我们教机器艺术
我们教机器艺术
我不知道“如何艺术”——并不是因为缺乏尝试。我去了艺术学校，学习了色彩理论、构图等——但不得不承认，创作艺术对我来说并不是一件自然而然的事情。
我生成的这件作品 中途 不是坏艺术：
这难以置信。它不是 完美的 ，但它比我经过几年的努力所能实现的任何东西都要好几个数量级。
这花了几个小时专门的“快速制作”，将术语和短语完美地结合在一起以获得上述结果。例如，我生成的这个片段被称为：
这有点拗口，但我们会解决的。
该提示被输入到“扩散模型”机器学习算法中，该算法在网络上抓取的数十亿张图片上进行了训练。它通过数十亿张图像筛选关键字，然后将图像分层。
该图像是合法的艺术。
合法艺术
第一反应 真实的 艺术家们对这个亿点艺术对撞机是 通常是负面的 .这是有道理的，因为它降低了艺术家可以倾注于磨练技艺的真正的几十年。相比之下，通过十亿张图片筛子扩散一段文字 是 作弊。
不管这种感觉是否真实，机器学习艺术已经成为主流。虽然它不会剥夺“真正的艺术家”在创作过程中的重要性，但它确实 改变 它。
部分提示引用“ threyda、KIRSTEN ZIRNGIBL + 彼得·韦斯特曼。” 这引用了艺术集体 特里达 （看看他们的服装，这是顶级的东西）。我真的很喜欢这些艺术家创作的作品，作为一个人，我想要更多这样的内容。他们的 独特的艺术风格 是关键。
帮助支持这些艺术家：
Kirsten Zirngibl 的投资组合网站。
Peter Westermann 的投资组合网站 .
艺术家越多产，模型中嵌入的参考点就越多，模型会给你带来可怕的好结果。以多产的幻想艺术家为例 弗兰克·弗雷泽塔 ，其独特的艺术风格从这个生成的图像中散发出来：
弗兰克·弗雷泽塔 (Frank Frazetta) 将瑞文戴尔 (Rivendell) 建在雄伟的瀑布中的戏剧性空中渲染（Midjourney）
将其与他们的实际工作进行比较：
The Sea Witch (Frank Frazetta)
道德、法律灰色地带
使用艺术家作为生成艺术的输入的道德和法律地位是……复杂的。
弗兰克弗雷泽塔于 2010 年去世， 为他的后代留下凌乱的遗产争执 .他们的艺术是有利可图的，多产的，并塑造了流行文化中幻想/科幻作品的演变。
如果您想像 Sea Witch 那样营造氛围，那么使用他们的风格作为输入是有意义的。艺术家使用他们的作品作为新事物的输入，有多少功劳？
如果我卖掉弗兰克弗雷泽塔的财产，是否应该得到报酬？ 弗兰克·弗雷泽塔 (Frank Frazetta) 将瑞文戴尔 (Rivendell) 建在雄伟的瀑布中的戏剧性空中渲染 ?
应该 我基于道德理由相信艺术家？
虽然弗兰克可能已经去世，但这个问题对于在世的工作艺术家来说至关重要。 Kirsten Zirngibl 和 Peter Westermann 不是知名艺术家，我对使用他们的名字作为我创作的艺术的输入感到矛盾。
一方面，看到有人通过大量生成衍生 AI 图像从崭露头角的艺术家的作品中获利并不是一件容易的事。
另一方面，这位艺术家可以成为大量衍生出他们风格的衍生作品并出售。或者通过注入新的艺术风格来探索创造可能性的新途径。或者将职业明确地作为扩散模型艺术品的输入。
至少，你现在知道了两位你之前可能不知道的艺术家的名字。被发现不是工作艺术家所面临的 90% 的挑战吗？ （另外 90% 是为您的工作获得报酬）。
最糟糕的是，我什至不知道这些艺术家的名字对生成的图像有多大影响。这些扩散模型不是“幂等的”——它们每次都会产生不同的结果。无法追踪这些艺术家对输出的影响有多大。
此外，您可以混合搭配艺术家和风格——比如这幅灵感来自弗兰克弗雷泽塔和印象派画家的作品 克劳德·莫奈 ：
温暖的有机精灵木城，建在凉爽的山上，有瀑布；戏剧性;空中拍摄；惊人的莫奈日落；弗兰克·弗雷泽塔 (Midjourney)
淘金热来临
对于有抱负和工作的艺术家来说，AI 生成艺术的压力和质量改变了游戏规则。不要浪费时间完美地复制老大师的风格。你会在几分钟内被超越。
相反，目标应该是创造一种独特的艺术风格，发布尽可能多的内容，并传播开来。虽然计算机可以在十亿个参考点上作弊，但结果与这些参考点有关。新风格，真正的艺术创新仍然是纯粹的人类。
艺术家不可避免的商品化指日可待——发现新的内容以供机器使用。
如果你能半途而废地使用 Python 代码，那么小伙子就可以戴上头盔了，因为定制机器学习 (ML) 算法的产品化就在这里。每个可以想象的数字内容向量都会有人创建自定义算法，您可以以非常合理的速度使用。
在这十年中，我们将看到电视、电影、小说、游戏的机器学习化——任何和所有 内容 将全部或部分具有 ML 组件。
AI艺术品，武器化
虽然这项新技术存在道德灰色地带，但显然存在不道德的用例。
已经有一些网站实施了相同的扩散模型，可以从上传的照片中生成任何女性的逼真裸体渲染。上传一张穿着衣服的照片，得到相同的照片，但衣服脱掉了。
这是性侵犯。
这与未经同意擅自移除某人的衣服之间的道德差异为零。是什么让它如此阴险的是没有人会知道你已经做到了，而且它可以在几秒钟内完成。
让它如此可怕的原因在于它很容易被用来在网上欺负女性。在线骚扰已经是一个大问题，能够匿名“泄露”人工智能衍生的裸照将使这个问题变得至关重要。
这也可以作为一种政治武器。在选举期间的正确时间泄露一个丑陋的 AI 生成的政治家形象，你可以播下足够的怀疑来影响竞选活动。在一个已经与“假新闻”作斗争的世界里，我们如何相信自己的谎言？
扩散模型图像是公开羞辱的核级武器。
学习机器的伦理
我在这篇文章中花了很多时间探讨机器学习的道德性，我最近读过的关于这个主题的大多数其他评论文章也是如此。
人工智能的伦理根深蒂固——艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）写道 机器人三定律 **** 1942 年。作为一个社会，只要我们有计算能力，我们就一直在思考创造非人类智能实体的困境。
机器学习 (ML) 算法的伦理问题使这些困境超出了科幻小说的范畴。我们实际上已经教会了机器如何学习。 该技术已经可供所有人使用 .
这意味着从这项技术中提取价值的每一种可能的方法都将被尝试——好的、坏的和丑陋的。它将在全球范围内进行。
我不认为我们比阿西莫夫更接近于回答道德问题。
我能做的最好的就是找出机器学习适合的地方 我的 个人道德框架——决定如何 我 将使用机器学习，以及我将如何使用 不是 .
对我来说，这意味着我将继续使用艺术家姓名作为输入过滤器，但要归功于他们的作品。我的理由是他们不拥有我创作的作品——但我承认没有他们就无法完成。
这也意味着不要使用可用于伤害他人的丑陋服务。
您必须自己找到这些问题的答案。
不过，无论您降落在哪里，都知道这仅仅是个开始。艺术史的下一章是关于人类如何创造 奇点 .
我希望我们能为这种新形式的智慧注入道德。
艺术史的下一章是人类如何创造奇点的故事。我希望我们能为这种新形式的智慧注入道德。 （中途）
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