大型科技公司和雄心勃勃的初创企业正在当前的人工智能热潮中争夺一席之地。 聊天机器人让用户惊叹不已，但像 Lensa 这样的艺术生成器也是如此。 他们制作的图像可以聪明、美丽、酷。 但与大多数快速发展的技术一样，争议和问题比比皆是。
什么是人工智能艺术？
在我们探索人工智能艺术是什么之前，我们需要知道人工智能是什么。 人工智能是机器对人类智能的模拟。 在称为机器学习的过程中，计算机接受了大量关于世界的数据的训练。
可以通过向计算机提供更大量的数据和更高质量、更相关的数据来改进人工智能。 在生成艺术时，提供给 AI 的数据主要是图像。 如果向 AI 提供数千张消防栓图像，它就会了解它们的外观，并能够在收到提示时生成消防栓。
我们看到越来越多的无障碍服务可以只用电脑来创作艺术。 通过输入一组规则或提示，例如“一头奶牛以米开朗基罗的风格飞行不明飞行物”，人工智能能够生成一组图像。 艺术令人印象深刻——原创，但又密切模仿大师的风格或现代潮流。
人工智能艺术是什么时候发明的？
人工智能艺术并不新鲜。 它的存在时间几乎与计算机图形一样长，最早可以追溯到 1950 年代。 早期的人工智能艺术围绕着简单的图案和形状展开，随着计算机科学的进步，人工智能艺术作品变得更加复杂。
最近，人工智能的可访问性有所提高。 开源数据库很多，人工智能生成器也越来越受欢迎。 社交媒体也让 AI 艺术工具引起了公众的注意，AI 艺术模因在过去一年中不断出现在人们的信息流中。
有那么一刻，AI 艺术似乎主要用于模因。 不过，没过多久，越来越多的人开始使用它来创作复杂的艺术品，这导致了今天围绕 AI 艺术的争议。
人工智能艺术为何备受争议？
人工智能已经变得非常容易获得，而且它的使用仍然相当不受监管。 人工智能艺术的部分争议围绕着版权问题。 人工智能艺术生成器通过在互联网上搜索现有艺术品来了解艺术的样子。 这会导致 AI 艺术生成器模仿过去和现在的艺术家的风格，而无需艺术家的许可或信任。
艺术家无需获得将其作品用于 AI 训练集的许可，他们无法保护自己的作品免受滥用，也不会因作品的使用而获得补偿。 使用人工智能来创作艺术也有可能让艺术家失业。 如果有人可以使用 AI 以他们的风格创作艺术品，谁会委托他们的作品？
虽然艺术是主观的，但很难否认 AI 艺术看起来就像是由人类创造的一样具有吸引力和说服力。 如此令人信服，事实上， 人工智能生成的艺术作品赢得了艺术比赛 在科罗拉多州博览会上——评委们没有意识到。 艺术家关注的另一个原因。
AI 生成的艺术品的版权是另一个备受争议的话题。 关于谁拥有人工智能生成的艺术，尚未达成共识。 是艺术家被模仿了吗？ 还是人工智能本身？ 还是交给创作艺术品的人？ 创造人工智能的人呢？ 美国版权规则规定您 不能为 AI 艺术版权，但是，因为它们缺乏保护所需的“人类作者身份”。
围绕人工智能的另一个争议是偏见。 如果 AI 从一组数据中学习，而这些数据并不能公平地代表它正在学习的世界，那么 AI 偏见就会出现。 如果 AI 生成的图像强化了某些刻板印象，那么这可能与 AI 艺术有关——因为 example，“医生”绝大多数被描绘成白人。
对算法歧视的担忧导致了算法多样性的概念，即使用不同的数据集来训练 AI。 但是，没有强制执行算法多样性的规则或条例。 在美国，有一个 人工智能权利法案的蓝图 以保护公众免受 AI 偏见的影响，但目前 AI 的使用取决于运行这些 AI 平台的公司。 围绕 AI 的使用存在很多问题，不仅仅是在艺术领域，而且这些对话正在进行和发展。
什么类型的人工智能可以创造艺术？
生成对抗网络 (GAN)
在 GAN 中，有两个网络称为鉴别器和生成器。 AI 的生成器创建图像，而鉴别器则在上传的数据集（也称为训练集）的帮助下识别它们。
为了 example，你提示 GAN 创建一个消防栓的艺术品。 GAN 的生成器一半将根据输入的数据集创建输出。 然后鉴别器发现这个新图像与原始数据集的不同之处，并将其结果反馈给生成器。 这会创建一个反馈循环，帮助生成器更好地创建与提示匹配的图像。 重复此过程，直到创建与原始数据集匹配的全新图像。
卷积神经网络 (CNN)
CNN 是识别模式的专家。 假设您将数千张消防栓图像上传到 CNN； 它可以快速识别消防栓是否有阀门。 在创建 AI 艺术时，这非常有用，因为它能够在不遗漏重要特征的情况下生成图像。 它通常会产生迷幻般的图像，因为它增强了它识别的模式。 一个 example CNN 的核心是 Deep Dream Generator，由 Google 工程师 Alexander Mordvintsev 创建。
神经风格迁移 (NST)
NST 将图像更改为另一图像的样式。 您可以上传一张自拍并将其变成一幅水彩画，因为 example. 一个受欢迎的 example NST的是应用程序 伦萨.
机器学习
早些时候，我们谈到机器学习是人工智能的一个学习过程。 在那里面 example，我们谈到了为人工智能提供数据集以帮助它学习。 另一种方法是通过强化学习。 这种方法“奖励”AI 执行期望的结果，并“惩罚”它执行不期望的结果。 通过这个过程，AI 通过反复试验进行学习，因此当您创建一个提示来创建消防栓艺术品时，它能够准确地完成。
创意对抗网络 (CAN)
CAN 试图模仿人类的创造力。 基于 CAN 的人工智能经过训练可以学习哪些类型的创意怪癖被认为具有吸引力，哪些没有。 CAN 生成的艺术品通常是随机的，甚至是令人惊讶的。
具身人工智能
具身人工智能是指人工智能被用来控制一个物理对象，因为 example，机械臂。 人工智能通过指导机械臂的笔画类型和动作来控制机械臂创作艺术品。
流行的 AI 艺术生成器
它们可能存在争议，但 AI 生成器不太可能很快消失。 毕竟，人工智能已经俘获了公众的想象力，好奇的心一定会被它吸引。 一些艺术家转向 AI 艺术生成器作为合作者，将它们融入到他们的作品中 创作过程. 如果你想探索一些 AI 艺术工具，看看有什么大惊小怪的，这里有一些值得一试：
达尔-E 2
DALL-E 2 由 OpenAI 创建，通过简单的文本提示生成图像，并允许您控制其输出的外观和感觉。 要使用该平台创建 AI 艺术，您需要创建一个帐户并使用每月免费分配给您的积分。 查出 如果 OpenAI 在您的国家/地区被阻止，如何使用它.
深梦发生器
使用 DeepDream，您可以通过上传现有照片或使用文本提示来生成图像。 在 Deep Dream 上生成图像需要一个帐户和使用积分，您可以免费积累这些积分。
伦萨人工智能
Lensa 作为一款移动应用程序提供，它使用人工智能技术将用户的自拍变成定制的艺术作品，收取少量费用。 阅读我们关于 Lensa 的隐私指南。
跑道毫升
大多数 AI 艺术生成器专注于输出图像，而 Runway ML 在视频上发挥其魔力。 依靠文本提示，它代表您编辑视频，执行颜色分级和帧插值等任务。
稳定扩散AI
借助 Stable Diffusion，您可以通过简单的文本提示创建复杂的艺术作品。 Stable Diffusion 的代码是公开可用的，与其他纯云平台不同，您可以在计算机上运行它。
你如何识别人工智能艺术？
今天很多艺术都是数字化的，这使得识别人工智能生成的艺术变得更加困难。 乍看之下，AI 艺术可能很难辨认，但通过一些简单的侦探工作，您可以识别图像是否由 AI 生成。 就是这样：
- 检查图像的描述或评论。 有时，您可能会在图像的标题描述中发现披露信息。 其他时候，关于提示和工具的讨论可能会泄露 AI 的使用。 不过，这种方法很失败，因为对于公开 AI 在艺术中的使用仍未达成共识。
- 艺术作品中的异常。 人工智能艺术往往有奇怪的视觉标记，这些标记会泄露它们，尤其是照片。 为了 example，您可能会注意到一个人的一只手有 10 个手指，配饰与皮肤融为一体，或者照片的某些部分具有绘画效果。 但话又说回来，对于艺术的样子并没有规定，所以这不是一个可靠的方法。
- 留意 AI 水印。 一些 AI 艺术生成器在他们的作品上放置了水印； 为了 example, DALL-E 2 在图像的右下角放置了一排黄色、绿松石色、绿色、红色和蓝色方块。 但是，下载没有水印的 AI 作品真的很容易。
人工智能艺术的例子
计算机科学多年的进步造就了这一刻——计算机生成的戴珍珠耳环的海獭图像。 我们开玩笑，但令人印象深刻的是人工智能艺术已经走了多远。 有时人工智能艺术是为了取笑，有时它会创造出令人瞠目结舌的图像。 看看这些人工智能艺术的例子，它们既有令人印象深刻的，也有愚蠢得可爱的。
- 约翰内斯·维米尔 (Johannes Vermeer) 的《戴珍珠耳环的少女》风格的海獭。 使用提示（粗体）生成，这件可爱的艺术品是由 DALL-E 2 AI 平台创建的。 请注意图像右下角的彩色方块水印。
- 文森特·梵高的《仰望星空的男人》。 这件 AI 生成的艺术品几乎完美地将梵高的杰作与其他元素融合在一起，以配合提示。 该艺术品是使用 Stable Diffusion AI 平台创建的。
- 浣熊在 1990 年代在温网打网球。 多亏了人工智能，我们最喜欢的动物才能暂时实现他们的人类梦想。 看看这只浣熊正在打网球。 顶级形态！
除了水印，另一个说明这是 AI 生成的图像的是浣熊的污迹。 试一试，你能发现其他尴尬的图像吗？
FAQ：关于AI艺术
你能卖人工智能生成的艺术品吗？
是的你可以。 目前，没有任何法律或法规禁止您销售 AI 生成的艺术品。 大多数 AI 艺术生成器，如 DALL-E 2，都为用户提供了将其生成的图像商业化的完整使用权。
人工智能会取代艺术家吗？
可以，但创新会受到限制。 为了创造艺术，人工智能需要从现有的艺术作品中学习，这些艺术作品来自过去和现在的艺术家。 据推测，足够先进的人工智能（具有高水平的人类智能）可以创造出全新的东西，而不是基于现有的作品——但我们可以说还没有。
然而，人工智能会影响艺术家的生计。 它在模仿艺术风格方面越专业，人们就越不需要求助于艺术家。
谁拥有人工智能艺术的版权？
人工智能艺术的版权仍然是一个争论不休的话题，尚未达成共识。 不过，如果你要遵守美国版权法，你就不能为 AI 艺术创作版权。 这意味着艺术品可以免费使用，您无法阻止其他人使用您生成的 AI 艺术品。
