我写小说，开发人工智能。真实的情况比双方都承认的要复杂得多

“三年后，”一位科技高管最近自信地告诉我，“每个人都可以通过输入几个提示，利用人工智能制作一部完全个性化的完整电影。”

我考虑指出这将摧毁艺术的一个核心功能，以及它最大的乐趣之一：通过单一的想象行为将个体连接在时间和空间中。但我没有这样做。围绕人工智能和艺术的激烈辩论大多是对立双方在互相交谈却又错过了彼此。科技布道者轻松地声称生成性人工智能使每个人都能成为艺术家，而来自多个媒介的创作者则愤怒地将这项技术视为对他们生计的威胁——甚至是对人类创造力未来的威胁。迪士尼和环球影业对Midjourney的诉讼可能会加剧这种文化冲突。

听到双方的夸张言辞令人痛心，尤其是因为我在两个阵营中都有立足之地。在一生中磨练我的技艺后，我为自己能够写出几部纽约时报畅销小说和我电视节目《恐慌》的每一集而感到自豪。近年来，在研究各种创意项目的技术后，我还参与了新人工智能模型的开发。

作为一名同时从事人工智能和艺术的人，让我指出一些在喧嚣中被忽视的关键细微差别。

生成性人工智能需要艺术家，而不是相反

这是一个夸张的人工智能高管不愿承认的秘密，但艺术家绝对应该听到：

像 ChatGPT 这样的 LLMs 已经几乎消耗了 所有在线可用的数据。要有意义地改进，它们现在需要不断涌入的新内容，包括原创艺术。没有这些内容，它们将陷入一个递归循环：生成依赖于其他 AI 生成内容的内容，导致质量越来越低或奇怪的结果。

坦率地说，生成性 AI 公司需要艺术家和他们尚未创作的作品。OpenAI 的 臭名昭著的吉卜力工作室恶搞事件 正确地受到批评，因为它不尊重宫崎骏对 AI 的著名蔑视，但它也强调了一个关键点：世界上只有那么多吉卜力工作室水平的受人喜爱的艺术，而 AI 已经吞噬了它。

艺术家应该认识到这赋予他们的杠杆作用。他们可以集体建立 AI 公司在任何在线发布内容时必须遵循的条款，否则就有可能让模型缺乏新鲜的创意输入。

与此同时，艺术家们可能需要重新考虑将生成性 AI 仅仅视为威胁。这种防御姿态低估了他们才华的持久价值，并有可能错过新的创造力途径。

如果说有什么的话，AI生成的垃圾洪流实际上可能会提升手工艺术的价值——书籍、绘画、雕塑、现场表演——使这些实体形式比以往任何时候都更加珍贵。媒体历史对此提供了支持。在2000年代初，随着播客的兴起，广播的衰亡似乎迫在眉睫。然而今天，广播 仍然是播客的两倍受欢迎——几乎在电视首次亮相近80年后，电视的出现本应预示着广播的终结。

同样明显的是，生成性AI公司在没有艺术家指导的情况下是多么挣扎。考虑一下无尽的 AI生成的社交媒体影响者——对人类对应物的苍白模仿。为什么不创造一个看起来和行为像龙或新外星物种的影响者呢？如果没有人将快乐和想象力注入这个过程，生成性AI内容就无法吸引、激励或团结人心。或者用创意产业的术语来说：这不是引人注目的知识产权。

艺术家可能不 需要 生成性AI，但这是一个值得探索的工具集。我对当这项技术被真正的艺术家使用时会发生什么感到兴奋。他们，而不是程序员，将是发现以前无法想象的新叙事和可视化形式的人。

艺术与AI已经共享的内容

我希望我们能看到AI公司与艺术家之间更多的合作。但首先，双方必须认识到，尽管他们可能有一个共同的目标——创造一些颠覆性的东西——他们的方法却截然不同。

在科技领域，效率往往是创新的最终目标。对于艺术家来说，低效率是过程。反复琢磨、调整、完善和痴迷：这些通常在设计生成性人工智能平台时被科技所忽视，但它们对创造真正独特的艺术至关重要。而且，我认为，这对创造的乐趣也是必不可少的。创造力从根本上是将想象力印刻在世界上的行为；它在那些反映创作者表现精神的漩涡、细节和选择中可见。

我的一位科技高管朋友相信人工智能电影可以被激发出来，却忽视了创造过程中的低效率不仅对最终产品至关重要，而且对创作的乐趣也是不可或缺的。写一页文字常常需要我整整一天，痛苦地纠结于每一个隐喻和用词选择。而写作只是一个阶段：我最近出售了一部小说，湖中的女孩，它基于我对前世和濒死体验的几十年迷恋，以及它们可能的科学基础。

尽管如此，我相信艺术与科技之间的摩擦部分是由一个不舒服的真相推动的：它们有比它们愿意承认的更多共同点。

两者都是高度精英化和把关的行业，通常对任何来自他们偏爱的大学、机构或圈子之外的人持怀疑态度。两者都以自我为驱动，认为他们的工作是对人类最重要的贡献之一。

在各自的方式中，技术专家和艺术家都在争取不朽——无论是通过创作一部永恒的小说还是一个神一般的人工智能。双方稍微谦逊一点，将大大有助于使未来的对话更加富有成效。

我最初是在为我的小说进行研究时开始开发技术的，我从未忘记“技术”一词源于 techne——希腊语意为“创造艺术的系统”。祝愿一个由人工智能驱动的未来能够 扩展艺术的可能性，而不是锁定在过时的二元辩论中。

这篇文章最初出现在 fastcompany.com

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