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演讲实录 | 人工智能应该模仿人类还是去人类化? | aai艺术与人工智能国际论坛
2021年5月，同济大学设计创意学院艺术与人工智能实验室（aai)成立，并举办了aai艺术与人工智能国际论坛，来自全球不同国家和地区的22位学者、艺术家通过线上线下结合的方式分享了他们的研究和实践成果，以及他们对艺术与人工智能领域颇具前瞻又具有非凡现实意义的观点。近期，aai艺术与人工智能实验室与艾厂人工智能艺术中心合作梳理了每一位讲者的分享，以期为艺术、设计、计算机科学、文化研究等多个领域的学者和创作者提供有价值的帮助。以下是第五期的演讲实录分享。第一期：凯瑟琳·海勒斯：谁是艺术家？第二期： 你会收藏一幅人工智能创作的油画吗？
第三期：艺术天才会消亡吗？第四期：人工智能照镜子会看见什么？
“2021年5月，伦敦设计博物馆推出了世界上第一位人工智能艺术家，Ai-Da，随后还将参加康沃尔郡的艺术家驻地计划和G7峰会。”
——伦敦设计博物馆
“人工智能艺术的淘金热到了——一位人工智能艺术家在切尔西画廊举办了个人。它会重塑艺术，还是毁掉艺术？”
——亚特兰大报
“普林斯顿大学学生的研究表明，人工智能绘制的中国山水画有55%的几率被认为是出自人类之手。”
——南华早报
“当你有人工智能时，谁还需要策展人呢？一群艺术家训练了一台机器来策划64个可能的惠特尼双年展。”
——artnet
“一个名为Jarvis的人工智能项目被任命为2022年罗马尼亚布加勒斯特当代艺术国际双年展的策展人。没错，是真的。”
——artnet
这些新闻无论是出自夺人眼球的目的还是学术讨论，人工智能在新闻领域似乎引发了一些浪潮。虚拟助手、大数据算法和智能算法已经成为我们数字化日常生活的主力，其背后的高度先进的技术也早已渗透到艺术界，吸引着新媒体艺术家的注意。他们被人工智能、艺术机器人和生成艺术作品的算法吸引，与此同时，博物馆和画廊也在不断探索人工智能的潜力。与艺术家不同的是，除了创造力的需求，策展人还需具备决策能力、沟通技巧和判断标准等相对于“人性化”的品质。然而，当计算机找到艺术作品间微妙关系的算法技术越来越成熟后，不仅是艺术家，策展人和其他艺术从业者也面临着与计算机产生职业竞争的可能性。
今年5月份的aai艺术与人工智能国际论坛上,策展人Aric Chen以“人工智能只是人类吗？”这一主题，站在策展人的身份上，审视人类与人工智能的关系应如何发展和共存。
(详细论坛视频请点击文末“阅读原文”)
陈伯康（Aric Chen）是同济大学设计创意学院教授兼策展实验室的创始主任。他最近刚被任命为荷兰新建筑协会（位于鹿特丹的荷兰建筑、设计和数字文化的国家研究所）的总理事和艺术总监，以及设计迈阿密（美国）与设计迈阿密／巴塞尔（瑞士） 的策展总监。从2012年至2018年，曾担任M +设计与建筑的首席策展人，M +将于今年晚些时候将在香港西九龙文化区开放新的视觉文化美术馆。
当我们以人为中心去思考，所谓人工智能的真正含义其实是难以去定义的。Aric认为它目前的边缘是非常模糊的、宽泛的，一定程度上人们对它的想象在虚幻的乌托邦和可怕的世界末日之间摇摆不定。对比之下，人工智能在我们日常生活中的表现是相当平庸的。
5月份伦敦美术馆宣布推出世界上第一位机器艺术家，这是由几个研究者还有策展人共同策划的。科学家们使这个人工智能艺术家可以模拟各种艺术家的作品，训练它去画一些自画像。
这自然会引起人们的一系列讨论：比如，怎样定义软件；如何看待我们人类自身；这让机器变得更具人性，还是我们正慢慢被机器奴役？……
Display at the Design Museum, LondonSource: the Design Museum
整个项目实际是为了质疑人文主义和人类身份的概念，如何定义自我和与机器间的关系。这个讨论并非是新鲜话题，但一旦被冠上了人工智能的名义，便成为了非常吸引眼球的新闻标题。
另外一则是前文提到的“当你有人工智能时，谁还需要策展人呢？一群艺术家训练了一台机器来策划64种可能的惠特尼双年展。”的新闻。惠特尼双年展是美国最著名的艺术双年展之一，一群艺术家创造了一种算法，产生了64种可行的惠特尼展览主题和艺术家名单。
由于这是一项实验项目，结果多少有些差强人意。其中一个由人工智能撰写的策展人在陈述中写道：“下一届惠特尼双年展应该将纽约现在的动荡与制造业和金融业之间匮乏的联系、和'后资本化'的官僚运作结合起来…”
这可能看似是一个学术话题，但内容还是有些荒唐的。从这个角度看，将这个结果看成一种对人类的模仿实践会更有意义，而不一定要期待真正地由机器生成我们所期待的结果。
Aric在演讲中分析了机器是如何策划惠特尼双年展的：人工智能被喂养了由人类策展人选择的TikTok播放列表、过往惠特尼双年展，和利物浦双年展的数据作为他们算法中的原始素材。由此得出的初次结果并不生动，为了增添更多元化的想法，人类策展人在数据集中加入了《滚石》杂志的文章。机器策展人省略了人类策展人也许要花费数月到数年在世界各地访问艺术家工作室、美术馆开幕等艺术活动的时间，通过数据的压缩和受神经网络的训练后，它便能具备人类认为可以策划一场展览的能力了。
有趣的是，他们发现人工智能更容易从利物浦双年展中发现灵感而非惠特尼双年展。原因也许是由于惠特尼双年展的时间更长，历史更悠久，导致数据量更加庞大，这一点验证了人工智能生成的内容倾向于依赖源内容的特殊性。
从这个策展人的项目中会产生一个问题：这个策展人真的是人工智能吗？还是一定程度上人机协作？
人工智能的偏见性
上期的文章里提到人工智能如一面镜子，会放大或者模拟人类最好和最坏的一面。作为策展人，Aric觉得这是一个值得去探索的领域，因为策展人的职责之一是将一些问题让大众看到，鼓励公众思考和辩论。
Aric两年前的展览中包括了一个来自麻省理工学院媒体实验室的项目，名为《诺曼》（Norman,2018），被其创造者称为世界上第一个精神病人工智能。
MIT Media Labsource:Aric Chen' s Lecture Slides
“诺曼”这个名字取自希区柯克代表作《惊魂记》中的精神变态杀人狂诺曼·贝兹（Norman Bates），这显然在媒体和营销方面引起了许多关注，抢占新闻头条。这并非是坏事，因为这个项目的本意是希望能引发人们的讨论。
从本质上讲，研究者们从政治上最极端的人和在线平台Reddit上最黑暗的内容中提取数据输入到诺曼的数据库里。为了验证诺曼是否具备“精神病人”的特征，他们用罗夏墨迹测验（Inkblot）去展示诺曼的心理想法。（罗夏墨迹测验是非常著名的透射法人格测验，由瑞士精神科医生、精神病学家罗夏Hermann Rorschach创立，利用墨渍图版去进行人格测验，进而对被试人格的各种特征进行诊断。）
罗夏墨迹测验是由10张精心制作的墨渍图版构成的，他们将这些无意义的图像展示给诺曼，得到的结果是惊人的。
例如，诺曼看到这张图认为是“一个人受了电刑死掉了。”
那标准的人工智能看到会作何感想呢？虽然我们不知道以什么标准去定义人工智能，毕竟”标准“的定义也取决于人类的选择，但无论如何，案例中的标准的人工智能看到的是“一群坐在树枝上的鸟”。
另外一个例子，诺曼看到的是“一个人被枪杀了。”标准人工智能看到的是“一个插着花的花瓶。”
诺曼看到的是“一个人从窗户跳下。”标准人工智能看到的是“两个人站在一起。”
麻省理工学院媒体实验室创造诺曼的初衷是强调机器呈现的能力取决于程序员的决策水平，是一面能复制和放大人类活动的镜子。
参与论坛的另外一位教授菲利普·法布罗基尼在他的演讲中提到了偏见，这也是人工智能话题中被大家探讨较多的一个话题。
一个同样来自麻省理工学院媒体实验室的项目，由Joy Buolamwini创作的，名为《渴望之镜》（Aspire Mirror，2016）。起初她并非为了阐释机器的偏见，她的初衷是打造一个利用脸部识别技术的镜子，让使用者可以投射出愿望并重新审视自己，从而得到鼓励和共鸣。
source:Aric Chen' s Lecture Slides
但在创作过程中，她遇到了一个问题。Joy是位黑人，而她所使用的软件由于其自带的数据库，无法将她识别为人类。为了让机器能看到自己，她不得不戴上一个白色的面具。
在人工智能领域，还有很多令人不适的种族偏见的例子，同时也强化了一个概念，即目前的人工智能达到的水平和它背后的人类是一致的。当人工智能产生偏见，意味着背后的人类是充满偏见的。
这也引出了其他问题——人工智能是否是为了模仿、增强、放大或纠正人类的弱点和缺点而存在的？人工智能是否有可能拥有自主权，而不再是围绕着人类为中心？除了它自身的自主性外，我们是否还有其他的中心性能够赋予给它？......
超越人类
Aric提到了一本名为《More-than-Human》的书，由鹿特丹Het Nieuwe Instituut出版的论文集，他试图在这本书里寻找到这些问题的答案。
General Ecology Project at the Serpentine Gallery/Manifesta Foundation
Het Nieuwe Instituut
source:Aric Chen' s Lecture Slides
书中其中一篇由精神病理学、黑人研究学者Ramon Amaro在其论文《Shapeshifting》中对人工智能产生偏见的现象则这样解释：“谁给系统编程，就会嵌入谁的观点……有限的观点创造有限的系统”。这种‘编码凝视’（code gaze）是政治活动和技术干预的潜在催化剂。我们应当用一种通用的凝视（universal gaze）去编码。”
正如书名所暗示的“超越人类”（More than Human），我们认为人工智能也许正在探索如何超越人类或非人类、机构和世界观。这其实是基于人类中心主义的思想，很大程度上可追溯到西方传统和犹太教的根源。在后来的启蒙运动和人文主义及哲学出现后，这种想法被加剧了，提倡将人类置于外物中心的位置，自然和其他一切都是为我们服务的。也正是这样的思想使我们陷入了目前的困境，不仅影响着人类和其他物种的生存，甚至作为生命基础的地球也都受到了威胁。
如果以人类为中心的思维方式是问题所在，为了改变这种困境，我们应该关注多物种的生存、给予其他物种权利、打造司法系统和经济系统来帮助我们解决现在所面临的生态失衡问题。因此，许多研究者在谈到人工智能时也在思考，人工智能是不是更为“人性”的智能之一。
动物智能
在《More-than-Human》这本书里，法国哲学家、生物史学家乔治·冈圭朗(Georges Canguilhem)在论文《机器和有机体（Machine and Organism）》中写道“机器和生物体之间的关系通常只有一种研究方式。几乎是机器的结构和功能先入为主的想法基础上解释有机体；但只有少数情况下，有机体的结构和功能被用来使机器本身的构造更容易理解。”
（The relationship between machine and organism has generally been studied in only one way. Nearly always, the organism has been explained on the basis of a preconceived idea of the structure and functioning of the machine; but only rarely have the structure and function of the organism been used to make the construction of the machine itself more understandable. ）
他认为，从亚里士多德开始，人类奴隶被称为机器，随后导致了笛卡尔以及其他跟随的哲学家们基于这个理论构建了人类与动物、人类与机器之间的关系理论，形成了等级制度。在这种制度下，非人类借助机器的隐喻成了某种无灵魂的生物。这是一篇颇具深度的文章，让我们从历史根源去更好地审视这个问题。
另外一篇由芬兰美术史学家、新媒体理论家尤西·宝卡（Jussi Parikka）写的论文《动物剧团（Animal Ensembles）》着眼于控制论和控制论动物学，通过对动物形态的观察，重新思考这个世界上其他物种的智能。他以奥地利动物行为学家卡尔·冯·弗里希骑士对蜜蜂跳舞研究为案例，分析蜜蜂之间互动和交流的形式，提出了“被视为个体化的感知与交流不是独立存在的模式，而是由其环境提供的构成生命体的过程。”的理论。
（Perception and communication seen as individuation are not separate modes of being in the world but processes constituting living beings as afforded by their milieus.）
他还提到了另外一个案例：美国神经病学家沃尔特·格雷(Walter-William Grey)根据象龟生物独有的反应研制出一种自动装置，形状如龟，被称为“testudo”(拉丁文，译为龟)。起初他是为了揭示简单任务具备难以想象的复杂性，因此创造了这个可以对光作出反应的机器人乌龟，用光电池作为眼睛，配备的感觉装置能够察觉到外物，根据光源前进或后退。
这个机器人乌龟会在隐藏的障碍物前移动并改变路线，因此很多人认为这是扫地机器人的最初原型。沃尔特注意到这台机器在某些行为上表现其具备“智能”和自我意识的能力，它似乎能在镜子里认出自己。
由此尤西·宝卡得出，也许智能是源于对环境的适应来获得的能力，而非人类强加所得。
另外一篇论文《我们作为玩具模型AGI的外部视角（An Outside View of Ourselves as a Toy Model AGI）》是由雷扎・内加尔斯塔尼（Reza Negarestani）写的，他是提出玩具模型人工通用智能（AGI, Artificial General Intelligence）的哲学家。
人工通用智能是指智能代理理解或学习人类所能完成的任何智力任务的假设能力。它是一些人工智能研究的主要目标，也是科幻小说和未来研究中的常见话题。人工通用智能也可以被称为强人工智能，完全人工智能或一般智能行动。
在雷扎文章的开头，他问道：“人工智能应该模仿人类还是与人类不同？”
关于这个答案，他认为取决于一些预设条件：通用智能的通用程度；我们所指的人类究竟是什么；以及镜像和分歧的问题是基于其功能还是结构提出的；构建AGI所需的方法论要求，还是其导致的非同步后果。
（The level of generality in General Intelligence, what we mean by the human, and whether the question mirroring and divergence is posed at the level of functional capacities or the structural constitution, methodological requirements necessary for the construction of AGI or diachronic consequences of its realization.）
这个问题不在于人工智能应该在多大程度上模仿人类智能，而在于构建人类认知之外发展人工智能的框架，使其成为独立于人类智能的存在。
作为策展人，Aric专注于让大众看到这些隐藏在表面之下，但又十分迫切的话题。他曾展出了来自同济大学学生胡可儿，柳雨之，祝佳枫共同创作的作品《感应（New Instinct）》（2020）。他们以自己的方式创造了一个机器，也可以看作是一台设备。可以让使用者感知到某些动物、非人类可以感知到的东西。
比如这个面具，利用陀螺仪和马达来模拟地球磁场，基于鸟眼球中的蛋白质可以感知到地磁的原理，戴上后便能感知鸟类感知地磁的体验。
另外一个装置，像石膏一样，绑在小腿上，试图模仿牡蛎如何感知潮汐的变化。
这个项目在人工智能发展的大背景下提出了一个问题：让机器具备人类智能的思考方向也许是错的，或许，我们也许应当思考我们如何将非人类的智能转换为人的智能。
人工智能在实际能力上展现出的“平庸性”是否在告诉我们，这也许是我们一手造成的现状？我们在追求“强”人工智能具有自主意识的梦想同时，却又惧怕这种非人类的智能存在。无论我们对于人工智能是积极还是消极的态度，它早已随处可见、无处不在，是无法避免的发展。也真正需要考虑的问题是，如何利用人工智能实现去人类中心化，以及在未来，人类如何与另外一种智能共处。
编辑 / 榴莲
责编 / 伊文