生成式AI與藝術創作：如何在科技洪流中保持原創性？

近年來，生成式人工智慧（GenAI）的崛起引發了藝術界的廣泛關注與爭議。從音樂人到視覺藝術家，許多人對AI公司使用受版權保護的作品進行訓練感到不安。今年二月，一群來自世界各地的藝術家聯名致函佳士得拍賣行，呼籲取消一場以「增強智慧」為題的AI生成藝術拍賣會。信中質疑，許多拍賣作品可能未經授權使用受版權保護的素材進行訓練，此舉無異於鼓勵AI公司大量剽竊人類藝術家的創作。

當我們審視Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等AI工具時，不難發現它們都依賴從網路擷取的龐大資料集進行訓練。這引發了關於藝術創意本質的深層討論，以及「合理使用」和原創性等法律概念在AI時代的適用性。這些辯論觸及了機器自動化、智慧財產權等長期存在的疑慮，也挑戰了人類獨佔創意與原創性的傳統觀念。

AI對創意產業的影響已成為全球性議題，迫使我們思考一個根本性問題：如何理解AI對人類創意能力的演進影響？我的最新研究，與知名藝術家Trevor Paglen合作，提出了一個關鍵方向：我們需要從AI影像處理模型內部發展出更易理解且包容的思考方式。

這項研究探討了兩個核心問題：首先，我們如何更好地理解用於訓練AI的資料集收集與標註機制？其次，AI影像生成模型在何種程度上影響了我們對世界的認知？我認為，唯有透過結合藝術與人文學科的跨領域研究方法，我們才能深入探討這些議題。

值得注意的是，一些參與「增強智慧」拍賣的藝術家，如Holly Herndon和Mat Dryhurst，他們的作品xhairymutantx深入探討了AI影像生成模型如何定義並轉化影像。例如，在Midjourney中輸入「Holly Herndon」時，系統會根據Herndon在網路上的資料集生成影像。為了凸顯並幹預這一過程，藝術家們建立了自己的「Holly Herndon」資料集，並對影像進行特定處理（如強調她的紅髮特徵）。當這些資料被重新輸入AI模型時，生成的「Holly Herndon」影像變得越來越誇張且怪異。

這清楚地展示了AI影像處理的不一致性和可操縱性。當我們考慮到AI影像處理模型在臉部辨識和無人機技術中的應用時，這種可操縱性帶來的潛在風險更顯迫切。

在藝術家Refik Anadol的作品《Machine Hallucinations—ISS Dreams》中，他利用國際太空站（ISS）收集的120萬張影像資料集，結合其他地球衛星影像，創造出一幅不斷變化且永不重複的AI生成景觀。這項作品運用生成對抗網路（GANs），展示了AI如何識別、分類並生成全新影像。

這些例子顯示，藝術家們並非單純地進行「大規模剽竊」或機械化地使用AI生成影像。相反，他們積極地探索並幹預用於訓練AI的資料集，揭示了AI影像生成的內在機制。

在我與Trevor Paglen共同編撰的新書中，Paglen揭示了資料集如何經常產生令人不安的、幻覺般的寓言式世界。由於GANs是基於特定資料集進行訓練，它們往往會產生幻覺般且詭異的影像版本。這種「幻覺」現象，雖然常被視為系統的缺陷，卻是GenAI的核心特徵。

Paglen的作品《Rainbow》使用了他親自建立並標註的資料集，呈現出一個幽靈般的世界影像，揭示了GANs影像生成的內在機制。Paglen、Dryhurst、Herndon和Anadol等藝術家的實踐，區分了那些隨意使用AI生成影像的藝術家，與那些深入探究AI運作邏輯的藝術家。後者的做法正是我們在思考GenAI並使其作為定義我們生活的重要技術時所需要的。

如果我們承認AI的內部運作對使用者和程式設計師來說都是不透明的，那麼探索藝術實踐和人文學科如何促使我們從這些難以理解的系統內部進行思考就顯得尤為重要。透過這種方式，我們可以顯著提升對這項定義未來並重塑我們與未來關係的技術的理解與參與度。