2022年，生成式人工智能技术取得突破性进展。AIGC工具可以根据人类指令，迅速完成写文章、绘画、作曲甚至制作视频和动画等任务，其“创作”涉猎的范围几乎可以媲美人类，而且水平随着训练量增加还在不断提升。在文艺领域，这项技术更为广泛地引发讨论。
在4月22日，当代艺术家蔡国强发布了蔡国强人工智能艺术计划cAI™ ，而此前，在4月13日伦敦举行的“2023年索尼世界摄影奖 (SWPA) ”颁奖礼上，没有受邀发言的获奖者、来自德国的摄影艺术家Boris Eldagsen却冲上舞台夺走话筒，宣布自己获奖的作品是AI图像生成器DALL-2创作，所以拒绝接受奖项。这不由得引人发问：当下，AI究竟将会给人类文艺创作带来怎样的形态和生态？
人工智能给艺术创作带来了什么？
在2010年上海世界博览会上，一款跳舞机器人出现在人们的视野中，其翩翩舞姿引起众人驻足观看。2012年，计算机使用了1.6万个cpu，学习了100万张猫脸图片，在反复训练3天后生成了一张十分模糊的猫脸图片。2013年，英国金斯密斯学院教授西蒙·科尔顿开发了一款名为“傻子画师”的绘画程序，该程序能够从报纸上自主提取关键词，并生成与该关键词相关的图像，显现出超越图灵测验的创造性、灵巧性和想象力。
2014年，即图灵测验发表72年之后，聊天机器人“尤金·古茨曼”最终通过了所有测试。2015年1月，莫德文采夫的艺术创作机器人“深梦”正式上线，自此之后，“深梦”成为很多AI艺术家放飞艺术想象的绝佳平台。波普艺术家泰琳·萨顿上线“深梦”，于2017年创作了首张AI音乐专辑《我是AI》。2018年，法国著名的艺术家三人联盟机构“Obvious”利用神经网络算法及对抗生成网络模型生成的艺术作品《埃德蒙德·贝拉米肖像》以逾43万美元成交，创造了AI艺术的新纪元。
2022年9月，在美国科罗拉多州的一场艺术竞赛中，游戏设计师杰森·艾伦使用AI绘图工具生成的作品《太空歌剧院》在数字类别比赛中夺得头奖。这在艺术史上是人类第一次把奖项颁给人工智能生成的作品。但这也引发了艺术家的强烈反对，他们指责艾伦本质上是在作弊。2022年11月1日，世界上第一个全部由人工智能和艺术家共同创造的数字艺术展，在中国深圳闭幕。
机器学习运用到文艺领域
在多种技术交织而成的新型创作语境中，理解人机交互模式、探索人机协同应用场景，是智能时代进行文艺创作的新要求。生成式人工智能的技术基础是类脑神经网络。大数据时代的到来，提供了海量的训练数据以及必要的算力基础和庞大的数据模型，有力推动生成式人工智能走向成熟。
这项技术有效推动机器学习向人类所需要的方向迈进，并在较短时间内运用到多个领域。在文艺领域，生成式人工智能的学习对象是知名艺术家的经典作品。通过处理原始数据，经典作品的风格特点被提取出来，由人工完成数据标注，为下一阶段的新内容生成打下基础，实现由艺术原作到人工智能作品的风格迁移。相关程序在专业网站开源公开测试后，便捷、高速又高效的应用性优势令人心动。计算机专业人士指出：人工智能已经接近通用化的目标。
人机交互协同的艺术创作正在实现
伴随各类云计算平台的搭建，数据量呈指数级增长，为生成式人工智能在艺术领域的广泛应用提供了巨大空间。从已公布的生成式人工智能产品目录来看，现有技术模型分为三组九个类别。其中，依据模型的驱动形式划分为三个组别：文本驱动型、图像驱动型和复合驱动型。九个类别包括：文本生成图像、文本生成视频、文本生成音频、文本生成代码、文本生成三维场景等。
目前应用较多的是文本驱动型。用户在人工智能端口界面输入提示文本，就能够便捷地启动智能化写作、作曲、作图，或生成短视频、游戏段落等。我国至少已经出版了两本人工智能程序生成的诗集。其中，有的单纯使用知识图谱和自然语言处理技术生成诗歌作品，有的则采用图文互驱动模式，在观感上呈现为一首诗搭配一幅画的形式。在中央美术学院美术馆举办的“或然世界”人工智能画展上，人工智能化身数位不同风格的虚拟画家，分别创造性地演绎人类美术史上的经典风格。
人工智能技术在绘画领域的应用可以追溯到20世纪80年代，但当时的技术水平还相对较低。如今，随着深度学习技术的飞速发展，人工智能在绘画领域的应用已经越来越广泛。其中最著名的应用是GAN（生成对抗网络）技术。回顾AI绘画在这近一年间的成长变化，可以说是按天计算的。2022年2月，一款名为Disco Diffusion的AI绘画神器开始流行；3月，LAION开放了跨模态数据库LAION-5B，用于训练各种从文字到图像的生成模型；4月，OpenAI发布文本生成图像模型DALL·E 2代，AI绘画工具Midjourney同时开放内测；8月，有AI界“神笔马良”之称的Stable Diffusion横空出世，可在几秒钟内生成令人惊叹的作品……目前已有部分设计师将AI绘图用作自己作品的背景或直接在此基础上完善。
生成式人工智能在音乐方面的表现也值得关注。用户先将自己喜爱的音乐曲段复制到信息轨道上，人工智能模型通过风格调色板来确定作曲风格，进而在文本指令下完成音乐类型、节奏快慢和整体时长等必要设定，就可生成一段有模有样的音乐。如果将视觉化工具整合在作曲程序中，人工智能还可以创作带有高度情感特征的新作品，将图像转换为数据集，精准分析用户需求，量身打造适合不同场景特点的个性化、情感化曲目。在文艺实践中，已经有电影作品采用人工智能生成的乐曲作为配乐。
当文本写作、图像生成和音乐曲段都能够交给人工智能完成，距离人工智能制作电影也就越来越近。目前，多家影视公司与科技机构联手，共同开发用于制作电影长片的人工智能程序。虽然尚无生成式人工智能模型可以完全实现这一技术创新，但人工智能已经被用来编写剧本，甚至为影片选角、设计分镜头和剪辑片花等。一些流媒体平台还特别开设了人工智能实验片频道，专门播放由人工智能制作的短片。尽管这些作品的完成度还不理想，却推动着人们不断攻克人工智能影像创作的技术难题。
人工智能给艺术创作的版权保护挑战带来什么？
除了令艺术家们感到不安外，当下AI绘画等AI艺术创作形式争议最大的话题之一，便是如何应对版权保护问题的挑战。在这一问题上，通过AI技术赋能，或许能够在未来探索出一条针对AIGC版权问题的技术破局之路。例如OpenAI公司研发了一种水印工具，服务于ChatGPT生成内容的识别。此类工具将统计模式、代码嵌入到单词甚至标点符号中，系统可以检测出某些内容是否由AI生成。这种方式使得公众能更加直观地识别聊天机器人生成内容和人工内容的区别，避免深度造假的兴起和传播。
此外，由人民网与中科院自动化所共同发起设立的“人工智能技术引擎”和科技成果转化平台——人民中科，也致力于面向政府和企业，提供内容监测及版权保护等系统和一站式内容风控解决方案，其核心产品跨模态智能引擎“白泽”，拥有通过文本搜图片、文本搜视频、图片搜视频、视频搜视频、图片搜文字、视频搜文字等功能，具备对全网海量内容高通量感知、机器理解、智能检索并自主进化的能力。
因此，在AI艺术创作面临的版权保护难题上，人民中科的“白泽”企业公共服务平台能够集版权管理、监测、审核、取证多位一体。
在版权内容管理与监控环节，支持视频介质管理和授权管理。视频介质上传后，可选定时间段，通过版权作品授权状态，对设定监控的版权内容、话题24小时监控。
在侵权线索发现环节，可根据线索状态、侵权平台、侵权日期等方式，筛选侵权内容，还可以主动添加侵权内容。
在侵权内容取证环节，针对侵权内容支持管理账号单条、新增、批量的灵活取证的操作方式，后台便会自动进行取证环节。取证结束后会得到专业公证机构提供的认证证书及对应的侵权证据。
事实上，人类探索和追逐AI新技术应用的脚步不会停歇，所以，过分乐观不可取，过分悲观亦属多余，拥抱未来者相信科技向善。
责编：方钰洁
监制：李红梅
文章参考：
1.《人工智能在文艺领域的应用和探索》人民日报
2.《摄影师拒绝AI照片获奖背后，AI给艺术带来了什么》澎湃新闻
3.《AI艺术的前世今生》光明日报