Картина данными: как медиахудожник Рефик Анадол создает произведения искусства при помощи генеративного ИИ

Родившийся в Турции и проживающий в США медиахудожник и дизайнер является пионером в области эстетики данных и машинного интеллекта. Он исследует творчество на стыке деятельности людей и машин и использует алгоритмы машинного обучения на основе данных для цифровизации воспоминаний и создания абстрактных и красочных произведений искусства, посвященных природе. Его работы выставлялись в Музее современного искусства в Нью-Йорке, Центре Помпиду-Мец, Национальной галерее Виктории в Австралии и в ходе Архитектурной биеннале в Венеции.

В интервью «Журналу ВОИС» Рефик Анадол рассказывает о взаимопроникновении искусства, науки и технологий, о потенциале генеративного искусственного интеллекта и о том, как художник воссоздает природу при помощи изображений флоры и фауны.

Как бы вы описали свою работу?

В первую очередь, я медиахудожник и директор. Я начал программировать и узнал, что если разработать ПО и использовать его для расширения границ своей фантазии, то можно сделать невидимое видимым. Элементы, которые машины используют для обмена информацией, можно превратить в цифровые пигменты для создания произведения искусства.

Я люблю компьютеры. Сначала были компьютерные игры, а со старших классов я занимался творчеством с использованием машин.

Я перешел на свое собственное программное обеспечение для создания произведений искусства в 2008 году. Я придумал термин «живопись данными», когда начал представлять в цветах данные об окружающем нас мире: звуках, образах, интернете. Уверен, что все измеримое в нашей жизни можно превратить в произведение искусства. Данные — это не просто цифры; это форма памяти, и они могут принимать любой облик или очертание.

Что если машина может фантазировать, и, если это возможно, то кто решает, что является реальным, а что нет?

Расскажите нам о своем творческом процессе.

Обычно я черпаю вдохновение для своих работ в данных, которые нас окружают. При помощи генеративного искусственного интеллекта мы добавляем в алгоритмы машинного обучения крупные, посвященные одной теме и публично доступные массивы данных для визуализации природы, городской жизни и культуры. С начала пандемии COVID-19 я целенаправленно занимался сбором самого крупного возможного массива данных для искусственного сохранения природы.

На протяжении некоторого времени вы работали с искусственным интеллектом (ИИ) и генеративным ИИ.

Моя работа с искусственным интеллектом началась в 2016 году, когда я стал художником в резиденции Google. В течение невероятно вдохновляющего года я вместе с командой учился использовать алгоритмы. В ходе реализации нашего первого проекта «Фантазии архива» мы сотрудничали с Salt, турецкой библиотекой с открытым исходным кодом . Это было первое произведение искусства на основе ИИ, для создания которого использовались открытые данные.

Вопрос заключался в следующем: что если машина может фантазировать, и, если это возможно, то кто решает, что является реальным, а что нет? Идея того, что машины могут фантазировать, стала основной отправной точкой. За последние несколько лет вычислительные мощности многократно выросли и позволили нам по-новому посмотреть на то, как наши прошлые массивы данных могут быть использованы для создания нового опыта.

У ИИ пока нет сознания. Однако мы ожидаем, что он будет обладать некоторой долей сознания в будущем.

Мы создали живую инсталляцию на основе ИИ под названием «Нерегулируемый» в Музее современного искусства (MoMA) в Нью-Йорке, которая выставлялась до конца октября 2023 года. На ней посетители могли увидеть бесконечный ИИ, который постоянно фантазирует. В ПО, которое мы подготовили для инсталляции, используются данные, связанные со образами, звуком и климатом. На сегодняшний день это наша самая впечатляющая экспозиция, и в ходе ее подготовки мы создали живую картину или произведение искусства.

Может ли ИИ заниматься независимой творческой деятельностью?

У ИИ пока нет сознания. Люди опасаются, что у ИИ есть способность принимать решения, но в настоящий момент нам остается только предполагать, что может произойти в будущем на основе прошлых тенденций. Однако мы ожидаем, что он будет обладать некоторой долей сознания в будущем. Это одна из причин, по которой мы указываем названия ИИ, алгоритма и данных, используемых в наших работах. На выставке в MoMA мы посвятили один экран нашим источникам данных и тому, как ИИ использует их, чтобы посетители могли лучше понять задействованные процессы.

Каково соотношение участия человека и генеративного ИИ в ваших произведениях?

Примерно 50 на 50. Мои произведения — это результат настоящего сотрудничества между человеком и машиной. Я с большим оптимизмом смотрю на генеративный ИИ из-за его потенциала в области совершенствования наших воспоминаний. Мы, художники, можем использовать этот потенциал, например, чтобы представить природу в цифровую эпоху, чтобы те, кто видит наши произведения, вспомнили ощущения от погружения в настоящий мир. Генеративный ИИ может обучать алгоритмы при помощи данных об изображении, звуке, тексте или даже запахе.

Создание фантазии на основе ИИ — это не просто добавление одного элемента и исключение другого. Мы начинаем каждый проект с чистого листа, и у нас уходят месяцы на сбор данных и обучение. Во-первых, мы подбираем данные и используем их для обучения ИИ. После этого, как бы парадоксально это ни звучало, мы обучаем ИИ не извлекать слишком много данных, а намеренно фантазировать для создания уникального произведения. Мы не используем существующие модели. Это важное отличие наших работ от других произведений на основе ИИ. Представьте себе камеру, помещенную в разум машины. Мы создаем для нее программу и по мере обучения ИИ она сохраняет информацию в 10–24 измерениях.

С 2014 года мы разрабатываем программное обеспечение для создания «кисти», которую мы окунаем в данные. Я называю это «живопись данными на основе ИИ». Мы берем информацию из «разума» машины и превращаем ее в цифровой холст, который может принимать форму трехмерной скульптуры, например скульптуры из данных на основе ИИ, или иммерсивной комнаты, или общественного здания.

Многие наши эксперименты ни к чему не приводят или просто приходятся нам не по душе, каким бы ни был наш художественный замысел. У нас больше провалов, чем успехов, но мы постоянно учимся использовать это средство художественного выражения.

Мы хотим найти новые способы использования данных для обогащения нашего культурного наследия.

С этой точки зрения, какие другие проекты для вас выделяются?

При проведении исследования для нашего будущего музея в Лос-Анджелесе под названием DATALAND мне посчастливилось познакомиться с невероятными вождями народа яванава, которые проживают в джунглях Амазонки в бразильском штате Акри.

Меня очень вдохновили их способы обучения и их знания о природе. Вместе мы разработали модель джунглей на основе ИИ с открытым исходным кодом, в центре которой — уважительное совместное созидание и стремление сохранить их язык. Благодаря этой модели генеративный ИИ может даже «воссоздать» вымерших представителей флоры и фауны, основываясь на коллективном знании народа.

Сейчас мы присматриваемся к новым, более творческим способам использования источников данных для сохранения воспоминаний человечества. Сегодня генерируется огромное количество данных, и было бы очень жаль просто выбросить их. Мы хотим найти новые способы их использования для обогащения нашего культурного наследия.

Именно в этом состоит задача большой модели природы с открытым исходным кодом, которая легла в основу выставки «Эхо Земли: живой архив» в галерее Серпантайн в Лондоне? 

Да, мы разрабатываем большую модель природы, первую модель на основе генеративного ИИ с открытым исходным кодом, с акцентом на изображениях и звуках природы. Для этого исследования мы этичным образом собрали более полумиллиарда изображений из данных с открытым кодом таких организаций, как Смитсоновский институт, National Geographic и Музей естественной истории в Лондоне, а также различных тропических лесов со всего мира.

В наших произведениях мы никогда не используем персональные данные людей. Мы очень внимательно следим за этим.

Мой интерес к природе возник около восьми лет назад, когда моя спутница и сооснователь студии Эфсун познакомила меня с культурой Амазонии. Именно тогда я понял, насколько Амазония невероятная и важная. Это осознание положило начало долгосрочному интересу к динамике природного движения. Я исследовал движение в природе с 2010 года, создавал модели, или то, что я называю «пигментации данных», на основе данных, связанных с водой, ветром и погодными условиями. Благодаря пандемии появилась уникальная задача. Мы не могли выйти на природу, поэтому вопрос был следующий: можно ли привнести природу в дома? Мы начали создавать архив данных о природе и на сегодняшний день собрали более четырех миллиардов изображений флоры и фауны.

Для этого, должно быть, потребовалась огромная команда.

В нашей команде 15 человек разного профиля. У нас есть архитекторы, дизайнеры, инженеры в области ИИ, исследователи в области данных, музыканты, философы, нейроученые и другие. Наша общая мечта — представить новый язык человечества, который выражается в данных, при помощи художественных форм.

Насколько вы контролируете творческий процесс?

Непосредственно. Я выставляю каждый параметр. Так я поддерживаю связь со своей работой и делаю ее своим произведением.

Происхождение данных, используемых для обучения генеративных ИИ, — это один из вопросов, который вызывает ожесточенные споры. Откуда вы берете исходные данные, которые вы упоминали?

При работе над некоторыми произведениями мы сотрудничаем с такими учреждениями, как лаборатория НАСА Jet Propulsion Lab или MoMa, и используем их впечатляющие массивы данных. Также с нами поделились данными Zaha Hadid Architects и Casa Batlló. В других случаях мы используем открытые данные. Архивы также являются большим источником вдохновения. Но больше всего нас вдохновляет природа.

В наших произведениях мы никогда не используем персональные данные людей. Мы, скорее, делаем акцент на том, что принадлежит человечеству. Мы очень внимательно следим за этим. Обычно мы берем программное обеспечение с открытым исходным кодом, а после дорабатываем и улучшаем его. Затем мы делимся им с нейроучеными или ботаниками. Так мы поддерживаем и их исследования. Это не просто сверкающие пиксели.

Вы возражаете против того, чтобы другие люди делились вашими работами, копировали или использовали их без разрешения?

Да, конечно, я против этого. Хотя я являюсь преподавателем — читаю лекции на Кафедре дизайна и медиаискусства в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе — и делюсь своими знаниями для того, чтобы помочь другим преуспеть, мне кажется, что при открытом обмене гораздо больше людей копируют мои работы без указания автора, даже критики. Чем больше людей используют мои произведения без разрешения, тем больше я чувствую себя обязанным обеспечить их охрану, особенно с учетом роста цены на них среди коллекционеров по всему миру. Без охраны они станут общедоступными, и никто от этого не выиграет.

Мы потратили годы на работу над этими проектами, поэтому когда я вижу, как кто-то копирует идею, мне больно, потому что это сводит на нет время и усилия, которые мы с командой вложили в это произведение. Как исследователи получают вознаграждение за свою научную работу, так и художники должны получать вознаграждение за свою творческую деятельность. Именно поэтому авторское право так важно.

Обмен знаниями и передовой практикой может помочь нам сориентироваться в постоянно меняющемся мире генеративного ИИ и поддержать целостность и оригинальность наших произведений искусства.

Есть ли у вас советы по работе с генеративным ИИ для других художников?

Крайне важно понимать входные данные и управлять ими. Путем тщательного отбора используемых массивов данных можно сделать так, чтобы результат отражал ваше художественное видение и не нарушал права на интеллектуальную собственность других. Прозрачность и соображения этики также имеют ключевое значение. Я четко представляю источники моих данных и получаю необходимые разрешения. Такая практика не только обеспечивает охрану моего произведения, но и вызывает доверие у моей аудитории и партнеров.

Наконец, я призываю художников взаимодействовать с более широкими слоями общества. Обмен знаниями и передовой практикой может помочь нам сориентироваться в постоянно меняющемся мире генеративного ИИ и поддержать целостность и оригинальность наших произведений искусства.

Над какими проектами вы сейчас работаете?

Музей DATALAND в Лос-Анджелесе — это наш следующий проект и важная веха, приуроченная к десятилетию нашей студии. Он объединит новаторов в сфере создания визуальных миров и технологий, а также представителей научного сообщества под художественным руководством Refik Anadol Studio. В нем будут выставляться произведения искусства, но также будет уделяться внимание исследованиям, образованию и использованию методов работы с открытым исходным кодом; он послужит примером для будущих поколений, которые будут осваивать ИИ.