AI 重新構建的視覺表現

編輯：劉可為 圖：克雷格·艾姆斯（Craig Ames）文：砣地

《大英藻類影集：藍藻印象》

AI 重新解構攝影先驅安娜·阿特金斯的藻類作品，是對她的致敬，也是新媒介對長期確立的視覺表現實踐的影響的深刻探討。

與 安娜 ·阿泰金斯藍曬作品（右）

同一藻類的 AI（右）

與 安娜 ·阿泰金斯藍曬作品（左）

攝影之友×克雷格·艾姆斯

首先請闡述一下你對 AI 作品的態度，攝影與 AI 創作的邊界感在哪里？

生成人工智能圖像不是攝影。至少不是傳統意義上的攝影。當我使用人工智能時，我在大部分作品中都避免將其稱為“攝影”。然而，生成式人工智能圖像在外觀上可能非常“照片化”，并且隨著算法渲染能力的不斷提高，圖像變得越來越逼真。不可避免地，這將迫使我們重新思考我們與攝影的關系，以及我們如何定義它。盡管我目前將它們視為不同的媒介，但它們之間有著千絲萬縷的聯系。攝影和生成人工智能圖像之間的界限越來越模糊，但我認為其含義尚未完全明確、明朗。

你的這一組AI作品在封面上與安娜·阿特金斯（Anna Atkins）的作品封面非常相似，在介紹中得知，你也是對她作品中的圖像表達有了新的詮釋，你是如何想到使用AI來重新制作《大英藻類影集：藍藻印象》（Photographs of British Algae：Cyanotype Impressions）作品集的？

作為一名攝影師和藝術家，我對探索生成式人工智能的潛力、局限性和風險非常感興趣。憑借我的攝影知識，對這一媒介歷史上的關鍵時刻和作品進行比較研究似乎很有意義。鑒于阿特金斯是攝影的早期采用者，攝影是她那個時代的尖端成像技術，并且考慮到她的作品如此知名和有影響力，她的圖像無疑將在機器學習活動中占據重要地位，并被包含在龐大的數據集中從互聯網上抓取。她的作品還融合了藝術和科學問題，這又與生成人工智能的發展密切相關。為了強調兩個系列之間的比較，我收藏的圖像與阿特金斯的原始藍曬版畫具有相同的尺寸和格式。然而，我沒有在圖像中嵌入手寫標簽，而是使用文字處理的文本來引用圖像創建中使用的自動化過程。

在你的創作中，你認為當下 AI 技術與100 年前的影像有怎樣的關系？是否認為AI 會是一種更好的呈現方式？相比于實拍，你覺得 AI 作品的不同點在哪里？

我認為早期攝影和當代生成人工智能成像有很多相似之處。攝影出現時，藝術家和插畫家都提出了反對的聲音，他們擔心新媒介對長期確立的視覺表現實踐的影響。這種擔憂是合理的，機械圖像捕捉和攝影再現的過程改變了視覺表現的本質。然而，也有許多藝術家接受了這種變化，并出于藝術和科學目的以多種方式進行攝影工作。

英國植物學家兼攝影師安娜·阿特金斯（Anna Atkins）和她著名的藍曬法植物群就是一個很好的例子。她最初是一名植物插畫家，使用水彩畫來繪制標本。然而，作為攝影先驅，她認識到攝影能夠以更準確、客觀的方式呈現事物的能力。

以同樣的方式，當代人工智能在某些事情上表現出色，但在另一些事情上卻很糟糕。我們需要記住這一點，特別是隨著人工智能越來越融入我們的日常生活，視覺表現被外包給算法，作為企業客戶效率節省的一部分。我的項目“英國藻類的照片：人工智能印象（2022）旨在提醒我們現實與技巧的模糊所帶來的緊張局勢。人工智能生成的標本的不同顏色、形式以及圖像的逼真美學可能看起來誘人且令人信服，然而，它們作為真實的忠實復制品是完全不可靠的。

我在 20 世紀 80 年代末開始了我的攝影之旅，使用 35 毫米膠片相機并在我自制的暗室中制作模擬照片。我記得Photoshop 出現之后，便是數碼攝影，攝影界有許多聲音宣稱“攝影已死”，但據我們所知，這實際上從未發生過。相反，攝影媒介不斷發展和擴展。我們也容易忘記，人工智能已經無縫集成到數碼相機系統中很多年了。例如，計算攝影現在是大多數智能手機相機的基礎。這是大多數人經常使用的東西，但很少考慮過。

這一次，生成式人工智能確實讓人感覺有些不同，因為這種新興技術的開發、采用和集成呈指數級增長。然而，我當然不認為這會預示著攝影的終結，但它不可避免地會改變我們對它的理解。

如果用于圖簽創作，你認為嚴謹的AI創作能否對科學探索、科學教學、科普有不同的幫助？

本期影人

克雷格·艾姆斯

Craig Ames

英國藝術家，圍繞攝影/后真相時代證據、模擬和重現進行重點研究，圍繞主題進行了多樣化的實踐，涵蓋攝影、人工智能等材料研究工作

當訓練數據集經過仔細檢查并且結果非常可靠時，人工智能圖片或內容標簽可能在非常特定的情況下有用。然而，對大多數消費者級物體識別人工智能系統來說，該技術還不夠可靠。它正在不斷改進，我認為實現穩健性只是時間問題。

你在 AI 創作這一組作品時應用了哪種軟件？在設計畫面時是根據何種內容？又是如何訓練 AI 的？

目前，我只使用商用的生成式人工智能平臺。這樣做的原因是因為這是大多數人使用生成式人工智能最容易訪問的方式。我對這些大規模采用的算法很感興趣，因為它們是最廣泛使用的。原因之一是任何擁有計算機和互聯網連接的人都可以使用它們，而無需了解計算機編碼或必須安裝、設置和培訓開源版本，如果您不這樣做，這可能會成為障礙。

我使用的 AI 包括 Dall-E、Midjourney、Adobe Firefly 和 Stable Diffusion。由于它們都能夠以類似的方式生產類似的東西，因此我通常不會說明我為每個特定項目使用哪個版本或模型。