一起游逛 2023 影像上海 探讨“人工智能将如何改变摄影？”

正值 2023 影像上海『核⼼』与『平台』、『出版』与『⼴⻆』版块即将在这周双双拉开帷幕，艺廊网ArtThat 首次成为媒体合作伙伴，我们借此契机以“人工智能将如何改变摄影？”为主题分别邀请在 AI 、摄影以及艺术创作领域有建树的大咖们，一起边游逛边访谈。

作为一位艺术评论者，也是蒙特克莱尔州立大学视觉文化助理教授，夏洛特·肯特（Charlotte Kent）在本文中写道，当艺术家尝试这种快速发展的技术时，他们发现了创作机会、荒谬和偏见。

今年早些时候，当我问摄影师劳里·西蒙斯（Laurie Simmons）为什么开始使用人工智能作为创意工具时，她说：“因为它存在！”西蒙斯最初对人工智能的兴趣是在 COVID-19 新冠大流行时限制了短途旅行或聚会拍摄照片时出现的，她最近使用 DALL-E（2021 年推出的流行文本到图像生成器）来创作新作品。在人工智能在整个 2022 年引发的关于版权和原创性的辩论中，她是越来越多的摄影师其中之一，探索这项技术的潜力和本身固有的问题。

围绕人工智能和摄影的许多担忧源于文本到图像生成器缺乏组织审查或问责，这些生成器在互联网上抓取数十亿张带有相关文本（标题、标签等）的图像，来当作数据库提供训练。一群艺术家最近对 Stability AI 提起集体诉讼，指控其侵犯版权，摄影图库服务 Getty Images 也是如此。对艺术死亡的焦虑似乎伴随着当代艺术的每一个新发展，即使艺术家在实践中采用和适应新工具。西蒙斯最近在由 Web3 平台 Fellowship 组织的在线收藏《房子内外 II》中展示了她的一些新作品。

劳里·西蒙斯，（在房子里和周围 II #32），2022

劳里·西蒙斯，（在房子里和周围 II #13），2022

在许多方面，人工智能是一个过于宽泛的术语，涵盖了从自动驾驶汽车到电子邮件措辞提示，再到个性化医疗建议的所有内容。它支持你从 Google 搜索以及 Photoshop 中的对象选择工具。对于许多艺术家来说，人工智能意味着可能性的彻底解放，但这项技术也预示着许多创造性劳动的自动化。于是，人们开始担心自己的工作。

艺术家最初对一种称为 GAN 或生成对抗网络的早期形式的 AI 感兴趣，它从现有数据（包括图像）中创建复合视觉效果。GAN 允许艺术家编译个性化的数据集；例如，摄影师可以使用自己的图像档案来创作新颖的作品。相比之下，文本到图像生成器依赖于没有一个艺术家可以编译的海量数据集。直到最近，他们还需要开发人员的邀请才能访问这些生成器。但是，到 2022 年，随着技术的普及，越来越多的艺术家开始分享他们的实验，人们亲眼目睹了这些系统可以从简单的一串单词中创造出什么来。

查理·英格曼，停车场 I，2023

西蒙斯将使用 DALL-E 的体验与观察模拟照片出现的体验进行了比较。几乎立即，艺术家能够制作出再现她作品所熟知的家庭和心理内在的图像，包括家庭环境中的洋娃娃一般的人物，延申了在她实践中普遍存在的女权主义话语。即使她用人工智能生成的人物在户外、在田野里漫步或坐在露台上，她的作品也暗示出了其中的小插曲，营造出一种人物被物体和环境所包围或限制的感觉。一幅“自画像”描绘了一个女人在乡间小路上遛狗，与西蒙斯、她自己的狗，甚至她家附近的道路都有着惊人的相似之处。

在她早期接触 DALL-E 后不久，她对自己的过程变得更加慎重，并开始识别特征和属性，来仔细构建更准确、更有效的文本提示。对于西蒙斯来说，这些提示感觉像是秘密，至少目前是这样，也充满了惊喜。“有些日子我觉得自己像一个人工智能耳语者，有些日子像失败者，”她说。

我们的身体姿态、手势动作表达了内在的心理状态，但人工智能很难处理情绪上的审美。

查理·英格曼，甜脸颊，2023

由于这些图像生成器提取的数据来源范围广泛，从摄影图库、新闻图片、社交媒体帖子和个人网站，结果可以从真实到不可思议。纽约摄影师查理·英格曼（Charlie Engman）认为，人工智能对身体的有限理解源于通过图像感知它们，而不是生活经验。凭借舞蹈和表演的背景，英格曼的作品涵盖了时尚照片以及他母亲的合作肖像。他的人工智能实验进一步推动了其中一些想法，探索了该技术如何能够让身体动作表达。

悲伤或快乐可能会出现在人工智能生成的脸上，但不会在这些人物的姿势或手势中复刻。英格曼观察到，表演者的肢体语言包括随着时间的推移而培养的微妙动作选择，以表达思想和感受，但这些很少能够在人工智能数据集中准确读取出来。与图像关联的标记通常不会指定效果与特定手势之间的关系。例如，一种情绪可能被确定为快乐，因为许多带有微笑的图像被标记为“快乐”，但人工智能可能不会被提示识别其他微妙的姿势，例如放松的肩膀。对于英格曼来说，这种差距是探索这项技术的其中一个令人信服的理由。

查理·英格曼，时装设计 V，2023

他使用另一个文本到图像生成器 Midjourney 制作的作品出现了奇怪而不可能的扭曲，其中许多违背了物理定律和物理特性。他能够使用该工具来创造他永远不会要求受试者的情况，出于道德原因和生理限制。例如，他把身体图像融入椅子，俏皮地讽刺了现代办公室生活。其他实验产生了模仿时尚传播的视觉语言的图像，在他的版本里以细长的模特为特色，看起来既熟悉又不自然。任何对制作图像感兴趣的人“至少必须保持好奇心，”英格曼说。

当 DALL-E 和 Midjourney 被广泛使用时，许多人也好奇这些数据集如何解释各种身份和生活方式。跨学科艺术家兼研究员明妮·阿泰鲁（Minne Atairu）在 2020 年对人工智能产生了兴趣，这是她作为哥伦比亚大学博士生对创意技术进行持续研究的一部分。阿泰鲁的工作主要集中在技术可以复制或改变文化历史中缺失的方式，特别是后殖民时期尼日利亚的文化历史。

明妮·阿泰鲁，金发辫子研究 IV，2023

最初，她训练了一个 GAN 数据集，根据她从 Instagram 下载的黑人模特的图像来制作肖像。当她转向 Midjourney 探索时，她发现系统对黑人身份进行成像的能力产生了反复出现的刻板印象，尽管她努力超越它们。在生成器中输入特定的描述，产生了一个黑人在城市景观中的图像，她发现细节与她在哈莱姆的社区非常相似。经过一番试验和错误，阿泰鲁推断， Midjourney 通过关联鲜艳的颜色和黑色来假设一系列社会经济条件。

就像形成它们的数据集一样，这些系统也不是中立的。 Midjourney 的局限性进一步刺激了阿泰鲁对文本到图像生成器如何描绘黑人某些特征的研究。她的系列《金发辫子》（2023 年至今）解决了这个问题和所需的纠正工作。要求“金发”作为她的文本提示的一部分，产生了一个郊区的中产阶级周围环境，再现了广泛的文化刻板印象，强化了种族主义想象。由于数据集中关于人的信息有限，生成器也可能陷入困境。阿泰鲁解释了美拉尼西亚人，斐济、印度尼西亚和巴布亚新几内亚的土著居民，如何拥有自然浅色的头发，但引擎努力描绘的这一点表明它并不熟悉这种身份。当她要求提示生成两个人的图像并指定黑色色调时，对金发的请求会出现在两个人物上，但生成器似乎无法使他们具有相同的肤色；一个总是比另一个轻。

明妮·阿泰鲁，金发辫子研究 V，2023

“代码偏见和刻板印象无法通过调整文本提示和精选选项来根除，”她说。“相反，为了解决此类推理问题，开发人员需要审查用于训练模型的底层数据结构。阿泰鲁的照片可能不代表真实的人物，但它们反映了一种重要而持久的信息偏见。“无论多么超现实，”她补充道，“总会有差错。”

这些还处于早期阶段，许多人认为这是人工智能生成图像的特殊而脆弱的时代。仅仅根据图像质量或真实性来诋毁这些表征，就忽略了它们产生的文化不平等的更大观点，无论是在社会习俗还是在线数据方面。试验这些系统是要求它们变得更好、更具包容性的第一步。当英格曼和西蒙斯将他们的工作推向新的美学方向时，阿泰鲁提醒我们 AI 数据库背后的假设和不平衡。

明妮·阿泰鲁，金发辫子研究 II，2023

所有照片均由艺术家提供

人工智能可能已经开始从根本上改变我们对摄影的看法，但请记住，这种讨论一直是媒体发展的一部分。在这种新的背景下，围绕作者身份和创造力的旧争论将重新出现，考虑到图像美学和伦理的艺术家要求更认真地收集数据是正确的。随着人工智能与摄影的关系不断被定义，它仍将由艺术家以有趣、创造性和批判性的方式探索技术的极限来塑造。

最后，作为译者、前独立策展人，也有过摄影艺术创作和展出，个人认为摄影在一百多年前，是以记录真实或真实记录为目的而诞生的。在早期也有通过剪裁和暗房后期，来实现一些既真实又虚幻的画面，或是不同角度的表达目的。只不过到今天，随着 PS（Photoshop）和各类美图、修图应用的出现，真实离我们越来越远，荒谬离我们越来越近。

在迈向通用人工智能（AGI）的路上，想象一下，当我们脑中闪现出的种种灵感，又何尝不是更高维生物对你我每个人写下的提示呢？正如马斯克所说过的，我们又何尝不是在一个更高文明模拟的矩阵游戏之中。作为生活在这其中的每个个体，又该如何去追求真实、抛却荒谬以及抵制偏见呢？

原创译介：Alan Huang

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