如果法院裁定照片不受保護,因為照相機完成了大部分工作,那麼在創作過程方面就會出現一系列全新的問題。例如,在一個大型工作室中聘用了一組學徒的畫家又該如何看待?賣出依著名畫作製作的手工蝕刻版畫的雕刻師呢?畫完成後,盛裝的肖像畫中的描繪對象是否可以對創作過程提出某些要求?精心維護景觀的園丁是否可以對水彩畫家筆下的景色宣稱自己也是創作者?在哲學層面上,同時確立攝影是藝術品也是文獻的雙重功能並非易事,但這樣可以避免更多棘手的問題出現。
19世紀,大多數西方藝術市場為攝影確立了某種形式的版權保護,承認攝影作為媒介本身就包含大量創造性的人為投入。然而,在大眾心目中,攝影師在很大程度上仍被視為技術執行者。1899年,阿爾弗雷德·斯蒂格利茨感嘆道:“在選景、佈景、照明、曝光和沖印之後,所有的後續步驟幾乎不需要思考。攝影過程中人為干預似乎僅發生在最後端–底片沖洗和打印,而不是貫穿整個圖像生成過程。”19世紀,攝影在法律上被確認為一種藝術形式,並在20世紀大部分時間內說服起初持懷疑態度的博物館館長。
隨著攝影日益增長的獲利能力,關於它缺乏創造性的爭論逐漸消失。
人工智能時代的創意與商業化
攝影作為媒介的成功在很大程度上依賴於早期對它的描述,這些描述迎合了19世紀的情感。隨著歐洲經濟步入工業化的未來,相片的機械可靠性提升讓它成為一種符合當時意識形態的視覺表現形式。將人與相機分離是維持攝影作為一種公正視覺形式這一神話所必需的。然而,要將攝影納入創意經濟的版圖,攝影過程的每個環節都需要人的參與。
支持者們常以反映21世紀民主理想的辭藻描述人工智能生成圖像,無論他們是否有此意圖。Stability AI公司向德國非營利組織LAION支付了多億張圖片的開放資料庫使用費。LAION在描述其工作時提到了民主精神,預期會面臨侵權指控。LAION網站上極少的信息強調了它的公益性質。這個“100%非營利”且“100%免費”的組織致力於“解放”機器學習研究。他們的工作促進了“公開教育”,而其對現有資料集的再利用也被描述為“環保”。
Stability AI也采取了類似策略,自稱是“人民的AI,為人民服務”,儘管他們將文字到圖像模型Stable Diffusion變成了有利可圖的資產。該程序的易用性是另一個賣點。數位藝術家無需使用昂貴的專業軟體就能製作有視覺吸引力的素材。
對Stable Diffusion的訴訟將被告方的平等主義語言描述為利用從網路獲取資料集的法律灰色地帶的詭計。在原告引用的一次採訪中,Midjourney創始人Tim Holz說,據他所知,“每個大型人工智能模型基本上都是根據網路上的東西訓練出來的。目前,這沒有問題,法律還沒有專門規範這個。”與此同時,數位藝術家群體及其支持者聲稱,人工智能生成的圖像之所以引人注目,是因為它們是由含有版權素材的資料集訓練出來的。他們否認人工智能生成的藝術作品有原創性,並建議將其視為“21世紀拼貼藝術”的一種形式。
然而,由於人工智能藝術快速、低成本又易於使用,它持續吸引廣泛用戶群。Lensa是一款為用戶生成肖像的人工智能應用,在推出“魔幻肖像”功能的五天內就獲利820萬美元。DALL-E 2子論壇是一個討論如何使用OpenAI圖像生成平台的線上論壇。支持者將從資料集中招喚圖像的過程描述為“提示工程”,強調人類必須透過提供提示來干預人工智能。
還有一些人希望提升人工智能藝術的地位,使它與其他形式的數位藝術並駕齊驅,稱之為“合成藝術”。這種分類暗示它涉及比圖片生成工具的機械操作更複雜的過程,喚起了對不同美學元素的積極整合。與19世紀的福克斯-塔爾博特及其同時代人一樣,“合成藝術家”認為人工智能藝術只是將繪畫中最費時的部分自動化,從而釋放人類認知,使其專注於更高階的創作。
當代評論家認為,提示工程和合成藝術並不是新職業,而是為了使人工智能生成的藝術作品與人類藝術家的作品等同所必需的委婉說法。正如攝影作为媒介的發展一樣,當今有關人工智能的辯論常忽視人類創造力的概念本身是如何被商業化和勞動塑造的。
“與攝影一樣,當今有關人工智能的辯論常忽視人類創造力的概念本身是如何被商業化和勞動塑造的。”
經濟偏見與自動化的幽靈
從更廣泛的圖像史角度看待人工智能藝術,可以減輕人們擔憂它是烏托邦式未來的前奏。圍繞人工智能生成圖像的辯論將它妖魔化,問題在於,人類製作的藝術被取代並非不可避免。在不斷變化的經濟環境中,市場可以進行調整以緩解失業問題。正如法律學者Ewan McGaughey指出,二戰後,42%的英國工人下崗,但英國仍設法維持了充分就業。在當代有關自動化的辯論中,不穩定的真正驅動因素往往與20世紀以來勞動保護的削弱更為相關。在美國,自動化很容易成為削弱工人保護的替罪羊。我們將攝影技術的發展視為技術變革,而非以工人流離失所為特徵的大浪潮。
就攝影而言,我們編造了一個神話,相機可以自動生成圖像,無需人為解釋。然而,為使商業力量理解攝影過程,我們將其重構為一種繪畫形式,即人類在感光材料上使用光子進行標記。
將技術理解為將人與機器嚴格劃分開的做法,幾乎沒考慮到我們經常以混亂的方式與自己的工具融合。人工智能生成的圖像將對版權法產生重大影響,但反對“電腦生成藝術”的文化反作用忽視了計算已經融入藝術的方式。
“將人工智能藝術視為更廣泛的圖像史的一部分,可以減輕人們擔憂它是烏托邦式未來的前奏。”
19世紀中葉,版權終於延伸到攝影領域,部分原因是為避免其他形式的藝術工具受到審查。使用iPad上的電腦軟體製作手繪效果的圖像的藝術家,其創作過程是否不如手工繪圖者?我們當然可以判斷一個比另一個更有價值,但聲稱一個更具原創性就很難辯護。
藝術遠不止是以數位形式捕捉網路上的東西,但網路是藝術家謀生不可或缺的工具。人工智能生成的圖像在網路上的傳播不會徹底消除人類藝術,但它確實代表創意經濟中市場激勵機制的重新洗牌。像大學論文這類也面臨人工智能取代威脅的人類創造領域一樣,創意“產品”更多的是過程,而不是作為商品的藝術。
對視覺文化歷史學家來說,人工智能生成的藝術作品引發的辯論,與過去的藝術運動一樣,都反映了當下的政治格局。塑造我們政治經濟版圖的私營科技公司將大型開放資料集包裝為“民主”,而被整合藝術家則主張加強財產保護。在“真相”成為政黨之爭概念的今天,我們無法再從照片的表面真實中尋求慰藉。人工智能圖像生成器完全有能力模仿傳統攝影的外觀,逼使我們正視人類製作圖像的方式。
