人工智慧藝術，通稱 AI 藝術，是指通過使用人工智慧創造的任何藝術品。



工具及流程

圖像

創造人工智慧藝術的方式共有多種方法，包括使用數位模式的程式「基於規則」的圖像生成、類比筆觸和其他繪畫效果的演算法，以及人工智慧或深度學習演算法等。

最早的重要人工智慧藝術系統之一是 AARON，由哈羅德・科恩於 1960 年代末開始開發。 AARON 也是符號人工智慧藝術最著名的例子，該系統使用基於符號規則的方法來生成技術圖像。科恩最初開發 AARON 的目的，則是令人工智慧能夠對繪圖行為進行編碼。AARON 先是以原始形式創作簡單的黑白圖畫。後來再通過科恩繪畫以完成圖畫。 此後，他還開始為 AARON 開發一種繪畫方式。在無需後續人工調解的方式下，科恩特地將 AARON 設計僅令使用程式本身選擇的特殊畫筆和染料從而進行繪畫。

 
自 2014 年開始，生成對抗網路（GAN）經常被 AI 藝術家所使用。該系統能夠使用「生成器」來建立新圖像，並使用「鑑別器」來決定哪些建立的圖像被認為是成功的。最近的模型則使用向量量化生成，以對抗網路和對比文筆 - 圖像生成訓練（VQGAN+CLIP）。

Google 於 2015 年發布的 DeepDream，則是使用卷積神經網路通過演算法錯視，以尋找和增強圖像中的模式，從而建立故意過度處理的圖像。 在 DeepDream 發布後，幾家公司也發布了可以將相片轉換為具有知名畫集風格藝術圖像的應用程式。

文字到圖像模型

幾個 AI 製圖程式透過各種文字提示工程以生成各種圖像。包括 OpenAI 的 DALL-E、 Google 大腦的 Imagen 和 Parti（2022 年 5 月發布）以及微軟的 NUWA-Infinity。
其輸入形式還可以包括圖像和關鍵字和 / 或組態參數，例如通常通過關鍵短語輸入藝術風格，例如「in the style of {name of an artist}」的提示，或著是 / 廣泛的審美 / 藝術風格元素的選擇。

當前，也日益出現其他 AI 藝術的生成程式，包括簡單面向消費者的移動應用程式和 Jupyter 筆記本，不過多數程式需要強大的圖形處理器才能有效運行。其知名案例則包括 Midjourney、StyleGAN 和 Stable Diffusion 等。
2022 年 8 月 22 日，Stable Diffusion 正式發布，使該程式的技術更容易獲得且可以在個人硬體上免費使用，也可以由第三方程式（即其他項目）擴展。這使得來自世界各地的開發人員，能夠進一步創新應用程式和擴展。例如運用於 Krita 的外掛程式、Adobe Photoshop、Blender 和 GIMP 等自由圖像軟體。

Automatic1111 Stable Diffusion UI 是一種基於網路的開源使用者介面，用於讓使用者在自己的計算機上使用工具，包括不斷整合的 AI 算圖新功能（例：修復或文字反轉）Stability.ai 的網路介面，允許在沒有任何新安裝的情況下運行 DreamStudio 軟體。

影響和應用

2022 年 8 月，一幅網名為 Sincarnate 的使用者使用 Midjourney 生成的畫作，在美國科羅拉多州博覽會奪下 Fine Arts Exhibition 數位藝術首獎。

對此，一位專家得出結論認為：「人工智慧藝術現在已經無處不在，甚至連專家都不知道這意味著什麼。」，一家新聞媒體則以「人工智慧產生的藝術繁榮」為報導主題，並採訪對於著作權、人工智慧自動化問題表示意見的專業藝術家們，一家新聞媒體則調查網路社區面對此類藝術​​品的反應，並對人工智慧藝術及深偽技術的持續發展表示擔憂，一家雜誌則是強調人工智慧技術「在實現新藝術形式」的「可能性表達」，並指出該技術可能被視為一種「人類能力上的增強」 。其例子包括允許業餘愛好者製作擴展非商業利基類型的作品（常見例子為賽博朋克衍生品）、或是產生新穎的娛樂、能夠非常快速的時間製作藝術原型，能夠提升生成草稿、靈感、草稿改進和圖像的時間。

不過，當前一些藝術網站正在禁止 AI 生成或 AI 輔助的藝術，儘管有些平台，如 Pixiv 則允許發布，但仍必須要將該藝術被標記為 AI 藝術。

包括 AI 藝術在內的合成媒體，也在 2022 年被描述為影響未來幾年業務的主要技術驅動趨勢。

提示工程和共享

有一些平台可以共享、交易、搜尋、分叉 / 精煉和或是協作，以協助圖像生成器藉由提示生成特定圖像。該提示通常與圖像共享網站（例如 reddit 和 AI 藝術專用網站）上共享。

應用程式

正在開發、具有現有原型或已經使用人工智慧藝術的應用程式還包括：


* 圖片庫、攝影（客製化）

* 產品攝影

* 自製紙牌遊戲、桌面遊戲、漫畫、書籍封面和專輯封面

* 動畫和影像做作品（包括文字）

* 低解析度圖像的高畫質藝術作品（例如像素藝術 / 復古遊戲角色或模糊圖像）、草稿、低品質圖像（例如兒童藝術)

* 從重新輸入（如相片）以創造更多、更好的作品，或是一般衍生作品的藝術

* 修復，作為替換（或刪除）圖像中的內容，或向未完成的圖像添加新要素或是擴充元素。

* 自然語言生成圖像，根據使用者提供的圖片，參考原圖的風格和元素，延伸繪製圖片之外的內容。

* 遊戲模型建立（紋理、3D 模型、角色設計等）

發展

當前，人工智慧藝術的其他功能仍在開發中，開發工作室經常改進各種應用程式或啟用新功能，例如「文字反轉」是指啟用從少數圖像中學習的使用者提供的概念（如對像或樣式） 。通過文字倒置，可以從關聯的詞（已分配學習的、通常是抽象概念的關鍵字）對於原型擴展 / 微調（其案例包括 DreamBooth）。

由人工智慧生成的圖像 ，有時能夠用作草圖、低成本實驗、或概念驗證階段構想的說明，附加功能或改進也可以在圖像生成後由使用者自行手動編輯，進行修改。在 Stable Diffusion 的情況下，主要的預先訓練模型，基本在使用機器學習構建應用程式的工具平台 Hugging Face Hub 上共享。

音樂

人工智慧藝術領域的一個關鍵部分，是音樂和人工智慧之間的關係，至今的人工智慧技術能夠開發使用 AI 製作音樂的軟體程式。

與其他領域的應用一樣，音樂中的 AI 也能類比腦力任務。一個突出的特點是，人工智慧演算法能夠根據過去的數據進行學習，比如在計算機伴奏技術中，人工智慧能夠聽取人類表演者的演奏並進行伴奏。人工智慧還推動了互動式作曲技術，計算機能夠根據現場表演創作音樂。音樂領域還有其他人工智慧應用，不僅涵蓋音樂創作、製作和表演，還涵蓋整個音樂的營銷和消費方式。如開發了幾種音樂播放器程式，以使用語音識別和自然語言處理技術，以進行音樂語音的控制。

人工智慧可用於可調節地生成新穎的聲音樣本，藝術家可以將其用於音樂曲目。

其他

一些原型機器人可以創造被認為是人工智慧藝術形式的作品。除了文案編輯之外，還有部分 AI 程式也能輔助寫作（包括對於虛構故事的生成，幫助作家在腦閉塞、沒有靈感或重寫片段）。

人工智慧藝術可以用於遊戲視覺藝術，特別是用於關卡設計（例如自訂地圖、遊戲模組）和在影像遊戲中建立新內容或互動故事。



銷售

2018 年，佳士得紐約拍賣行舉辦了一場人工智慧藝術品拍賣會，其中藝術品《埃德蒙德貝拉米》以 432,500 美元的價格售出，比其估價 7,000 至 10,000 美元高出近 45 倍。這件藝術品是由總部位於巴黎的團體「Obvious」創作的。

2022 年 9 月，深度學習文生圖模型 Stable Diffusion 和 Midjourney 推出插畫集《Artificial AI Art Collection by Images Midjourney / Stable Diffusion》，該書籍共有 852 頁。是日本第一部完全由 AI 生成的繪畫作品組成的插畫集。



批評和問題

著作權問題

自從藝術家在 20 世紀開始使用人工智慧創作藝術以來就引發了許多爭論。2020 年代，其中一些爭論涉及人工智慧藝術是否可以被定義為真正的藝術以及它對藝術家的影響。

1985 年，潘蜜拉・薩繆爾森考慮了與著作權相關的 AI 藝術作者身分相關的法律問題：當人工智慧創作藝術作品時，誰擁有著作權？在薩繆爾森的文章中，則認為將從於計算機生成的作品中分配所有權，認為權利應該分配給進行生成程式的使用者。維克多・宮（Victor Palace）則提出了三種可能的選擇。首先，若是人工智慧本身成為著作權所有者。為此需要修改著作權法第 101 條，將「作者」定義為自然人或電腦。其次，按照薩繆爾森的論點，使用者、程式員或人工智慧公司也是著作權所有者。這將是「僱傭作品」學說的擴展，根據該學說，著作權的所有權將會轉移給「雇主」。最中沒有人成為著作權所有者，該作品將會自動進入公有領域。該論點認為，因為沒有人『創造』了這件藝術品，所以沒有人應該是著作權所有者。

英國公司設計與藝術家著作權協會的雷瑪・賽爾希（Reema Selhi）於 2022 年 9 月表示：「沒有任何保障措施，可以讓藝術家能夠識別資料庫中正在使用的作品並選擇登出。」。

2019 年 8 月，美國著作權局就曾駁回人工智慧藝術的著作權申請，理由為「欠缺支援著作權宣稱所需的人類著作人（human authorship）」。2023 年 2 月，美國著作權局在回應人工智慧製作漫畫書《黎明的札莉雅》的著作權問題時，再次提到「非人類創作」的圖像無法獲得著作權，但是漫畫的故事和圖片編排屬於著作權保護範圍。

技術性失業問題

一些藝術家在 2022 年對人工智慧藝術可能對其商業能力產生的影響表示擔憂，特別是可能將被人工智慧取代從事插畫和設計的藝術家。據英國工會 Equity 稱：共有「65% 的表演者認為，人工智慧技術的發展對表演藝術領域的就業機會構成威脅。」

數位藝術家 RJ・帕默（RJ Palmer）表示：「我可以很容易地設想這樣一個場景，即使用 AI，單個藝術家或藝術總監便可以取代約 5-10 名入門級藝術家…… 我見過很多自行出版的作者，他們說如果他們因為 AI 技術的存在，因而再也不必聘請藝術家。」同時帕默補充說道：「為小型創作者做這種工作，是我們中的許多人開始成為專業藝術家的方式。」波蘭數位藝術家格雷格・魯特科夫斯基（Greg Rutkowski）則表示：「它一開始看起來像是對我們職業的威脅」，並補充可能使使用者在搜尋藝術家的作品變得越來越困難，透過搜尋引擎許多圖像，可能也會出現提示模仿他的風格而生成的 AI 作品。

深度造假問題

自 19 世紀出現修飾相片技術以來，21 世紀初的一些人士一直擔心人工智慧藝術可能被用來建立具有誤導性的內容，即所謂的「深偽技術」的風險。



圖片


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另見


* 人工智慧的應用 #藝術

* 計算創造力

* 生成藝術

* 人工智慧藝術家列表



參考資料



外部連結


* Aggregated resources for Stable Diffusion （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, on the Stable Diffusion reddit community