人工智慧藝術通過圖靈實驗，哪類藝術家將失業，是你嗎？

人工智慧來了！

智能來了！

來了！

五月中旬，李開復在接受Quartz採訪時表示：「藝術和美很難被人工智慧取代……現在是轉行人文藝術學科的最佳時機。」但今天，我們發現李開復錯了。

一台採用創造性對抗網路（CAN）的人工智慧通過了圖靈測試，並且以0.53的高分，擊敗了人類藝術家的0.41。這意味著機器創作的藝術品比市面上的人類藝術品，更符合大眾對藝術的預期。代表人類參戰的藝術家全部拒絕評論（除一位希臘藝術家），美術史學者則表示人工智慧還差得遠。

現狀到底是機器尚未勝利，還是人類拒絕承認，幾冊君為你揭示其中的秘密。

到底發生了什麼？

年初，羅格斯大學的藝術與人工智慧實驗室在原有的GAN（生成性對抗網路）的基礎上重新設計，製作出一套名為CAN（創造性對抗網路）的人工智慧。在運行了一段時間後，這套系統開始生成極富創造力的抽象藝術品。

實驗室主任艾哈邁德·艾爾加邁爾（Ahmed Elgammal）震驚不已，因為這些作品無異於藝術市場上流行的那種抽象畫。於是，在兩周後，他組織了一場圖靈實驗，邀請大眾辨別這些作品到底是人類藝術家的作品，還是人工智慧的創作。

受試者在不知情的狀態下被要求觀看四類作品，分別是CAN和GAN生成的圖像、2017年巴塞爾藝博會上的人類藝術家作品和抽象表現主義大師的作品。並對作品的喜惡程度、精緻度、創新性和複雜度進行評分，結果出人意料。

53%的人工智慧藝術被認為是人類作品，首次超過半數。而在對照組，即巴塞爾藝博會的作品中，只有41%的作品被認為出自人類之手。不僅如此，人工智慧藝術的各項評分都超過巴塞爾藝博會的參展作品，並且在創新性和複雜度上遠超後者。

這意味著CAN比人類藝術家更了解我們對抽象藝術的喜惡和預期，也更具「創造力」。並且，更意味著面對人工智慧藝術，我們已不能區分誰是作者。如果進一步推理，則可預見在不久的將來，至少在抽象藝術領域，人工智慧可以代替人類藝術家的創作。而我們的藝術家，或許要靠臨摹人工智慧藝術混飯吃了，因為目前它還不能真地畫畫，只能生成圖像。

不過，我們毋需過分擔憂。因為抽象表現主義大師的作品仍以85%的優秀成績領跑實驗，在喜惡程度上也高於人工智慧。雖然這些作品皆為50-60年前的舊作，但在創新性方面與人工智慧藝術所差無幾，也大為超出今天的抽象藝術作品。

人工智慧將取代哪些藝術家？

CAN的前身GAN是當代圖像分析應用中的最新成果，可以應用在超解析度的圖像放大技術上，也可以進行圖像語義分析。前者猶如科幻片中的圖像分析機，能使模糊不清的圖像文件變得清晰可辨，而後者早已為人熟知，谷歌推出的Auto Drew就基於此技術。

手機應用Prisma就是一款功能類似的神經網路系統，依照用戶要求的藝術風格，能在20秒內把原圖轉化為一件藝術品。而相同的應用Deep Art在一年前則需要相當長的時間才能生成圖像。

這些人工智慧藝術應用並非簡單的照片濾鏡，而是能夠辨別圖像語義的風格化再造系統。它的運行模式同人類藝術家將自然圖像或隨筆草圖，轉變成藝術品的方法基本一致，即通過分析所見圖像中的語義，並使用一種現有的藝術風格表現出來。這意味著GAN能在已知風格的基礎上，以接近於人類藝術家的方式進行藝術創作。也因此，借用成熟風格照抄照片的藝術家將被人工智慧取代，同時大量肖像畫、風景畫家也將失業。

而CAN與GAN的關係，就好比新版阿爾法狗·零與阿爾法狗·大師的巨大差異，前者能以絕對優勢擊敗後者。在GAN模型中，深度學習神經網路因襲已知風格創作作品，並通過另一個神經網路判斷作品是否合格。但在CAN模型中，判斷器則要求生成器最大化地偏離已知藝術風格，也就是說要求自己生產的作品具備創新性。所以在這種 「創新性」生成模式中，人工智慧不再複製傳統藝術風格，而是因循藝術的「自然」發展道路，對未來的藝術發展趨勢進行預測。

這一猜測在後來的一場實驗中得到驗證。研究員邀請美術學院學生評判人工智慧藝術和巴塞爾藝博會上的作品，哪個更具創新價值。可悲的是人工智慧全勝。這也意味著固步自封的藝術家將在未來逐漸被人工智慧替代。

因此，介於目前人工智慧藝術的發展現狀，我們可以預見多半藝術家將失業，只有在藝術世界頂端的天才和努力發展出新風格的藝術家才能保住自己的飯碗。

人工智慧藝術的樂觀用途

先別緊張，就目前來說，人工智慧藝術還有很多樂觀用途。因為，與其說這是人工智慧取代人類藝術家的先兆，不如將其視為藝術評判標準和藝術理論的一次量化飛躍。從19世紀末開始的那場聲勢浩大的現代藝術運動，高舉「為藝術立法」的大旗，在今天終於找到了可資參考的數學模型，換句話說，藝術能「客觀地」分出高下貴賤。

CAN系統的運行數據告訴我們，在西方藝術史內部，從文藝復興藝術到現代派的抽象繪畫，我們的人類藝術發展之路一步都沒有走錯，這應該是個好消息。研究員輸入了8萬張15世紀到20世紀的藝術作品作為現有風格的參考樣本，而CAN系統的生成脈絡也與西方藝術的發展基本一致。實驗室主任艾哈邁德更是驚呼：「抽象是藝術史上的自然進步，而演算法成功的捕捉到了這一點！」

更為驚奇的是，人類美術教育的基本方針也沒有錯，CAN系統的學習曲線與任何一位大師毫無區別：從傳統肖像畫到野獸派和立體主義，從模仿自然的寫實畫法發展到抽象藝術，CAN系統的學習路徑和我們人類藝術家沒有不同。

既然人工智慧可以理解歷史發展脈絡，可以理解藝術學習路徑，那麼人工智慧也可以幫助人類藝術史學者評判一幅吃不準的畫到底出自哪個時期，甚至出自誰手，同時藉助這套系統我們還能為新藝術品打分，判斷其作品在已知的美術史中的位置，以及它的創新程度。

藉助藝術心理學的發展，CAN系統正在涉足情緒判斷的領域，未來將通過演算法實現對藝術品內在情緒的評價功能。也就是說，它將判定觀眾在觀看作品時的情緒，並結合語義分析創作出更加動人的作品。而這一功能，也能幫助藝術史學者和批評家認識藝術家作品背後要說的話。

青年藝術家的應對策略

國內外藝術界一致看衰人工智慧藝術的前景，不過是一葉障目的自我安慰罷了。人工智慧將徹底撼動人類社會的底層結構，而藝術也是其中之一。當我們自大地認為人工智慧藝術缺少深層思考，或者說缺少靈魂時——這也是反對者竭力攻擊的重點——我們人類似乎也沒有認清所謂的靈魂到底為何物，或許同我們無法了解的人工智慧黑箱一樣，靈魂只不過是一種錯覺。

正視人工智慧藝術是青年藝術家必須認清的現狀。人工智慧藝術的衝擊，一如攝影術對19世紀藝術的衝擊一樣，必將淘汰一部分藝術家，也能幫助另一部分藝術家成為新一代大師。攝影作為一種藝術語言，已經成為多數當代藝術家必備的能力之一，那麼在時代前沿的青年藝術家，是時候該學習計算機語言，創造出一種使人工智慧淪為人類藝術語言之一的藝術形式。

為了抵抗人工智慧藝術的侵犯，我們必然要找到它的弱點，並予以打擊。就目前而言，語義分析、情緒分析和象徵分析都是人工智慧藝術無法完美達成的功能，並且人工智慧還不能以大數據概覽整個人類社會的現狀，迅速把握重大事件和新聞，因此它也難以對我們最關心的事件予以回應，也無法創作出真正撼動人心的作品。

可是，當我們對調色盤中的色彩一無所知時，我們與人工智慧其實處在同一條起跑線上。所以，繪畫將走向真正的死亡。與15世紀的藝術家不同，今天的不少藝術家無法對自己使用的色彩作出一套詳盡的解釋，同時大眾並未普遍理解色彩背後的意涵，我們離色彩文化也漸行漸遠。

相比於繪畫中的色彩，現成品裝置中的每個物件卻都是你我最熟悉的東西，我們也清楚明白它背後的象徵、文化意義。事實上，並不是繪畫走向死亡，而是我們開始用現成品進行繪畫創作，進行藝術表達。所以，裝置藝術仍然有一段路可以走，特別是結合數字媒介或具有互動性的裝置藝術還能走的更長。

在人工智慧的衝擊下，藝術家的迅速反應也必然成為一項基本能力。攝影術衝擊繪畫的那段歷史告訴我們，呆在工作室里創作一幅傑作，可能不比在室外捕捉一場事件來得有用。在高速網路媒體聯通世界的今天，監控器、智能手機、社交網路每時每刻都在捕捉畫面，創造等待被藝術家點石成金的藝術品。挪用主義必須被青年藝術家接受，並像卡爾維諾小說《一位攝影家的冒險》中的主角安東尼奧諾一樣，在浩瀚無邊的圖像中選擇適合的部分拼貼在一起，組織成一幅意義重大的作品。

具有新巴洛克時代氣息的那種多元化、風格化和私人化的藝術創作觀念，必然被新的藝術秩序代替。在人工智慧藝術發展成熟的那天，一種將被後人視為嶄新的古典秩序將成為藝術的絕對準繩。我們今天付出的努力，就是去尋找每一條通向答案的線索。

最後，我已再三指明，因襲傳統、固守已知藝術風格（借用歷史上的藝術風格）的那類藝術家將與畫廠工人無異。他們的作品會提前被人工智慧藝術取代。那麼，何時危機才會降臨？誰知道呢！ 可能就是明天。

面對人工智慧，你害怕嗎？

（別怕）它現在最多輸出6.5萬像素的圖片

那麼，你怎麼看待人工智慧藝術？在留言區告訴我

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