凝结AI智慧——NFT艺术品创作的新趋势

人工智能和机器学习正在驱动着创作力，数字艺术一次次迎来跨越想象力边界的作品。

    回顾2021年，NFT数字艺术品以及数字藏品受到热捧，艺术品的数字载体和实现方式也备受关注。在数字作品的变迁趋势中，我们也得以窥见NFT数字艺术藏品与AI技术在交叠中产生的火花。
    NFT，即Non-Fungible Token，是基于区块链技术的非同质化通证。NFT数字艺术品受到充分的认可，与其所有权的唯一性、可溯源性、可交易的特性有着极强的关联，这些特性则是通过遍布全球的区块链进行保证的。
    通过AI技术进行NFT数字艺术品创作的可能性，得益于机器学习的迅猛发展。在过去的几年中，大量人才涌入机器学习领域，算法和算力都得到了全面提升。从技术层面，机器不仅在分类和识别的“学习”维度上有了显著的进步，在“创作”维度，如生成算法的迭代上也有了充足的发展，而“创作”本身就和艺术有着天然的结合点。
    人工智能进入到艺术领域，充当起了艺术家的创作“副脑”，艺术家得以借助机器学习算法，不断突破创作的边界。自2014年“Generative Adversarial Network”（简称GAN）由Ian Goodfellow提出之后，许多艺术家和工作室都在尝试基于GAN进行AI的艺术生成，这已经成为了艺术创作的趋势之一。在AI艺术生成领域，其标志性事件是2018年AI生成的画作——Edmond Belamy在佳士得的拍卖。Edmond Belamy是艺术家虚构的Bellamy家族的一员，而他们的肖像画，都是用GAN模型所创作的，Edmond肖像画作终以43.25万美元 (约300万元人民币)成交。
    
    Edmond Belamy
    基于AI技术创作NFT数字艺术品的创作者也在近年内剧增，其中数字艺术家Refik Anadol的作品颇为引人注目。Anadol不仅充分认同AI生成艺术这一趋势，也认同将AI生成艺术进行上链确权的价值。
    Anadol将AI技术作为艺术创作的工具，他的很多NFT数字艺术品都使用了深度学习算法进行创作。在2021年10月为宝格丽设计的艺术展“Serpenti Metamorphosis”上，他便给予观众一场不同寻常的艺术展出。为了使这场创作达到更为震撼的效果，Anadol在深度学习的训练中使用了海量的图片数据：为了表现花的不同形态，他使用了2亿张花朵的图像进行训练；为了展现品牌的灵蛇形象，他采用了12万张蛇的图像进行训练。其最终目的是，表现艺术家视角下植物、动物的内在特质。在整体的艺术展出中，Anadol团队总计对3.6亿张取材于自然中的图片进行了训练，而最终这场数字艺术被铸造成为NFT。
    
    Serpenti Metamorphosis
    NFT数字艺术品也能够保障AI生成艺术的创作价值。在我们所预想的元宇宙中将会有大规模的画面、3D场景等内容需求，AI大规模的内容生成能力将会被倚赖。设计师通过AI生成制作出大量的创意作品，这些艺术内容和交互内容的规模庞大，其创意的所有权难以得到保证，二次创作也难以被追溯。在这种情形下，AI生成艺术上链后能够保障原创作者的所有权，将内容和数字资产相关联，以保证其唯一性，保证大规模作品的可追溯性。
    在这些年一系列的作品变迁中，NFT数字艺术品中植入互动元素的趋势逐渐明晰，不论是Anadol在“Serpenti Metamorphosis”展出中尝试使用AI识别参观者的情绪，调用展出中的香水装置，进行感官互动；还是在最新的3D数字藏品中蕴藏的一些互动体验，都带着我们向着更丰富的交互世界走得更进一步。也许在不久的将来，我们可以体会到虚拟人与NFT艺术作品的“合体”。
    虚拟人与NFT数字艺术品同属于元宇宙的讨论范畴，但所处的维度不同。虚拟人交互内核是通过技术手段，或同时结合故事内容方式进行交互驱动。虚拟人融合了人工智能领域的几大重要分支，如自然语言处理（Natural Language Processing）、计算机视觉技术（Computer Vision）、语音识别（Speech Recogniton）等技术。虚拟人具备一定的的人格和身份背景，更在交流、交互层面进行升级，形成人与虚拟人之间更真实、更具个性化的互动。
    NFT数字艺术创作者植入虚拟人的难度已经大幅降低，在人工智能领域，大规模预训练模型（BERT、GPT等）取得了很大的成功，成为了很多语义相关任务所依赖的基础模型，创作者和开发者都能够“站在巨人的肩膀上”，而非每次重新开始学习模型。
    随着AI技术的不断升级，我们所期待NFT虚拟智慧体，也极有可能突破我们对人工智能的固有印象。譬如在过去的一年中，多模态技术在AI实际应用中也取得了较大突破，如NLP+CV、NLP+SR联合。机器学习大牛吴恩达（Andrew Ng）在回顾2021年的AI大事件时，特别提到CLIP与GAN相结合所产出的成果，“艺术家Martin O’Leary使用柯勒律治的史诗作品《忽必烈大汗》为文字输入，生成了充满迷幻色彩的‘Sinuous Rills’”。CLIP是负责给图像重排序的模型，它能够对图片与输入文字相似度进行打分，将结果反馈给GAN，促使GAN不断迭代以提升分数。
    
    《忽必烈大汗》作为文字输入，生成了长达约3分钟的动画
    在多模态或其他AI技术成果的加持下，艺术家能够以更低的准入门槛，生成具备更复杂交互特质的NFT数字艺术作品，我们也将迎来更多跨越想象力边界的作品。