【科技．未來】機器也有創意？ 人工智能成藝術家新寵
去年10月，一幅利用人工智能（AI）創作的肖像畫在佳士得拍賣，更以估價40倍、逾43萬美元成交，宣告AI成功進軍藝術市場。蘇富比在上周亦首次拍賣利用AI設計的裝置藝術；音樂界去年也有歌手推出首張以AI創作的唱片。當AI成為藝術家創作時的新寵，誰是這些藝術品的創作者？AI藝術品又可否真正稱得上有創意？
（照片由ONKAOS提供）
牆上掛着兩塊顯示屏，連着一個裝有機器的精緻木櫃。熒幕分別出現一男一女的肖像畫，五官不對稱，面容扭曲。幾秒後，畫中人面容產生變化，逐漸出現另一副面孔，並與之互相交疊融合，生出兩嘴四眼，然後變成另一幅截然不同的人像。這過程不斷重複，每張肖像畫卻獨一無二。
這是AI藝術家先驅Mario Klingemann的作品《Memories of Passersby I》，也是蘇富比首次拍賣的AI藝術品，在上周三（3月6日）以40,000英鎊售出。蘇富比當代藝術專員Marina Ruiz Colomer形容這件作品是一種突破：「當代藝術的本質就是不斷挑戰界線。作為最超前的創新，AI藝術在藝術史上獲得了一席之地，而Klingemann的作品正站在這令人興奮的新時代尖端。」
開拓未來藝術媒介
這個新時代或早於去年10月在佳士得的拍賣會上開啟：一幅虛構人物肖像畫《Edmond de Belamy》上拍，畫中人面目模糊，留黑長髮，身穿白領黑衣，畫的右方和下方留白，在右下角留有一段演算法程式碼為「作者簽名」。肖像畫最終由匿名電話競標者以432,500美元投得，超過估價40倍。
《Edmond de Belamy》由三名25歲法國年輕人組成的Obvious製作。他們跟Klingemann一樣利用了「生成對抗網絡」（generative adversarial network，GAN）AI技術，訓練機器學習繪畫。Obvious成員之一Hugo Caselles-Dupré解釋：「演算法由兩部分組成：生成器（generator）和鑑別器（discriminator）。我們把15,000張十四世紀至二十世紀肖像畫的數據輸入網絡，生成器會逐漸學懂產生畫風類似的肖像畫，由鑑別器判斷到底是出自生成器還是人類畫家手筆。目標是要騙到鑑別者以為生成器產生的畫像都是真人所畫。」 Obvious特地把畫作取名為Belamy，以向2014年發明GAN的Google AI科學家Ian Goodfellow致敬（Belamy來自法文bel ami，意謂好朋友）。
部分其他Belamy家族成員肖像畫（Obvious提供照片）：
Obvious從GAN眾多成品中挑選一張列印出來，再裝上金色畫框模仿古畫作拍賣。Obvious另一成員Pierre Fautrel補充，他們還製作了Belamy家族其他成員的肖像畫：「我們共創作了11張肖像，希望讓大眾理解AI也可以很有創意。」
Klingemann雖然同樣以數千幅十七世紀至十九世紀畫作訓練GAN，但與Obvious不同，他透過微調演算法一些影像生成和判斷準則，以加入自己的「風格」，並選擇以電子方式顯示。「發掘AI潛力的過程既有趣又困難。在眾多機器產生的影像中選取其中一張，似乎是錯的做法，看它如何運作感覺更為神奇。」
更多《Memories of Passersby I》肖像（照片由ONKAOS提供）：
佳士得版畫及限量作品國際主管Richard Lloyd負責安排該次拍賣，他看好AI藝術作品的前景：「這終究是幅肖像畫，雖然不是出自十八世紀人類的手筆，但與我們250年來一直拍賣的是同一類作品……AI只是其中一種會大為影響藝術市場未來的技術，雖然現時要預測它的影響言之過早，但這場革命會如何展開，確實令人興奮。」這種「美學」，甚至被Google AI工程師François Chollet冠名為「生成對抗網絡主義」（GANism）。
約自2015年開始，已有小眾藝術家社群開始嘗試用AI創作。除了兩件被公開拍賣的作品以外，藝術界還有更多更複雜的作品。例如華裔藝術家鍾愫君就訓練AI學習自己的畫風，與機械臂合力作畫；英國藝術家Anna Ridler的《嵌紋病毒》（Mosaic Virus）就以十萬張鬱金香照片訓練GAN，製作出鬱金香不斷開花凋謝的動態圖像。嵌紋病毒會影響鬱金香花瓣紋理，在十七世紀鬱金香狂熱（tulip mania）時大大影響了花價，Ridler在作品中，把紋理隨着比特幣（Bitcoin）價格波動而改變，藉此把兩個世代的狂熱類比。
Ridler表示，以AI創作變得愈來愈容易：「我已經用AI創作了好幾年，技術門檻不斷降低。」她甚至說不需要高深的電腦科學知識：「我讀文學和語言學出身，基本上是透過YouTube和網上自學。」
其他領域的藝術家也有用AI創作。YouTuber及前《American Idol》參賽者Taryn Southern去年推出了首張利用AI軟件創作的唱片《I am AI》。她有感音樂理論根底薄弱，於是在作曲時利用AI協助生成唱片歌曲的敲擊樂、旋律及和弦。
不過，Obvious的作品拍賣惹來不少批評，尤其是AI藝術家社群。他們認為Belamy肖像技術參差，例如像素太低、質感模糊等，充分顯示出創作者根本不熟練運用GAN。「對我來說，這是半桶水的作品，相當於五歲小孩塗鴉的水平，只有他們的父母才讚得出口。」 Klingemann說，「但對於從未見過這種作品的人，可能很新穎。」
AI創作稱得上藝術？
此外，Obvious在過程中沒有加入自己的藝術創作，所使用的演算法從軟體原始碼分享平台GitHub下載而來，幾乎沒作任何修改。Klingemann對《華盛頓郵報》說：「（Obvious的畫作）人人都能做到，你可以在GitHub複製編碼，開着電腦就可做到。但真正的藝術需要動手去做，利用工具留下你自己的痕迹。這需要花功夫去學習。」
技術以外，以AI創作到底有多少藝術價值也備受質疑。AI藝術家及前軟件工程師Chris Peters形容Obvious的做法是以「可怕」的方式接觸這媒介，並質疑「人性在哪裏」？不過，他跟Obvious同樣擁抱使用GAN創作，但不同之處在於，他以十九世紀風景畫訓練GAN，然後在產生的畫像成品中挑選心頭好，再自行重新畫一次。他聲稱這是向AI藝術家表達敬意的最好方法，讓他有充足時間欣賞這些影像。
「我在藝術學校中學到，你需要仔細觀察很多小時，心靈才得以平靜到能真正看到或理解到什麼。我希望進入AI的腦中，盡量理解它到底想做什麼。我只有在日復日對着這些影像邊看邊畫時才可做到。」 Peters說，「若我只把畫像列印出來，比起日復日地繪畫，我可能理解不了當中的百分之一。」
對於AI作品取得不俗的成交價，藝評人Jonathan Jones在英國廣播公司（BBC）電台節目《Front Flow》中批評：「這反映了AI藝術市場何等愚蠢，又或是何等聰明，幾乎能把一切變成商品。這是炒作、噱頭。」 他在《衛報》撰文續指：「從洞穴壁畫到林布蘭（Rembrandt van Rijn）的肖像畫，再到杜象（Marcel Duchamp）的尿兜，藝術是人類意識表達的方式。這正是Belamy肖像畫所欠缺的……AI只從物理上複製了大畫家（Old Masters）的作品，在什麼意義上它們足以稱為藝術？」
Caselles-Dupré認為這些對AI藝術品的質疑似曾相識：「回想當年，人們說攝影不是真正的藝術，而拍照的人就好比機器。但現在，人人都同意攝影已是藝術的一種。」 Lloyd則較為開放：「人人都各有對藝術的定義。我傾向認為人類作品頗為重要，但你也可以說藝術是各花入各眼，若有人看完覺得感動、有啟發性，它就是藝術。」
美國羅格斯大學（Rutgers University）AI與藝術實驗室總監Ahmed Elgammal對GAN生成的影像有另一番見解：「那不是藝術，只是重新繪畫，只有差劣的藝術家才那樣做。」他研究如何以AI理解和產生新「藝術」，而不只是重複現存作品。他用「創意對抗網絡」（creative adversarial network，CAN）取代GAN，並開發基於CAN系統的AICAN。CAN基本上是GAN的變奏，前者把鑑別器的反饋微調，除了分辨生成器創作的影像是否藝術，還會確保這些影像有一定程度的原創藝術風格。他解釋：「一方面，它試圖學習現存作品的美學；另一方面，若它自行產生的作品與現存作品風格太過相似，也無法過關。」
從市場商品到預測品味
AICAN可能不只是一部普通機器或演算法。Elgammal開設了一間名為Artrendex的公司，提供藝術市場的AI創新方案。例如在藝術作品來源鑑定外，他們可根據鑑賞者或收藏家現有藏品，推薦這些人可能喜歡的作品；又可讓系統按視覺元素為藝術品分門別類，這已被非牟利藝術收藏機構巴恩斯基金會（Barnes Foundation）用來構建其藝術品瀏覽網站。
Elgammal認為這種訓練方法較接近人類藝術家：「人類有能力參考現有作品來創新。偉大的藝術家可以消化藝術史和前人所為，形成獨有風格……這正是我們想用AICAN做到的。」 AICAN的作品曾在2017年Art Basel上展出，有75%的觀眾誤以為是人類藝術家創作。
Artrendex的目光還不限於此。早前，藝術顧問Jessica Davidson注意到AICAN的商業潛力，拉壟了Elgammal與藝廊經營者Philippe Hoerle-Guggenheim合作，在紐約黃氏當代藝術中心（HG Contemporary）舉辦了名為Faceless Portraits Transcending Time展覽，所有展品都利用機器創作。「我們必須確立所做之事的正當性，所以，在那裏舉辦一個傳統形式的個展是很重要的。」 Davidson說。
展覽不單引人注意，還有其他野心。一方面，展品可供出售，售價從6,000至18,000美元不等；另一方面，他們也試圖藉由這場展覽為未來鋪路，讓AI理解以至定義未來視覺美學。「我們訓練機器的藝術作品都帶有標籤，文藝復興、巴洛克、現實主義、印象派等，而機器可自行發現它們的發展時序。」 Elgammal說。他還設想AICAN或類似的技術，有望以現時流行的技術和風格，預測未來藝術趨勢。
Davidson解釋，這套系統收集Instagram上數以十萬計貼文，用所得資訊分析什麼樣的作品有可能在Art Basel之類的熱門藝術節中大熱。Artrendex的網站寫道：「在這個總值逾640億美元的藝術市場，購物藝術品是一種投資，需要數據分析工具評定藝術的潛在價值。」 Davidson預期Artrendex可以與一些公司「建立管道」，只要在關於用戶對影像偏好上有足夠數據，AICAN理論上可推斷出下一季的潮流，而Artrendex就可以創造和生產低成本的作品，將其置於會客室、寫字樓大堂等商業空間。它更可以月費形式，定期更新展品，取得固定收入，滿足風險投資者預期。
《大西洋》（The Atlantic）雜誌記者Ian Bogost設想過「最壞的情況」：機器最終可以完全吸收藝術創作的每一個環節，AICAN可發展成一個封閉系統，以AI仔細搜羅藝術潮流資訊，產生新的藝術作品，再回頭分析人類對作品的接受程度，不斷循環。但Davidson認為這種情況不太可能發生，AICAN 「不會發展成品味製造者，（而是）偏向分析用途」。
藝術價值以外，人工智能如何挑戰藝術家的作者身分？人工智能又算不算真正有創意？請見相關文章：《人工智能是藝術家的工具，還是合作夥伴？》
上文節錄自第153期《香港01》周報（2019年3月11日）《機器也有創意？ 人工智能成藝術家新寵》。
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