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最頂級的NFT藝術市場「art blocks」,策展專售生成式藝術

2022-01-21 13:06 黃豆泥

傳統藝術交易市場中,新媒體藝術總是難以進入主流,如錄像藝術、聲音藝術、生物藝術,原因在於一件「作品」常常不是一個「東西」,不像一幅畫、一件雕像、一本書這麼容易理解。新媒體藝術所使用的媒材常是捉摸不定的,難以成為可交易的物件。其中又屬互動藝術程式創作(Creative Code)更難被定義。身為一名藝術收藏者,你願意購買一段程式碼嗎?

互動藝術程式創作已存在二十年以上,新程式語言與工具的出現,如2001年由麻省理工學院推出Processing語言,與其繼起的P5.js語言,讓藝術創作者可以更簡單的操作指令寫出一段程式碼進行創作。可能是一段聲音或一段視覺影像,已被大量應用在主流電影、演唱會或活動表演現場,但市面上很少聽過自稱以Creative Code進行創作的職業藝術家。

直到2021年NFT的出現,席捲藝術產業而來。Creative Code在NFT交易市場彷彿如魚得水,程式碼藝術誕生了全新的藝術交易形式——生成式NFT藝術(Generative Art NFT)。

規模最大的NFT交易平台為OpenSea,但公認最頂級的NFT藝術市場名為art blocks。由Jeff Davis與Erick Calderon等人於2020年底創立,與海納百川什麼都賣的OpenSea不同,art blocks專門販賣生成式藝術品,一段由程式碼撰寫而成的圖像,這些圖像隨著不同購買者產生隨機碼,誕生獨一無二的藝術品。知名專案有Calderon〈Chromie Squiggles〉、Dmitri Cherniak破拍賣紀錄的〈Ringers〉系列、Tyler Hobbs〈Fidenza〉等。

art blocks網頁截圖。 圖/取自www.artblocks.io
art blocks網頁截圖。 圖/取自www.artblocks.io

不論是art blocks營運團隊、藝術家、收藏家,都是生成式藝術或加密藝術的早期先鋒。而短短一年來,這股炫風已經吹向傳統拍賣市場與一般大眾眼中。在最火熱的2021年八月,art blocks一個月交易量超過六億美金。當一位收藏者收藏art blocks的藝術品時,他收藏的是藝術家與自動執行的程式隨機混合出來的偶然。因此,NFT讓新的職業誕生了 — 生成式藝術家,一群善於利用程式碼操弄偶然的藝術創作者,展開新的藝術紀元。

當人工智慧跨足藝術創作領域,藝術家將被取代還是掌握天火?

藝術家不論是在哪一個時代,總是挑戰新媒材的先鋒。過去偉大藝術家使用畫筆、聲音、肢體進行創作,進入數位時代後,藝術家繼續挑戰新世界,撰寫程式碼創作。演算藝術家藉由程式碼與隨機參數,搖晃出新型態的生成式藝術;同一時間,另一種數位藝術也隨NFT一起壯大:AI藝術。

機器能夠創作嗎?人類創作出機器,並命令機器創作,這張作品是誰的呢?德國AI藝術先驅Mario Klingemann於2021年十月打造了AI藝術家Botto,Botto利用神經網絡架構(VQGAN+CLIP)進行創作,而$Botto代幣的持有者票選Botto作品,並鑄造成NFT進行拍賣。Botto將所得回饋給社群,優化AI藝術家功能,成為可自我維生的AI機器人,彷彿能自動駕駛的車輛,自己當Uber賺油錢。

Botto的行為稱為Creative AI,背後的原理為prompt engineering(提示工程)。創作者提出文字,VQGAN負責從文字產出圖片(text-to-image),然後CLIP告訴VQGAN圖片接不接近標準答案。CLIP如何判斷標準答案?CLIP是Google旗下的公司 OpenAI 開發出來的開源工具,它搜尋了網路上所有有文字標籤的圖片進行訓練,簡單來講,它擁有全世界網路使用者的心血結晶,它知道人類心裡想的是什麼。

《Asymmetrical Liberation》by Botto。
《Asymmetrical Liberation》by Botto。

Botto利用人類的共同記憶為顏料,藉由文字提示進行創作,同時與Botto背後的人類支持者共同選擇作品上架販售。Botto的創作是新時代的藝術形式,而Botto本身,也是探討人類與機器共同創作的觀念藝術,將會是繼生成式藝術後,值得期待的未來創作。

註:VQGAN與CLIP分別是兩個神經網路架構,VQGAN全名為Vector Quantized Generative Adversarial Network(量子化向量生成式對抗網絡),使用卷積神經網絡加上知名的文字演算法(Transformer),白話一點來講它讀取文字,產出圖片。CLIP全名為Contrastive Language-Image Pre-Training(預先訓練對照式語言圖形演算法),它判斷哪一張圖片最匹配文字敘述。OpenAI同一個時間推出的Dall-E達利系統,是採用數億張已知的圖片資料庫來訓練,而CLIP本身採用未知的網路圖片進行訓練。

◎責任編輯:劉祥蝶、胡士恩

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