AI 無法創造真正的藝術?

探討AI與人類在藝術創作中的區別，重新定義創作過程和讀者體驗。分析智能與學習的新定義，思考人類創意的獨特價值及AI作為協作工具的潛力。

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上週請了三天的假，到南台灣放鬆一下身心，本以為是我在墾丁天氣晴，沒想到待在那裡的三天都是陰天，每天接近中午還給你下起大雷雨 😂。

還好，之前我寫作了《擁抱不確定性》，嘗試將天氣攪亂行程的這份不確定，透過 1. 坦誠面對 (面對它) 2. 準確定位(接受它) 3. 積極回應(處理他、放下他) 的步驟，順利的釋懷找回旅途的好心情。

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❏ 引言

今天我們來聊聊上週讀到一篇讓我很有啟發的文章《為何人工智慧無法真正創造藝術》[1]。作者 Ted Chiang 在文中提出一個重要觀點：藝術是大量選擇的結果，而 AI 目前在做選擇時要麼過於平均，要麼過度模仿。這個論點吸引了我的注意。

我在《聊 AI 幫助寫作思考》有分享到 AI 在我寫作這份電子報時的幫助，是從比較務實的層面去探討。而這篇文章，提出了一個挑戰性的命題「AI 無法創造真正的藝術」🤔

回想自己透過 AI 做創意發想、草擬大綱 或修飾文句 等場景，的確大部分的情況下 AI 只能給出中規中矩 (偏無聊) 的答覆；我也回想到以前小時候在追武俠小說的那種入迷程度，那些堪稱經典的作品，AI 寫出來的小說有辦法達到那樣的境界嗎？

❏ 人類與AI創作的區別: 選擇、尺度、連結
❏ 人機協作: 重新定義創作與閱讀的價值
❏ 智能與創造力: AI 時代的人類價值

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❏ 人類與AI創作的區別: 選擇、尺度、連結

藝術是經過無數抉擇後所呈現的成果⁠ [1]

作者指出，藝術在於創作者有意或無意中 (經常是無意) 做出的大量選擇。以創作小說為例，一篇一萬字的短篇小說需要大約一萬個選擇。但，當你給一個生成式 AI 提示時 (prompt)，你只做了極少的選擇；如果您提供一百字的提示，你大概只做了一百個選擇。

生成式 AI 的本質是文字接龍，在既有的文字基礎上去預測下一個字詞的機率。所以，從一百字的提示到一篇萬字小說，AI 要用機率去填補這些文字空缺。填補的策略是從整個 internet 的文本資料學習而來。沒有篩選的學習，得到的就是總體的平均，小說看起來也許相當合理，但很難吸引人，平均無法成就藝術。

除了文字以外，多模態的 AI 浪潮還包含影像、聲音，等等…。現在，我們每個人的手機都配置了不錯的相機鏡頭，人人都可以是攝影師，但有些人拍起來就特別有質感，特別觸動人心，為什麼？

因為背後的大量選擇，這些選擇可能來自構圖、來自光影、來自作者從場景中連結到的自身生活經驗，這些選擇很難透過對模型的提示具象化出來。藝術之所以為藝術，除了背後蘊含的無數次的選擇，還有這些選擇難以符號化的特性。

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真正的藝術魅力往往體現在大尺度和小細節之間的巧妙平衡與互動關係上。
藝術家如何處理這種大小比例的關係，才是展現其藝術功力的關鍵所在。 [1]

提到攝影，剛好可以來聊聊文中提到的另一個概念「尺度」。人類在創作的時候，會不斷在不同的尺度之間往返，相互斟酌然後做出選擇，甚至經常還會推翻之前的選擇。我自己在寫作的時候，也經常會這樣。

原本腦袋裡有一個大致上的文章大綱 (大尺度)，實際開始一個字一個字寫出來的時候 (小尺度)，有時候腦中又會迸出一個新的想法，然後回去修改一下大綱。這個過程是極度跳躍和非線性的，即使透過 AI agent 的反思流程 (詳前文《解構AI Agent》)，我覺得仍然相當難具象化這一過程。

實際寫作一陣子之後，我慢慢有種感覺：寫作一部分是將腦中的想法寫出來，另一部分是在寫出來的同時，下意識地在不同思維尺度上做連結和選擇。這種「並行」和「跨尺度」我覺得是目前 AI 仍難以企及的能力。

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❏ 人機協作: 重新定義創作與閱讀的價值

我們正在邁入一個新時代，在這個時代裡，某人可能會利用大語言模型，將一份簡單的條列清單擴展成一份完整的文件。然後，他們會將這份文件發送給另一個人。
而這個接收者又會使用另一個大語言模型，把收到的文件重新壓縮成一份條列清單。
面對這種情況，真的有人能夠認真地宣稱，這樣的過程是一種進步嗎？ [1]

上述情境令人警醒，生成式 AI 出現後常聽到一種說法：「以後比較 routine 的文書工作，像是: 撰寫技術文件、工作往返的電子郵件、邀請函等等…，通通交給 AI 就好了。」

創作不單單只是為達成某種目的的付出，更是一個「得到」的過程。通過創作，我們能夠讓思緒更加清晰深刻。這種內在的成長和認知的提升，才是創作的真正價值所在。

做為 AI 時代下的創作者和內容消費者，我們可以在保持創作本質的同時，探索 AI 與人類的協作之道：

• 人類在連結和反思方面的優勢：透過人類的引導提問技巧，能夠善用AI的窮舉能力，進而激發我們的原創思維。

• 人類專注於選擇與連結：創作者將更多的時間投入在選擇與連結上。

• AI 作為協作工具：AI 以助手的方式融入我們的工作流之中。在不同尺度下讓人類保有選擇的彈性，是未來用戶體驗 (UI/UX) 的重要課題。

• AI 對創作者工作流程的影響：AI 可以加速理解客觀事實和快速的窮舉一些範例，這些想法可以進一步激發人類的靈感。

• AI 在個性化內容消費中的應用：對讀者來說，事實資訊的消化 AI 可以做更訂制化的操作 (像是篩選 or 推薦)，透過學習讀者的內容消費習慣打造更合適的體驗。

• 避免"速食文化"陷阱，保持作品深度：藝術遠不止資訊的傳遞和事實的平鋪直述，我們之所以被內容吸引，是因為作者在事實之外添加了很多能夠引起我們共鳴、嚮往和憧憬的諸多選擇。

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❏ 智能與創造力: AI 時代的人類價值

智能不僅是技能熟練度，更在於學習新技能的效率：
這代表能夠在諸多策略中做出正確且更有效率的選擇

DeepMind 開發的 AlphaZero，能夠比任何人類玩家在下棋方面表現更出色，但在其訓練過程中卻進行了四千四百萬局遊戲，遠遠超過任何人類在一生中能夠進行的遊戲次數。單純以量取勝，可以稱作真正的智能嗎？

作者提出以下的警示：

生成式 AI 最成功的任務是降低我們的期望，包括我們閱讀的內容以及我們為他人撰寫任何內容時對自己的期望。這是一項從根本上去人性化的技術，我們本可以是意義的創造者和理解者。它減少了世界上的意圖量。[1]

我認為，這個時代正是我們每一個人應該開始創作的時代 (不管是任何形式上的)。未來可能會有大量的生成內容充斥在生活周遭，我們有必要磨練自己選擇的品味，有意識的對日常吸收的內容做出選擇。

如《寫作是一種 ...》一文所說，寫作是一種多面性對自己的「向內理解」：是一種 創造, 節奏, 透鏡, 循環, 獨處, 質疑, 抽象, 反芻, 實驗。在「向外理解」能力氾濫的 AI 時代，這樣的內在韌性使我們免受資訊洪流的淹沒。

最後，引用一段原文段落，創作沒有門檻，表達本身就是獨一無二的：

你的創作不需要完全異於人類歷史上所有的藝術作品才具有價值；真正使其獨特的是你在表達它，它源自你獨特的生活經歷，並在觀者生命中的特定時刻與之相遇。

我們都是前人智慧的結晶，但正是透過與他人互動的生活，我們為這個世界注入意義。這是任何自動補全算法都無法做到的，別讓任何人動搖你對此的信念。

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❏ 結語

Photo by Javier Allegue Barros on Unsplash

你認為 AI 在未來五到十年內有可能達到藝術創作的水平嗎？我之前曾就「學習程式設計是否仍是個好主意」這個話題分享過看法 (詳見 threads)：

儘管目前的 AI 技術能夠將明確的規格準確轉換為程式碼，但要從零開始設計一個完整的系統，AI 仍有很長的路要走。這涉及到 LLM（大語言模型）系統的本質：它們實際上是以自然語言形式壓縮的人類知識庫。

然而，在面對複雜的系統設計時，人類大腦運用的是抽象思維和符號邏輯。將「使用自然語言描述的問題和挑戰」轉化為「適合指導我們實際行動的抽象概念與符號」，這個過程在當前的 LLM 訓練資料中並不存在。這是因為「為什麼」（WHY）的內容很少被記錄，或不適合用自然語言記錄。

閱讀這篇文章後，我更加確信在短期內，AI 要達到藝術程度的創造是不太可能的。從訓練資料的角度來看，人們在創作過程中「從實作中產生不同尺度上的連結」這一環節，還沒有足夠多的自然語言或符號壓縮形式。或者說，創作者自己往往也說不清楚是如何想到某個點子的，或是如何將兩個不同領域、不同尺度的事物關聯起來 (我也很難說清楚在洗澡的時候腦中靈光一閃的想法是怎麼誕生的)。

沒有這樣的訓練資料，AI 自然就無法學習到這種模式和經驗。當然，量變產生質變的可能性是存在的。但與其擔心這個低概率事件，不如趁著這個典範轉移的浪潮，開始學習使用 AI 作為理解外部世界的助手，同時啟動自己向內理解的旅程。我認為這充滿趣味，你覺得呢 :)

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🔖 參考資料

[1] Why A.I. Isn’t Going to Make Art - https://www.newyorker.com/culture/the-weekend-essay/why-ai-isnt-going-to-make-art