(jù)視覺(jué)化項(xiàng)目的制作過(guò)程和理念，像是《如果機(jī)器能看得到音樂(lè)……？》（What if machines can see music……？）、《城市數(shù)據(jù)》（CityData）等。這些作品涉及了大量的數(shù)據(jù)收集、處理、分析，并把它們轉(zhuǎn)化成清晰有效的數(shù)據(jù)流。其中《城市數(shù)據(jù)：首爾日?；ㄤN》展示了首爾這座城市每天的花費(fèi)，上面有具體的企業(yè)名字和金額。藝術(shù)家說(shuō)：“和不少其他城市的居民一樣，很多首爾市民并不十分相信自己的政府。但當(dāng)我公布了這一件作品的數(shù)據(jù)后，很多首爾市民都有著積極的反饋，表示‘原來(lái)這座城市在變得比我想象的還要好‘首爾做的事情比我想象的要有趣，等等?！?blockquote>

有時(shí)候，創(chuàng)作的主體很難說(shuō)是個(gè)人，還是公司。例如，英偉達(dá)公司的NVIDIAResearch開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型可以輕松地將粗糙的涂鴉轉(zhuǎn)變?yōu)楸普娴慕茏鳌Ｒ豢蠲麨镚auGAN的交互式應(yīng)用程序，允許用戶繪制簡(jiǎn)單的草圖和涂鴉，同時(shí)用沙子、天空、海洋或雪等標(biāo)簽標(biāo)記每個(gè)片段，然后由GAN將其加工成逼真的圖像。

日本藝術(shù)家池田亮司（Ryoji Ikeda）是另一位將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為抽象結(jié)果的藝術(shù)家。他把自己長(zhǎng)期從事的涉及數(shù)據(jù)的項(xiàng)目之一稱為Datametrics。Datametrics這個(gè)項(xiàng)目始于2006年，當(dāng)時(shí)作為音樂(lè)會(huì)的一部分，池田從軟件和硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器的錯(cuò)誤中提取了大量代碼。數(shù)據(jù)被排序?yàn)楦鞣N2D和3D模式，并構(gòu)建音軌以反映圖像的混亂情況。池田亮司在2013年將這個(gè)項(xiàng)目發(fā)展成沿墻壁延伸的投影《數(shù)據(jù)走廊》。

《紐約時(shí)報(bào)》的“駐報(bào)數(shù)據(jù)藝術(shù)家”Jer Thorp接受Mashable網(wǎng)站訪談時(shí)曾談到數(shù)據(jù)可視化和設(shè)計(jì)藝術(shù)，他說(shuō)：“我們每天都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)， 每天都在消費(fèi)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)正在變成我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧?然而，我認(rèn)為， 我們從文化上并沒(méi)有完全認(rèn)識(shí)到這種轉(zhuǎn)變。 目前，數(shù)據(jù)的重要性和價(jià)值， 主要是在商業(yè)領(lǐng)域， 而我認(rèn)為它的價(jià)值在社會(huì)領(lǐng)域、科技領(lǐng)域還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有被挖掘出來(lái)。如果我們能夠更有效地共享數(shù)據(jù)， 比如科學(xué)、城市建設(shè)等各個(gè)方面， 數(shù)據(jù)就會(huì)變得更加有價(jià)值。 所以我的工作之一， 就是讓人們看到這樣的未來(lái)。 通過(guò)數(shù)據(jù)可視化， 讓人們意識(shí)到他們能夠如何利用數(shù)據(jù)。 這樣的想法有時(shí)候可能過(guò)于樂(lè)觀， 但確實(shí)是我一直努力的方向?！?/p>

3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)所創(chuàng)造的藝術(shù)可能性

2016年，“阿爾法狗”戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍，使得機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)進(jìn)入了普羅大眾的視野。有人甚至認(rèn)為，基于2014年伊恩·古德費(fèi)洛（Ian Goodfellow）論文中提出的思想的對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)（Gan）是2019年“最重要的藝術(shù)家”，甚至于有人提出了GANism這個(gè)詞——最初由Google的軟件工程師Fran?ois Chollet于2017年首次使用：“GANism可能將成為一種重要的現(xiàn)代藝術(shù)潮流?！?/p>

在對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)中，“生成器”可以被認(rèn)為類似于偽造者團(tuán)隊(duì)，他們?cè)噲D生產(chǎn)假貨幣并在未經(jīng)檢測(cè)的情況下使用它，“判別器”類似于警察，試圖檢測(cè)假幣。兩支球隊(duì)都在改進(jìn)自己的方法，直到假冒品與真品無(wú)法區(qū)分為止。

而基于Gan的AI繪畫(huà)作品“Obvious Art ”巴黎藝術(shù)團(tuán)隊(duì)的《埃德蒙·貝拉米肖像》在佳士得拍賣會(huì)上以驚人的43萬(wàn)美元售出，終于引發(fā)了人們對(duì)深度學(xué)習(xí)所創(chuàng)造的繪畫(huà)可能性的重視。

NoArtist團(tuán)體由Polytechnique（法國(guó)工程學(xué)校）的3個(gè)朋友于2018年創(chuàng)建，其目的是創(chuàng)造非復(fù)制的、受真實(shí)繪畫(huà)啟發(fā)的新藝術(shù)品。

毛羅· 馬提諾（Mauro Martino ）是麻省理工學(xué)院IBM WatsonAI實(shí)驗(yàn)室的駐場(chǎng)藝術(shù)家，也是東北大學(xué)的教授，他的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)用傳統(tǒng)的文藝復(fù)興時(shí)期肖像畫(huà)訓(xùn)練了45000張肖像上的GAN算法。他們的網(wǎng)站允許上傳圖片，并生成由經(jīng)驗(yàn)豐富的人類畫(huà)家繪制的獨(dú)特藝術(shù)品。

阿姆斯特丹J. Walter Thompson廣告公司的創(chuàng)意人員將創(chuàng)意與技術(shù)完美融合在一起，他們研究了荷蘭畫(huà)家倫勃朗的畫(huà)作，并在2016年開(kāi)始為其客戶創(chuàng)作全新的倫勃朗風(fēng)格的肖像作品，名為“下一個(gè)倫勃朗”。這個(gè)項(xiàng)目要求軟件工程師編寫(xiě)結(jié)合面部識(shí)別技術(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，以便計(jì)算機(jī)可以掃描有關(guān)倫勃朗已知畫(huà)作的大量數(shù)據(jù)，然后，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)生成共同的特征，這些共同特征確定了主題、顏色、成分、幾何形狀和筆刷高度的模式，供團(tuán)隊(duì)使用，以了解真正使倫勃朗成為倫勃朗的原因。最終結(jié)果是令人印象深刻的3D打印繪畫(huà)，包括14層和1.48億像素，全部基于倫勃朗的所有346幅繪畫(huà)。

三星的AI研究人員利用深度學(xué)習(xí)讓達(dá)· 芬奇名畫(huà)《蒙娜麗莎》動(dòng)了起來(lái)，莫斯科三星AI中心的研究人員與斯科爾科沃科學(xué)技術(shù)學(xué)院一起使用了Deepfake技術(shù)，該技術(shù)非常適合將一個(gè)人的面部嫁接到另一個(gè)人的視頻上。該軟件提供了來(lái)自YouTube的龐大的名人談話視頻集，可精確定位人臉上的重要地標(biāo)，并使用了GAN。

一款名為“Vincent”的AI，能夠?qū)⑷祟愄峤坏暮?jiǎn)筆畫(huà)畫(huà)作重新創(chuàng)作為類似于19世紀(jì)和20世紀(jì)一些知名畫(huà)家風(fēng)格的作品。這款A(yù)I經(jīng)過(guò)了8000件藝術(shù)作品的訓(xùn)練。

大都會(huì)博物館從五千年來(lái)來(lái)自世界各地的文化中遴選了6種舞蹈形式，這個(gè)AI程序的做法讓人想起了在墻面貼滿記憶女神圖譜的瓦爾堡，這類AI顯然將成為美術(shù)史研究的工具。谷歌文化實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的一系列博物館圖像互動(dòng)程序，則提供了娛樂(lè)性的博物館藏品體驗(yàn)方式。

2015年的 DeepDream，也是最早的人工智能藝術(shù)應(yīng)用之一，這個(gè)程序由 Google 工程師亞歷山大·莫德溫采夫（Alexander Mordvintsev）開(kāi)發(fā)。它通過(guò)“空想性視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)”來(lái)重新構(gòu)造現(xiàn)有的圖像，讓現(xiàn)有的圖像給人如夢(mèng)似幻的感覺(jué)。

另一個(gè)發(fā)展方向，是通過(guò)文本命令進(jìn)行AI繪畫(huà)，由弗吉尼亞大學(xué)的研究人員與IBM Watson合作開(kāi)發(fā)，可以根據(jù)自然語(yǔ)言描述生成各種形式的合成場(chǎng)景。當(dāng)使用簡(jiǎn)單的英語(yǔ)傳遞指令時(shí)，模型中會(huì)出現(xiàn)一種易于理解的藝術(shù)品，包括男孩、女孩、沙箱、熱狗和鐵鍬。微軟小冰在展示自己撰寫(xiě)詩(shī)歌能力的時(shí)候是根據(jù)用戶上傳的照片畫(huà)面來(lái)寫(xiě)詩(shī)，但當(dāng)微軟小冰畫(huà)畫(huà)的時(shí)候，則同樣是提取文本的語(yǔ)義來(lái)轉(zhuǎn)換成畫(huà)面。

馬里奧·克林格曼于2019年3月在蘇富比當(dāng)代藝術(shù)拍賣中展出了《路人記憶一號(hào)》。它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成無(wú)限的成年男性和女性面部的肖像流?？肆指衤腁I模型接受了17至19世紀(jì)數(shù)千幅肖像的訓(xùn)練。這件作品也成為了拍賣會(huì)上首批出售的AI藝術(shù)作品之一。

到目前為止，大多數(shù)AI繪畫(huà)都是生成圖像然后打印，并不包含動(dòng)手繪畫(huà)的動(dòng)作。但是也有人開(kāi)始嘗試讓內(nèi)置AI的機(jī)器人動(dòng)手畫(huà)畫(huà)。由艾丹· 梅勒（Aidan Meller ）開(kāi)發(fā)的首個(gè)展覽于2019年7月在牛津大學(xué)展出。這個(gè)項(xiàng)目以世界上第一位女性計(jì)算機(jī)程序員、詩(shī)人拜倫的女兒艾達(dá)·洛夫萊斯（Ada Lovelace）的名字命名為艾達(dá)（Ai-Da），它使用面部識(shí)別技術(shù)繪制人臉。它還能用自己的聲音說(shuō)話，聲稱畢加索的《格爾尼卡》和奧威爾的《1984》為它藝術(shù)創(chuàng)作的主要靈感。梅勒從牛津大學(xué)的博士生那里接受了AI編程，并由機(jī)器人公司Engineered Arts建造了這位機(jī)器人藝術(shù)家。它可以使用鋼筆和鉛筆來(lái)畫(huà)素描。

在其他領(lǐng)域，AI劇本寫(xiě)作、AI新聞撰寫(xiě)、AI作曲和AI合成聲音的歌手已經(jīng)紛紛登場(chǎng)。這一類人工智能實(shí)踐，是人工智能技術(shù)走向強(qiáng)人工智能必須證明的能力，而藝術(shù)似乎成了強(qiáng)人工智能出場(chǎng)祭旗時(shí)必要的犧牲。

二、人工智能介入美術(shù)館管理和體驗(yàn)

很長(zhǎng)一段時(shí)間，博物館界就一直在討論人工智能，可以將AI整合到博物館運(yùn)作的各個(gè)方面，從藏品管理、導(dǎo)覽和參觀者體驗(yàn)，從參觀人流預(yù)測(cè)，到通過(guò)使用機(jī)器視覺(jué)幫助識(shí)別和分類圖像，來(lái)幫助人們理解館藏。

2016年，泰特美術(shù)館與微軟合作向數(shù)字創(chuàng)意者頒發(fā)了IK獎(jiǎng)，他們開(kāi)發(fā)了一種AI形式來(lái)讓公眾以新的方式探索和理解泰特的英國(guó)藝術(shù)收藏。

2016年，巴黎的布蘭妮博物館（Musee du quai Branly ）內(nèi)出現(xiàn)了機(jī)器人藝術(shù)評(píng)論家貝倫森（Berenson），這位評(píng)論家戴著圓頂硬禮帽和圍巾，穿著大衣，悄悄漫步在博物館的大廳。貝倫森是由人類學(xué)家Denis Vidal和機(jī)器人工程師Philippe Gaussier創(chuàng)造的，它利用人工智能記錄人們對(duì)藝術(shù)品的反應(yīng)，進(jìn)而發(fā)展自己的品位。通過(guò)眼睛中的攝像頭，它記錄了參觀者的反應(yīng)，然后與博物館其他地方的計(jì)算機(jī)共享這些記錄。綠色圓圈代表正面反應(yīng)，紅色圓圈代表負(fù)面反應(yīng)。

博物館機(jī)器人正在以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)。2015年，法國(guó)的Aldebaran Robotics公司開(kāi)發(fā)的人形機(jī)器人Pepper占據(jù)了華盛頓史密森尼博物館的3個(gè)博物館（國(guó)家非洲藝術(shù)博物館、國(guó)家非裔美國(guó)人歷史和文化博物館、Hirshhorn博物館和雕塑花園）以及史密森尼城堡，它們的功能是通過(guò)語(yǔ)音、手勢(shì)和交互式觸摸屏，回答訪問(wèn)者的提問(wèn)，還給人講故事。博物館的訪客們顯然很喜歡與Pepper互動(dòng)，這些機(jī)器人甚至還會(huì)擺姿勢(shì)拍照。

在美術(shù)館的網(wǎng)站中，聊天機(jī)器人和分析工具都可以在改善訪問(wèn)者體驗(yàn)方面發(fā)揮作用。其中一些工具甚至可以改善游客最初進(jìn)入博物館的通道。例如，通過(guò)使用AI預(yù)測(cè)博物館容納量，提前發(fā)行更多門(mén)票，從而避免了游客流失。

對(duì)任何一家博物館來(lái)說(shuō)，對(duì)所有館藏進(jìn)行充分分類永遠(yuǎn)是一件費(fèi)勁的事兒。如今使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)標(biāo)記藏品圖像，成了普遍采用的方式。悉尼的Powerhouse Museum十年前就開(kāi)始使用OpenCalais來(lái)將社交標(biāo)簽添加到藏品圖像中。芝加哥美術(shù)館通過(guò)色輪引入了新的搜索體驗(yàn)。大都會(huì)博物館從五千年來(lái)來(lái)自世界各地的文化中遴選了6種舞蹈形式，這個(gè)AI程序的做法讓人想起了在墻面貼滿記憶女神圖譜的瓦爾堡。這類AI顯然將成為美術(shù)史研究的工具。

完美的人工智能藝術(shù)家還沒(méi)能出現(xiàn)，畢竟人工智能僅僅處在它的“嬰兒時(shí)期”。人類也普遍期望藝術(shù)可以是最后一個(gè)人類將被人工智能取代的領(lǐng)域，畢竟下圍棋那樣的事情太適合人工智能來(lái)從事了。但起碼，早期簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)正在向AI設(shè)計(jì)急速發(fā)展。

谷歌文化實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的一系列博物館圖像互動(dòng)程序，則提供了娛樂(lè)性的博物館藏品體驗(yàn)方式。你可以擺出一個(gè)姿勢(shì)，它幫你找出和你的姿勢(shì)一樣的世界名畫(huà)。你可以上傳自己的肖像，它幫你找出和你長(zhǎng)得最像的名畫(huà)，它還借助換臉軟件把你快速地放進(jìn)維米爾的名畫(huà)里面。這些小游戲當(dāng)然是有趣的，大多數(shù)博物館都不會(huì)拒絕讓谷歌文化實(shí)驗(yàn)室在他們的美術(shù)館中安裝一套設(shè)備，為參觀者提供娛樂(lè)。作為交換條件，谷歌獲得了世界多家博物館藏品的數(shù)據(jù)資料，而數(shù)據(jù)是未來(lái)的油田。

三、藝術(shù)市場(chǎng)、藝術(shù)批評(píng)和藝術(shù)教育

人工智能對(duì)藝術(shù)市場(chǎng)最大的影響：首先，是由人工智能所創(chuàng)造的藝術(shù)品進(jìn)入畫(huà)廊和拍賣市場(chǎng);其次，未來(lái)為不同藏家的品位而定制的獨(dú)一無(wú)二的AI藝術(shù)品很可能將完全改變藝術(shù)衍生品行業(yè)的生態(tài)。

與此同時(shí)，對(duì)以投資增值為目的的藝術(shù)收藏行為來(lái)說(shuō)，人工智能則許諾幫助他們變得更理性。數(shù)據(jù)分析公司Kellify開(kāi)發(fā)了一項(xiàng)技術(shù)，使投資者可以了解哪些收藏或拍賣作品最有可能獲得短期投資回報(bào)。該算法基于對(duì)歷史數(shù)據(jù)大量信息的實(shí)時(shí)分析，金融專家根據(jù)過(guò)去拍賣的結(jié)果進(jìn)行預(yù)估，而如果沒(méi)有AI的幫助，此過(guò)程將是不可能的。Kellify的目標(biāo)不是藝術(shù)專業(yè)人士，而是那些希望獲得更精確價(jià)值的投資或估值決策者，讓他們?cè)谕顿Y時(shí)可以做出上佳決策。

“畫(huà)廊人”（Gallerist）平臺(tái)是由創(chuàng)業(yè)企業(yè)家卡洛斯·里維拉（CarlosRivera）于2014年通過(guò)其ArtRank算法估值預(yù)測(cè)來(lái)支撐的。在推出后的幾年里，該平臺(tái)引起了極大的關(guān) 注，也受到了很多批評(píng)，越來(lái)越多的初創(chuàng)公司正在投身于探索真正可靠的基于AI的估值預(yù)測(cè)。

自由主義經(jīng)濟(jì)學(xué)所依賴的基礎(chǔ)是“理性人”的神話，這一神話正在由這類信誓旦旦的人工智能系統(tǒng)進(jìn)一步加強(qiáng)，而這可能也正是這一類投資咨詢系統(tǒng)的致命弱點(diǎn)。因?yàn)樵谒囆g(shù)收藏行為中并不完全是以牟利為目的的投資者。收藏者中有的是特立獨(dú)行的任性的人，而恰恰是這些任性的行動(dòng)，會(huì)帶來(lái)名利場(chǎng)邏輯的難以預(yù)測(cè)和不確定性。

AI最節(jié)省時(shí)間、最擅長(zhǎng)的功能之一就是情感分析，它可以用于分析和解釋訪問(wèn)者的評(píng)論。在這里，自然語(yǔ)言學(xué)習(xí)被用來(lái)理解大量自由的訪客評(píng)論，包括滿意度、情感以及關(guān)鍵主題或單詞。因此，毫不意外的是，基于自然語(yǔ)言處理的煞有介事的人工智能藝術(shù)批評(píng)家很容易在綜合這些七嘴八舌意見(jiàn)的基礎(chǔ)上出現(xiàn)。它們甚至能被精準(zhǔn)地設(shè)定為代表主流意見(jiàn)，以及一個(gè)品位清奇、特立獨(dú)行的評(píng)論家。模型和語(yǔ)料庫(kù)將預(yù)先決定這些人工智能批評(píng)家的立場(chǎng)是女性主義批評(píng)家還是后殖民主義批評(píng)家。

既然AI可以撰寫(xiě)藝術(shù)評(píng)論，當(dāng)然也就可以完成策展的基礎(chǔ)工作了。

這樣的“自動(dòng)藝術(shù)批評(píng)寫(xiě)作”已經(jīng)引起藝術(shù)界的警覺(jué)。相比之下，目前人工智能給藝術(shù)教育帶來(lái)的似乎更多的是福音。就講授基本的美術(shù)史知識(shí)、對(duì)比和討論經(jīng)典作品而言，由人工智能所支撐的虛擬教師，顯然足以勝任，比起人類教師，它對(duì)陌生知識(shí)的記憶能力和學(xué)習(xí)能力都可能更強(qiáng)。甚至就特定技法的講授，經(jīng)過(guò)特定訓(xùn)練的機(jī)器人也是可以勝任的。

目前的人工智能真正無(wú)法超越人類藝術(shù)教師的，可能僅僅是在觀念藝術(shù)領(lǐng)域：當(dāng)一位學(xué)生提供方案，一個(gè)虛擬教師應(yīng)該能夠?qū)W(xué)生所提交的方案進(jìn)行針對(duì)性的評(píng)論，給出優(yōu)化建議。這意味著它首先得是一位成熟的、自己能夠做出更優(yōu)勝方案的藝術(shù)家。教藝術(shù)的前提是能做好藝術(shù)，所以人工智能藝術(shù)教師的前提是人工智能藝術(shù)家。當(dāng) 然，即使是這樣的任務(wù)，也并非完全難以想象。事實(shí)上已經(jīng)有人在著手做這樣的工作了。

但人工智能的方案生產(chǎn)能力將大大強(qiáng)于人類。人類藝術(shù)家的用場(chǎng)，似乎將保留在如何遴選這些點(diǎn)子，如何感覺(jué)到哪些特定的點(diǎn)子將有助于打動(dòng)人心，而這其實(shí)是基于人類藝術(shù)家們對(duì)于人性的了解，但是特定的人群將如何對(duì)特定形態(tài)的藝術(shù)品作出情感反應(yīng)，事實(shí)上同樣是可以通過(guò)基于對(duì)象畫(huà)像的大數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的。

完美的人工智能藝術(shù)家還沒(méi)能出現(xiàn)，畢竟人工智能僅僅處在它的“嬰兒時(shí)期”。人類也普遍期望藝術(shù)可以是最后一個(gè)人類將被人工智能取代的領(lǐng)域，畢竟下圍棋那樣的事情太適合人工智能來(lái)從事了。

但起碼，早期簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)正在向AI設(shè)計(jì)急速發(fā)展，進(jìn)入設(shè)計(jì)領(lǐng)域的AI的第一個(gè)例子是The Grid，這是一個(gè)于2015年啟動(dòng)的網(wǎng)站，可以在幾分鐘內(nèi)創(chuàng)建現(xiàn)代外觀設(shè)計(jì)。而西雅圖的一家名為HaikuDeck的軟件公司在其網(wǎng)站上的標(biāo)語(yǔ)是：“專業(yè)設(shè)計(jì)，沒(méi)有設(shè)計(jì)師?！?h3>四、AI在藝術(shù)界帶來(lái)的技術(shù)倫理問(wèn)題

2018年，英國(guó)薩里大學(xué)的多學(xué)科研究項(xiàng)目組使用了一個(gè)名為DABUS的人工智能，該人工智能進(jìn)行了兩項(xiàng)發(fā)明，并提交給了專利局。其負(fù)責(zé)人泰勒（Thaler ）于2018年10月17日和11月7日向英國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交了申請(qǐng)。泰勒將DABUS命名為發(fā)明人，并詳細(xì)解釋了為什么他認(rèn)為在這種情況下應(yīng)將機(jī)器視為發(fā)明人。

申請(qǐng)被拒絕了，理由是：認(rèn)為只有自然人才能被指定為發(fā)明人，將機(jī)器命名為發(fā)明人不符合《1977年專利法》的要求;泰勒對(duì)這一決定不滿意，要求在官員面前舉行聽(tīng)證會(huì)。在2019年12月4日的裁決中，聽(tīng)證官拒絕了泰勒的上訴。

更多的藝術(shù)家并不急于要以申請(qǐng)專利的方式來(lái)挑戰(zhàn)現(xiàn)行法律，他們有更急迫和更值得焦慮的事情要去處理，那就是臉部識(shí)別技術(shù)越來(lái)越發(fā)達(dá)，卻引發(fā)了人們的憂心忡忡。

當(dāng)今生活的悖論之一，是我們被迫決定放棄多少個(gè)人的自由以增強(qiáng)我們的安全感。2019 年，舊金山成為第一個(gè)禁止使用面部識(shí)別技術(shù)的城市，甚至禁止其政府機(jī)構(gòu)和執(zhí)法部門(mén)使用。他們提出“面部識(shí)別技術(shù)危害公民權(quán)利和公民自由的傾向大大超過(guò)其聲稱的好處”。

Grigory Bakunov是俄羅斯最大的科技公司Yandex的技術(shù)總監(jiān)，最近，他公開(kāi)表示自己已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)上和其他幾個(gè)黑客一起，開(kāi)發(fā)出了一種“反面部識(shí)別算法”。

這種算法的實(shí)現(xiàn)方式是，以化妝的方式在臉上畫(huà)出特定的線條，以此干擾面部識(shí)別技術(shù)。與此相似，一群名為“ Dazzle Club ”的藝術(shù)家們畫(huà)上他們的臉每個(gè)月游行一次，以抗議倫敦的監(jiān)視。荷蘭設(shè)計(jì)師吉普· 范· 列文斯坦（ Jip van Leeuwenstein） 則開(kāi)發(fā)了一種透鏡式面具，可以扭曲臉部，但允許看到表情。

反面部識(shí)別眼鏡由美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)和北卡羅來(lái)納大學(xué)的研究人員合作開(kāi)發(fā)，一共有5種，使用者戴上眼鏡后能夠成功騙過(guò)面部識(shí)別系統(tǒng)的“眼睛”。

無(wú)獨(dú)有偶，日本東京國(guó)立信息研究院ISAOECHIZEN教授研發(fā)出的世界首款反面部識(shí)別的眼鏡，通過(guò)在眼鏡上加裝11 組近紅外環(huán)形燈，采用光干擾的原理防止攝像頭采集用戶的面部信息，完美阻止被攝像頭的面部識(shí)別程序抓取。

以色列媒體藝術(shù)家穆洪· 澤爾· 阿維夫（Mushon Zer-Aviv ）的《標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)器》是一種交互式裝置，是機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)研究。它旨在識(shí)別和分析社會(huì)常態(tài)的形象，要求每個(gè)參與者從先前記錄的參與者中指出誰(shuí)看起來(lái)最正常。機(jī)器將分析參與者的決策，并將其添加到什么是“正常狀態(tài)的聚合算法圖像中”。

19世紀(jì)頭十年后期，法國(guó)法醫(yī)先驅(qū)Alphonse Bertillon（面部照片之父）開(kāi)發(fā)了“ Le Portrait Parle”（口語(yǔ)肖像）系統(tǒng)，該系統(tǒng)用于對(duì)人臉進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、索引化和分類。他的統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)本來(lái)不打算用面孔識(shí)別尋找罪犯，但后來(lái)被優(yōu)生運(yùn)動(dòng)和納粹廣泛采用。

阿維夫的裝置直觀地展示了機(jī)器學(xué)習(xí)如何自動(dòng)化并放大Bertillon說(shuō)話的肖像。如今，系統(tǒng)的歧視逐漸加深，并被方便地隱藏在看似客觀的黑匣子后面。

知名的媒體藝術(shù)家利亞姆· 楊（Liam Young ）的《星球城市》是世界上第一部完全通過(guò)自主無(wú)人機(jī)拍攝的敘事電影。該電影使用了專門(mén)開(kāi)發(fā)的攝像無(wú)人機(jī)，每個(gè)無(wú)人機(jī)都按照自己的電影規(guī)則和行為進(jìn)行編程。

也并非每一個(gè)藝術(shù)家都對(duì)面孔識(shí)別技術(shù)如此憂心忡忡。阿根廷藝術(shù)家埃里亞·加斯帕羅洛（Elia Gasparolo）和華金·法加斯（JoaquínFargas）的《機(jī)器人世界：保姆機(jī)器人》是一部科幻影片。這是一個(gè)使用面部識(shí)別技術(shù)來(lái)學(xué)習(xí)如何照料人類嬰兒的網(wǎng)絡(luò)保姆，如果“人類文明的滅亡臨近”，它將“協(xié)助保護(hù)人類”作為“銀河方舟”或“遙遠(yuǎn)的未來(lái)”。

2019年，我和微軟研究院合作，訓(xùn)練微軟小冰畫(huà)畫(huà)，并把它化名為“夏語(yǔ)冰”，作為我的學(xué)生參加了中央美院的畢業(yè)展。同年7月在中央美院美術(shù)館舉辦了小冰的個(gè)展。2020年，當(dāng)中信出版社要出版小冰的畫(huà)冊(cè)《或然世界》的時(shí)候，因?yàn)椤靶”辈皇亲匀蝗?，無(wú)法簽署出版合同。微軟用一封郵件委托我以教師的身份代理小冰的出版合同，最后出的這本畫(huà)冊(cè)是“邱志杰主編、微軟小冰著”。

在某種意義上，我也是一個(gè)樂(lè)觀主義者。180年前，攝影術(shù)的出現(xiàn)曾經(jīng)逼得當(dāng)年的畫(huà)家下崗，一部分畫(huà)家因此開(kāi)始思考，我們應(yīng)該怎樣畫(huà)，才是照相機(jī)做不到的事情，因此我們有了梵高和畢加索。今天的人工智能還很幼小，它能給藝術(shù)帶來(lái)的是什么，我們并不全然清楚，但我深信，當(dāng)它能夠取代部分藝術(shù)工作的時(shí)候，也將是藝術(shù)向前進(jìn)化的時(shí)刻。