人工智能绘画工具在高校插画教学中的应用——以北航新媒体艺术与设计学院《插画艺术》
面对人工智能艺术的快速发展,国内高校在专业教学中积极融入新技术、探索新路径。
2022年被业界称为AI(人工智能)绘画工具发展元年。国内外知名的人工智能绘画工具可以让一个完全没有绘画基础的“小白”,只要用语言描述出自己想要的画面,瞬间就能得到一张或者数张非常精彩的画作。一时间,在人工智能绘画工具的加持之下,过去认为是技术门槛的绘画技巧,似乎显得不再重要。
确实,单从创作数量、效率或者视觉效果的多元性来说,人工智能软件远超人类。所以在这种新技术出现以后,我们不得不思考高校的绘画/插画专业人才培养,其内核是否发生转变?教学实践是否应作出相应调整?
插画教学机遇与挑战并存
从目前市场或者用户需求层面来看,即便现在人工智能艺术应用发展非常迅速,大量插画需求还是得不到匹配和满足。
2022年很多人注意到了关于人教社所谓“毒教材插画”的新闻报道。作为高校资深插画教师,对于“毒教材插画”报道中出现的情况,感到很无奈。当前很多出版物的插画水平很一般,和上个世纪相比,甚至可以说下滑严重,这和最近几年出版行业不重视插画,插画家稿酬太低、难以为继的局面直接相关。
基于微软小冰生成的诗歌,用人工智能绘画软件TIAMAT生成素材图。作者:沈希
在半个世纪以前,我国连环画(小人书)出版进入辉煌时期,国内顶尖画家几乎都画过连环画,中央美院的连环画专业(目前该专业已取消)培养了大量专业连环画/插画人才。为什么当时的插画与连环画质量很高呢?稿酬高是直接原因之一。在那个年代,画一本连环画的稿酬,相当于普通人平均月工资的5倍到10倍。这个稿酬水平,令今天的绝大多数插画家艳羡不已。
但是,这个2014年出版的所谓“毒教材插画”教材,已经存在和使用了这么多年。为什么会在2022年成为一个社会热点问题?这说明一方面国家经济水平上来了,另一方面公众的审美水平要求也提高了。对当前的插画家来说,是一个重大利好,可以说机遇与挑战并存。这个挑战是谁带来的呢?那就是人工智能绘画工具的发展。
人工智能艺术带来挑战
在人工智能技术快速发展的背景下,高校插画专业教学需要如何调整策略和方向?首先是绘画技巧相对来说比重减弱,对于个人的艺术修养和眼界要求提升了。因为应用人工智能绘画工具创作图片素材,需要个性化的文字描述指令,才能生成相对个性化的图片素材。而描述指令本身,就对使用者的艺术史知识和个人想象力提出考验。没什么艺术史知识与想象力的用户,容易生成出比较类似的视觉图像。
在人工智能艺术背景下,对于艺术历史脉络的把握和全球艺术系统的判断与认知,从来没有像今天这样显得这么重要。因为人工智能艺术基于不断更新的大数据,只要有任何新的视觉艺术风格,很快就会被更新纳入到数据库当中,成为人工智能绘画工具的数据之一,加以利用与模仿。也就是说,人工智能技术擅长的是基于已有的数据进行各种综合与再创作。
正如朱锐在《工具、道具、元道具:人工智能艺术的技术本质及其创新能力》一文中指出:“现在的人工智能艺术能做的只是风格迁移或者元素重新组合,本身不包含任何想象力的重构和发挥,我们把人工智能艺术的创新叫做‘创旧’,即使它生产了我们从来没见过的东西,但在本质上它还是属于自然而不是属于艺术。”
基于人工智能绘画软件生成的素材图,进行手绘诗歌插画再创作。作者:沈希
因此,面对人工智能技术,艺术家想要立于不败之地:其一,需要建构一个基于艺术史的个人坐标系统,在人工智能艺术快速生成的大量视觉素材面前,依然能够明确个人的选择与方向,明确个人的艺术传承与使命。其二,需要重新确立什么是好作品的个人标准与社会标准。人工智能绘画工具出现以后,原来以绘画技巧和写实艺术为导向的审美受到严重挑战,重新确立好作品的标准这个问题迫在眉睫。在数量繁多的人工智能艺术面前,人类急需重新判断什么样的作品是好作品。
人工智能技术参与教学实践
面对人工智能艺术的快速发展,国内高校在专业教学中积极融入新技术、探索新路径。北京航空航天大学(以下简称北航)新媒体艺术与设计学院,作为国内率先开设插画专业的几所高校之一,近两年插画艺术课程教学成果已经在国内外获得百余项大奖,在利用人工智能技术参与教育实践方面也率先进行了尝试。
在北航新媒体艺术与设计学院开设的《插画艺术》课上,其诗歌插画单元要求同学在诗歌文本与插画创作两个环节,运用人工智能软件。第一步用微软小冰写诗。微软小冰会根据输入的关键词,输出各种不同长度的诗歌初稿。同学们在小冰输出的诗歌初稿基础上,进行选择与修改。反复调整之后,再根据这首诗的文本,用人工智能绘画工具生成十张以上不同风格的图片。
接下来,每位创作者自主选择和考虑,如何用基于人工智能软件协作的文本与图像,进行个人手绘创作。在这个过程中,需要思考如何在前期利用人工智能技术的基础上去做提升,需要每个人快速做出独立判断。
人工智能作为数字生产力,效率太高了。过去对创作者来说,从0至1是最容易卡住的环节。如果完全没想法没灵感,就卡住了。但是现在这个难点不存在了,创作者暂时写不出来、画不出来、没有想法,人工智能软件都可以帮忙瞬间产出几十、上百个方案。
这时候创作者面对的问题,就发生了改变:从完全没想法变为“选择困难症”,创作者需要从人工智能生产的大量素材中做出进一步判断与调整,要思考用什么样的方式来运用及重构这些素材。这些问题从本质上来说,是判断题与选择题,需要个人的艺术修养与判断。这是人工智能工具参与创作的第一个难点。
第二个难点,是对人工智能技术产出作品的“原创性”之争。一方面,大部分画家可能会觉得很焦虑,感觉自己的作品未经授权就会成为人工智能数据库里的素材,人工智能可以很快模仿自己的风格与作品,这确实对艺术家而言是潜在的威胁。另一方面,也要看到,整个社会对于原创性的重视与日俱增。随着公众知识产权保护意识的提升以及区块链技术的发展,更好地利用技术手段保护每件作品独一无二的原创性成为可能。
在人工智能艺术迅猛发展的当下,艺术家还需要思考的是,所谓“原创性”的内核与本质可能会发生改变:作品不再是艺术家的一种图像“专利”,或者视觉标志。那种一望即知的视觉辨识度,对于艺术家来说,过去显得非常重要,现在则可能会更多地出现“杜尚”类型的艺术家。作品的视觉呈现像变色龙般千变万化,但从作品当中,可以看到艺术家一以贯之的哲学理念内核。
然而在作品呈现的媒介和形式、视觉语言上,似乎没有刻意强调“原创性”与“辨识度”。
综合以上,人工智能技术代表新的数字生产力。如同工业革命作为先进生产力的代表,曾经开启世界现代设计教育。人工智能技术参与到艺术与设计创作与生产的环节中来,同样是无法阻挡的历史潮流。
本文作者系北京航空航天大学新媒体艺术与设计学院副教授
编校:苑宝平, 审读:郭丽、管文明
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