Drew Leung 等創作者正在使用和破解最新 AI 工具，并在此過程中了解這些工具如何優化他們的工作。

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除 AI 能夠取代藝術家工作的世界以外，好萊塢頂尖概念藝術家 Drew Leung 可以描繪出您所能想到的任何世界——外星人入侵、逼真的反烏托邦巨型城市、在戰場上穿梭的超級英雄。

在過去的幾個月里，他心里很清楚這點，因此一直在努力測試任何能夠想到的 AI 工具。Leung 表示：“如果你的目標是用 AI 來取代藝術家，那肯定會大失所望。”

這些新工具同時吸引了專業和業余人士。對于可能都不知道該怎么拿畫筆的業余藝術家來說，AI 賦予了他們神奇的能力。

Midjourney、OpenAI 的 Dall·E、DreamStudio 等 AI 工具，以及像是 Stable Diffusion 這樣的開源軟件令 AI 生成的藝術無處不在。這些作品通過 Facebook、Twitter 等社交媒體、Reddit 和 Discord 上聯系緊密的社區以及 Pinterest 和 Instagram 等圖像共享軟件傳播到全球。

這一趨勢在藝術界引發了熱議。一些人正在依靠 AI 加速其創作過程——在幾分鐘內完成過去需要一天或更長時間才能完成的工作，例如即時生成可以不斷更新主題的情緒板。

還有一些人持謹慎態度，他們表示用于訓練這些系統的數據存在采集和管理方面的問題。插畫師兼概念藝術家 Karla Ortiz 表示：“這本該是一件令人高興的事情，但現在卻沒有做好。”他目前拒絕在藝術創作中完全使用 AI。

在最近 NVIDIA GTC 技術大會上，NVIDIA 創意團隊在 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛的主題演講中展示了技藝高超的藝術家如何運用這些工具。

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NVIDIA 創意團隊使用 Midjourney AI 藝術工具所創作的圖像——“AI：達芬奇繪畫風格”

以達芬奇的繪畫風格創作的 AI 女性以及 19 世紀英國數學家 Ada Lovelace 的圖像是其中的亮點。Ada Lovelace 被許多人認為是第一位手持現代游戲控制器的計算機程序員。

是機器，而不是魔法

Leung 憑借在《黑豹》、《美國隊長：內戰》等許多大片中的工作而聞名。在經過幾個月的實驗后，他將 AI 藝術工具比作“萬花筒”——只要動動手腕，就能用意想不到的方式將顏色與形狀相組合。

一些藝術家表示，當以這種方式把 AI 發揮到極致時，就會出現最有意思的現象。Leung 表示，由于 AI 無法繪制出它以前沒有見過的事物，因此會立即揭示視覺上的“陳詞濫調”。

并且，由于 AI 工具以大量數據為基礎，只能生成特定想法范圍內的圖像，因此會在數百萬張圖像中暴露出像是丑化有色人種這樣的偏見。

新技術，老論調

這些優缺點使 AI 成為技術和技巧、自動化以及創新方面的焦點話題，而諸如此類的討論早在 AI，甚至計算機存在之前就已經開始。

在 Louis-Jacques-Mandé Daguerre 于 1839 年發明了攝影術之后，畫家 Charles Baudelaire 就宣稱攝影術是“藝術的最大敵人”。

1888 年，George Eastman 推出了價格低廉、讓任何人都能拍出照片的手持式相機，并打出了“你只需要按動快門，其它我們搞定”的廣告語。19 世紀攝影的倡導者和先驅者 Alfred Stieglitz 在很多年后才接受了這種相機，他是讓攝影成為公認藝術形式的關鍵人物。

重塑的不僅僅是藝術

在接下來的一個世紀里，彩色攝影、膠印印刷和數字藝術等新技術激發了從表現主義到超現實主義、從波普藝術到后現代主義的新運動。

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到 20 世紀末，畫家們已經學會了使用攝影、膠印、甚至是教學手冊中常見的線條圖等術語，對周圍世界做出復雜的評論。

AI 藝術的出現延續了這個循環。而推動它的技術“Transformer”，就像引領過去藝術運動的技術一樣，正在推動藝術世界之外的變化。

Transformers 于 2017 年首次推出，它是可以從數據中領會上下文并進一步學習意義的神經網絡，現已成為最活躍的 AI 研究領域。

經過預先訓練的模型可以完成驚人的壯舉，包括文本生成、翻譯、甚至軟件編程。同時，它也為能夠將文本轉換成詳細圖像的新一代 AI 打下了基礎。

Dall-E 和 Dall-E 2 等賦能 AI 圖像工具的擴散模型，都是基于 Transformer 的生成模型，它們可以反復完善和重新排列像素，直到圖像符合用戶的文字描述。

這項技術的潛力正在被不斷挖掘。為了支持更強大的 AI 技術應用，NVIDIA 正在對實現現代 AI 的并行處理引擎——NVIDIA GPU 進行微調。

今年早些時候推出的 NVIDIA 最新 GPU——Hopper FP8 Transformer Engine 將很快被嵌入到龐大的服務器群、自動駕駛汽車和強大的桌面 GPU 中。

激烈的討論

所有這些可能性都引發了激烈的討論。

藝術家 Jason Allen 在科羅拉多州博覽會上憑借 AI 生成的畫作贏得了比賽，引發了全球性的爭論。

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律師 Steven Frank 使用 AI 重新評估一些世界上最神秘的藝術品的真實性，例如現在被認為是達芬奇作品的《世界的救世主》（Salvator Mundi）（上圖），再度點燃了這個藝術史上的舊話題。

哲學家、倫理學家和計算機科學家，比如羅格斯大學的 Ahmed Elgammal 等正在辯論是否有可能將 AI 可以模仿的技巧與創造這些作品的人類藝術家的意圖區分開。

許多人就如何采集和管理用于訓練 AI 的數據提出了尖銳的質疑，Ortiz 便是其中之一。他表示，一旦圖像經過了 AI 訓練，就必然會留下痕跡。

《紐約時報》作家 Kevin Roose 等人懷疑 AI 最終會搶走藝術家的“飯碗”。

而互聯網檔案館藝術家和檔案員 Jason Scott 等人認為 AI 藝術“并不比填充工具更危險”。

新技巧和技術如何改變藝術創作方式、為什么要創作藝術、藝術描繪了什么以及藝術如何反過來重塑我們？這種反復討論一直是藝術的組成部分，甚至可能是最重要的組成部分。

美國作家 Rachel Hartman 曾寫道：“藝術是邀請所有人參加的對話。”

Ortiz 認為這意味著我們應該深思熟慮。她問道：“這些工具是為了幫助藝術家，還是為了成為藝術家而存在？”

這是所有人都應該思考的問題。有爭議的是，人類學家 Eric Gans 將最初的藝術（第一次賦予實物特殊意義或含義的行為）與語言本身的起源聯系起來。

在此背景之下，AI 必將重塑人類最古老的一些討論，這“賭注”再高不過了。