Искусство трудно определить. Мы создали разные определения искусства, и нет общепризнанного. Однако общей нитью среди определений является идея о том, что искусство — это форма человеческого самовыражения, которая включает в себя создание эстетических объектов или переживаний.
Итак, могут ли модели генеративного машинного обучения создавать искусство? Являются ли они сами художественным продуктом? Можем ли мы сделать искусство с ними?
Определение искусства
Одно из общепринятых определений искусства состоит в том, что искусство — это ряд видов человеческой деятельности, которые включают создание визуальных, слуховых или перформансных произведений, которые выражают или передают идею, эмоцию или опыт. Поскольку машины могут чувствовать или испытывать вещи только через людей и генерировать новые идеи с помощью человека, трудно признать, что они создают искусство.
Однако художники могли использовать произведения этих моделей для создания произведений искусства. Искусство включает в себя человеческое творчество и выражение эстетических или эмоциональных амбиций, помимо практических или функциональных целей. Таким образом, нет предела тому, что могут использовать художники.
Например, мы обычно не считаем стул, предназначенный для практического использования, искусством, даже если он требует творческого подхода к дизайну и проектированию. Однако, если мы используем тот же стул таким образом, который выражает более глубокий смысл или вызывает определенный эмоциональный отклик, его можно считать произведением искусства.
Вернемся к нашим генеративным моделям: к сожалению, они не умеют делать искусство. Хотя они могут генерировать впечатляющие результаты, имитирующие стиль известных художников, они не могут создавать действительно оригинальные и креативные произведения. И в этом загвоздка: для некоторых генеративные модели — это форма присвоения контента. Другими словами, украсть.
Как работают генеративные модели?
Одним из основных ограничений генеративных моделей машинного обучения является то, что они в значительной степени полагаются на существующие наборы данных для создания нового контента. Хотя этот подход может создавать реалистичные изображения или текст, он не может создавать искусство. Искусство часто связано с созданием чего-то нового и уникального; генеративные модели не могут сделать это в одиночку.
Еще одна проблема с моделями генеративного машинного обучения заключается в том, что им нужна помощь в понимании контекста и смысла. Хотя они могут распознавать закономерности, машинам нужна помощь в понимании их более глубокого смысла. Это особенно проблематично в искусстве, где смысл и контекст часто важны для общего воздействия произведения.
Является ли продажа контента, созданного машинами, преступлением?
Не совсем, но это может повредить творчеству и интересу будущих поколений к искусству. В местах, часто посещаемых художниками, например на таких платформах, как Redbubble, Etsy или Society6, происходит поток компьютерного контента. Проблема здесь в том, что нет различия между искусством и контентом, созданным машиной.
Хотя изображения, сгенерированные машиной, могут быть визуально ошеломляющими и впечатляющими, их использование на художественных платформах может быть проблематичным по нескольким причинам. Во-первых, изображениям, созданным машиной, не хватает эмоциональной глубины и смысла, которые часто присущи искусству, созданному человеком. Искусство — это не только создание эстетически приятных изображений; это также о передаче сообщения, эмоции или опыта зрителю. Изображения, созданные машиной, могут выглядеть визуально привлекательно, но они могут не нести такого же эмоционального воздействия, как произведение искусства, созданное человеком.
Во-вторых, использование машинных изображений на арт-платформах может обесценить работу художников-людей. Например, предположим, что изображения, созданные машиной, рассматриваются и оцениваются на том же уровне, что и искусство, созданное человеком. В этом случае это может сократить время, усилия и творчество, затрачиваемые на создание произведения искусства художником-человеком. Это может привести к ситуации, когда ожидается, что художники будут конкурировать с машинами, что может быть несправедливым и нереалистичным.
Хотя алгоритмы машинного обучения могут генерировать новые изображения, они в конечном итоге ограничены своими наборами данных. Это означает, что изображения, созданные машиной, могут быть похожи или идентичны тем, которые уже созданы людьми.
Наконец, существует риск того, что использование машинных изображений на художественных платформах может привести к гомогенизации художественного самовыражения. Если машинно-генерируемый контент станет доминирующей формой искусства, это может ограничить диапазон творческого самовыражения и разнообразие художественных стилей, представленных в мире искусства. Мы медленно убиваем творчество, культуру и разнообразие, ценя только производительность, скорость и деньги.
Искусство — это не производственный процесс. Применение этой логики к нему может быть рискованным, поскольку может подорвать основные ценности и принципы, определяющие искусство как форму человеческого самовыражения и творчества. Когда мы сводим искусство к товару, производимому и потребляемому для получения прибыли, оно теряет свою внутреннюю ценность как форма человеческого самовыражения. Вместо этого он становится продуктом, предназначенным для удовлетворения потребностей рынка.
Когда искусство производится и потребляется в соответствии с требованиями рынка, оно отдает предпочтение определенным стилям, жанрам и темам, считающимся популярными или прибыльными. Это может ограничить разнообразие и диапазон художественного самовыражения и затруднить художникам прорыв и создание новых и новаторских форм искусства.
Кроме того, индустриализация искусства может привести к сосредоточению внимания на поверхностном и коммерческом в ущерб более глубокому смыслу и эмоциональному воздействию.
Несмотря на эти ограничения, люди по-прежнему могут использовать генеративные модели машинного обучения для создания уникальных произведений искусства. Художники могут использовать эти модели в качестве отправной точки, включая созданный контент в свой творческий процесс. Манипулируя и преобразовывая сгенерированный контент, художники могут создавать что-то новое и уникальное, привнося в произведение свой стиль и смысл.
