Мистецтво, яке згенероване нейронними мережами.
Здається, ще пару років тому нейромережі цікавили лише гіків і тек-ентузіастів. Та вже сьогодні ця технологія вривається у мейнстрім: нейромережі стають інструментом для роботи, розваг, а інколи й самі виконують частину людської праці. Це хвилює спеціалістів зокрема креативної індустрії, адже нейромережі вже навчилися писати тексти та створювати дизайн.
Коти в космосі; портрет Рейгана в стилі Бейкона; Мікі Маус в образі справжньої миші: у технотрендах 2022-23 нове потужне явище — мистецтво, згенероване нейронними мережами. Більше за всіх розголосу отримали нейронки Midjourney та DALL-E 2, створені завдяки ним зображення потрапили на обкладинки популярних журналів The Economist та Cosmopolitan. В українському сегменті інтернету з’явилося чимало ілюстрацій на тему російської воєнної агресії теж створених з використанням нейронних мереж.
Попри прогнози тек-ентузіастів та поціновувачів генеративного дизайну, нейромережі наразі не функціонують на ринку творчої праці як самостійна одиниця. Однак весь цей гомін мав відчутний ефект: торік нейромережі остаточно посіли своє місце серед дизайнових інструментів. Визначальну роль у креативній індустрії майбутнього уже пророкували для метавсесвітів та NFT, тому спробуймо тверезо оцінювати перспективи подальшого розвитку нейромереж. Водночас ці перспективи вражають.
Обережно, хайп?
Хоча нейронні мережі як інструмент творчої праці здобули популярність відносно недавно, вже є те, в чому нейронки перевершили не тільки людину, а й будь-які наявні технології. Наприклад, шахи — нейронна мережа AlphaZero від DeepMind, яка належить Google, вже кілька років домінує над найкращими рушіями світу (про людину мова не йде і поготів). Тож у царині обчислювальних можливостей вони вже довели свою перевагу. Та як пояснити їхній успіх у креативі?
Виникає базова логічна суперечність: нейромережі не здатні виконувати творчу роботу, принаймні наразі. Ми схильні плутати імітацію творчості з творчістю — різниця між цими речами може бути дискусійною хіба що тоді, коли автором є людина. Втім нейромережа не здатна на самовираження, бо вона не є повноцінним штучним інтелектом.
Повноцінний штучний інтелект (strong artificial intelligence) — це ймовірна наукова концепція, згідно з якою комп’ютер має бути здатний виконувати абстрактну мисленнєву діяльність, подібну до людської. Такий ШІ намагається осягнути себе, навколишню дійсність і йому це вдається.
Нині ж штучний інтелект перебуває в стані, коли може лише компілювати дані, систематизувати їх та виводити результати завдяки наперед створеним алгоритмам. Він не здатний до мета-опрацювання даних, не здійснює дійсно глибокий аналіз. Власне тому будь-які розмови про самодостатні характеристики нейромереж — є вони добрими чи злими — поки що безпредметні.
Зосередимося на технологіях, що дозволяють створювати графіку за схемою text-to-image, тому оминемо інші феномени машинного навчання, як-от чат GPT. Графічне використання нейронних мереж відбувається переважно у двох режимах:
- Мімікрування заданого стилю (скажімо, якогось відомого художника);
- Спроба начисто згенерувати щось нове (для цього нейромережа все одно змішуватиме та викривлятиме вже наявні в неї дані).
Неолуддисти та оптимісти
У будь-який час були люди, яких тривожить нестримний розвиток технологій, і ті, хто навпаки заохочує прогрес. Не обов’язково мова йде про два ворожих табори. Ставлення до нейромереж розділило і колег за дизайнерським цехом.
«Ні мистецтво, ні мудрість не можуть бути досягнуті, якщо їм не навчитися», — вважав Демокріт. А що постійно роблять нейромережі? — Правильно, вчаться. Щороку вони ставатимуть дедалі більш досконалими, але арт, створений ШІ, все одно бракуватиме авторського дослідження, творчого задуму та осмислення художніх прийомів. Постає важливе питання: чи важливо це в нашому постмодерновому світі, якщо майже ніхто не відчуватиме різниці?
Занурюючись у цю тему, виникає більше запитань, ніж є наразі відповідей. Якщо ми спробуємо оцінити якість роботи нейромережі, які критерії ми застосуємо? Якщо це такі ж критерії, як ті, за якими ми оцінюємо роботу людини, то що ми взагалі оцінюємо — якість виконання роботи нейромережею чи якість тих кількох рядків коду, які ввела людина, щоб отримати бажаний результат?
Неолуддисти побоюються, що індивідуальний творчий внесок буде знецінено саме через те, що ввести запит до нейромережі може будь-хто. Проте зведення функції автора до написання кількох промптів лиш спрощує «поріг входження» у певне мистецтво, а не прибирає роль людини цілком. (Схожа дискусія гаряче точилася тоді, коли тільки-но виникла електронна музика). Врешті-решт, автоматизовані засоби роботи панують у мистецтві уже давно — і все одно останнє слово у своєму творінні має лише автор.
Генеративний дизайн
Генеративний дизайн — галузь на стику дизайну та програмування, в якій людина передає частину своєї роботи комп’ютерному алгоритму. З прийомами генеративного дизайну експериментують українські креатори, як-от студія Twid та агенція Banda.
У генеративному дизайні людина і комп’ютер працюють «в одній команді», і спеціалісти цього напряму спокійно сприймають нейромережі як один з інструментів праці. Водночас жодна програма не здатна функціонувати без участі людини.
По правді, генеративний дизайн — річ не нова. Ще у 1960-х роках компанія Bell Labs почала застосовувати комп’ютери для створення графіки та анімацій з повторюваними цифровими патернами. Проте саме 2022 року технологія вийшла на абсолютно новий рівень завдяки машинному навчанню нейромереж.
Компанія DeepMind Technologies Limited, яку кілька років тому придбала Google, теж займається генеративними підходами у цифровому дизайні. Про їхній інший винахід — шаховий феномен AlphaZero — ми згадували раніше. Повноцінний аналог до DALL-E і Midjourney від Google ми досі чекаємо.
Цікаво і те, що ще 2016 року Google запустила проєкт Quick, Draw!, це онлайн-гра, в якій люди створюють прості нариси об’єктів за описом, а нейромережа аналізує отримані дані та навчається. Не лише Google виявляють глибоку зацікавленість у дослідженні можливостей нейромереж: схожими проєктами у галузі цифрового дизайну займається зокрема компанія Adobe; Nvidia Canvas перетворює прості нариси на детальні фотореалістичні пейзажі; OpenAi — лабораторія досліджень ШІ — отримала мільярдні інвестиції від Microsoft.
Штучне мистецтво
Якщо сприймати дизайн саме як ремесло, то творча спільнота ще здатна якось приязно поставитися до того, що нейромережі перебирають на себе монотонну працю людини. Мовляв, рутини стане менше, тому буде більше часу на ідеї. Натомість великий подив викликає саме мистецтво, створене штучним інтелектом. Нейронки здатні писати пісні (хоча Ніку Кейву не сподобалося), малювати картини тощо.
Художник Рефік Анадол у межах експериментального проєкту «Unsupervised» закинув у нейронку дані з понад 200 років виставок у MoMA (Музей сучасного мистецтва у Нью-Йорку) для генерації однієї ілюстрації, яка висить нині у вестибюлі музею; виставка штучно згенерованого мистецтва вже відбулася на Венеційському бієнале; картина Джейсона Аллена Theatre D’opéra Spatial, створена завдяки ШІ, виграла конкурс мистецтв у США. Таких прикладів, звісно, значно більше.
Мистецтво, створене штучним інтелектом, захопило увагу креативної спільноти зненацька. Технологія хоча сильно хайпанула, але досі не стала довершеною. Тоді як усі вже втомилися від NFT, а коронакриза пішла на спад, нейромережі з гордістю захопили вакантне місце у центрі уваги креативників.
Проблема авторського права
Інтелектуальна власність у 21 столітті — річ крихка, а всеїдність нейромереж безкомпромісна. Для навчання вони поглинають навіть дані, захищені авторським правом. Водночас нейромережі розвиваються приголомшливо швидко — DALL-E (назва, до речі, поєднує імена художника Далі та піксарівського персонажа-робота Wall-E) перебуває у відкритому доступі менш як рік, а вже стала ледь не найбільш обговорюваним технологічним феноменом у світі.
Постала потреба розробити нове регулювання інтелектуальної власності. Правовий хаос упродовж перших місяців популярності нейронних мереж порівнюють з ранньою епохою музичного стрімінгу. Річ у тім, що на початку нульових платформа Napster першою впровадила протостримінговий музичний сервіс (втім, піратський), але незабаром компанія зникла внаслідок судових баталій з невдоволеними музикантами, зокрема гуртом Metallica.
Зміни в законодавстві щодо авторського права відбуваються і у нас. У межах адаптації українських правових норм відповідно до загальноєвропейського регламенту, Верховна Рада ухвалила закон, за яким вперше в Україні з’являється юридичне визначення оригінальності. Зміни торкнуться і того, як встановлюватиметься авторство творів, згенерованих штучним інтелектом.
Нейромережі опрацьовують, вивчають, компілюють мільйони зображень та ілюстрацій, щоб створити щось самостійно. Проблема полягає не в тому, що люди використовують нейромережі задля розваг. Та як щодо комерційного використання таких робіт?
Скажімо, ви купили журнал, а на обкладинці, створеній завдяки нейромережі, впізнали елементи своєї ілюстрації. Чи можна стверджувати, що ШІ вкрав вашу роботу? Творці Midjourney, до речі, уже стикнулися з груповим позовом митців, які вважають, що нейронка вкрала їхню інтелектуальну власність.
Проблема викликає палкі дискусії, різні гравці технологічного ринку вирішують її по-різному. Наприклад, найбільший фотосток Getty Images заборонив у себе використання штучно згенерованих зображень саме через побоювання юридичних позовів. Водночас Shutterstock обрав протилежно інший підхід — вони заохочують використання згенерованих зображень, а авторам, чиї роботи «з’їсть» нейромережа, обіцяють компенсувати кошти за їхній внесок у розвиток технології.
Світ дикого майбутнього
Чимало людей втратять роботу, проте збагатяться ті, хто першими опанують новий інструмент. Ми очікуємо сплеск креативності, але імовірним є і знецінення творчості. Як зазвичай, ніхто не може сказати напевно, до чого призведе розвиток нової проривної технології, але неодмінно в креативній праці з’явиться щось абсолютно нове. Натомість дещо, як-от рутина, може зникнути.
«Ні мистецтво, ні мудрість не можуть бути досягнуті, якщо їм не навчитися», — вважав Демокріт. Отже, нам залишається тільки вчитися — зокрема й тому, як користуватися нейронними мережами.