AI 重新构建的视觉表现

编辑：刘可为 图：克雷格·艾姆斯（Craig Ames）文：砣地

《大英藻类影集：蓝藻印象》

AI 重新解构摄影先驱安娜·阿特金斯的藻类作品，是对她的致敬，也是新媒介对长期确立的视觉表现实践的影响的深刻探讨。

与 安娜 ·阿泰金斯蓝晒作品（右）

同一藻类的 AI（右）

与 安娜 ·阿泰金斯蓝晒作品（左）

摄影之友×克雷格·艾姆斯

首先请阐述一下你对 AI 作品的态度，摄影与 AI 创作的边界感在哪里？

生成人工智能图像不是摄影。至少不是传统意义上的摄影。当我使用人工智能时，我在大部分作品中都避免将其称为“摄影”。然而，生成式人工智能图像在外观上可能非常“照片化”，并且随着算法渲染能力的不断提高，图像变得越来越逼真。不可避免地，这将迫使我们重新思考我们与摄影的关系，以及我们如何定义它。尽管我目前将它们视为不同的媒介，但它们之间有着千丝万缕的联系。摄影和生成人工智能图像之间的界限越来越模糊，但我认为其含义尚未完全明确、明朗。

你的这一组AI作品在封面上与安娜·阿特金斯（Anna Atkins）的作品封面非常相似，在介绍中得知，你也是对她作品中的图像表达有了新的诠释，你是如何想到使用AI来重新制作《大英藻类影集：蓝藻印象》（Photographs of British Algae：Cyanotype Impressions）作品集的？

作为一名摄影师和艺术家，我对探索生成式人工智能的潜力、局限性和风险非常感兴趣。凭借我的摄影知识，对这一媒介历史上的关键时刻和作品进行比较研究似乎很有意义。鉴于阿特金斯是摄影的早期采用者，摄影是她那个时代的尖端成像技术，并且考虑到她的作品如此知名和有影响力，她的图像无疑将在机器学习活动中占据重要地位，并被包含在庞大的数据集中从互联网上抓取。她的作品还融合了艺术和科学问题，这又与生成人工智能的发展密切相关。为了强调两个系列之间的比较，我收藏的图像与阿特金斯的原始蓝晒版画具有相同的尺寸和格式。然而，我没有在图像中嵌入手写标签，而是使用文字处理的文本来引用图像创建中使用的自动化过程。

在你的创作中，你认为当下 AI 技术与100 年前的影像有怎样的关系？是否认为AI 会是一种更好的呈现方式？相比于实拍，你觉得 AI 作品的不同点在哪里？

我认为早期摄影和当代生成人工智能成像有很多相似之处。摄影出现时，艺术家和插画家都提出了反对的声音，他们担心新媒介对长期确立的视觉表现实践的影响。这种担忧是合理的，机械图像捕捉和摄影再现的过程改变了视觉表现的本质。然而，也有许多艺术家接受了这种变化，并出于艺术和科学目的以多种方式进行摄影工作。

英国植物学家兼摄影师安娜·阿特金斯（Anna Atkins）和她著名的蓝晒法植物群就是一个很好的例子。她最初是一名植物插画家，使用水彩画来绘制标本。然而，作为摄影先驱，她认识到摄影能够以更准确、客观的方式呈现事物的能力。

以同样的方式，当代人工智能在某些事情上表现出色，但在另一些事情上却很糟糕。我们需要记住这一点，特别是随着人工智能越来越融入我们的日常生活，视觉表现被外包给算法，作为企业客户效率节省的一部分。我的项目“英国藻类的照片：人工智能印象（2022）旨在提醒我们现实与技巧的模糊所带来的紧张局势。人工智能生成的标本的不同颜色、形式以及图像的逼真美学可能看起来诱人且令人信服，然而，它们作为真实的忠实复制品是完全不可靠的。

我在 20 世纪 80 年代末开始了我的摄影之旅，使用 35 毫米胶片相机并在我自制的暗室中制作模拟照片。我记得Photoshop 出现之后，便是数码摄影，摄影界有许多声音宣称“摄影已死”，但据我们所知，这实际上从未发生过。相反，摄影媒介不断发展和扩展。我们也容易忘记，人工智能已经无缝集成到数码相机系统中很多年了。例如，计算摄影现在是大多数智能手机相机的基础。这是大多数人经常使用的东西，但很少考虑过。

这一次，生成式人工智能确实让人感觉有些不同，因为这种新兴技术的开发、采用和集成呈指数级增长。然而，我当然不认为这会预示着摄影的终结，但它不可避免地会改变我们对它的理解。

如果用于图签创作，你认为严谨的AI创作能否对科学探索、科学教学、科普有不同的帮助？

本期影人

克雷格·艾姆斯

Craig Ames

英国艺术家，围绕摄影/后真相时代证据、模拟和重现进行重点研究，围绕主题进行了多样化的实践，涵盖摄影、人工智能等材料研究工作

当训练数据集经过仔细检查并且结果非常可靠时，人工智能图片或内容标签可能在非常特定的情况下有用。然而，对大多数消费者级物体识别人工智能系统来说，该技术还不够可靠。它正在不断改进，我认为实现稳健性只是时间问题。

你在 AI 创作这一组作品时应用了哪种软件？在设计画面时是根据何种内容？又是如何训练 AI 的？

目前，我只使用商用的生成式人工智能平台。这样做的原因是因为这是大多数人使用生成式人工智能最容易访问的方式。我对这些大规模采用的算法很感兴趣，因为它们是最广泛使用的。原因之一是任何拥有计算机和互联网连接的人都可以使用它们，而无需了解计算机编码或必须安装、设置和培训开源版本，如果您不这样做，这可能会成为障碍。

我使用的 AI 包括 Dall-E、Midjourney、Adobe Firefly 和 Stable Diffusion。由于它们都能够以类似的方式生产类似的东西，因此我通常不会说明我为每个特定项目使用哪个版本或模型。