凤凰艺术 | 当人工智能从社交媒体上学习创作雕塑：似曾相识还是毛骨悚然？

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如果说一个人想要学习艺术，必然会从造型和颜色基础练起，再将知识、技艺与万千世界相融合，表现出属于自己的独特画面。那么，如果当一个AI在当下的社交媒体上通过关注艺术博主而学习艺术时，它又会创作出怎样的作品？这又对当下的艺术系统带来了怎样的启示？以下是“凤凰艺术”为您带来的综合编译报道。

面对上面的雕塑，你是否看着眼熟呢？在哪里见过这个雕塑——也许在艺术博览会上数百个令人眼花缭乱的展位中的一个，或是可能在设计杂志的封面上？答案都不是，因为上图中的作品都不是真实的。不过，如果这些雕塑看起来让人觉得非常熟悉，那是因为它们确实如此。

在项目“这个雕塑不存在”中，艺术家马泰奥·拉蒂尼（Matteo Rattini）训练了一个神经网络——1组旨在识别不同模式的算法——去根据Instagram的建议创建当代雕塑的图像。由此产生的图示结构、生物形态和光滑的堆叠形状在单调的灰色背景下产生了一种奇怪的、被大量生产的铜绿——这与宜家家具有点相似。

“这个算法只是适应用户的口味创造了一个人工环境，其中多样性被重复和标准化所取代”，拉蒂尼表示：“虽然在网络上被‘剧透’，看到还没有去过的展览的图像可能会破坏体验，但社交媒体在内容管理中采用的算法和策略正在更深层次上发挥作用，改变和重塑人们对艺术本身的看法。”

拉蒂尼目前正在威尼斯大学学习多媒体艺术，他想了解Instagram的算法是如何影响他的艺术体验以及他自己的实践的。“发现这种影响的方法是让神经网络接触相同数量的图像和信息，看看它会产生什么，”他说。

这位艺术家开设了一个新的Instagram帐户，使用这个账户关注了一些关于当代艺术的账号，并创建了一个脚本。该脚本会自动与建议观看的帖子互动——他称之为“咬入算法推荐诱饵”。

一开始，Instagram的建议广泛而多样。“但随着时间的推移，一切都开始变得一样了”，拉蒂尼说，“首先是绘画、装置、行为的图片，到如今它慢慢地变成了在无菌白色立方体内展示的极简现代主义雕塑的图片。”

然后，这位艺术家将大约4000张艺术品照片输入到生成对抗网络 (GAN) 中，这是一种由两种相互竞争的算法组成的神经网络：一个用于评估数据集中图像的鉴别器，和一个生成随机图像的生成器。根据鉴别器的反馈，生成器慢慢改进，产生越来越逼真的视觉效果。

“在某种程度上，这种机制以一种非常简单的方式反映了我们大脑的工作方式：例如，你向它提供了大量关于树木的信息，当需要画一棵树时，你脑海中和笔下的不仅仅是你的想法”，马泰奥·拉蒂尼解释说：“你通过你见过的所有树木来了解树木，但是在你画它的时候，你的大脑会不断地通过你的眼睛来判断它，并就如何补偿和调整给出实时反馈。”

事实上，计算机生成的雕塑变得越来越有说服力，从模糊、无定形的斑点演变为清晰、结构化和逼真的艺术模仿。形式、质地和颜色上的任何明显差异都被更有害的相同性所压抑，形成一种更难以确定或描述的潜在的单调。

该项目帮助拉蒂尼将 Instagram 等平台实施的流程可视化，定制用户体验不可避免的结果是将用户看到的内容同质化——向他们展示他们肯定会喜欢的艺术品——或者更危险的是，他们已经同意的政治观点。

“你喜欢的每一个帖子、你分享的每一张图片、你表现出兴趣的每一个话题，都会成为用于训练推荐算法的数据，以更好地了解你、操纵你并预测你会喜欢什么以及什么会让你保持在线”，但尽管如此，拉蒂尼却说他并不反对社交媒体。他只是想更好地了解它的运作方式，并更深入地了解它可能如何影响我们。

（凤凰艺术 综合编译报道 责编/dbk）

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