Автор: Денис Аветисян
В статье представлена концепция, позволяющая осмыслить и развить искусство, генерируемое искусственным интеллектом, призывающая художников к осознанному подходу к социально-политическим последствиям этой технологии.
Предлагается критическая рамка для оценки и продвижения искусства, созданного с помощью алгоритмов глубокого обучения, с акцентом на этические аспекты и тактическую медиа-практику.
Несмотря на растущий интерес к искусству, созданному искусственным интеллектом, критическое осмысление его социокультурных и этических аспектов зачастую отстает от технологического прогресса. В статье «Deep Else: Критический каркас для AI-арта» предложен комплексный подход к исследованию этого нового направления, анализирующий его поэтические особенности, ключевые проблемы и перспективы развития. Основная задача предложенного каркаса — расширить дискурс вокруг AI-арта, акцентируя внимание на необходимости осмысления его влияния на культуру и общество, а также на преодоление чисто технической демонстрации возможностей. Каким образом предложенный подход может способствовать формированию более ответственного и осмысленного подхода к творчеству в эпоху конвергенции искусства, науки и технологий?
Искусство как Эхо Системы: Переосмысление Творчества в Эпоху AI
Искусство, созданное искусственным интеллектом, стремительно переосмысливает само понятие творчества, ставя под вопрос устоявшиеся представления об авторстве и мастерстве. Традиционно, художественное произведение рассматривалось как результат человеческого таланта, вдохновения и кропотливой работы. Однако, алгоритмы машинного обучения, способные генерировать изображения, музыку и даже литературные тексты, бросают вызов этой парадигме. Возникает вопрос: кто является автором — программист, разработавший алгоритм, или сам искусственный интеллект, создавший произведение? Изменяется и понимание навыков: вместо владения кистью или музыкальным инструментом, требуется умение формулировать запросы и интерпретировать результаты работы алгоритма. Это не просто технологический сдвиг, а фундаментальное изменение в том, как общество воспринимает и оценивает творческий процесс, требующее переосмысления критериев художественной ценности.
Современное искусство, создаваемое искусственным интеллектом, неразрывно связано с прогрессом в области машинного обучения, в особенности с глубоким обучением. Данные алгоритмы, вдохновленные структурой человеческого мозга, позволяют системам анализировать огромные массивы данных — изображения, музыку, текст — и выявлять сложные закономерности. На основе этих закономерностей, нейронные сети способны генерировать принципиально новые произведения, имитируя стили известных художников или создавая совершенно уникальные визуальные образы. Этот процесс, основанный на многослойной обработке информации, позволяет ИИ не просто копировать существующие работы, а формировать оригинальные композиции, демонстрируя впечатляющую способность к творческой генерации и расширяя границы возможного в цифровом искусстве.
Искусство, созданное с помощью искусственного интеллекта, не является совершенно новой областью, но представляет собой эволюцию и расширение уже существующих направлений, таких как цифровое искусство и новое медиа-искусство. В то время как цифровое искусство сосредоточено на создании работ с использованием цифровых инструментов, а новое медиа-искусство исследует возможности взаимодействия с новыми технологиями, ИИ-искусство идет дальше, наделяя алгоритмы способностью к автономному творчеству. Это позволяет исследовать ранее невообразимые эстетические формы, генерировать сложные визуальные паттерны и создавать произведения, которые динамически меняются и адаптируются к окружающей среде или взаимодействию со зрителем. Такой подход не только расширяет границы художественного выражения, но и ставит под вопрос традиционные представления о роли художника и процессе создания произведения искусства, открывая новые возможности для экспериментов и инноваций.
Неосторожное и безоговорочное принятие искусственного интеллекта в искусстве таит в себе опасность усиления техноцентризма — взгляда, ставящего технологии превыше всего. Такой подход может привести к обесцениванию фундаментальных аспектов художественного творчества, таких как осмысленность и авторский замысел. В погоне за технологическими новшествами, рискуют упустить из виду, что искусство — это не только результат, но и процесс, наполненный личным опытом, эмоциями и интеллектуальным поиском художника. Игнорирование этих качеств в пользу алгоритмической генерации может обеднить художественный ландшафт, превращая произведения в пустые технические упражнения, лишенные глубины и значимости. Критический анализ роли ИИ в искусстве необходим для сохранения подлинной ценности творчества и предотвращения редукции искусства к простой демонстрации возможностей технологий.
Генезис Формы: Методологии, Лежащие в Основе AI-Искусства
Генеративно-состязательные сети (GAN) и алгоритмическое искусство лежат в основе большинства современных систем создания изображений с помощью искусственного интеллекта. GAN состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора — которые обучаются в состязательном процессе. Генератор создает изображения, а дискриминатор оценивает их реалистичность, стремясь отличить сгенерированные изображения от реальных. Этот процесс итеративного обучения позволяет GAN создавать изображения высокой сложности и реалистичности. Алгоритмическое искусство, в свою очередь, использует математические алгоритмы для создания визуальных произведений, а в контексте ИИ часто представляет собой набор правил и процедур, управляющих генерацией изображений, дополняя и направляя работу GAN.
Системы компьютерного зрения и обработки естественного языка (NLP) являются ключевыми компонентами современных генеративных моделей для создания изображений. Компьютерное зрение позволяет ИИ анализировать и интерпретировать существующие изображения, извлекая информацию о форме, цвете, текстуре и композиции. Обработка естественного языка, в свою очередь, обеспечивает понимание текстовых запросов, описывающих желаемые художественные характеристики, стили или объекты. Комбинируя эти две технологии, ИИ может преобразовывать текстовые описания и визуальные примеры в новые изображения, адаптируясь к заданным параметрам и генерируя произведения искусства, соответствующие заданным критериям. Эффективность этого процесса зависит от качества обучающих данных и сложности используемых алгоритмов, включая сверточные нейронные сети (CNN) для анализа изображений и трансформеры для обработки текста.
Современные системы генерации изображений искусственным интеллектом опираются на сложные алгоритмы, включающие глубокие нейронные сети и требующие значительных вычислительных ресурсов. Обучение и функционирование этих моделей часто требует доступа к мощным графическим процессорам (GPU) и большим объемам данных, что обуславливает значительные финансовые и инфраструктурные затраты. В связи с этим, разработка и внедрение таких систем зачастую осуществляется крупными корпорациями, располагающими необходимыми ресурсами и активно инвестирующими в исследования в области искусственного интеллекта. Корпоративные инициативы в области ИИ, такие как разработка специализированного оборудования и программного обеспечения, играют ключевую роль в развитии и доступности технологий генерации изображений.
Повышенная сложность современных методов генерации изображений искусственным интеллектом требует тщательного анализа потенциальных предубеждений (bias) в алгоритмах и их влияния на результаты. Предвзятость может возникать на различных этапах — от выбора и обработки обучающих данных, отражающих исторические и социальные стереотипы, до архитектуры самой нейронной сети. Это приводит к тому, что ИИ может воспроизводить и усиливать существующие диспропорции в визуальном представлении, например, при генерации портретов или изображений, связанных с определенными профессиями и социальными группами. Выявление и смягчение этих предубеждений является критически важной задачей для обеспечения справедливости и разнообразия в творчестве, генерируемом искусственным интеллектом, а также для предотвращения распространения стереотипов и дискриминации.
Призраки Авторства: Подлинность, Субъектность и Критический Диалог в AI-Искусстве
Вопрос об аутентичности в искусстве, созданном искусственным интеллектом, является центральным в текущих дискуссиях. Существующие системы ИИ генерируют изображения и другие произведения искусства, основываясь на анализе огромных массивов данных, содержащих образцы работ, созданных людьми. Это порождает сомнения, является ли результат оригинальным творческим актом, или же представляет собой лишь сложную форму имитации, воспроизводящую стили и паттерны, извлеченные из обучающих данных. Отсутствие сознательного намерения и субъективного опыта у ИИ отличает его подход от традиционного творчества человека, ставя под сомнение возможность присвоения работам, сгенерированным ИИ, атрибута аутентичности, традиционно связанного с личным выражением и авторской позицией.
Дискуссия о творческой автономии (creative agency) в контексте ИИ-искусства фокусируется на противоречии между алгоритмической генерацией контента и человеческим намерением. В то время как алгоритмы способны создавать визуально сложные и оригинальные произведения, вопрос о том, является ли это истинным творчеством, остается открытым. Существенным аспектом является степень участия человека в процессе: от разработки алгоритма и выбора параметров до кураторской деятельности и интерпретации результата. Отсутствие сознательного намерения и субъективного опыта у ИИ ставит под сомнение возможность приписывания ему творческой автономии в том же смысле, что и человеческому художнику. Данный конфликт подчеркивает необходимость четкого разграничения между технической способностью к генерации и реальным творческим процессом, основанным на сознательном выборе и выражении.
Тактическое медиаискусство предоставляет критическую перспективу для анализа социо-политических последствий систем искусства, основанных на искусственном интеллекте. Этот подход, возникший в конце 20-го века, характеризуется использованием медиатехнологий для политического и социального активизма. В контексте ИИ-искусства, тактическое медиаискусство позволяет исследовать вопросы предвзятости алгоритмов, контроля над данными, автоматизации труда и влияния этих технологий на структуры власти. Художники, работающие в этой традиции, часто используют ИИ-системы для создания работ, которые разоблачают скрытые механизмы и идеологические установки, лежащие в основе этих технологий, предлагая альтернативные способы взаимодействия с ними и критическую рефлексию над их влиянием на общество и культуру.
Критический дискурс является необходимым инструментом для анализа предпосылок, заложенных в технологии генеративного искусства с использованием ИИ, и оценки ее влияния на современное искусство. Этот дискурс должен включать в себя не только технические аспекты алгоритмов, но и социально-политические последствия их применения. Важно подвергать сомнению представления об авторстве, оригинальности и креативности в контексте ИИ-генерируемого контента, а также исследовать, как эти технологии изменяют институциональную структуру арт-мира и критерии оценки произведений искусства. Анализ требует участия искусствоведов, программистов, философов и художников для комплексной оценки технологических, эстетических и этических аспектов данного явления.
За Пределами Шума: Институциональная Критика и Перспективы Развития
Критический анализ институциональных структур в мире искусства приобретает особую значимость в эпоху стремительного развития искусственного интеллекта. Существующие иерархии и механизмы власти в этой сфере могут быть не только воспроизведены, но и усилены новыми технологиями, что чревато углублением неравенства. Искусственный интеллект, как инструмент, не является нейтральным; он отражает предвзятости и ценности тех, кто его разрабатывает и внедряет. Поэтому необходим пристальный взгляд на то, как алгоритмы и автоматизированные системы влияют на доступ к ресурсам, признанию и возможностям для художников, особенно для тех, кто традиционно находится на периферии арт-рынка. Анализ институциональных практик позволяет выявить потенциальные риски и разработать стратегии, направленные на создание более справедливой и инклюзивной арт-экосистемы, где технологии служат расширению творческого потенциала, а не его ограничению.
Стремительное распространение искусства, созданного искусственным интеллектом, вызывает обоснованные опасения относительно коммерциализации творческого процесса и концентрации контроля над ним в руках немногих. Все чаще наблюдается тенденция, когда уникальные художественные стили и техники, ранее определявшие индивидуальность автора, становятся товаром, доступным для массового производства и тиражирования алгоритмами. Это не только обесценивает труд художников, но и создает риски монополизации творческого ландшафта, когда небольшое число компаний, владеющих технологиями, фактически определяют направления развития искусства. В результате, появляется опасность, что творческое самовыражение будет подчинено экономическим интересам, а оригинальность и инновации уступят место предсказуемым и коммерчески выгодным решениям. Данная ситуация требует внимательного осмысления и разработки механизмов, обеспечивающих справедливое распределение благ, создаваемых искусственным интеллектом, и сохранение разнообразия и свободы художественного творчества.
Ответственное внедрение искусственного интеллекта в искусство требует неукоснительного соблюдения принципов прозрачности, подотчетности и этических норм. Необходимо четко понимать, как алгоритмы формируют художественные образы, какие данные используются для обучения моделей, и кто несет ответственность за возможные предвзятости или нарушения авторских прав. Прозрачность процессов позволит оценить влияние ИИ на творческий процесс и избежать необоснованного присвоения заслуг машиной. Подотчетность подразумевает наличие механизмов контроля и исправления ошибок, а также гарантию соблюдения этических принципов при создании и распространении произведений, сгенерированных ИИ. Игнорирование этих аспектов может привести к усугублению неравенства в арт-мире и подрыву доверия к новым технологиям, в то время как их грамотное применение способно открыть новые горизонты для творчества и самовыражения.
Будущее искусства, созданного с помощью искусственного интеллекта, видится не в замене человека машиной, а в симбиозе, где технологии выступают инструментом для расширения творческих возможностей. Вместо того чтобы фокусироваться исключительно на технической новизне, важно направить усилия на создание произведений, несущих в себе глубокий смысл и отражающих человеческий опыт. Успех данного направления определяется не скоростью генерации изображений или сложностью алгоритмов, а способностью человека и машины совместно создавать искусство, способное вызывать эмоции, заставлять задуматься и обогащать культурный ландшафт. В конечном итоге, именно значимость выразительности, а не технологическое совершенство, станет определяющим фактором в развитии этого нового художественного направления.
Данное исследование, стремящееся к критической оценке искусства, созданного искусственным интеллектом, выявляет закономерную тенденцию к концентрации на технической стороне вопроса. Однако, подобно тому, как система, не допускающая ошибок, мертва, и акцент на безупречности алгоритмов может заслонить истинный потенциал творческого процесса. Джон фон Нейманн однажды сказал: «В науке нет места для предрассудков, только для фактов». Искусство, созданное ИИ, не должно быть просто демонстрацией возможностей технологии, но и отражением сложных социально-политических реалий, как подчеркивается в работе. В противном случае, оно рискует стать лишь очередным эхом существующего порядка, а не инструментом для его переосмысления и трансформации. Развитие критического подхода к алгоритмическим предубеждениям, предложенное в исследовании, является необходимым условием для создания действительно значимого и этически обоснованного искусства будущего.
Что дальше?
Представленная работа не предлагает готовых решений, и в этом её скромная сила. Искать «идеальную архитектуру» для оценки искусств, созданных машинами — всё равно что пытаться поймать ветер сетью. Масштабируемость этой оценки — всего лишь слово, которым оправдывают растущую сложность, уводя от сути. Ведь любое стремление к оптимизации неизбежно лишает систему гибкости, а значит, способности реагировать на непредсказуемые проявления творческой воли — будь то человеческая или машинная.
Настоящая задача — не в построении всеобъемлющей системы, а в культивировании экосистемы критического осмысления. Необходимо признать, что алгоритмические предубеждения — это не баги, которые можно исправить, а неотъемлемая часть любого инструмента, созданного в рамках определённого социо-политического контекста. Искусство, рожденное машиной, не существует в вакууме; оно — зеркало, отражающее наши собственные представления о красоте, креативности и, в конечном итоге, о самих себе.
Будущие исследования должны сместить фокус с технической демонстрации возможностей на изучение этических и политических последствий использования этих технологий. Иначе, все эти сложные алгоритмы и нейронные сети превратятся лишь в ещё один инструмент для воспроизводства существующих властных структур, замаскированный под прогресс и творчество.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.19754.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
2026-02-24 15:18