Может ли ИИ вытеснить настоящее искусство и зачем Эрмитажу NFT-токены?

Игра сводится к следующему. Человек (судья) переписывается с кем-то (он не знает с кем). Но он знает, что его собеседник или человек, или машина. Судья должен понять, с кем же он говорит. Если машине примерно в 70% случаев удается обмануть судью, то есть прикинуться человеком, — значит машина способна достаточно убедительно имитировать мышление. Тьюринг считал, что машины пройдут этот тест к 2000 году.

К 2000 году — не получилось, но к 2022 с появлением ChatGPT и различных технологий создания DeepFake стало понятно, что машина на такое вполне способна. Более того, стали говорить, что ИИ давно тест Тьюринга прошел. Так ли это?

Немного модифицируем тест Тьюринга. Возьмем 2 картинки. Одну из них нарисовал человек, а другую — ИИ. Попробуйте угадать какая из картин — работа человека.

Этот тест был предложен в одной социальных сетей. На него в комментах ответили почти 200 пользователей. И в общем, они правильно ответили. Примерно 60-70% угадали, что человек нарисовал картинку № 2. Насколько нам удалось выяснить, автор этой работы молодой екатеринбургский художник Андрей Полтенко. Картинку № 1 сгенерировал ИИ.

Пользователи приводили разные объяснения, почему именно картинка № 2 нарисована человеком, и были сделаны тонкие наблюдения. Например, было отмечено, что на фоне (закраске стены) в картине № 2 видны мелкие хаотические маски — следы кисти. ИИ просто не счел нужным, так прорисовывать фон. Был отмечен силуэт в окне напротив: этот силуэт как бы намекает, что и том окне тоже живет человек, и чем-то он занят. А это придает картине смысловую глубину. ИИ об этом не подумал. Но это все-таки частные моменты и, в принципе, если ИИ попросить, — он все это прорисует.

Так почему же в большинстве случаев человек отличает работы машины от картины человека? Ведь ИИ-картина выглядит достаточно убедительно.

Конечно, этот «тест» был поставлен без соблюдения строгих правил академического исследования (в частности, уже приведенные в комментах ответы видели те, кто отвечал позднее, и это влияло на ответ). Но этот пример, можно подтвердить (хотя и косвенно) полноценной научной работой.

Ученые решили проверить, так все-таки ChatGPT-4 проходит тест Тьюринга или нет? Оказалось, что нет. Выяснилось, что в 60% случаев человек понимает, что он говорит с машиной, даже в которотком диалоге. Цифра оказалась примерно такой же, как и в «самодельном» тесте с картинками.

Ученые пишут: «Большие языковые модели учатся создавать наиболее вероятные варианты ответов и настраиваются на то, чтобы избегать противоречивых суждений. Эти процессы могут поощрять шаблонные ответы, которые типичны в целом, но лишены особенностей присущих каждому человеку».

ИИ хорошо имитирует стиль настоящего художника, легко воспроизводит «среднее» изображение, а нужно что-то другое. Человек ищет за картиной человека, и не находит. Поэтому пока трудно поверить, что ИИ «вытеснит» художников.

Но это, конечно, не значит, что ИИ-модели, которые генерируют картинки не нужны. Многое они умеют и делают это здорово. Когда дизайнер или художник работает с генератором картинок, он «уговаривает» его что-то изобразить. То есть, пишет наборы промтов или подсказок, а потом смотрит, что получилось. И говорит: «Нет, это не то, сделай по-другому». Это умение договориться с ИИ, если и не искусство, то высокое мастерство. Художник как бы проявляет себя, но уже не в каждом мазке, а в целом образе, в композиции, в цветовом решении.

Приведем несколько примеров модификаторов стиля от ИИ-генератора Шедеврум, которые используются при создании картинок.

Можно сменить палитру или «подвигать» камеру (общий план сменить на крупный) или изменить направление освещения и теней и т.д. Сегодня работа с генераторами картинок немного напоминает программирование, но не «снизу-вверх», когда решение собирается из отдельных операторов и объектов, а скорее «сверху-вниз», когда художник хорошо понимает, что он хочет увидеть и работает сразу с целым изображением, постепенно его меняя и уточняя.

Но вот где ИИ уже работает по-настоящему, так это реставрация.

Картина под оригинальным названием «Выступление стрелковой роты капитана Франса Баннинга Кока и лейтенанта Вильхема ван Рейтенбурга» была закончена Рембрантом в 1642 году. В 1715 году полотно перенесли в здание амстердамской ратуши и обрезали по краям, чтобы картина поместилась на стене одного из залов. Левый край полотна был обрезан на 64 сантиметра, правый — на 7 сантиметров, а по нижнему и верхнему краю картину обрезали на 11 сантиметров и 23 сантиметра соответственно. Но сохранилась копия целого полотна, сделанная художником Герритом Люнденсом в XVII веке и хранящаяся в Лондонской Национальной галерее. Команде реставраторов из Рейксмузеума Амстердама удалось восстановить обрезанные края.

Чтобы восстановить края картины Рембрандта по ее копии в рамках масштабной реставрации полотна, начавшейся в 2019 году, специалисты использовали сканы оригинального полотна и копии. На первом этапе оцифрованные изображения картин были подогнаны по размеру и пропорциям для максимального соответствия друг другу. Затем нейросеть изучила технику Рембрандта по оригиналу картины и смогла перерисовать копию Люнденса в этой технике. Наконец, алгоритм воссоздал обрезанные края «Ночного дозора» в нужном размере. Эти фрагменты были распечатаны и размещены по периметру картины.

Хотя в создании копий художники достигают выдающих успехов, эта работа требует больших усилий, а вот ИИ делает это быстрее и главное с такой точностью, которая человеку практически недоступна. Просто человек обязательно что-нибудь от себя добавит, даже если и не хочет.

Директор Эрмитажа Михаил Пиотровский говорит, что музей активно использует возможности ИИ, в частности для анализа внутренних слоев картин.

Для ренгеновского (или нейтронного — это другой метод) излучения картина полупрозрачна. Если ее просветить, то можно получить изображение в «ренгеновском свете».

Но получить рентгеновский снимок скрытых слоев еще недостаточно. И вот дальше начинает работать ИИ. В этом случае он действует, примерно так, как при восстановлении обрезанной картины Рембрандта. То есть, сканирует полотно, учится стилизовать изображение, следуя технике художника, и оцифровывает скрытый слой. Особенно важны эти методы для живописи: великие художники нередко «переписывали» свои полотна, которые показались им неудачными, а сегодня — как новая картина Ван-Гога, проявившая под старой, — эти «неудачи» для нас бесценны.

В Эрмитаже хранятся несколько фресок школы Рафаэля XVI века. Реставраторы начали работать с ними, чтобы восстановить их первоначальный облик. Но есть проблема. Физический объект существует в единственном экземпляре, и если вы снимаете красочный слой, — вы его снимаете навсегда. И объект необратимо меняется.

Когда Эрмитаж начал работу над реставрацией фресок, музей решил создать особые цифровые копии этих фресок — NFT-токены (или «невзаимозаменяемые токены») совместно с цифровой платформой «Атомайз» и компанией «Интеррос». NFT-токен связан с цифровым объектом и фактически делает его уникальным. В этом случае цифровой объект становится ценностью уже в прямом финансовом смысле. Его можно продать и купить. В определенном смысле NFT-токен становится гарантией сохранности цифрового объекта. Таким образом, «Цифровое искусство» — тот самый уникальный для России проект по выпуску NFT — стал первым полностью соответствующим российскому законодательству, к тому же без какого-либо участия зарубежных партнеров.

Алевтина Камелькова, генеральный директор ООО «Цифровое наследие», говорит, что «Атомайз» — это первая в России платформа для выпуска и обращения цифровых активов (токенов), которой Банк России выдал соответствующую лицензию.

И такой токен можно купить, а деньги от реализации пойдут на реставрационные работы. Владелец исключительных прав может и выставлять цифровой объект, и перепродать. А музей решает сразу две трудные проблемы: надежно сохраняется весь процесс работы, все тщательно отсканированные красочные слои и появляются деньги для новых работ.

Если в реальном мире нет двух одинаковых объектов, то в цифровом, как казалось еще недавно, невозможно создать уникальный объект. Но NFT-технология многое изменила. Появление уникальных объектов в цифровом мире и закрепление за ними владельца приближает цифровое искусство к реальному.

Сегодня многие художники обращают свое внимание на цифровые картины, на видео-арт, на использование ИИ-генераторов изображений, но пока нет особых причин беспокоиться о реальном искусстве. И тем более о том, что машины потеснят здесь людей. Но помочь они могут уже сегодня.