Автор: Денис Аветисян
Новая волна генеративного искусственного интеллекта порождает произведения, которые часто балансируют на грани между творчеством и банальностью, поднимая вопросы о ценности и подлинности в цифровой культуре.
Критический анализ тенденции к созданию китча генеративными моделями искусственного интеллекта и ее потенциального влияния на художественную грамотность.
Повсеместное распространение генеративного искусственного интеллекта (GenAI) парадоксальным образом способствует как расширению творческой аудитории, так и возникновению новых эстетических проблем. В статье «Необычный любовный треугольник: генеративный ИИ, искусство и китч» рассматривается, как GenAI, несмотря на свой потенциал, часто воспроизводит китч в художественных произведениях, нормализуя поверхностность и рискуя снизить критическое мышление в искусстве. Анализ выявляет пять взаимосвязанных типов выразительных недостатков, обусловленных некритическим использованием GenAI и влиянием индустрии искусственного интеллекта. Не приведет ли такая тенденция к обеднению художественной грамотности и искажению дискурса об искусственном интеллекте в целом?
Искусство в Эпоху Алгоритмов: Эстетика и Эхо Генеративного ИИ
Современный художественный ландшафт стремительно меняется под влиянием генеративного искусственного интеллекта, представленного такими инструментами, как Stable Diffusion и Midjourney. Эти технологии позволяют создавать изображения, музыку и тексты, ранее доступные лишь человеческому творчеству, открывая новые горизонты для художников и дизайнеров. Способность алгоритмов к обучению на огромных массивах данных и последующей генерации уникального контента не только автоматизирует определенные процессы, но и стирает границы между творцом и инструментом. В результате, наблюдается экспоненциальный рост объемов создаваемого цифрового искусства, предлагающего беспрецедентные возможности для экспериментов и самовыражения, и одновременно ставящего новые вопросы о природе творчества и авторском праве.
Искусство, созданное генеративными нейросетями, зачастую демонстрирует выраженную тенденцию к воспроизведению уже существующих стилей и приемов. Анализ произведений, сгенерированных такими инструментами, как Stable Diffusion и Midjourney, выявляет преобладание знакомых тропов и визуальных клише. Вместо новаторских решений и оригинального видения, наблюдается скорее компиляция и переработка ранее известных образов, что приводит к ощущению дежавю и отсутствию подлинной художественной ценности. Этот эффект усугубляется алгоритмической природой инструментов, которые, стремясь к удовлетворению запросов пользователя, склонны воспроизводить наиболее популярные и узнаваемые стили, тем самым создавая произведения, лишенные индивидуальности и глубины.
Явление “производного экзотизма” становится заметной чертой изобразительного искусства, создаваемого искусственным интеллектом. Алгоритмы, обученные на огромных массивах визуальных данных, зачастую воспроизводят привлекательные, но поверхностные образы, имитирующие экзотические культуры или стили. Эти изображения, хотя и визуально эффектны, часто лишены глубокого концептуального содержания и оригинальной мысли, представляя собой скорее стилизацию под экзотику, чем истинное художественное выражение. Такое воспроизведение, будучи технически безупречным, рискует превратить искусство в декоративный элемент, лишенный интеллектуальной и эмоциональной глубины, что особенно заметно в контексте быстрого распространения AI-генерируемых изображений.
Растущее распространение искусства, созданного искусственным интеллектом, тесно связано с современным арт-рынком и подпитывается технологиями, такими как NFT. Анализ данной тенденции выявил закономерность, способствующую нормализации китча — стиля, характеризующегося чрезмерной декоративностью и упрощенностью. Этот процесс происходит благодаря алгоритмической природе генеративных моделей, которые, стремясь к популярности и узнаваемости, воспроизводят наиболее востребованные, но часто поверхностные визуальные элементы. В результате, создается поток изображений, привлекательных для широкой публики, но лишенных глубины и оригинальности, что, в свою очередь, способствует снижению стандартов художественной ценности и размыванию границ между искусством и массовой культурой.
Технические Основы и Ограничения Искусственного Творчества
В основе генеративных процессов, используемых в современном искусственном интеллекте, лежат большие языковые модели (Large Language Models, LLM) и методы мультимодального синтеза. LLM обучаются на огромных массивах текстовых данных, выявляя статистические закономерности и связи между словами и фразами. Методы мультимодального синтеза расширяют эту концепцию, позволяя моделям обрабатывать и генерировать данные различных типов, такие как изображения, аудио и видео. Обучение происходит посредством анализа этих данных и корректировки параметров модели для минимизации ошибки предсказания, что позволяет ей генерировать новые, оригинальные произведения, основанные на изученных закономерностях. Объемы используемых датасетов могут достигать терабайт, обеспечивая модели широкую базу знаний для создания контента.
Инструменты, такие как GPT 3.5 и Runway Gen-2, демонстрируют значительный потенциал генеративных методов в создании контента, однако их возможности ограничены. GPT 3.5, являясь большой языковой моделью, преуспевает в генерации текста, но испытывает трудности с поддержанием последовательности в длинных текстах и подвержена генерации фактических ошибок. Runway Gen-2, специализирующийся на генерации изображений и видео, сталкивается с ограничениями в разрешении, сложности детализации и поддержании визуальной когерентности в динамичных сценах. Оба инструмента требуют значительных вычислительных ресурсов и подвержены влиянию качества и предвзятости данных, используемых для обучения, что может приводить к предсказуемым или нежелательным результатам.
Основная сложность в развитии генеративного ИИ заключается в преодолении эффекта “нежелательных знаний” — систематических искажений и ограничений, заложенных в обучающих данных. Эти данные, как правило, отражают исторические и социальные предубеждения, а также статистические закономерности, которые могут приводить к воспроизведению нежелательных паттернов в сгенерированном контенте. Проблема усугубляется тем, что модели машинного обучения, в процессе обучения, не просто запоминают данные, но и экстраполируют их, усиливая существующие смещения. Идентификация и коррекция этих “нежелательных знаний” требуют сложных методов анализа данных и алгоритмических корректировок, направленных на уменьшение предвзятости и повышение объективности генерируемого контента.
Анализ результатов работы генеративных моделей выявил склонность к воспроизведению предсказуемых паттернов и поверхностной эстетике, даже при создании новых визуальных комбинаций. Это проявляется в повторяющихся композиционных решениях, ограниченном спектре используемых цветов и стилей, а также в отсутствии глубокой концептуальной проработки. Данная особенность является одним из ключевых факторов, определяющих общие эстетические и концептуальные недостатки, выявленные в ходе наших исследований, и ограничивает потенциал ИИ в создании действительно оригинальных и значимых произведений искусства.
Отсутствие Критической Оценки и Возникающие Тенденции
Недостаток строгого критического анализа, обозначенный как ‘Shaky Critique’, является существенной проблемой в оценке произведений искусства, созданных с использованием искусственного интеллекта. Наблюдается тенденция к поверхностной оценке, основанной преимущественно на новизне технологии, а не на художественных достоинствах или оригинальности концепции. Анализ часто ограничивается констатацией факта генерации изображения ИИ, без углубленного исследования композиции, символизма, контекста и соответствия общепринятым критериям художественной ценности. Отсутствие всесторонней критики приводит к некритическому восприятию и переоценке работ, которые могут быть технически сложными, но лишены глубины и подлинного художественного выражения.
Тенденция к “навязчивой фигурации” проявляется в склонности очеловечивать искусственный интеллект, приписывая нечеловеческим сущностям человеческие качества и мотивации. Это выражается в визуализации ИИ как антропоморфных агентов, наделении их эмоциями, намерениями и даже личностью в художественных произведениях. Данный подход, несмотря на потенциальную привлекательность для широкой аудитории, часто приводит к упрощению и искажению понимания природы ИИ, а также к созданию образов, не отражающих фактические возможности и ограничения данной технологии. В результате, фокус смещается с исследования потенциала ИИ как нового творческого инструмента на проекцию человеческого опыта и ожиданий на небиологическую систему.
Анализ результатов показывает, что, несмотря на техническую сложность, создаваемые произведения искусства на основе ИИ часто склоняются к китчу — широко популярным, но лишенным художественной ценности работам. Данная тенденция обусловлена несколькими факторами: преобладанием формальных признаков, имитирующих известные стили, неэффективным обходом ограничений алгоритмов ИИ, и бекритичным принятием текущих технологических и культурных трендов. Это приводит к созданию визуально привлекательных, но поверхностных работ, лишенных оригинальности и глубины, эксплуатирующих узнаваемые образы вместо создания новых художественных концепций.
Развитие “корпоративного ИИ” оказывает существенное влияние на направление и приоритеты создания произведений искусства с использованием искусственного интеллекта. В частности, коммерческие интересы компаний, разрабатывающих и внедряющих ИИ-технологии, определяют фокус исследований и разработки инструментов, что приводит к преобладанию определенных стилей, форматов и тематик. Алгоритмы и модели машинного обучения часто оптимизируются для задач, представляющих коммерческую ценность, таких как создание контента для маркетинга или развлечений, а не для исследовательских или экспериментальных целей. Это приводит к ограничению творческого потенциала ИИ и формированию тенденций, диктуемых корпоративными потребностями, а не художественными задачами или запросами сообщества.
Исследование феномена генеративного искусства неизбежно сталкивается с вопросом о критериях оценки. Легко создать визуально привлекательный образ, но куда сложнее — произведение, несущее в себе глубину и осмысленность. Как отмечает Грейс Хоппер: «Лучший способ предсказать будущее — создать его». Эта фраза как нельзя лучше отражает суть происходящего: индустрия искусственного интеллекта формирует наше восприятие эстетики, зачастую подменяя подлинное искусство поверхностными имитациями. Статья справедливо указывает на риск нормализации китча и снижения критической грамотности в отношении искусства. Без осознанного подхода к оценке, создаваемого ИИ контента, существует опасность превращения культуры в набор бездумных визуальных клише, где форма превалирует над содержанием, а границы ответственности размываются.
Куда Ведёт Нас Этот Цирк?
Представленное исследование, фокусируясь на тенденции к китчу в произведениях, созданных генеративным искусственным интеллектом, обнажает более глубокую проблему: не недостаток технической изобретательности, а упрощение самого понятия художественной ценности. Оптимизация алгоритмов для создания «красивых картинок» — это, по сути, оптимизация не того, что нужно. Удобство и доступность, как известно, имеют свою цену — и эта цена, вероятно, заключается в постепенной эрозии критического мышления и способности к эстетической оценке.
Дальнейшие исследования должны сместить акцент с анализа результатов работы ИИ на изучение механизмов, формирующих его «вкус». Вместо того чтобы восхищаться способностью машины имитировать стили, необходимо понять, как алгоритмические предубеждения и данные для обучения определяют границы её творческих возможностей. Иначе, мы рискуем построить систему, где «оригинальность» — это лишь случайная комбинация существующих шаблонов, а «глубина» — всего лишь иллюзия, созданная умелым маркетингом.
Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается. И в данном случае, опасность заключается не в том, что ИИ не сможет создавать «искусство», а в том, что он может нормализовать поверхностность и привить новое поколение потребителей контента, неспособных отличить искреннее выражение от умелой подделки. Зависимости от удобства и доступности — настоящая цена свободы, и эту цену нужно понимать.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11353.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонаторах
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-14 16:15