破而未立：
人工智能 vs 艺术

人工智能的力量显而易见。它被用于快速实现创意，完美替代现实中的摄影场地和数字世界中的 Blender 软件。但部分艺术家强烈反对使用 AI，尤其是商业用途。他们声称一些公司通过人工智能盗用他们的作品而不支付任何费用。美国本有健全的知识产权法旨在解决这类问题，但随着 AI 的崛起，我们又如何确保人工智能遵守人类世界的法则呢？

首先，人工智能这个名字就不算准确。目前有两种流行的“人工智能”形式：基于转换器的生成式预训练模型（Generative Pretrained Transformers，简称“GPT”）和扩散模型，它们都是人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称“ANN”）的形式。

GPT 作为目前最常见的 ANN 类型，是现下最成功的基于文本的 AI 程序。撰写本文时，OpenAI 的 ChatGPT 已拥有超过 1 亿用户。我用它来练习法语，我的一个朋友用它来撰写创业公司文案。与以往仅基于给定任务相关文本进行训练的语言处理器不同，GPT 是基于大量广泛的文本进行训练，然后才会获得具体的指令。

扩散模型（Diffusion models）如 Stable Diffusion 和 DALL-E 2 同样是人工神经网络（ANN），其主要功能是生成图像。这些网络训练时使用了大量的图片，并且每个图片都与某些文本描述相关联。然后，它们被提供一张“噪音”图片，该图片基本上看起来像老式电视静态图像。然后，它们被指示在噪音中找到一张图片。如果你曾经看过云朵并看到一个面孔，或者盯着天花板看了太久并开始看到奇怪的图像出现，那么你实际上做了同样的事情。

鉴于这种运行方式，在我看来，以“智能”来形容这两种模型仍为时尚早。毕竟，它们没有足够的自我意识。即便你要求 Stable Diffusion 或 ChatGPT 自我定义，它们也还无法作为各自构成的一个部分来完成真实深刻的自我阐述。而如果 ChatGPT 用大量时间在自身系统和与他人对话中进行训练，然后针对这些数据进行不断的改进，那么也许它会慢慢发展出自我意识。

自我意识，是个体的、独特的视角，是创意能直抵心灵的关键，也是我们在考虑版权法时的核心环节。事实上，这些人工智能经常输出与它们训练文本内容一字不差的内容。但即便是高中生抄袭剽窃也能想到进行一定程度的改动。其实，分辨一份人工艺术创作来源于艺术家的有意引导还是简单的通用提示词并不难。Engman 告诉 SZ Magazin，“当我添加了像'获奖者'或'自豪'这样的情感描述时，人工智能会生成全新的图像。”AI 生成器可以表现这些抽象概念，但目前还无法通过体验来产生共情。因此，尽管许多人声称这些人工智能模型是艺术家或策展人，但我还是认为它们更像是艺术家手中的工具，比如画笔，又比如相机等。

上世纪 80 年代，Andy Warhol 曾在作品中大量使用有版权的照片、电影剧照、商标、广告和汤罐。每每被起诉，他都会以作品的变革性来进行自我辩护。就像天主教做弥撒时，一块普通的麦面饼会被视为基督的身体一样，Warhol 声称他把这些物品变成了艺术。这在当时引起了轰动，而即使几十年后的今天，他的作品仍充满争议。2022 年，摄影师 Lynn Goldsmith 在最高法院阐述自己的论点，Warhol 使用她的作品应该支付报酬。目前法院还未就此案做出最终判决。在商业作品领域，模仿很难自圆其说。“我认为，电影人或许无法接受其电影作品没有变革意义的评价。” 最高法院副大法官 Elena Kagan 在 Warhol 案中如是说。但电影制作者不能读完一本书就自行将其改编成电影，他们必须要为使用这些作品付费以给予书籍作者们合理的报酬。但据我所知，Stable Diffusion 和 ChatGPT 从未为任何对它们的模型做出贡献的人支付知识产权费用。艺术家和作家的全部作品都被这些模型吞噬到巨大的知识库中成为训练素材。甚至有时，它们会输出与某些艺术家作品极为相似的“作品”。我也在它们的知识库中。我的自拍和写作常被挪用。 有个能模仿我 Twitter 的机器人 。1 月份甚至出现过一个 4chan 帖子污蔑我自己就是由 AI 生成的。我年轻时曾混迹于无政府主义黑客的圈子，他们信奉信息自由。在他们看来，模仿是自然的，模因传播对人类的进化至关重要。在网络时代的早期，这看起来没什么问题，我看着趋势和信息像细菌一样在数字网络中传播。而如今，我看到的却是大公司盗用我那些牛逼朋友的创作，零成本利用他们在社交媒体上的作品攫取巨额利润。我一位插画家兼纹身师朋友 Caroline Caldwell 说，早就有平面设计师挪用她的设计来制作前卫啤酒品牌的 logo 或口号 T 恤，而 AI 的存在更是雪上加霜。她本就勉强度日，痛苦且沮丧。于她而言，艺术是关于人性的创作，以建立连接为目的。显而易见，AI 可以用来制作吸睛的图像，但它能制作真正让人感到被理解、被看见、不再孤独的东西吗？这些图像某种程度上只是像素的集合，我们只能从纯粹的美学角度来评价它们。但对于很多人来说，艺术背后的人性元素才是关键。艺术从来都不只是看一幅图像，而是和某个人群产生共鸣，甚至共情。

ChatGPT 基本上依托于大量文本集合去运行，信息仅在后期进行加工。但像 Stable Diffusion 等模型的训练则需要更真实和精准的数据 —— 极大量的数据。但这些数据准备通常都被外包至“南方世界”（Global South）的血汗工厂完成。

每个使用过 CAPTCHA 的人都参与训练了 AI —— 输入单词、字母、辨认人行道和路灯的照片等等。有一段时间，一群 4chan 水军会在每个 CAPTCHA 中输入一句脏话，希望将这些脏话插入使用 CAPTCHA 数字化的电子书中。尽管 OpenAI 和其他公司制定了 AI 的运作原则，但使用廉价甚至免费劳动力的做法令我害怕。谁又能保证 4chan 的水军不会拼命点击儿童的图片以提高特斯拉撞到儿童的可能性，或者故意将冒犯性或创伤性图像标记为安全呢？

为什么这些公司要专注在生成文字和图像呢？这是人类与生俱来的能力和使命 —— 人类神经体系本就定向于处理语言和图像。难道 AI 在医学研究、安全措施或风险分析领域的潜在应用不是更有意义吗？AI 完全可以弥补这些方面人类的固有缺陷和不足之处。

AI 已被用于提高驾驶安全、防止人们越线、帮助医生识别早期癌症、提高电网和公共交通的效率等领域。艺术家和教育家 Melanie Hoff 指出，我们完全可以将 AI 纳为己用。AI 的“结构绝不只是使用已有的架构或者那些架构能够产生的信息。”她解释说，“ChatGPT 和 Stable Diffusion 的问题在于人们大量使用已有的数据集……而不是制作自己的数据库和 AI 架构。”

Hoff 向我介绍了她制作的系统 “Partisan Thesaurus”。她将一个链接常见相关词的早期 AI 在两个不同的文本库上进行训练——一个是共和党的演讲和写作，另一个在来自民主党——它找到了否则可能会被掩盖的偏见。她还介绍了 Bomani Oseni McClendon 的作品，尤其是一本名为《Black Health》的书，在 WebMD 找到全部关于“黑人”或“非洲”的引用，发现并谴责了医疗世界令人不安的偏见。

这些作品对我来说，远比仅以消费或广告为目的从现有内容中盘剥出更多内容有意思得多。这些作品中使用人工智能，简化了对人类来说本可能困难耗时、但对电脑来说却简单直接的工作，找出了本来可能被掩盖或忽视的问题。那不应该才是人工智能存在的意义吗？

记者 Edward Ongweso Jr 曾对我讲过他对科技公司试图打造一个神的担忧。“他们（认为），如果我们将（AI）整合到社会中，我们会变得更强……作为监管者更好地组织资源，确保更优运作。” 这些所谓的 AI “神”无非被用于进一步榨取利润，消耗人类的时间和注意力，而不是建立为了改善人类生活而设计的人文系统。

AI 是个模糊地带；相关公司更是以低调神秘的姿态示人。他们的算法和数据库都是专有的，被严密保护着。我所有在这个领域工作的朋友因受雇主限制，都无法公开回答我的问题。考虑到硅谷永远“激进和颠覆”的理念对政治、社交生活以及大脑产生的影响，也许终于到了让这些公司放慢脚步的时刻。无论他们要创建什么样的体系，都应该是以人性为基础的，而非无休无止地掠夺这个已经快要被榨干了的世界。

这里让我想起 George Washington Carver 的作品。你不能只建一个农场，年复一年在同一片土地种植同样的作物。土壤的肥力和结构都会遭到破坏。你需要轮流种植不同的作物，回馈土地。ChatGPT 或 Stable Diffusion 又给予我们什么回报呢？

OpenAI 成立的初衷是成为一个非营利组织，以推进人工智能技术的透明度。然而，它的子公司是以营利为目的的，比 Google 的人工智能研究部门更神秘。虽然我寄希望硅谷已经从上一次快速推进和破坏的经历中吸取了教训，但也不得不意识到，只有用户的倡导和推动才能让这个新科技被更好的使用和监管。尽管被有能力的艺术家合理运用，AI 可以创造对社会有意义，甚至有价值的产物，但这真的有必要吗？我们还需要多少图像、视频和文本来争夺我们的注意力？拒绝支付插画师费用而使用人工智能制作本质上都是仿品的图像，意义又是什么？