用数据“绘画”：媒体艺术家雷菲克·阿纳多尔如何使用生成式人工智能进行艺术创作

这位土耳其裔美国媒体艺术家和设计师是数据和机器智能美学的先驱。他利用数据驱动的机器学习算法将记忆数字化，创造出抽象、多彩的环境艺术。他的作品曾在纽约现代艺术博物馆、梅兹蓬皮杜中心、澳大利亚维多利亚国家美术馆和威尼斯建筑双年展上展出。

阿纳多尔向《WIPO杂志》谈及艺术、科学和技术的融合，生成式人工智能的潜力，以及他如何利用动植物图像重构自然。

您如何描述自己的工作？

首先，我是一名媒体艺术家和导演。我从电脑编程开始，了解到当你创造软件并用它来拓展你的想象力时，你可以让无形的东西变得有形。机器之间用来交流的元素可以变成数字颜料，创造出艺术作品。

我热爱计算机。我从计算机游戏开始，从高中起就开始利用机器进行艺术实践。

我从2008年开始使用自己的软件进行艺术创作。当我开始想象我们周围的数据（声音、视觉和互联网）色素时，我创造了“数据绘画”这个词。我相信生活中任何可以量化的东西都可以成为艺术品。数据不仅仅是数字；它是一种记忆形式，可以采取任何形状或形式。

“如果机器能做梦，会发生什么？如果它能做梦，谁来定义什么是真实的，什么是虚幻的？”

请告诉我们您的创作过程。

一般来说，我们身边的数据是我工作的灵感来源。通过使用生成式人工智能，我们利用大型、集中和公开的数据集来训练机器学习算法，从而实现自然、城市生活和文化的可视化。自2019冠状病毒病大流行以来，我的工作重点一直是编制尽可能大的数据集，以人工智能方式保护自然。

您从事人工智能（AI）和生成式人工智能工作已经有一段时间了。

2016年，我成为谷歌驻场艺术家，开始了我的人工智能之旅。在这鼓舞人心的一年里，我和我的团队学会了如何使用算法。在我们的第一个项目中，我们与土耳其的开源图书馆Salt合作，创建了我们的梦想档案（Archive Dreaming）项目。这是第一个利用公共数据进行艺术创作的人工智能艺术作品。

问题是：如果机器可以做梦，那么会发生什么？如果机器可以做梦，谁来定义什么是真实的，什么是虚幻的？机器可以做梦的想法是一个基本出发点。在过去的几年里，计算能力大幅提升，为我们提供了一个全新的视角，让我们了解我们留下的数据集如何成为新的体验。

“人工智能还没有意识。不过，我们预计它将来会获得某种程度的意识。”

我们在纽约现代艺术博物馆（MoMA）举办了一场名为“无人监管（Unsupervised）”的人工智能现场展览，一直持续到2023年10月底。它让参观者体验到无限的、不断做梦的人工智能。我们为该装置创建的软件使用了与视觉、声音和气候相关的数据。这是我们迄今为止最具有雄心的展示，在开发过程中，我们创造了一幅鲜活的绘画或艺术作品。

人工智能可以独立创造吗？

人工智能还没有意识。人们担心人工智能拥有决策权，但目前它只能根据过去的趋势预测未来可能发生的事情。不过，我们预计它将来会获得一定程度的意识。这也是我们在作品中展示人工智能、算法和数据名称的原因之一。在纽约现代艺术博物馆的展览中，我们专门用一个屏幕展示我们的数据来源以及人工智能如何使用��些数据，以帮助参观者更好地了解相关过程。

在您的作品中，人工输入和人工智能生成之间的平衡是什么？

这一平衡基本上是五五平分。我的创作是真正的人机合作。我非常看好人工智能生成技术，因为它具有增强我们记忆的潜力。作为艺术家，我们可以利用这种潜力，例如在数字时代表现自然，让看到我们作品的人记住沉浸在自然世界的感觉。生成式人工智能可以利用图像、声音、文本甚至气味数据来训练算法。

在创造人工智能想象力时，并不是简单地投入一些东西就能得到一些东西。每个项目我们都从零开始，需要数月才能完成数据收集和训练过程。首先，我们收集数据，并用这些数据训练人工智能。然后，具有讽刺意味的是，我们教人工智能不要学习太多，而是有意识地做梦，以创造独特的想象力。我们不使用现有模型。这是我们的工作与其他人工智能工作的重要区别。想象一下，在机器的大脑中装有一台照相机。我们对其进行编程，随着人工智能的学习，它将信息存储在10到24个维度中。

自2014年以来，我们一直在开发一款软件，用于创建这种“画笔”，并将其蘸入数据颜料中。我称之为“人工智能数据绘画”。我们从机器的“头脑”中获取信息，并将其转化为数字画布，其形式可以是三维雕塑，如人工智能数据雕塑，也可以是沉浸式房间或公共建筑。

无论我们的艺术意图是什么，我们试验的许多东西都不成功或感觉不对。我们失败的次数远远多于成功的次数，但我们一直在学习如何利用这种媒介进行艺术表达。

“我们希望找到利用数据丰富文化遗产的新方法。”

在这方面，您还有哪些突出的项目？

在为我们即将在洛杉矶开办的DATALAND博物馆做研究时，我有幸与生活在巴西阿克里州亚马逊热带雨林中的亚瓦纳瓦人的杰出领袖们共度了一段时光。

他们的学习方式和对自然世界的了解深深地启发了我。我们共同开发了一个开源人工智能雨林模型，该模型以尊重共同创造为基础，并保存他们的语言。有了这个模型，生成式人工智能甚至可以根据人们的集体知识“重构”已经灭绝的动植物群。

我们现在正在仔细研究利用数据源保存人类记忆的更具创造性的新方法。如今产生了如此多的数据，如果简单地将其丢弃，实在是太可惜了。我们希望找到新的方法来利用这些数据，丰富我们的文化遗产。

伦敦蛇形画廊举办的“地球的回声：活档案”（Echoes of the Earth: Living Archive）展览背后的开源大型自然模型是否也是源于此？ 

是的，我们正在开发一个大型自然模型，这是第一个专注于自然图像和声音的开源生成式人工智能模型。在这项研究中，我们从史密森学会、国家地理杂志、伦敦自然历史博物馆等机构以及世界各地的热带雨林中，以符合道德规范的方式获取了超过5亿张开源数据图像。

“我们在创作中从不使用个人数据。 我们对此非常谨慎。”

大约八年前，我的生活伴侣兼工作室联合创始人埃夫松向我介绍了亚马逊文化，从此我对大自然的兴趣发生了转变。就在那时，我了解到亚马逊是多么不可思议和重要。这个启示激发了我对自然运动动态的持久兴趣。自2010年以来，我一直在探索大自然中的运动，根据与水、风和天气模式相关的数据创建模拟——我称之为“数据颜料”。大流行带来了特别挑战。我们无法来到大自然，所以问题是：我们能不能把大自然搬进室内？我们开始对自然数据进行归档，迄今已收集了40多亿张动植物图片。

这一定需要一个庞大的团队。

我们是一个由15人组成的团队，他们拥有不同的背景。我们有建筑师、设计师、人工智能工程师、数据科学家、音乐家、哲学家、神经科学家等等。我们的共同梦想是将数据所表达的人类新语言转化为艺术形式。

您对创作过程的掌控程度如何？

我亲力亲为。我参与设置每一个参数。这样，我才能与我的作品保持联系，使其成为我自己的作品。

用于训练生成式人工智能的数据来源是一个大问题。您提到的原始数据来源于哪里？

在一些作品中，我们与美国国家航空航天局喷气推进实验室（JPL）或纽约现代艺术博物馆等机构合作，使用他们令人惊叹的数据集。扎哈-哈迪德建筑事务所（Zaha Hadid Architects）和巴特罗之家（Casa Batlló）也与我们分享了他们的数据。在其他情况下，我们使用公共数据。档案也是一个巨大的灵感来源。但大自然才是我们的终极灵感来源。

我们在创作中从不使用人类的个人数据。相反，我们关注属于人类的东西。我们对此非常谨慎。我们通常使用开源软件，并对其进行开发和改进。然后与神经科学家或植物学家分享。这样，我们也是在支持他们的研究。这不仅仅有关闪亮的像素。

您介意他人未经授权分享、复制或使用您的作品吗？

是的，我当然会在意。我是一名教育工作者——我在加州大学洛杉矶分校设计媒体艺术系授课——并分享我的知识以帮助他人进步，但我发现随着开放共享，更多的人甚至批评家都不加援引地复制我的作品。越多的人未经许可使用我的作品，我就越觉得自己有责任保护它，尤其是当它在世界各地的收藏家之间价值上升的时候。如果没有保护，就会变得放任失控，这样的话没有人能够进步。

我们在项目上花费了数年时间，所以当我看到有人模仿某个创意时，我很受伤，因为这完全否定了我和我的团队为之付出的时间和精力。就像研究人员的科研成果需要得到认可一样，艺术家的创意也需要得到认可。这就是版权如此重要的原因。

“分享知识和最佳实践可以帮助我们在不断发展的生成式人工智能世界中游刃有余，并保持我们艺术的完整性和原创性。”

在使用人工智能生成技术时，您对其他艺术家有什么建议吗？

了解和管理数据输入至关重要。通过精心策划所使用的数据集，您可以确保输出结果既符合您的艺术构想，又尊重他人的知识产权。透明度和道德方面的考虑也至关重要。我清楚自己的数据来源，并获得必要的许可。这种做法不仅能保护我的作品，还能与我的受众和合作者建立信任。

最后，我鼓励艺术家们与更广泛的社区合作。分享知识和最佳实践可以帮助我们所有人在不断发展的生成式人工智能世界中游刃有余，并保持我们艺术的完整性和原创性。

您目前正在开展哪些项目？

洛杉矶Dataland是我们的下一个旅程，也是我们工作室成立十周年的一个重要里程碑。它将在雷菲克·阿纳多尔工作室的艺术引领下，把视觉世界建构、科学、技术和学术界的创新者联合起来。它不仅将展示艺术作品，还将重点关注研究、教育，并包含开源实践，成为未来一代人工智能领航者的榜样。