獨家對話OpenAI首位常駐藝術家：即使AI能製造圖像，但人類依然願意繪畫
亞歷克斯·雷本（Alex Reben）的作品往往是荒謬的，超現實的。他用 DALL-E 創作了一張巨大耳朵的混合體圖片，然後由人類用大理石手工雕刻了出來。
（來源：COURTESY OF ALEXANDER REBEN）
這件事所傳達出的信息與每個人都息息相關。對於人類在滿是機器的世界中扮演的角色，以及這些角色是如何變化的，雷本展現出了巨大的興趣。
雷本說：“我用幽默和荒誕來處理很多這樣的問題。有些藝術家可能會以一種非常嚴肅的方式直面問題，但我發現如果你加點荒謬元素，就會讓想法更容易被接納，即使你試圖講述的故事非常嚴肅。”
雷本是 OpenAI 的首位常駐藝術家。這項任命嚴格來說是從 2024 年一月份開始的，爲期三個月。
但雷本與 OpenAI 的關係似乎很隨意：“這項工作有點模糊，因爲我是第一個，我們都在摸索前進。我可能會繼續與他們合作。”
事實上，雷本已經與 OpenAI 合作多年了。五年前，在 GPT-3 向公衆發佈之前，他就被邀請參與試用其早期版本。
他說：“我嘗試了很多東西，做了一些藝術品。OpenAI 很想看看我如何以不同的方式使用他們的系統。我答應了，因爲我也很想嘗試一些新的東西。當時我主要是用自己的模型製作東西，或者使用 Ganbreeder（生成式圖像製作模型的前身）等網站。”
2008 年，雷本在麻省理工學院的媒體實驗室學習數學和機器人。在那裡，他幫助創建了一個名爲 Boxie 的紙板機器人，電影《超能陸戰隊》中可愛的機器人 Baymax（大白）從它身上汲取了靈感。
他現在是隨機實驗室（Stochastic Labs）的技術和研究總監，該實驗室是美國加州伯克利的一家非營利藝術家和工程師孵化器。
我通過 Zoom 與雷本聊了聊他的作品、藝術與技術之間尚未解決的緊張關係、以及人類創造力的未來。
以下是我們的談話，內容經過了編輯。
《麻省理工科技評論》：你感興趣於人類和機器互動的方式。作爲一名人工智能藝術家，你會如何描述自己利用技術的方式？它是一種工具，還是一種合作者？
雷本：首先，我不稱自己爲人工智能藝術家。人工智能只是另一種技術工具。如果在人工智能之後又出現了我感興趣的東西，我不會說，“哦，我只是一個人工智能藝術家。”
《麻省理工科技評論》：好的，但這些人工智能工具是怎麼回事？爲什麼你的職業生涯都在把玩這種技術？
雷本：我在麻省理工媒體實驗室的研究都是關於社交機器人的，研究人和機器人是如何以不同的方式結合在一起的。
機器人 Boxie 也是一名電影製作人，它可以採訪人類。我們發現，人們會對機器人敞開心扉，並給它講述非常深刻的故事。這是在 Siri 等人工智能虛擬助手普及之前的事。
如今，人們已經熟悉了與機器對話。因此，我一直對人類和技術如何隨着時間的推移而共同進化感興趣。你知道，我們之所以成爲今天的我們，是因爲技術。
圖 | 紙板機器人和一副名爲《五美元可以拯救地球》的塑料面具藝術作品（來源：COURTESY OF ALEXANDER REBEN）
《麻省理工科技評論》：現在，有很多人反對在藝術中使用人工智能。人們對只需按下一個按鈕就能獲得圖像的技術有很多不滿。
人們甚至對這些工具的製造感到不滿，並認爲這些工具的開發商如 OpenAI 應該承擔更多責任。但你仍沉浸在藝術世界中，繼續用它創造樂趣和投身藝術。我想知道你如何看待這些聲音？
雷本：是啊，你知道的，在媒體上，負面的聲音總是更大。以積極的方式使用這些工具的人，有時並沒有那麼大聲。
《麻省理工科技評論》：但是，我的意思是，這也是一個非常廣泛的問題。人們出於許多不同的原因持負面看法。
有些人擔心數據集，有些人擔心工作被搶。其他人擔心虛假信息和世界被（人工智能創造的）媒體淹沒。這些都是合理的擔憂。
雷本：當我談到這一點時，我會以攝影爲例。我們今天看到的情況，基本上與當時發生的情況相似。
如今不再有靠爲商品繪畫謀生的藝術家了，比如爲雜誌或廣告牌上的廣告畫桃子罐頭。但那曾經是一份工作，攝影淘汰了那一批人。
你剛說了一句話，我寫下來了，“只要按下一個按鈕，就可以得到一張照片”，這也讓我想起了攝影。
任何人都可以按下按鈕，拍攝照片，但要成爲一名優秀的藝術攝影師，需要很多技巧。藝術品製作速度快並不一定意味着它比用大理石雕刻 60 年的東西更糟糕。它們是不同的東西。
《麻省理工科技評論》：人工智能發展迅速。類比到攝影領域，就好比我們已經超越了使用氰化物的溼版攝影技術，但我們肯定還沒有進入寶麗來階段。我們仍在思考這意味着什麼，無論是在藝術意義上，還是在就業方面。
雷本：是的，但你的問題涵蓋了很多方面。我們可以選擇它們中的任何一個，然後去做。
肯定有很多合理的擔憂。但我也認爲，審視技術的歷史，以及它如何真正賦予藝術家和人們創造新事物的權力，也很重要。
《麻省理工科技評論》：還有另一種觀點認爲，如果你有無限的人工智能生成的圖像，創造力的價值就會降低。
我很好奇，你在工作中看到了怎樣的平衡：你所做的 VS 技術爲你做的。你如何將這種平衡與價值問題聯繫起來，以及我們在藝術中能找到什麼價值？
雷本：藝術的價值，有經濟意義，也有批判意義，對吧？從經濟意義上講，你可以把一根香蕉綁在牆上，以 3 萬美元的價格出售。這單純取決於誰願意買它。
從批判的意義上講，再次回到攝影的例子，世界上有無數的圖像和照片，但仍然不斷有人拍出偉大的攝影作品。還有一些人通過做特立獨行的事情而與衆不同。
圖 | 雷本的展覽作品“我是 AI 嗎？”（來源：COURTESY OF ALEXANDER REBEN）
我會嘗試許多不同的想法。Plunger 是第一個作品（編者注：Plunger 是雷本按照 GPT-3 發明的藝術品做出來的真實作品）。我讓 GPT 描述了一件不存在的藝術品，然後我把它造了出來。
這稍微顛覆了我對作者的定義，但（創作過程）仍然需要我瀏覽數千個輸出，才能找到一個足夠有趣的輸出。
當時的 GPT 還不是一個聊天機器人。我花了一個月的時間編寫了一些文本，比如博物館藝術品旁邊的牆壁標籤，並讓 GPT 完成它們。
《麻省理工科技評論》：我也很喜歡你的耳朵雕塑。這是一個由 GPT-3 描述的雕塑，由 DALL-E 完成可視化，最後由機器人用大理石雕刻而成。這有點像“瀑布式開發流程”，而且是一個軟件接着一個軟件。
雷本：當文本到圖像模型出現時，向它提供我一直在生成的藝術品的描述顯然是有意義的。
這是一個鏈條，有來有回，人到機器，機器再到人。特別是那個耳朵作品：它從一個輸入 DALL-E 的描述開始，但後來這個圖像被一位人類 3D 藝術家變成了 3D 模型。
之後，它被機器人雕刻出來。但機器人只能完成有限的細節，所以人類雕塑家必須介入並手工完成。類似的工作我已經嘗試了 10 到 15 次，來來回回，把技術鏈接在一起。
現在鏈條中的最後一件事是，我會拍攝藝術品的照片，並讓 GPT-4 爲其創建牆壁標籤。
《麻省理工科技評論》：這在你的工作中不斷出現，人類和機器的不同互動方式。
雷本：我製作了一些視頻，展示這些東西的製作過程，以顯示有多少工匠被僱傭來製作它們。
在其他一些龐大的行業裡，我仍然能看到人工智能增加了人們的工作，他們將製造人工智能所能產生的東西。
《麻省理工科技評論》：我被生成式工具所帶來的偶然發現所打動，它在充滿隨機的世界裡生成藝術。你認爲你的作品與已有的藝術或現成的作品之間有聯繫嗎，比如杜尚的《噴泉》？
我的意思是，你可能不會看到一個小便器，就覺得它“太酷了”。但當你把玩這些工具時，在某個時候，你會發現一些亮點並對此做出反應，思考自己應該如何利用它。
雷本：當然是的。這實際上讓我想起了更多的街頭攝影，我在紐約上大學時經常這樣做，在那裡你會四處閒逛，等待一些東西來啓發你。
然後你就可以按照自己想要的方式來拍攝這張照片了。這兩者有點像。它肯定有一個策劃的過程。這是一個尋找東西的過程，我認爲這很有趣。
《麻省理工科技評論》：我們討論了攝影。攝影改變了它之後的藝術。出現了一些運動，人們想嘗試獲得一個“攝像拍不出來的現實”，比如印象派、立體主義或畢加索。你認爲我們會因爲人工智能而看到類似的事情發生嗎？
雷本：我想是的。任何新的藝術工具都肯定會改變這個領域，因爲人們不僅會發現如何使用這個工具，還會發現如何將自己與這個工具的能實現的區分開來。
《麻省理工科技評論》：談到將人工智能作爲一種工具，你認爲藝術永遠是人類製造的嗎？無論技術有多好，它永遠只是一種工具？
把這些不同的人工智能串在一起，你可以在完全不參與的情況下做到這一點。你可以有某種策展人工智能，來選擇它最喜歡的東西。那會是藝術嗎？
雷本：事實上，我有幾部作品，人工智能創建了一個圖像，使用該圖像創建了一幅新的圖像，並一直循環下去。
但我認爲，即使在一個超級自動化的過程中，你也可以追溯到足夠遠的環節，在那裡找到一些做決策的人。比如，也許他們選擇了所要使用的數據集，這便是其中的一個決策。
我們可能會看到酒店房間裡擺滿了機器人的畫作。我的意思是，我們幾乎不會在意的東西，甚至根本不需要人來策劃。
我想真正的問題是，製作一件藝術品需要多少人的參與。有沒有一個門檻，或者說，參與的百分比？這是個好問題。
《麻省理工科技評論》：是的，我想這就像，如果沒有人看它，它還是藝術嗎？
雷本：什麼是藝術，什麼不是藝術，這是人們一直在問的問題之一。我認爲更重要的是：什麼是好的藝術與壞的藝術？這是非常私人的。
但我認爲人類總是會做這些事情。在遙遠的未來，即使機器人在製造圖像，我們仍然會繪畫。
作者簡介：威爾·道格拉斯·海文（Will Douglas Heaven）是《麻省理工科技評論》人工智能欄目的高級編輯，他主要報道新的研究、新興趨勢及其背後的人。此前，他是英國廣播公司（BBC）科技與地緣政治網站 Future Now 的創始編輯，也是 New Scientist 雜誌的首席技術編輯。他擁有英國倫敦帝國理工學院計算機科學博士學位，深諳與機器人合作的體驗。
支持：Ren
排版：希幔
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