作品中的幽灵：AI可能终结艺术吗？之2.1

第二部分：溯源：从规则到对抗

要深刻理解我们当下所处的“扩散模型”（Diffusion Models）时代——这个以“服从”为核心美学的时代——我们必须再次回溯那些“前-2022时代”的幽灵。

如前所述（第1篇），哈罗德·科恩（Harold Cohen）的AARON代表了AI作为“自主艺术家”的古典理想。而GANs代表了AI作为“精明伪造者”的对抗诗学。

“艺术家”AARON：一场长达40年的对话

哈罗德·科恩（Harold Cohen）的故事值得我们更深入的探访。他并不是一个试图用技术“解决”艺术的工程师；他是一个一流的画家，他试图用代码来“理解”自己作为画家的“直觉”。

他给AARON编写的，是关于“世界结构”的知识库：什么是“遮挡”（一个物体在另一个物体前面）？什么是“人”（一个有躯干和四肢的形态）？AARON不是在“模仿”或“合成”数据，而是在“执行”它自己（由科恩编程的）对世界的“理解”。

科恩与AARON的关系是“协作”。在2016年去世前，科恩甚至曾自豪地说：“我将是历史上第一个举办‘身后’新作品展的艺术家”——因为AARON可以在他死后继续创作。

但这种“自主性”也曾让科恩陷入“危机”。他在2011年写道，当AARON的一个新算法让它能够完全自主地处理色彩、形式和构图时，他感到“我与程序的对话，我们创造力的根源，被突然终止了”。

“伪造者”GANs：在“机器幻觉”中策展

2014年，“生成对抗网络”（GANs）的出现，将AI艺术从“规则”带入了“博弈”。

我们再次使用（第1篇）那个“伪造者与警察”的比喻。这个“对抗性”的过程，催生了一批关键的AI艺术家，如德国的马里奥·克林格曼（Mario Klingemann）和美国的罗比·巴拉特（Robbie Barrat）。

克林格曼的代表作《Memories of Passersby》，是一个能实时生成源源不断的、扭曲的、鬼魅般的“肖像”的AI系统。而巴拉特的《AI Balenciaga》（使用AI生成新的时装设计）则探索了算法在时尚领域的创造性。

克林格曼曾提到，GANs依赖人类来“选择数据集、设计程序、训练机器并‘策展’（curate）最终结果”。这一点至关重要。

从“策展失败”到“控制完美”

GANs（如克林格曼的作品）的美学价值，恰恰在于其“失败”、“不可预测性”和“机器幻觉”（machine hallucination）。

那些“半成品”的、介于“有意义”与“无意义”之间的图像，揭示了机器在“博弈”过程中的“思维路径”。在GANs时代，艺术家（如克林格曼）的角色是“策展”这个博弈过程，挑选出那些有趣的“失败品”或“幻觉”。他们是在“倾听”机器。

而2022年的扩散模型（如Midjourney V5）彻底逆转了这一逻辑。

扩散模型的价值不在于其“不可预测性”，而在于其“完美的、可控的”“服从性”。

我们从“欣赏机器的自主幻觉”（Klingemann）转向了“要求机器精确实现‘我’的意志”（Midjourney Prompt）。

这是一种从“自主性”美学（AARON）、“对抗性”美学（GANs）到“工具性”美学（Diffusion）的转变。这究竟是艺术的“退化”，还是一种新的“控制论”美学的“进化”？这是当代AI艺术批判的核心问题。