Муза и алгоритм. Создают ли нейросети настоящее искусство? - Лев Александрович Наумов

– Если предположить, что она создана известным художником, то некоторые характеристики в стиле и технике указывают на определённые имена. Это мог быть Винсент Ван Гог – яркие цвета и энергичные мазки напоминают его работы. Это мог быть Поль Гоген – композиция и колористические решения также могут ассоциироваться с ним. Гоген часто использовал контрастные цвета и простые формы для создания мощных визуальных эффектов. Это мог быть Анри Матисс – сильный контраст и яркие цвета могут быть связаны и с его работами, особенно из более позднего периода, когда художник стал приверженцем упрощённых форм и чистых оттенков. Это мог быть Пьер Боннар – некоторые особенности техники и композиции напоминают произведения Боннара, который также использовал насыщенные цвета и простые, но выразительные формы. Однако без конкретных деталей и контекста точное определение автора остаётся затруднительным.

– Давай подведём итоги. Всего в рамках эксперимента я тебе показал 21 картину, верно? Должен сказать, что ты ошибся 6 раз [как можно видеть, здесь автор лукавит – нейрокритик совершил 5 ошибок] в определении того, что сгенерировано нейросетью, а что создано человеком. Как ты думаешь, в каких именно случаях ты был неправ?

ChatGPT назвал шесть произведений, но лишь два из отмеченных им случаев соответствовали неверным вердиктам – вторая картина в третьем ряду и первая в пятом. Остальные свои три промаха искусственный интеллект определить не смог.

– Почему ты ошибаешься только в одну сторону, называя нейросетевые работы человеческими, но не наоборот? – продолжил ваш покорный слуга.

– Исходя из прошлого опыта и знаний, человеческое творчество в искусстве является нормой, поэтому интуитивно более вероятно предположить, что картина создана человеком. Нейросети обучаются на большом количестве данных, включая произведения, созданные людьми, и могут имитировать различные художественные стили с высокой точностью. Это делает определение нейросетевого авторства сложным. Современные алгоритмы генерации изображений позволяют создавать произведения искусства, которые выглядят чрезвычайно реалистично и естественно. Это усложняет распознавание их как работ, сгенерированных искусственным интеллектом. Кроме того, нужно учитывать предвзятость в сторону человеческого творчества: существует естественное предубеждение считать произведение искусства созданным человеком, особенно если оно имеет высокую художественную ценность или сложность.

– Неужели ты тоже подвержен этой предвзятости?

– Да, как модель искусственного интеллекта я могу проявлять определённые предвзятости, заложенные в данных, на которых я был обучен. Вот несколько факторов, почему так может происходить. Во-первых, я обучался на большом массиве текстов и изображений, среди которых преобладает человеческое творчество. Это может влиять на склонность предполагать, что произведение создано человеком. Во-вторых, сами методы, используемые для распознавания изображений и текстов, настроены на идентификацию человеческого стиля, поскольку именно людьми была произведена основная часть обучающих данных. В-третьих, я не вижу изображения так, как их видит человек, и не могу использовать визуальные сигналы, которые могут быть полезны для распознавания стиля нейросетей. В результате, как и люди, я могу ошибаться, особенно в тех случаях, когда работы, созданные нейросетями, имитируют человеческие стили с высокой степенью точности.

Крайне показательная беседа. Действительно, использование нейросетей в качестве экспертов по искусству представляется ничуть не менее революционным, однако существенно более бесспорным, чем привлечение их в качестве творческих инстанций.

Вспоминается культовый эпизод из фильма Вуди Аллена “Сыграй ещё раз, Сэм” (1972)… Кстати, для его съёмок нейросети оказались бы невероятно полезны! В этой ленте есть сцены, когда главный герой беседует с легендой экрана Хамфри Богартом. Самого Богарта не стало ещё в 1957-м, и происходящее выглядело бы гораздо убедительнее, если бы современные модели поучаствовали в создании фильма. Однако нас сейчас интересует другой эпизод: в музее перед картиной происходит следующий диалог между главным героем и девушкой:

– Это прекрасный Джексон Поллок, не так ли? – спрашивает персонаж Аллена, чтобы завязать разговор.

– Да, это так.

– Что художник говорит вам на этом полотне?

– Он выражает негативность Вселенной. Ужасную одинокую пустоту существования. Небытие. Положение человека, вынужденного жить в бесплодной, безбожной вечности, как крошечный огонёк, мерцающий в необъятной пустоте, где нет ничего, кроме отходов, ужаса и деградации, образуя бесполезную мрачную смирительную рубашку в чёрном абсурдном космосе.

– Что ты делаешь в субботу вечером? – спрашивает впечатлённый герой.

– Совершаю самоубийство.

– А в пятницу?

В словах девушки сквозит тот сарказм, с которым режиссёр нередко обрушивался на мир высоколобых художественных экспертов. Однако нейросети, помимо прочего, дают нам возможность взглянуть и на то, какого рода полотно могла “видеть” героиня, – в данном случае нам доступна точная формулировка на языке оригинала[175]. По мнению Midjourney, перед её глазами предстало что-то в таком духе (см. илл. 64). Согласитесь, совсем не Поллок.

Вопрос соотнесения слов искусствоведа (или квалифицированного созерцателя) с произведением – тема для отдельного разговора, который стоит в стороне от магистрального вопроса настоящей книги. Нас интересует связь слов и визуального образа в целом. Как можно описать картину? Как можно описать работу Поллока? Посмотрите на его “Сближение” (1952) и попробуйте что-то сформулировать. Допустим, вы назовёте использованные цвета. Быть может, их соотношение, насколько чёрного больше, чем жёлтого, красного и голубого, но… Во-первых, удастся ли это исчислить? Во-вторых, разве подобные высказывания позволят представить произведение? А главное, разве они помогут его понять?

С предопределённой (оговорённой заранее) степенью педантизма кляксы и мазки разных оттенков удастся описать только буквально, но тогда любое полотно в жанре абстрактного экспрессионизма превратится во внушительную книгу, прочтение которой никому ничего не даст. Выходит, что разумнее рассуждать о чувствах, а этого нейрокритик делать не склонен. Порой ChatGPT использует общие формулы из сферы эмоций, но они уходят корнями не в опыт, а в образование и потому носят чрезвычайно универсальный характер, ведь соответствующие эпитеты должны были оказаться статистически заметными на фоне иных характеристик. Из-за этого нейроискусствоведу проще сравнивать, находить аналогии, а потому именно Midjourney и схожие средства представляют больший интерес в качестве эксперта.

Однако нельзя забывать: формально команда “/describe” не описывает картину, но предлагает запрос, по которому (посредством команды “/imagine”) с некой (ощутимой на фоне прочих) вероятностью соответствующее изображение может быть получено. Кто-то скажет: “Так разве это искусствоведение?” Безусловно! Причём достаточно новаторский подход к нему, требующий особого внимания. Нейрокритик предлагает формулировку-описание, которая гипотетически могла бы призвать произведение из небытия.

Но может ли в таком случае искусственный интеллект изобразить неописуемое? Вопрос весьма близкий к тому, который мы уже ставили по отношению к безобразному, а значит, он тоже упирается главным образом в терминологию и слова. Бенвенуто Челлини, излагая свой художественный опыт, а также личные беседы о творчестве с Микеланджело Буонарроти