艺术创作里的“神器”

李瑞环

假如你的身边有这样一位“同学”，连画笔都没拿过，没去过法国勒阿弗尔港，更没品尝过苹果与橘子的味道，却能“画”出莫奈的《日出》和塞尚的《苹果与橘子》；连琴都没摸过，更没上过任何声乐培训班，却能生成贝多芬的《命运交响曲》、莫扎特的《土耳其进行曲》，你会是什么感受呢？想必如果莫奈、塞尚、贝多芬和莫扎特这些艺术大家们能穿越到今天，也会感到震惊吧。

这位“同学”就是我们要说的AIGC。

AIGC 是一名“超级学霸”，即AI Generated Content， 是一种利用人工智能技术来生成内容的技术。它可以根据一定的规则和模型，自动生成文本、图像、音频等多种类型的内容。如果AIGC 是一棵大树，那么AI 绘画、AI 作曲仅仅是这棵树上的两个分支而已。

达·芬奇用4 年时间画出了著名的《最后的晚餐》；北宋王希孟耗时180 天精雕细琢出传世名画《千里江山图》；齐白石先后历经86 年的观察，才让虾的形象跃然纸上；贝多芬花了5 年的时间推敲酝酿，才成功创作《命运交响曲》；莫扎特从4 岁开始学习作曲，最终才能铸就“大自然的奇迹”。而在人工智能技术迅猛发展的今天，人们只需要输入一段文字描述或者上传一张图片，AI 绘画软件在几秒之间就能为你快速生成一幅画。而想让AI 作曲时，只要让它“听”大量的乐曲，它就能从这些作品中总结出“规律”，计算音符节奏的出现概率并排列组合“创作”新曲子。

AIGC 为什么这么“聪明”？其实它的“聪明”不是天生的，跟围棋领域的“阿尔法狗”一样，它通过系统深度学习人类的作品，不断总结规律，从而模仿人类来创作。

AI创作引发热议

2022 年8 月， 在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，一幅由AI 绘图工具自动生成的画作《太空歌剧院》获得了“数字艺术/ 数字修饰照片”类别一等奖。这件事引发了人们的热烈关注。为什么呢？

《太空歌剧院》的创作者并不是艺术家，而是美国的一位游戏设计师。这位游戏设计师选用的素材不是传统的画笔和颜料，而是庞大的图像数据库。他在一个AI 创作工具里，输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100 幅作品，再进行约80 多个小时、900 多次的修正，最终得到作品《太空歌剧院》。这让那些在真实世界创作的艺术家们愤愤不平，展开了一场关于“AI 绘画作品参赛是否属于作弊”的争论，也让人们直观地意识到AI绘画水平已经发展到了何种程度。无独有偶，2019年，深圳交响乐团演奏了全球首部AI交响变奏曲《我和我的祖国》。同年，华为公司利用Mate20Pro中的AI，对奥地利作曲家舒伯特未完成的《第八交响曲》剩余曲谱进行了谱写，并在伦敦的一场音乐会上进行了公演。2020年，由微软小冰、小米小爱、百度小 度、B站泠鸢4位人工智能机器人合唱的主题曲《智联家园》亮相 2020年世界人工智能大会云端峰会开幕式。2021年，人工智能续写的贝多芬《第十交响曲》在德国发布。2022年，韩国新人歌手夏妍发布了由人工智能作曲机器人制作的单曲《眼中只有你》（Eyes on you ），成为全世界第一位凭借AI作曲出道的人类歌手。

AI是如何“凭空”绘画、作曲的？

AI 创作离不了“算法”和“算力数据”这两位“好友”的支持。

AI 绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

假如你想得到印象派创始人莫奈大师画的故宫，可以将故宫的外景照片和莫奈绘制的作品通过图像风格迁移技术进行融合，这样就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的故宫作品，但是笔触和构图与莫奈本人的绘画还是存在差距。

而依托图文预训练模型，你只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，就能生成一张绘画作品，它的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比用图像风格迁移技术生成的图片强很多。

最新的AI 绘画技术采用的是扩散模型，但由于模型对图片内容的识别能力不足，或者难以完全理解文字的意义，以及在训练数据过程中可能会出现偏差，导致生成的绘画作品经常会 “翻车”，这就是AI 绘画时，可能会将小猫、牛肉面画成卡通风格的少女，将孙悟空画成美少女，将狗主人画成狗爸爸的原因。

目前的AI 作曲技术背后蕴含了多种算法模型的结合运用，包含人工神经网络、马尔科夫链和遗传算法等。

人工神经网络算法模型是怎么运行的呢？举个例子，将一批乐曲数据输入模型后，模型会寻找这些乐曲之间的规律，并理解和学习这些乐曲的旋律、节奏、音高、强弱变化，从而对这些乐曲的风格进行预测，确保做到“心中有数”。在阶段性考试过程中，由验证数据集这位“老师”来判定模型的预测是否正确。如此循环往复，不断迭代。在不断高速学习中，AI 的预测能力会越来越强，最终掌握这些乐曲数据汇总后的曲风，进而编写出自己的曲子。

马尔科夫链是一种随机选择过程，主要用于产生一段具有一定风格的旋律，经常出现在即兴演出中。

遗传算法则是让计算机先随机或根据规则来生成一些乐曲，以一些特征来评估乐曲的悦耳度，让得分高的乐曲进行交叉互换和变异（可能变好也可能变差），通过不断迭代选择出得分高的乐曲。

人类画师、歌唱家“饭碗”不保？

就像没有完美的人一样，这世上也没有完美的算法。在“照猫画虎”的算法支持下，AI 创作的作品还需要艺术家进一步修饰美化，才能变得更加鲜活生动。

不论是作曲还是绘画，AI 都还无法满足游戏、电影等公司的高端需求，也无法彻底威胁到高水平的画师、歌唱家的“饭碗”。但AI 这个“学霸”不会认输，它有着极强的学习和纠错能力，会持续不断地对关键词进行筛选、调整。

作为创作者，要真实地将自己的心铺在纸上，才能写出“活”的音乐，而绘画也同理。不论是画师还是作曲家、演奏者，其作品能流传百世的原因正在于透过画笔或旋律表达的情绪戳中了观众的内心。就像今天在外地的人看到月亮时，会像唐代的李白一样，想起自己的家乡和父母，这种跨越时间、空间与种族的情感交流才是艺术作品的生命力所在。

AI是一个疯狂的“学霸”，但绝不是一个具备人性温度的艺术家。AI无法深刻理解《蒙娜丽莎》嘴角那一抹似有似无的神秘微笑，也无法体察到《韩熙载夜宴图》主人公郁闷寡淡的矛盾内心，更无法感受到贝多芬“扼住命运的咽喉”“用苦难铸成欢乐”的英勇抗争的心情。凡·高将细腻的观察和矛盾的心情融于《星空》，才使得他笔下的璀璨星空至今闪烁在人们心间；列宾将对底层劳动人民的同情和悲悯融在油墨间，才让《伏尔加河上的纤夫》成为不朽之作，这些真挚的情感都是AI缺失的。

AI虽然很“卷”，但是我们也不需要畏惧。在艺术发展史上，不少大师都曾运用各种“神器”来辅助自己作画，如卡拉瓦乔借助镜子绘制小幅肖像，约翰内斯·维米尔运用暗箱帮助自己绘制准确的透视视角，波普艺术大师安迪·沃霍尔利用照片的投影勾勒描摹……就像今天的AI一样，运用“神器”进行创作也曾引发人们的热议。

我们应该怎样看待AI作曲、绘画呢？一方面，善于使用这个“神器”，能够给人们艺术创作提供更多的创意和灵感。另一方面，AI作曲、绘画前，还是要先大量学习人类的创作成果。因此，努力学习、掌握扎实的知识仍然是艺术创作的“王道”。