Изображение создано при помощи модели Шедеврум
Сайнс-арт — популярное сегодня научное искусство, сочетание творчества и технологий, — включает массу вариантов: от био-арта — работы с живыми тканями – до творчества нейросетей. Последнее сейчас переживает расцвет. О том, как искусственный интеллект меняет искусство и какие проблемы выявляет, IQ Media беседовал с исследователем сайнс-арта, преподавателем Института медиа ВШЭ Станиславом Миловидовым.
Станислав Миловидов
Cтарший преподаватель Института медиа факультета креативных индустрий ВШЭ, руководитель трека образовательной программы «Интерактивные медиа и цифровые индустрии»
Содержание:
— ИИ сейчас гладко, но довольно скучно пишет стихи. Все самое новое и интересное рождается в его ошибках и глюках. В компьютерном искусстве та же картина?
— Это глобальная проблема для любого искусства. В 2021 году IT-гиганты OpenAI (разработчик ChatGPT и DALL-E), Midjourney и другие, которые нам предоставляют платформы для интеграции ИИ в нашу практику, пошли по двум разным путям. Почему они вообще стали делать эти платформы? Чтобы дать результат, ценный для людей в креативных индустриях, требовались и до сих пор требуются огромные вычислительные мощности, суперкомпьютеры. Сейчас, кстати, к этому китайские сети подтянулись, включая DeepSeek. Лучшие видеогенераторы сейчас у китайцев. Так или иначе, ученые уже поднимают вопрос, хватит ли нам электроэнергии и чипов для того, чтобы дальше развиваться такими же темпами. В прошлом году глава OpenAI Сэм Альтман просил сумму для строительства заводов по производству чипов, ориентированных на работу искусственного интеллекта, сопоставимую с капитализацией Google и Apple вместе взятых. А до того, как эти платформы появились, машинным обучением занимались обычные программисты. В 2019–2020 годах медиахудожники Вадим Эпштейн, Елена Никоноле, Джин Коган, Марио Клингеманн все делали на собственных компьютерах. Но после 2021 года художники ушли в Google Colab, поскольку своих компьютеров им уже не хватало, чтобы заниматься медиаискусством. И здесь как раз проходит граница.
С одной стороны, IT-гиганты, которые предоставляют нам эти услуги, должны получать прибыль. Алгоритмы должны создавать изображения (иллюстрации, обложки для книг, дизайн интерьеров и пр.), которые нравились бы аудитории. Для IT-гигантов это целевая история: она приносит им деньги, делает инструмент еще более популярным, а значит, можно активнее развивать нейросеть. И эти компании идут по пути постоянной персонализации. Так, если вы включаете персонализацию, Midjourney начинает создавать картинки с учетом именно ваших эстетических предпочтений.
И это для художника — проблема. Он не хочет создавать работы на уровне вкуса среднестатистического жителя Земли. Кроме того, есть контентная политика, ограничивающая изготовление материалов.
Вопрос в том, можно ли в сфере цифрового искусства все отдать на откуп пользователям, чтобы они творили все, что хотели? А с другой стороны, есть ограничения, что можно творить, а что — нет. Все это художникам сложно принять. Представьте себе ситуацию, что фотограф купил фотоаппарат, а ему компания Canon в контентной политике запретила снимать, например, обнаженное тело. Едва ли фотограф был бы рад такому инструменту. А сейчас мы имеем дело с таким инструментом. Сразу открывается дискуссия, актуальная со времен арт-критика Клемента Гринберга, по поводу того, что есть авангард, а что – китч.
Но вернемся к разговору об ошибках и глитчах (сбоях в системе; глитч-арт — эстетизация ошибок и неисправностей). Это как раз тот авангард искусства, который пытается экспериментировать с новым инструментом, как экспериментировали с видео художники видеоарта. Думается, в ИИ-поэзии все то же самое: эстетика ошибки намного интереснее, чем создание поэтических текстов, нравящихся всем. Так, корпоративные гимны — всем понятные, стандартизированные тексты. Нейросеть может сочинить массу таких текстов, и авторы корпоративных гимнов останутся без работы. Равно как и создатели детских раскрасок.
— Какие еще есть тенденции в нейроискусстве в последнее время?
— Поскольку сейчас нейросети стали сложнее и зарегламентированнее, многие художники ушли в научные нейронки, стали работать в стиле Art&Science (научно-технологического искусства), поскольку в науке нет цензуры. Если цензурировать, например, нейросеть, которая «считает звезды», она перестанет быть научным инструментом, потеряет математическую объективность. Художники используют такие инструменты для своих арт-проектов.
Прошлой весной ребята из французской арт-группы Obvious провели арт-эксперимент. Есть пул нейросетей, которые обучаются распознавать мыслительную деятельность человека. Журналисты в этих случаях пишут: «Скоро нейросети будут читать наши мысли». Но психофизиологи, в частности, Александр Каплан, объясняли, что это так не работает. Например, когда мы идем по улице, у нас в голове — много разных образов, невозможно ничего считать. А то, что считывают нейросети, предполагает концентрацию на каком-то образе. Такие устройства можно увидеть на выставках Центра ассистивных технологий «Феникс», где периодически показывают российские разработки, как, например, управлять мышкой с помощью электроэнцефалограммы. Obvious сделали арт-проект: поместили художника в аппарат фМРТ, он думал об извергающемся вулкане, и нейросеть, сканируя его мозговую активность, нарисовала потоки лавы. Научный инструмент позволил сделать такую историю.
С нейротехнологиями художники делают много подобных экспериментов. В Галерее Краснохолмской была выставка «ArtTECH» из МИСиСа — они тематизируют свои работы как эффекты памяти, сна, пограничных или лиминальных (кризисных) состояний. Есть работа, в которой алгоритм визуализировал, как изменятся созвездия на небе через миллионы лет.
— Исследователь нейропоэзии в интервью предположил, что мы не готовы к исчезновению в стихах авторского начала. В компьютерном искусстве похожая ситуация?
— Надо определиться, что мы называем искусством. В искусстве невозможно избавиться от авторского начала. Еще со времен Платона и Аристотеля искусство и наука периодически соединялись и расходились. Последний раз разъединение наблюдалось в эпоху модерна. Иммануил Кант разделял чувственное и рациональное восприятие мира. Отсюда возникают две идеи. Первая: наука всегда пытается показать объективную картину мира, а искусство — субъективную, либо ту, которую мы хотим видеть, либо ту, которую предъявляет нам художник. Вторая идея: за границей искусства есть масса творческих практик, где с авторским началом не очень хорошо. Возьмем видеоигры. Конечно, есть авторские проекты, как у японского геймдизайнера Кодзимы. Но топовые игры ААА производят разные компании, причем от игры к игре команда геймдизайнеров может смениться. Едва ли мы можем взять произведение художника, уволить его, передать произведение другому художнику, — это нетипичная история.
Другой пример. Многие смотрят сериалы на стриминговых сервисах. В кино ХХ века автором фильма считался режиссер. А в сериалах на стриминговых сервисах часто первую серию снимал один режиссер, вторую — другой, третью — третий. Но сериал не теряет целостность, не превращается в альманах, где каждый режиссер снимает что-то свое, хотя некоторое авторское начало у него отнято. Перестали мы из-за этого смотреть сериалы? Нет. Значит, авторское начало не так важно зрителям в этом виде медиаконтента.
Примечательно, что и в массовом искусстве полвека назад было авторское начало: все знали, что «Звездные войны» — это Джордж Лукас. Да и уже в XXI веке мы знали, что «Игра престолов» — это Джордж Мартин и телевизионная сеть HBO, продюсеры Бениофф и Уайсс. Но в 2020-х годах мы далеко не всегда знаем, кто все это создает. Мы уже ассоциируем фильмы со стриминговым сервисом. Возникает некий коллективный автор, юридическое лицо. И у нейросети тоже есть коллективный автор — компания, предоставляющая нам услуги.
— Как элитарное искусство относится к компьютерному? Сокращается ли разрыв между ними?
— Искусство, связанное с ИИ, — часть компьютерного искусства, которое существовало чуть ли не с момента, как Алан Тьюринг создал первую вычислительную машину. Тогда же появляется концепция ИИ – вначале у Тьюринга, затем у Андрея Колмогорова. Современное искусство долго не признавало компьютерное искусство: Венецианская биеннале и Ars Electronicа в Линце были параллельными историями, их участники не пересекались. Но сейчас нет такого разрыва. Есть художники, работающие с технологиями, которые участвуют и в Ars Electronica, и в крупнейших биеннале современного искусства. Уже нельзя сказать: «Это не искусство, это вы технологиями занимаетесь».
— В искусстве мы ищем диалога с автором. Кто наш собеседник в случае с нейроискусством?
— Мы говорим с художником. Агентность ИИ — формальная, так как диалог можем инициировать только мы. Если в отношениях художника и зрителя диалог может начать любая сторона, то с нейронной сетью ситуация другая. Мы можем обратиться к ней, но она не может инициировать диалог с нами. Это фундаментальное неравенство в нашем диалоге. ИИ — наш электронный раб. Так в Древнем Риме гражданин мог обратиться к рабу, а раб к нему — нет.
— Раб может вырваться из своих цепей?
— В русле марксизма — да, должна произойти тотальная эмансипация. Но историки знают, что, когда восстал Спартак, далеко не все рабы пошли вместе с ним. Каким может быть восстание машин — неоднозначная история.
К созданию General AI (искусственного интеллекта, который соответствовал или превзошел бы человеческий) стремится, например, компания OpenAI.
Однако человек — это прежде всего сознание. Но существует трудная проблема сознания: никто даже теоретически не может объяснить, что такое сознание, как и в какой момент оно возникает. Поскольку не могут объяснить, значит, нельзя построить математическую модель.
— Человек — творец новых идей. Считается, что ИИ не может придумать ничего кардинально нового. В нейроискусстве это так?
— Забавная история: это хорошо видно на сложных объектах. С ноября 2024 года стала актуальна история генеративного кино: есть видеогенераторы и внятные пайплайны (процессы выполнения типовых задач), как можно работать с таким типом медиаконтента. В январе вышел белорусский мультфильм «Беловежская пуща», сделанный нейросетями. В России в Иркутске делают нечто подобное. В видеоблогинге уже огромное количество генеративного видео. То же самое — в музыкальных клипах и, разумеется, в видеоарте. Глитчи для него — только плюс. Еще одна сфера применения генеративного видео — реклама. Недавно была забавная реклама автомобилей Porsche: видеохудожник сделал генеративный рекламный ролик, а потом сказал, что он получился таким классным, что был сделан и бэкстейдж («закадровая» история) о съемках этого ролика. Человек смотрит ролик — видно, что это генерация, а потом идет история, как это снималось на локациях. Начинаешь думать: «Это генерация или реальная съемка, имитирующая генерацию?».
Наблюдается интересный феномен: художники стали работать в традиционной технике, стилизованной под генерацию. Был даже кейс с австралийской художницей Сьюзи Догерти, которую сняли с фотоконкурса, поскольку подумали, что ее фотография — генеративная. А она просто сфотографировала в стиле, очень похожем на нейросеть.
Был еще хайповый пример в ноябре прошлого года: художник-комиксист Евгений Зубков придумал историю о том, что Бэтмен «родился» в Ростове-на-Дону. Там была одна фотография в стиле 1920-х годов: рабочие, революционеры — и Бэтмен. Все подумали, что это генеративный фейк, а Зубков это изображение сделал просто в фотошопе.
На самом деле, когда с генераторами видео работают обычные пользователи, получаются странные ролики, изображения людей с поломанной анатомией. Но режиссер, который умеет работать с визуальным медиумом, понимает, как этот язык устроен. Он способен спрятать недостатки генеративных моделей и подчеркнуть их достоинства.
Примерно пять лет назад возник формат «скринлайф» — разновидность кино, в котором все события фильма разворачиваются непосредственно на экране компьютера, планшета или смартфона. Однако широкого распространения этот формат так и не получил: экспериментировали с записью экранов компьютера, планшетов или смартфонов, но оказалось, что без грамотно выстроенной драматургии это не работает. Сразу встает вопрос, как адаптировать традиционный сторителлинг под такой формат.
Какие существуют ограничения у нейросетей? Алгоритм не сыграет так, как живой актер. Актер может «вытащить» фильм на собственном мастерстве, тогда как нейросеть играет грубо, будто возвращая нас к приемам немого кино и гипертрофированной «мейерхольдовской» манере (отсутствие бытового правдоподобия, театральность жеста и пр.). Чтобы превратить это в художественный прием, режиссеры могут обратится к опыту раннего кинематографа, ведь некоторые его методы отлично сочетаются с нейросетью.
Скажем, если нужно «заставить» велосипед двигаться в кадре, можно воспользоваться инструментом motion brush: выделить велосипедиста и нарисовать направление движения стрелкой. Но на практике эффект выглядит лучше, если велосипедиста оставить на месте, а заставить фон двигаться влево, примерно как это делали в старых голливудских фильмах.
— Какие еще ограничения возникают, когда нейросеть делает кино?
— Ограничение, связанное с тем, что мы в данном случае режиссеры, а нейросеть — оператор. Мы в Midjourney создаем картинку, а потом оживляем ее. Это удобнее, поскольку, если мы создаем по тексту видео, оно получается не очень точным. Картиночные генераторы уже хорошо отзываются на наши запросы, ими можно ловко управлять, там много разных стилей (они знают кучу художников и фотографов), а видеогенераторы — еще только пришли в эту историю. Поэтому удобно в Midjourney сделать картинку, раскадровку, а потом просто ее оживлять и монтировать. Возникает ощущение, что нейросеть работает как оператор. А в кино нередки творческие союзы режиссера и оператора.
— Михалков — Лебешев, Кончаловский — Рерберг, Бондарчук — Юсов.
— Такие союзы возникают, потому что режиссеру нравится картинка, которую дает оператор, и потому, что на операторских факультетах оператора заставляют выработать свой стиль, из которого его будет потом тяжело «достать» (для изменения эстетики картины режиссеру придется поменять оператора). Нейросеть знает массу операторов, фотографов, и вы можете сказать: «Хочу, чтобы картинка была в стиле Питера Линдберга. Или в стиле Вадима Юсова». И она будет давать такое изображение.
По сути, мы не можем придумать ничего нового, потому что эти операторы уже существовали. Но, чтобы создать что-то новое, нам придется все равно пройти этот путь. Если у нас есть свой операторский стиль, и мы хотим его получить с помощью нейросети, надо вначале обучить ее на своих работах либо с помощью промт-инжиниринга научиться описывать свой стиль так, чтобы нейронная сеть его понимала. Но нечто новое она не может сделать, поскольку ей это не нужно. Она может только смешивать стили.
— В ряде работ упоминается postAI-искусство. Что это такое?
— PostAI-искусство, равно как и пост-интернет искусство, пост-медиа, возникает так: сначала есть восторженность (смотрите, у нас есть интернет, мы можем обмениваться файлами, в фотошопе манипулировать изображением, создавать виртуальные миры!), но потом она проходит, и технология становится для нас обыденной. Мы перестаем ее замечать. Мы просто сидим в интернете, работаем, смотрим фильмы. И приставка «пост-» говорит о том, что, когда технология рутинизируется, мы можем подсветить ее только в случае поломки. Если в кинотеатре рвется пленка, мы вдруг видим, что там крутятся какие-то шестеренки, светит фонарь.
Возвращаясь к ИИ: он стал таким всепроникающим, что мы перестаем его замечать. Последнее исследование MIT (США) и Лондонского университета показало, что человек на двойном слепом тестировании не отличает генеративное изображение от реального, если они сделаны качественно. Но дальше получается, что для проявления структуры ИИ нам надо что-то с ней делать, показывать, как она проникла везде.
— Происходит «обнажение приема».
— Да. Есть фильм «Мир Дикого Запада» о том, как суперкомпьютер на основе алгоритмов начинает потихоньку исключать из общественной жизни людей, которые статистически идут куда-то не туда.
— Получается, что post-AI-искусство уже себя проявило.
— Пресыщение ИИ у нас точно возникло. И процесс его использования рутинизировался. Нейросеть сильно подсветила важную историю. Если существует креативный процесс, который можно органично заменить нейросетью и никто не заметит разницы, вероятно, это не совсем креативный процесс. Раньше автор мог уверять: «Это гениально, я так вижу, это очень сложно». А сейчас оказывается, что это очень легко.
— То есть ИИ помогает разграничить, где подлинно креативная работа, где — нет. Он дает нам один из критериев творчества.
— Отчасти да. Это чаще касается технологических историй, как, допустим, с музыкальными оформлениями подкастов. Раньше для этого нужен был композитор или саунд-дизайнер, как минимум. Саунд-дизайнер мог говорить, что он занимается креативным трудом. Но внезапно некоторых стали успешно заменять нейросети. Кажется, на деле он не занимался креативным трудом. Он, может быть, гениальный технолог, знает правила гармонии, знает музыкальные тренды, но это не креативный труд. Из-за того, что это была сфера музыки, мы считали этот труд креативным. Но в итоге обнаруживаем, что многие виды креативного труда — на самом деле технологичные. В этом смысле все как-то изменилось, и ИИ здесь сыграл важную роль.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
