Co robi krytyczka? Część XI: Pyta, czyja ręka maluje, gdy tworzy maszyna

kulturaupodstaw.pl 1 dzień temu
Zdjęcie: fot. A. Budnik


Na pierwszy rzut oka obraz przypomina klasyczne dzieło XIX-wieczne, z rozmytą postacią ubraną w historyczny strój. Jednak to, co zdaje się emanować z ducha tradycji malarskiej, jest w istocie wynikiem działania algorytmu Generative Adversarial Network (GAN). Dzieło stworzone de facto przez francuski kolektyw Obvious powstało w wyniku analizy tysięcy portretów historycznych, które algorytm „studiował”, aby stworzyć coś nowego – czy raczej coś, co wygląda na nowe. I tu rodzi się pytanie. Czy dzieła generowane przez AI to rzeczywista sztuka, czy jedynie efektywne (i co tu kryć: efektowne) kalkulacje, mające spełniać nasze estetyczne oczekiwania? I co to mówi o nas jako odbiorcach?

Interpretacja w maszynowym kodzie

Problematyka interpretacji nabiera szczególnego znaczenia, gdy dzieła sztucznej inteligencji zestawimy z literackimi pytaniami, jakie stawia mój futurologiczny ulubieniec Stanisław Lem w swojej eseizowanej powieści Głos Pana. U Lema naukowcy próbują rozszyfrować tajemniczy sygnał radiowy, który, jak się zdaje, jest świadomie wysłany przez istoty pozaziemskie. Problem tkwi jednak w tym, iż sygnał, choć bogaty w struktury, nie daje się jednoznacznie odczytać. Czy jest wynikiem działania inteligencji, czy tylko przypadkowym efektem naturalnych procesów?

Stanisław Lem „Głos Pana”, Wydawnictwo Literackie

Podobnie dzieła AI, takie jak „Portret Edmonda de Belamy” czy obrazy generowane przez DALL-E, można traktować jako rodzaj „sygnałów” – kompozycji, które pobudzają naszą wyobraźnię i interpretację, ale nie posiadają jasnej intencji. W obu przypadkach granica między przekazem a jego odbiorem staje się płynna. To odbiorca przypisuje znaczenie dziełu, nadając mu głębię, która może być zarówno autentyczna, jak i projekcyjna.

AI a tradycja kopiowania

Twórczość AI często bywa oskarżana o wtórność. Algorytmy uczą się na bazie danych dostarczanych przez ludzi, analizując istniejące dzieła i na ich podstawie generując nowe kompozycje. W tym sensie AI wydaje się kontynuacją długiej tradycji kopiowania w sztuce. Już w czasach renesansu kopiowanie mistrzów było nie tylko akceptowane, ale wręcz wymagane jako forma edukacji artystycznej.

Wystarczy przypomnieć warsztat Rubensa, gdzie pod nadzorem mistrza tworzono setki dzieł, które trafiały do mecenasów na całym świecie. Jednak różnica między warsztatem Rubensa a algorytmem DALL-E polega na intencji: kopiujący uczeń wnosił coś od siebie, dodając indywidualną interpretację i umiejętności, które czyniły kopię czymś więcej niż tylko powieleniem oryginału. Algorytm działa inaczej – jest wyłącznie mechanizmem przetwarzania danych, który nie potrafi wyjść poza dostarczone mu wzorce.

Kluczowym elementem tradycyjnej twórczości artystycznej jest przypadek. W pracach Jacksona Pollocka farba kapiąca na płótno nie była tylko efektem kontroli, ale również działania sił natury: grawitacji, ruchu, przypadku właśnie. W ten sposób Pollock oddawał część procesu twórczego „losowi”, otwierając się na coś, co wykraczało poza jego własną intencję.

AI, mimo pozorów nieprzewidywalności, działa odwrotnie. Algorytmy uczące się na danych są precyzyjnie zaprogramowane, by eliminować przypadek, dostarczać wyniki, które są zgodne z oczekiwaniami użytkownika. Przykładem tego byłby chociaż projekt DeepDream, który generuje surrealistyczne obrazy poprzez wzmacnianie określonych wzorców wizualnych. Choć rezultaty są zaskakujące, nie są efektem przypadku – to wynik świadomie zaprojektowanego procesu.

Autorstwo: nowy renesans czy kryzys indywidualizmu?

Pytanie o autorstwo w sztuce AI przypomina z kolei dyskusje o roli artysty, które toczyły się w XX wieku. Marcel Duchamp, wystawiając w 1917 roku Fontannę, kwestionował tradycyjne rozumienie autorstwa i estetyki. Dzieło nie polegało na fizycznym wykonaniu obiektu, ale na akcie wyboru: decyzji, by coś nazwać sztuką i umieścić w muzealnym kontekście.

AI idzie krok dalej: nie wybiera, ale generuje, jednocześnie eliminując indywidualizm twórczy. W rezultacie dzieła AI zmuszają nas do redefinicji tego, czym jest autorstwo w erze technologii. Czy należy przypisać je twórcom algorytmów? Użytkownikom, którzy wprowadzają dane „wejściowe”? A może samej technologii, która – mimo braku świadomości – staje się narzędziem kreacji? Na tak postawione pytanie nie ma łatwych odpowiedzi, szczególnie w kontekście gwałtownie zmieniającej się roli artystów we współczesnym świecie sztuki. Coraz częściej oni sami odgrywają również rolę kuratora, projektantki procesu lub interpretatora, a nie tradycyjnie rozumianych twórców. AI, choć kontrowersyjna, idealnie wpisuje się w tę ewolucję. Bo gdzie kończy się rola narzędzia, a zaczyna wkład twórczy?

AI jako partner w sztuce

Niektórzy krytycy widzą w AI potencjalnego partnera, który może wspierać artystów w eksploracji nowych obszarów wyrazu. Mario Klingemann, artysta, który wykorzystuje algorytmy generatywne jako narzędzia do poszukiwań artystycznych, Klingemann, znany z prac takich jak Memories of Passersby I, łączy estetykę z technologią, tworząc dzieła, które są zarówno wynikiem jego wizji, jak i mechanizmu algorytmicznego.

Podobne współprace sugerują, iż AI nie musi być postrzegana jako zagrożenie dla sztuki, ale jako jej nowy wymiar. W erze cyfrowej, gdzie granice między technologią a kulturą stają się coraz bardziej płynne, co jest w gruncie rzeczy tak oczywiste jak całe to zdanie, AI może stać się nie tyle rywalem, co „uczniem” artysty, wspierającym jego twórczą autonomię. A to już zupełnie inna perspektywa.

Od Pollocka do Klingemanna: sztuka algorytmicznego chaosu

Choć algorytmy działają w granicach określonych danych, ich efekty bywają nieprzewidywalne. Projekt DeepDream Generator generuje psychodeliczne obrazy, które do pewnego stopnia przypominają nieświadome eksploracje malarstwa automatycznego czy estetykę Jacksona Pollocka (jeśli porządnie zmrużyć oczy). Co więcej, wiele z tych efektów powstaje poprzez wzmacnianie „błędów” – czyli momentów, w których algorytm interpretuje dane w sposób niezgodny z założeniami.

To przypadkowe piękno jest jednak paradoksalne. W tradycyjnej sztuce chaos jest wynikiem intuicji, eksperymentu, a często także improwizacji artysty. W AI chaos jest efektem projektu – zaprogramowaną możliwością, której granice zostały wcześniej ustalone. choćby tam, gdzie maszyna naśladuje przypadek, pozostaje uwięziona w strukturze logicznej, która ogranicza jej możliwości wyjścia poza założone ramy.

AI nie pojawiła się w próżni – jest efektem długiej ewolucji sztuki, w której technologia zawsze odgrywała istotną rolę. Już w renesansie wynalezienie perspektywy linearnej było rewolucją technologiczną, która zmieniła sposób, w jaki postrzegano i tworzono sztukę. Podobnie w XX wieku technologia kinematografii czy fotografia rewolucjonizowały percepcję wizualną, wprowadzając nowe narzędzia do wyrażania emocji i idei.

AI jest zatem kolejnym etapem tej ewolucji. jeżeli fotografia wyzwoliła malarstwo z obowiązku dokumentowania rzeczywistości, to AI może wyzwolić sztukę z tradycyjnego rozumienia autorstwa, zmuszając nas do refleksji nad tym, czym jest twórczość w świecie, gdzie granica między człowiekiem a maszyną zaciera się coraz bardziej.

Twórczość na rozdrożu

Sztuczna inteligencja zmienia nasze wyobrażenia o sztuce, ale jednocześnie stawia nas przed fundamentalnymi pytaniami o istotę twórczości i rolę człowieka w jej procesie. Być może AI nigdy nie zastąpi ludzkich artystów, ale stanie się ich partnerem – narzędziem, które pozwoli nam lepiej zrozumieć zarówno świat, jak i siebie samych. A może nie. Ale to okaże się dopiero za kilkanaście lat. W każdym razie: sztuka generowana przez algorytmy może być lustrem, w którym widzimy nie tylko to, co piękne, ale także to, co nas ogranicza: wzorce, schematy i oczekiwania. W tym sensie AI nie jest końcem sztuki, ale jej nowym początkiem – szansą na przedefiniowanie tego, czym jest twórczość w erze technologii. Wynik jest niepewny, ale oczekiwanie i poruszanie się w tak zarysowanej rzeczywistości chyba nigdy nie było tak ekscytujące.

Gdzie warto zerknąć? Co przeczytać? Na przykład:

  1. „Edmond de Belamy”, Christie’s Auction, 2018,
  2. Stanisław Lem, Głos Pana, Wydawnictwo Literackie, 1968.
  3. Lev Manovich, AI Aesthetics, Strelka Press, 2018.
  4. Joanna Zylinska, AI Art: Machine Visions and Warped Dreams, Open Humanities Press, 2021.
  5. Hito Steyerl, Duty-Free Art. Art in the Age of Planetary Civil War, Verso, 2019.
Idź do oryginalnego materiału