Автор: Денис Аветисян
Новые генеративные модели ИИ стремительно меняют представление о творчестве, поднимая вопросы об авторстве, этике и культурном влиянии.
Критический анализ идеологических подтекстов и этических проблем, связанных с развитием и применением генеративного искусственного интеллекта.
Поверхностное восхищение возможностями генеративного искусственного интеллекта зачастую заслоняет глубинные идеологические предпосылки его развития. В статье ‘Art Notions in the Age of (Mis)anthropic AI’ рассматривается влияние генеративного ИИ на современные представления об искусстве, выявляя связь между технологическими инновациями и проблематичными подтекстами, коренящимися в компьютерной науке и философии. Основной тезис работы заключается в том, что развитие генеративного ИИ неразрывно связано с фетишизацией машинной автономии, уравниванием возможностей человека и компьютера, а также проявлениями социотехнической слепоты и киберлибертарианства. Не приведет ли эта тенденция к переосмыслению роли искусства в обществе и усилению отчуждения в цифровой культуре?
Данные как Новая Ткань Искусства: От Зеркала к Пророчеству
Современное искусство всё чаще опирается на сбор и анализ данных, что кардинально меняет творческий процесс. Художники теперь не просто интуитивно создают произведения, но и используют обширные массивы информации — от социальных трендов и потребительских предпочтений до биологических данных и паттернов поведения — для формирования концепций и эстетических решений. Этот подход позволяет создавать работы, более точно отражающие текущий культурный момент и резонирующие с аудиторией на новом уровне. Данные становятся не просто источником вдохновения, но и конструктивным материалом, определяющим форму, содержание и даже предполагаемую ценность произведения искусства, что приводит к возникновению новых художественных стратегий и переосмыслению роли художника в обществе.
Процесс “оцифровки” искусства сегодня выходит далеко за рамки простого маркетингового анализа потребительских предпочтений. Современные художники все чаще используют данные — от социальных трендов и поведенческих паттернов до сложных алгоритмов и результатов научных исследований — как основу для формирования эстетических решений. Это не просто инструмент для понимания аудитории, но и самостоятельный фактор, влияющий на определение художественной ценности. Появляется тенденция, когда ценность произведения искусства измеряется не только его эстетическими качествами, но и сложностью используемых данных, оригинальностью алгоритмов и степенью соответствия текущим социокультурным запросам, что порождает новые дискуссии об аутентичности и роли автора в эпоху цифровых технологий.
Современный расцвет генеративного искусственного интеллекта неразрывно связан с тенденцией к оцифровке и анализу данных в искусстве. Данное исследование акцентирует внимание на том, что инструменты, созданные на основе ИИ, позволяют преобразовывать огромные массивы информации в принципиально новые художественные формы и выражения. Однако, эта трансформация несет в себе не только творческий потенциал, но и требует критического осмысления культурных и идеологических последствий. Анализ показывает, что определение художественной ценности все чаще зависит от алгоритмов и данных, что поднимает вопросы об авторстве, оригинальности и влиянии технологического прогресса на само понятие искусства. В связи с этим, важно понимать, как эти инструменты формируют наше восприятие прекрасного и какие ценности они транслируют.
Алгоритмическое Зеркало: Смещение и Этика в Искусстве ИИ
Генеративные модели искусственного интеллекта, несмотря на свой творческий потенциал, подвержены проблеме алгоритмической предвзятости. Эта предвзятость является прямым следствием особенностей обучающих данных, используемых для построения модели. Если в данных присутствуют систематические искажения, отражающие социальные стереотипы или исторические предубеждения, модель неизбежно воспроизведет и усилит их в своих результатах. Например, если обучающий набор данных содержит преимущественно изображения людей определенной этнической группы в определенных ролях, модель может демонстрировать тенденцию к ассоциации этой этнической группы с этими ролями, игнорируя другие возможные варианты. Таким образом, алгоритмическая предвзятость является не недостатком самой модели, а отражением предвзятости, содержащейся в данных, на которых она обучается.
Процесс “очистки данных” (data laundering), необходимый для обучения генеративных моделей, может усугубить существующие смещения. Отбор и курация данных для обучения, даже при стремлении к объективности, неизбежно включает в себя субъективные решения, определяющие, какие данные будут включены, а какие исключены. Если исходный набор данных содержит исторические или социальные предубеждения, то селективный подход к отбору и фильтрации данных может не только сохранить, но и усилить эти предубеждения в обученной модели. Это происходит за счет непропорционального представления определенных групп или точек зрения, что приводит к искаженным результатам и воспроизведению предвзятых шаблонов в генерируемом контенте. Таким образом, “очистка данных” сама по себе не является решением проблемы смещения, а требует критического анализа и осознанного подхода к отбору данных.
Необходимость решения этических вопросов, связанных с искусством, созданным искусственным интеллектом, обусловлена потенциалом данных технологий к воспроизведению и усилению существующих структур власти и предвзятостей. Данная работа представляет критический анализ, демонстрирующий, как алгоритмы генерации изображений, обученные на предвзятых данных, могут увековечивать стереотипы и дискриминацию в визуальном контенте. Особое внимание уделяется анализу процессов обучения моделей и их влиянию на репрезентацию различных социальных групп, а также последствиям для создания справедливого и ответственного искусства, учитывающего принципы равноправия и инклюзивности. Важность этической оценки алгоритмов и данных, используемых в AI-искусстве, обусловлена необходимостью минимизации рисков, связанных с нежелательными социальными последствиями.
Идеологический Подток: Свобода, Контроль и Алгоритм
Сближение генеративного искусственного интеллекта (ИИ) с идеологиями, такими как киберлибертарианство, имеющее корни в объективистском акценте на индивидуальных достижениях, создает сложное взаимодействие между свободой и контролем. Киберлибертарианство, подчеркивающее децентрализацию и индивидуальную автономию, предполагает, что ИИ может расширить возможности личности и предоставить инструменты для самовыражения вне традиционных институтов. Однако, это же убеждение может привести к пренебрежению необходимостью регулирования и защиты от злоупотреблений, поскольку любое ограничение рассматривается как посягательство на индивидуальную свободу. В результате, потенциал ИИ для расширения творческих возможностей сталкивается с риском усиления существующих структур власти и контроля, особенно в контексте повсеместного сбора данных и алгоритмической предвзятости.
Сторонники развития генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) рассматривают их как инструмент для расширения творческих возможностей и освобождения от традиционных ограничений. Однако, параллельно с этим, существует значительный риск использования ИИ для осуществления слежки и манипулирования. Примером подобной системы является “Социальная кредитная система”, разработанная в Китае, которая использует алгоритмы для оценки поведения граждан и предоставления или ограничения доступа к различным услугам. Подобные системы, основанные на алгоритмическом контроле, могут быть адаптированы и применены в сфере искусства и творчества, ограничивая свободу выражения и создавая условия для цензуры и идеологического контроля.
Возможность алгоритмов формировать эстетические предпочтения ставит под вопрос авторство и само определение творчества. Данное исследование показывает, что эти процессы могут приводить к усилению существующего неравенства, а не к созданию действительно демократичных результатов в искусстве. Алгоритмы, обучаемые на существующих данных, склонны воспроизводить и усиливать доминирующие вкусы и тенденции, что ограничивает разнообразие и инновации. Это может привести к маргинализации менее популярных или экспериментальных форм искусства, а также к укреплению позиций уже влиятельных художников и институций. В результате, алгоритмически опосредованное искусство может отражать и воспроизводить существующие социальные и экономические диспропорции, а не способствовать более справедливому и равноправному доступу к культурным благам.
За Пределами Авангарда: Китч, Подлинность и Будущее Искусства
Появление генеративных инструментов искусственного интеллекта значительно расширило возможности для художественного творчества, сделав его доступным широкому кругу пользователей. Это привело к взрывному росту объемов цифрового искусства, зачастую характеризующегося эстетикой, близкой к китчу. Обилие создаваемых изображений, ориентированных на мгновенное визуальное удовольствие и лишенных глубокой концептуальной основы, вызывает закономерные вопросы о ценности и оригинальности подобного контента. В то время как традиционное искусство требовало от автора значительных навыков и многолетнего обучения, современные алгоритмы позволяют создавать визуально привлекательные произведения практически без участия человека, размывая границы между профессиональным и любительским творчеством и ставя под сомнение привычные критерии оценки художественных заслуг.
Появление генеративных моделей искусственного интеллекта ставит под вопрос устоявшиеся представления о художественной ценности и подлинности. Ранее чёткое разграничение между “высоким” и “низким” искусством, между академическими традициями и массовой культурой, становится всё более размытым. Создание изображений и других произведений искусства алгоритмами, доступными каждому, подрывает основы, на которых строилась иерархия художественных стилей и техник. Оценка произведений теперь всё чаще зависит не от мастерства исполнения или оригинальности идеи, а от способности алгоритма имитировать существующие стили или генерировать визуально привлекательный контент. Этот процесс приводит к тому, что китч, ранее считавшийся антиподом высокого искусства, всё чаще оказывается на равных с признанными шедеврами, заставляя переосмыслить критерии художественной значимости и аутентичности.
На фоне распространения генеративного искусственного интеллекта наблюдается явный всплеск интереса к необузданному, нефильтрованному самовыражению, перекликающемуся с эстетикой “Art Brut”. Этот феномен можно рассматривать как реакцию на алгоритмическую предсказуемость и чрезмерную обработку, характерные для цифрового искусства, созданного машинами. Исследование показывает, что будущее художественного творчества напрямую зависит от ответственного подхода к новым технологиям. Необходимо понимать, что инструменты искусственного интеллекта обладают потенциалом как для расширения творческих границ, позволяя художникам исследовать новые формы и идеи, так и для ограничения аутентичности и оригинальности, если их использовать бездумно. Таким образом, сохранение подлинного голоса и индивидуального стиля становится ключевой задачей для художников в эпоху цифровой автоматизации.
В изучении влияния генеративного искусственного интеллекта на искусство прослеживается закономерность, напоминающая о хрупкости любой сложной системы. Недостаточно лишь создать инструмент, необходимо понимать, как он будет развиваться в контексте существующих культурных и этических норм. Подобно тому, как архитектурный выбор предвещает будущие сбои, так и идеологические установки, заложенные в алгоритмы, предопределяют потенциальные искажения и предвзятости. Как заметил Анри Пуанкаре: «Математика не учит нас тому, как должны быть вещи, а лишь показывает, что они есть». Это наблюдение применимо и к искусственному интеллекту: он отражает существующую реальность, а не создает идеальную. Система, которая никогда не допускает ошибок, мертва, поскольку лишена способности к адаптации и эволюции.
Что же дальше?
Представленное исследование, как и любая попытка осмыслить влияние генеративного искусственного интеллекта на культуру, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. Недостаточно говорить о “творчестве” машин; необходимо признать, что за каждой сгенерированной картинкой, за каждой “новой” мелодией скрывается сложная сеть идеологических предпосылок, часто неявных и трудноуловимых. Искусственный интеллект не создает, он отражает — и усиливает — существующие предрассудки и неравенства.
Попытки построить “этичный” искусственный интеллект напоминают попытки обуздать ветер. Невозможно создать нейтральную систему, поскольку любое решение об архитектуре, о данных для обучения, о метриках оценки — это компромисс, застывший во времени. Технологии сменяются, зависимости остаются. Истинным вызовом является не создание “правильных” алгоритмов, а развитие критического мышления и способности видеть за блеском инноваций сложные социальные последствия.
Вместо того, чтобы стремиться к автоматизации творчества, следует сосредоточиться на исследовании того, как генеративный искусственный интеллект изменяет наше понимание самого творчества, нашей способности к воображению и нашей ответственности за созданное. Экосистема формируется не по плану, а в процессе взаимодействия. Искусство, рожденное в эпоху (не)антропоцентричного искусственного интеллекта, потребует не столько оценки, сколько постоянного переосмысления.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.18202.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-23 12:15