Академическая литература по правовому регулированию генеративного ИИ-искусства в основном охватывает вопросы авторского права. Например, статья Аши Ли Джай Сингх «Достаточно ли существующей в Великобритании системы авторского права для защиты новых технологий в искусстве, созданном с помощью ИИ?» в журнале Art, Antiquity & Law и Атреи Матур «Художественное или искусственное?» Проблемы прав собственности и авторских прав на произведения искусства, созданные искусственным интеллектом» в журнале «Центр права искусства». Еще одна проблема, связанная с генеративной ИИ-искусством в юридической сфере, – это этика, которую исследовали несколько академиков, в том числе Кристиан Хьюго Хоффманн и Бенджамин Хан в работе «Децентрированная этика в эпоху машин и руководство по регулированию ИИ», в журнале «AI & Society» и публикации Анаис Рессегье и Ровены Родригес «Этика ИИ не должна оставаться беззубой! Призыв вернуть этике зубы». В книге исследуются практические аспекты правового регулирования ИИ-искусства и случаи неэтичного использования генеративных инструментов в ИИ-искусстве, чтобы обеспечить академическую основу для дальнейшего развития юридической базы в этой сфере.
Глава 1. Эстетика искусств искусственного интеллекта в историко-художественном контексте
1.1 Истоки ИИ-искусства
Генеративное ИИ-искусство – один из самых противоречивых сегментов рынка современного и актуального искусства.
Взаимодействие технологий и искусства было очевидно еще со времен Леонардо да Винчи. Эрудит и новатор, он способствовал революции европейской живописи, подкрепив ее такой научной базой, как изображение анатомически точных человеческих фигур, исследование воздушной перспективы, использование светотени и применение сфумато (тонкое смешение цветов). Многие из этих инноваций стали возможными благодаря технологическому инструменту того времени – камере-обскуре.[4] По словам Э. Гомбриха, Леонардо «думал, что, поставив ее (живопись) на научный каркас, он сможет превратить любимое искусство живописи из скромного ремесла в почетное и благородное занятие».[5]
Камера-обскура
В конце XIX века некоторые салонные художники-новаторы, такие как Генрих Семирадский, использовали фотографию как вспомогательный инструмент для своих масштабных полотен, чтобы создать ощущение глубокого погружения в реальность картины (композиция, объем, свет и текстура).[6] В XX веке фотография стала самостоятельным жанром искусства.
Наконец, технологии способствовали революции в мире искусства во второй половине 20 века с изобретением кибернетики и компьютеров. Появление новых направлений, таких как видеоарт, генеративное искусство, VR-искусство и ИИ-искусство, предоставляет художникам новые инструменты для трансформации художественных возможностей и создания совершенно новых форм выразительных средств, как это было во времена Леонардо.
В 2010-х годах генеративное искусство искусственного интеллекта стало широко известным и критически обсуждаемым явлением во всем мире. Изобретение Generative Adversarial Networks (GAN) в 2014 году полностью изменило творческий ландшафт изобразительного искусства, дав революционные технические инструменты как профессиональным художникам, так и людям, не имеющим никакого художественного образования и поставившим под сомнение природу самого творчества. Были и до сих пор существуют дискуссии в отношении вопроса, являются ли изображения, созданные искусственным интеллектом, искусством. Например, международный куратор и директор музея Кастелло ди Риволи в Турине Каролин Христов-Бакаргиев, комментируя первую в истории продажу произведений искусства искусственного интеллекта на Christie’s в 2018 году («Edmond de Belamy» коллектива Obvious), назвала это «искусственной глупостью», а не искусством, управляемым искусственным интеллектом:
«Художники, которые фетишизируют инструмент, каким бы он ни был, обычно не являются хорошими художниками. Хороший художник, настоящий художник, будет размышлять о последствиях технологической революции, такой как искусственный интеллект, и использовать его, чтобы показать определенное влияние на нашу субъектность».[7]
В то же время мнение Христов-Бакаргиев об искусстве, созданном с помощью искусственного интеллекта, несколько изменилось, когда она стала куратором выставки Beeple в 2020 году в музее Кастелло ди Риволи и запустила серию публичных дискуссий с Майком Винкельманом (псевдоним Beeple). Христов-Бакаргиев до сих пор не уверена, можно ли классифицировать компьютерное искусство Beeple как искусство, но в то же время она признает, что определение искусства сильно зависит от контекста и в основном определяется так называемыми «привратниками мира искусства» (директорами музеев, арт-директорами, критиками, галеристами, кураторами и художниками), а великое кураторское движение в направлении изучения цифрового искусства движимо «духом первооткрывательства».[8]
Эксперты в области искусства могли бы чаще сталкиваться с наблюдением сдвига в сторону преобладания компьютерных технологий как средства художественного выражения. В прошлом году в одном из мировых центров современного искусства MoMA в Нью-Йорке прошла грандиозная персональная выставка Рефика Анадола, одного из пионеров современного высокого ИИ-искусства.[9] Музей Моко в Барселоне недавно приобрел произведение искусства Эсекьеля Пини (Six.N.Five)[10] на аукционе Sotheby’s в Гонконге за 240 000 долларов США, и в 2023 году наблюдается значительный рост продаж произведений искусства высокого класса, причем основное внимание уделяется не только тому факту, что эти работы были созданы в цифровом формате, но и глубокому пониманию их ценности в художественном и историческом контексте и значении.[11] Эта волна институционального признания генеративного искусства подчеркивает новую, более устойчивую тенденцию и долгосрочный интерес общества к компьютерному искусству.
Но является ли генеративное ИИ-искусство совершенно новым явлением или его можно поместить в более широкий исторический контекст искусства?
Во-первых, термин «генеративное искусство» был введен не в XXI веке, а более 50 лет назад немецким философом Максом Бенсе в его работе «Эстетика IV: Программирование прекрасного» в 1960 году.[12] Автор рассматривает первые примеры компьютерного искусства и описывает генеративное искусство как произведения, основанные на алгоритмическом коде или математической формуле.[13] Кроме того, под влиянием теории информационной эстетики Макса Бенсе пионер компьютерного искусства Джордж Нис первым представил в 1965 году в Германии созданные компьютером картины.[14] Генеративное искусство часто называли компьютерным искусством начиная с 1960-х годов. Например, первое в истории генеративное произведение искусства Майкла А. Нолла находится в коллекции музея Виктории и Альберта в разделе компьютерного искусства.[15]
Позже более краткое определение предложил Филип Галантер (Нью-Йоркский университет):
«Генеративное искусство относится к любой художественной практике, в которой художник использует систему, такую как набор правил естественного языка, компьютерную программу, машину или другое процедурное изобретение, которая приводится в движение с некоторой степенью автономии, приводящей к законченному произведению искусства».[16]
Каковы будут ключевые особенности генеративного искусства на основе этих определений?
1. Создано человеком с помощью компьютерных технологий.
2. Результат обусловлен некоторой автономностью используемого цифрового инструмента.
3. Кроме того, предполагается, что генеративное искусство «создается с воображением и мастерством, оно красиво или выражает важные идеи или чувства».[17]
Последний пункт имеет решающее значение в кураторском контексте генеративного искусства. Хотя генеративное искусство пока находится на периферии мирового арт-рынка, его история насчитывает более 70 лет. Другими словами, приставка «генеративный» – это скорее характеристика носителя, чем темы. Генеративное искусство ИИ, в свою очередь, использует не общие компьютерные технологии в качестве инструмента, а более конкретный класс технологий, охватывающий искусственный интеллект и машинное обучение.
Во-вторых, компьютерное или цифровое искусство классифицируется как часть медиаискусства наряду с инсталляционным искусством и видеоискусством.
Кодированное искусство и ИИ-искусство – два основных направления генеративного/компьютерного искусства. Кодированное искусство – это генеративное/компьютерное искусство, созданное без алгоритмов машинного обучения. Искусство ИИ – это генеративное искусство, созданное с использованием любой формы генеративной ИИ-технологии.
Компьютерное искусство в общей классификации искусств[18]
Виды генеративного искусства ИИ-искусства в общей классификации искусств[19]
Художники, практикующие кодированное искусство, создают цифровые изображения, используя кодирование вручную.
Согласно Kaloh.XYZ, существует 4 основных типа кодированного искусства:
1. Краткая форма: закодированное произведение искусства, созданное художником с использованием специального алгоритма и тщательно отобранное перед публикацией.
2. Длинная форма: произведение искусства, созданное на одной из генеративных платформ длинной формы путем создания специального алгоритма без ручного управления выводом.
3. QQL: это совместная форма искусства, в которой коллекционеры создают цифровые слепки с использованием алгоритма и могут создавать как можно больше любых желаемых результатов, прежде чем выбрать тот, который нужно «отчеканить». Алгоритм QQL был изобретен художником Тайлером Хоббсом.[20]
4. Длинная структура: художник создает алгоритм, который записывает каждую итерацию, упрощая процесс в прогрессии, который формирует связи между отдельными результатами.[21]
Многие люди часто ошибочно интерпретируют ИИ-искусство как ограниченное только изображениями, сгенерированными ИИ, на основе текстовых промтов (созданными с помощью таких инструментов, как Midjourney, DALL-E или Кандинский и т. д.), что представляет собой скорее визуальный дизайн или иллюстрации, созданные для коммерческих целей, а не искусство, и не имеет того растущего институционального признания, какое имеет генеративное искусство, созданное профессиональными художниками. Высококлассное ИИ-искусство – это гораздо более широкая сфера, в которой художники используют специальное программное обеспечение и расширенные команды инженеров ML для создания своих произведений. Например, один из самых авторитетных AI-художников в мире Рефик Анадол комбинирует модели GAN с пользовательскими наборами данных. Например, в проекте Glacier Dreams, курируемом студией Ганса Ульриха Обриста, было использовано более 100 миллионов визуальных материалов из онлайн-архивов и институциональных архивов (с открытым исходным кодом), а также дополнительный набор данных из более чем 10 миллионов изображений ледников, которые Анадол лично собрал в Исландии, Гренландии и в Антарктиде (пользовательский набор данных).[22]
Эстетика генеративного искусства менялась на протяжении всей истории своего развития, в которой можно выделить 4 основных этапа.
Майкл А. Нолл. Gaussian-Quadratic, 1962–1965 (изготовлено), 1970 (напечатано), Музей Виктории и Альберта
Этап 1. Рождение генеративного искусства (1960–1970)
Расцвет компьютерного искусства начался в 1960-х годах с созданием компьютеров. В то же время эволюция генеративного искусства не была изолирована от истории искусства. Это художественное движение тесно переплетено с предшествующими художественными движениями, такими как дадаизм, флюксус, оптическое искусство и концептуальное искусство. Идеи, возникшие внутри дадаизма и движений концептуального искусства, были развиты с помощью экспериментов в компьютерном искусстве, начиная с первых генеративных работ Майкла А. Нолла, Джона Уитни, Веры Мольнар, Манфреда Мора и Чарльза Цури. Также в 1960-е годы были проведены первые выставки генеративного искусства.[23]
Термин «генеративное искусство», введенный немецким философом Максом Бенсе в 1965 году, охватывает произведения искусства, созданные с помощью алгоритмического кода или математических формул. Это искусство создается с помощью ряда команд, которые автоматизируют вывод, часто включая в алгоритм элементы случайности. Процесс направляется художником, что приводит к совместной работе художника и машины, приводящему в результате к появлению художественного произведения.
Несмотря на то что генеративное ИИ-искусство стало коммерческим только после появления сетей GAN в 2014 году, это движение можно считать вполне устоявшимся уже в контексте истории искусства.
Первое генеративное произведение искусства появилось в 1962 году. Это была фотопечать сгенерированного компьютером изображения, созданного Майклом А. Ноллом в Bell Labs, США, в 1962–1963 годах. Изображение состоит из 100 точек, соединенных 99 линиями, горизонтальные координаты которых соответствуют распределению Гаусса, а вертикальные координаты увеличиваются в соответствии с квадратным уравнением. Пропорции узора выбраны из различных примеров и отдаленно напоминают картину Пикассо «Ма Джоли». В сопроводительном тексте указана дата 1963 года с датой авторских прав 1965 года, но подобные изображения создавались и ранее. В статье 1962 года Нолл описал использование компьютера IBM 7090 и плоттера для микрофильмов Stromberg-Carlson 4020 для дизайнерских экспериментов под названием «Patterns». Первоначально эксперимент Нолла не задумывался как художественный, он планировал провести исследование, чтобы определить качества, которые делают изображение приятным глазу или художественным.
После изобретения компьютера и, в частности, работ Алана Тьюринга, заложивших теоретическую основу для изучения и создания систем, которые могут моделировать когнитивные процессы, идеи, появившиеся внутри дадаизма, получили новое дыхание благодаря экспериментам в компьютерном искусстве, начиная с упомянутого ранее Майкла А. Нолл и большинства «первопроходцев», включая Джона Уитни, Чарльза Цури, Веру Мольнар и Манфреда Мора.
Манфред Мор. P-159-N/R801, плоттерный рисунок на бумаге, 1974
Манфред Мор – пионер компьютерного искусства. Художник начинал как джазовый музыкант и находился под влиянием теорий рациональной эстетики немецкого философа Макса Бенсе, исследовавшего способность компьютеров быть инструментом создания красоты вокруг нас. Например, одна из работ под названием P-159-N/R801 изображает множество вариаций 11-мерного гиперкуба, созданного Мором с использованием алгоритмов языка программирования FORTRAN и напечатанного на планшетных плоттерах до появления лазера.
Этап 2. Упадок движения генеративного искусства (1980–1990-е ГГ.)
Использование технологий не губит творческий потенциал художников, а предоставляет им уникальные инструменты, позволяющие расширить творческие возможности и заявить о самых передовых темах общества. Это легко наблюдать в работах Гарольда Коэна, одного из пионеров генеративного искусства «ИИ/робототехника». Художник изобрел AARON, рисовальную машину с программным обеспечением, предназначенную для автономного создания произведений искусства. Его работы на стыке искусственного интеллекта и традиционного искусства привлекли значительное внимание общественности и привели к выставкам во многих музеях, включая галерею Тейт Британия.
Гарольд Коэн. Untitled, 1979, Gazelli Art House
© Harold Cohen Estate
Начиная с 1980-х годов мы наблюдаем спад движения с переориентацией на другие формы цифрового искусства (видеоарт, фотография). Например, в официальном онлайн-каталоге коллекции компьютерного искусства Виктории и Альберта можно найти не так много работ за этот период.[24]
Этап 3. Эра gan и блокчейна (2008–2021)
Вторая крупная волна роста интереса к генеративному искусству началась с появлением биткойна в 2008 году и последующим развитием генеративно-состязательных сетей в 2014 году. На этом этапе мы видим первый пример генеративного ИИ-искусства, созданного на основе технологий машинного обучения.[25] Кроме того, генеративное искусство было признано крупными аукционными домами и вошло в сегмент рынка элитного искусства. Искусство, созданное искусственным интеллектом, также получило одобрение крупных аукционных домов. Еще в октябре 2018 года, задолго до появления продаж NFT, Christie’s выставил на аукцион портрет под названием «Edmond de Belamy», созданный с помощью алгоритма машинного обучения CAN. Картина была продана на аукционе за впечатляющую сумму в 432 000 долларов. Картина была создана парижским коллективом Obvious, в который вошли Уго Касель-Дюпре, Пьер Фотрель и Готье Вернье. Как заявил Ричард Ллойд, специалист Christie’s, рынок принимает эту форму произведений искусства, потому что, по сути, «это портрет». Хотя оно, возможно, и не было создано классическим художником в «напудренном парике», оно соответствует типу произведений искусства, которые Christie’s продавал последние 250 лет. Создатели портрета «де Белами» считают, что понятие «художник» выходит за рамки человека, который физически создает произведение искусства. Они воспринимают художника как человека, который намерен поделиться своим видением и донести послание публике. Ахмед Эльгаммаль, директор Лаборатории искусства и искусственного интеллекта в Университете Рутгерса, поддерживает это мнение: «Если вы рассмотрите весь процесс, то вы получите нечто, что больше походит на концептуальное искусство, чем на классическую живопись. Человек задает команду, а машина дает ответы. Все это и есть искусство, а не просто картинка, которая получается в конце. Можно сказать, что на данный момент – это сотрудничество двух художников: человека и машины. И это заставляет меня задуматься о будущем, в котором ИИ станет новым средством создания произведений искусства». Художественное заявление человека-творца в случае с Эдмундом де Белами сосредоточено на исследовании роли машин в создании искусства и удивительной способности алгоритмов воспроизводить или имитировать креативность. В этом случае основное послание заключено в изучении того, как технологии меняют само понятие творчества, раскрывая границы взаимодействия человека и машины в художественном процессе.
Этот этап органично завершился крахом криптовалюты в 2022 году.
© Harold Cohen Estate
Гарольд Коэн. Drawing Machine (Arm), 1980, Gazelli Art House. Фотограф Дениз Гузель
Obvious (коллектив). Edmond de Belamy, from La Famille de Belamy, 2018
Этап 4. Восстановление после краха криптовалют и рост высокотехнологичного генеративного искусства (с 2022 Г. По настоящее время)
Мы вступаем в новую эру, движимую передовыми технологиями, такими как генеративно-состязательные сети (GAN) и поддерживаемую специализированным программным обеспечением для создания ИИ-искусства. Эта эпоха характеризуется растущим институциональным признанием генеративного ИИ-искусства и накоплением опыта взаимодействия с этим искусством на арт-рынке.