算法学：概念前卫还是媚俗？

生成性人工智能如何激发我们对艺术意义的思考

“所有艺术（杜尚之后）都是概念性的（本质上），因为艺术只在概念上存在。”- Joseph Kosuth

概念艺术不应该容易理解。一个多世纪以来，这位达达、超现实主义和抽象艺术的秘密后代似乎一心想让各行各业的艺术观众感到困惑。有时，这让艺术评论家非常高兴，通常是画廊参观者的讽刺性攻击，低声嘀咕：“一只喝醉的浣熊也能做到这一点！”(and它们可能与引起艺术界兴趣的最新作品背后的最初概念相差不远）。

评论家喜欢指责他们不喜欢的艺术是媚俗的、山寨的、赝品的、fugazi的！您需要的只是一个提示吗？胡说八道！对于任何第一次尝试生成式人工智能的人来说，机器根据几个模棱两可的单词生成高质量图像的概念都是黑魔法。这种活动怎么可能被视为创造性行为呢？答案很简单：它的创造力并不在于它所产生的东西，而是在于其结果背后的过程和想法。艺术正在转向搜索和提问活动，而不是快速的答案。

概念艺术是作品背后的想法（或概念）比成品艺术品更重要的艺术。它作为20世纪60年代的一场艺术运动而兴起，该术语通常指的是20世纪60年代中期至70年代中期的艺术品。但这场运动的前身可以追溯到20世纪初，最著名的是马塞尔·杜尚（Marcel Duchamp）在画廊里放置了一个小便池，并迫使观众对他称之为“现成品”的常见物品进行审美欣赏。

约瑟夫·科苏斯在1969年的文章《哲学之后的艺术》中表示，谈论艺术的旧方式已经结束。他认为是时候深入探索艺术如何获得其重要性及其“艺术”的标签了。科苏斯说，成为一名艺术家意味着问什么是艺术。他解释说，质疑绘画与质疑艺术不同，因为“艺术”是一个宽泛的术语，而“绘画”则更具体。通过绘画，人们并不是在挑战艺术本身的概念。

“我喜欢作品本身不只是你看到的东西，它意味着你可以拥有一件艺术品，它是一件艺术品的想法，它的形式成分并不重要。”-约瑟夫·科苏斯

科苏斯强调，艺术自然而然地表明，它有某种东西使它成为艺术。这个想法，正如马塞尔·杜尚在他的读物中所展示的那样，可以简单地说：“这是一件艺术品。”科苏斯用文字考察了帮助定义艺术的各种背景--社会、政治、文化和经济。

科苏斯使用语言作为他的主要工具，创造了更多的关于思想的艺术，而不是视觉或物理形式。例如，他制作了像《第一次调查》这样的系列片，其中包括词典中“水”、“意思”和“想法”等词的定义，以及证书，以表明这些作品可以为演出重新创作。这种方法旨在质疑艺术品的传统价值及其在博物馆中的特殊地位。他想表明，“艺术”的真正本质在于它背后的思想，而不是物理对象。

“在概念艺术中，想法或概念是作品最重要的方面。当艺术家使用概念性的艺术形式时，这意味着所有的规划和决定都是事先做出的，执行也是一种敷衍的事情。”-

勒维特，“概念艺术段落”，艺术论坛第5卷 生成性艺术是一种完全或部分由独立运作的系统制作的艺术类型。这个系统不是人类的，可以对艺术的细节做出决定--通常由艺术家做出决定。有时，制作它的人可能会说这个系统正在展示他们的艺术愿景。其他时候，他们可能会说系统本身就是艺术家。对生成艺术的排斥、恐惧和厌恶表明，对艺术的既定观点的真正挑战再次迫使我们质疑和分解艺术的意义是如何创造的，更多地关注其批评，而不是传达意义本身的行为。

艺术家可以使用计算机以外的多种方法来创作生成艺术。其中包括化学反应、生物过程、机械和机器人系统、对环境做出反应的智能材料、手工随机选择、数学、视觉组织数据、模式等。

最近，生成人工智能首当其冲地受到了公众的不满，因为它明显容易复制，有些人将其比作创造性吸血鬼主义--利用许多艺术家创造力的精髓来维持潜伏在技术神秘阴影中的机械“怪物”。

“忘记你对艺术的想法。列出一份购物清单，列出你喜欢的一切。包括您在生活中、世界中，甚至可能在您喜欢的艺术中看到的品质。拿起这份清单，创作一件满足清单上所有内容的作品，而不用在意它看起来是否像艺术。”- Joseph Kosuth

生成艺术和概念艺术之间的这种联系导致了所谓的算法学。算法学将使用自治系统生成艺术的想法与概念艺术运动对思想和概念的关注相结合，而不是传统美学和材料关注。正如概念艺术强调作品背后的想法一样，生成艺术，尤其是算法学，关注的是过程和想法--创意旅程中的有意选择和探索支点--作为最终的产出本身。

算法学是生成艺术和概念思维的融合，邀请我们重新思考数字时代艺术的本质。其核心是挑战传统的艺术观念，超越了个人和商业创作的界限。算法学不仅仅是创造--它进行探索，利用过去巨大的创造性遗产来解锁尚未开发的未来。

这种方法回应了对生成性人工智能的批评，这些批评经常被指控侵犯艺术家的权利和创造力，提出了一种艺术从其历史和集体根源进化以滋养子孙后代的范式。它体现了这样一个概念：就像葡萄酒随着时间的推移而成熟一样，生成性人工智能以其年轻时无法想象的方式丰富了文化景观。在葡萄酒文化中，最好的混合葡萄酒和年份葡萄酒通常最受那些没有种植或装瓶的人喜爱。

在算法学中，创作之旅至关重要，标志着对传统艺术制作的背离。在这里，艺术家和人工智能建立了合作伙伴关系，探索丰富的可能性，每一个选择都是进入未知领域的一步。这个合作过程反映了与未知事物的舞蹈，拼凑熟悉事物的碎片，开辟新的艺术道路。

算法学的本质在于其迭代性质，即决策的不断变化，与博尔赫斯 “岔路花园” 的哲学思考相呼应。就像博尔赫斯笔下的时间迷宫一样，每一条可能的道路同时存在，算法学在一个每一个艺术方向--过去、现在和未来--交汇的领域中运作。

担心生成性人工智能“窃取艺术家”的批评者可能会这样认为：算法学不是取代人类的创造力，而是用我们共同文化遗产的集体智慧来增强它。它承认创造力不是一场零和游戏，而是一个因人类或机器的每一项贡献而丰富的无限景观。

通过探索机器生成的选择的迷宫，艺术家与过去进行对话，将其转化为新的、充满活力的东西。这个过程并没有削弱原创作品的价值;相反，它增加了层次、复杂性和新的含义，丰富了艺术经典。

因此，算法学证明了人类聪明才智和机器智能之间协作的力量。它认为艺术的未来不在于单独的创作行为，而在于理解、重新解释和创新塑造我们文化身份的作品的集体努力。

它倡导生成性人工智能催化创造力的未来，帮助我们探索以前难以想象的艺术潜力，并在此过程中对其批评者进行了令人信服的反驳。这种方法将怀疑论转变为一种认识，即算法学通过对过去与未来、人与机器的综合，代表了对艺术的深刻扩展。

“媚俗是机械的，按照公式运作。媚俗是一种替代体验和虚假的感觉。媚俗根据风格而变化，但始终保持不变。媚俗是我们这个时代生活中一切虚伪的缩影”--格林伯格、前卫和媚俗

算法学与前卫和媚俗概念的交叉呼应了克莱门特·格林伯格对他们细致入微理解的分析。前卫寻求新的表达和形式，突破界限来反映或评论社会规范，同时也拥抱人工智能的媚俗一面，将其视为易于理解的流行艺术，通常依赖于既定的、易于消化的形式。算法通过利用生成性人工智能体现了这两个方面。它使用先进的技术（前卫）来创作即使是五岁的孩子（媚俗）也能广泛欣赏和理解的艺术。

算法学的“为什么”是它对艺术本质和可能性的质疑和探索的追求，使其成为艺术进化的关键运动。它超越了简单的分类，表明艺术的价值和影响不能仅仅由传统类别来定义，而是由其激发思想、唤起情感以及反映或塑造社会价值观和观点的能力来定义。无论您是害怕、厌恶还是无法获得足够的代币来到达生成人工智能兔子洞的底部--您都被算法学迷住了。