作為一個創作者與設計師，對於日益強大的AI作品，確實是抱持著矛盾的心態:一方面讚嘆著日益強大的人工智能，二方面又感覺少了點靈魂的躁動-雖然自己也會娛樂性的玩幾下AI咒語-但要稱此為”藝術”、”創作”，總感覺少了點甚麼。抑或是浮動的人心，又或是不甘的靈魂，細思極恐。
自從2021年中Mid journey、Stable
Diffusion(註一)等各式AI工具問世以來，數以萬計的AI圖像每日如喪屍狂潮般地淹沒社群媒體—有的肉慾縱橫，有的怪誕詭異；學者為了科技探索而實驗，凡人為了跟進潮流而學習；庸人是興趣使然而跟風，商人則望背後商機而唯恐天下不亂。然而這種數量的沖刷並未讓我看見創作者的差異，反而在亂度中找到了統一，並泛稱為「AI作品」: 不見人名，只見AI；不見藝氣，只見匠味。如果說創作是人類的天性，是種模仿造物者的崇拜行為，那多數AI圖像就如初版的古騰堡四十二行聖經般(註二)，是為了模仿手抄本的初試啼聲—即便達到了技之極意，多數卻失了靈魂，迷走在莫名其妙的美女、巨乳、及庸俗之中。
相較於眼花撩亂、細節過度的AI圖像，其背後的科技反倒是最讓我覺得貼近”藝術”的作品。那是工程師為了模仿人類的思維、技藝所構築出來的人造亞當—不論是生成對抗網路(GAN)也好，還是主流算圖模型Diffusion
Models(註三)也罷:當人類試著解讀並再造靈魂之美時，那已屬藝術的範疇—創作的工具成了大師之作，創作的作品反成了庸俗之物—就如同人類藝術家與造物主的關係一般: 畢竟不論如何嘗試，藝術家所造之物不過是現實的低劣仿品，因造物主最高的作品即為自然與人類自身。
而AI在凝視著那片雜訊時，究竟聯想到了甚麼? 可能是無數人類藝術家的記憶、生命與感受所累積出來的風格與技巧，可能是Prompt帶來的一點靈視，並在N維的空間裡找出了那一點點的巧合(註四)。而當人類藝術家創作時，腦中所描繪的是甚麼? 在那混沌中的一絲絲靈光可能是生命所感，也可能是脈絡所循，更多就是大千世界中的一點機率。或許創作者大腦中的黑盒並沒有理想般神聖奧妙，或許我們的所想所思與AI並沒那般的不同—差別在於我們是否會放棄對那片雜訊的觀察與想像力，即便再苦、再悶。
作為一個創作者，是否就此身亡在倒塌的技術壁壘下? 倘若我們中毒般地瀏覽著喪屍圖海而茫然無感，放棄凝視思索那片雜訊並失去探索的靈魂:那才是創造力死亡的時刻。我們無法避免AI帶來的衝擊—或許在資本利益至上的現代社會裡，所有職業本就會迎來如此終局—但就如同多數科幻片描寫得一般-這不是AI造成，而是人性使然。畫得更好、更快、更精的大有人在；盜圖、拼貼、置換的也層出不窮—傳統創作者在技藝上的信心早在工業革命就已消失—從Art nouveau到Art Deco，從繪畫肖像到攝像照片，從類比技術到數位轉型的過程(註五): 每一次的技術革命我們都會失去些甚麼，但也會因此得到些甚麼，永劫回歸。只要我們持續凝視著那片雜訊，並試圖在絢爛斑紋中找到生命中的一點璀璨；只要我們深深凝視著那片雜訊，掙扎著在混沌世界裡建構一點美麗的規則—那創作的靈光就不會消逝。
(註一)_Midjourney、Stable Diffusion:兩者皆為2022年中間發布的AI文生圖模型。
(註二)_古騰堡四十二行聖經: 西方第一次以活字印刷術出產重要經典的印刷品。為了造出如手抄書籍般的精緻感，結合了活字印刷與部分抄寫員裝飾書法。
(註三)_生成對抗網路(GAN)/ Diffusion Models: 生成對抗網路（英語：Generative
Adversarial Network，簡稱GAN），讓電腦透過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。
(註四)_Diffusion
Models，目前主要的文生圖AI模型，通過對數據點在潛在空間中擴散的方式進行建模來學習數據集的潛在結構。這裡指的是Diffusion
Models生圖過程裡從高斯雜訊裡的逆擴散過程。
(註五)_Art nouveau到Art Deco，傳統繪畫到攝像技術，類比技術到數位轉型: 第一部份指得是受到工業革命影響因應而生的美術工藝運動、新藝術運動在資本主義的衝擊下，慢慢轉型成了簡化、折衷版的裝飾風藝術。傳統繪畫到攝像技術，類比技術到數位轉型則都泛指在這些技術轉型的過程了，原始的技藝與資訊或多或少都有些許遺失。
(不是畫得好、快、棒，而是從背後結構去探討有意義與價值的著力點；幾何理型必須是能轉為實作物件、虛擬動畫、互動裝置的格式，符合理型論的”跨維度與跨領域的美感”特質。比起AI的精美圖，AI的雜訊思維更符合這點)
(目前多數技研與創作者都在研究如何能畫得更好、更準，偏美工部分；我比較在意的是提供的靈感、論述等等，造型的創作因為我自己喜歡，所以能共創或獨創都可；完稿的部分如果能輔助代勞最佳，但一定要有3d(畢竟我是建築的)；論述、概念、出發點能幫我整理、激發，那就完美。但我們都不希望有個能取代自己的AI，對吧?)
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