Szeroka publiczność kojarzy dziś sztukę AI z takimi popularnymi aplikacjami do generowania obrazów jak Dall-E lub Midjourney. Nie zdaje sobie na ogół sprawy, że za pomocą sztucznej inteligencji już od połowy XX w. tworzy się obrazy imitujące artystyczne dokonania człowieka. Wśród pionierów takiego zastosowania AI wymienić należy przede wszystkim Michaela Nolla – amerykańskiego inżyniera, który od lat 60. eksperymentował z algorytmami do kreowania czarno-białych obrazów abstrakcyjnych. Istotną postacią jest tu również Harold Cohen, brytyjski artysta, który w latach 70. porzucił malarstwo, żeby skupić się na wieloletnim projekcie AARON. W jego ramach stworzył serię programów, które początkowo również generowały tylko obrazy abstrakcyjne, ale już w latach 80. okazało się, że dają sobie one radę również z przedstawieniami figuratywnymi.
Prace powstałe dzięki AARON-owi wielokrotnie pokazywano w galeriach i renomowanych muzeach, takich jak Tate Modern w Londynie, gdzie wciąż można je zobaczyć na wystawie stałej. Reakcja środowiska artystycznego na podobne eksperymenty pozostawała jednak bardzo umiarkowana. Nawet gdy w 2024 r. Whitney Museum – jedna z najbardziej prestiżowych instytucji wystawienniczych w Nowym Jorku – zorganizowała wystawę retrospektywną AARON-a, wydarzenie to nie miało takiej wagi, jaką chciałoby się mu przypisać. Ekspozycja pojawiła się na fali wzmożonego zainteresowania AI i była ukłonem w stronę szerokiej publiczności. Trudno uznać, że oddawała faktyczne znaczenie AARON-a lub innych podobnych projektów dla rozwoju sztuki współczesnej.
Tego typu realizacje miały oczywiście swoich entuzjastów, środowisko i instytucje, jednak nurt życia artystycznego raczej nie zaprzątał sobie nimi głowy i traktował je jako ciekawostkę. Funkcjonowały zawsze na marginesie.
Zresztą nic w tym dziwnego. Rozwój sztucznej inteligencji przypadał na niezwykle bujny okres w historii sztuki. Od lat 60. do lat 90. XX w. dokonywała się w niej rewolucja, popularność zdobywały nowe nurty (od konceptualizmu przez transawangardę po sztukę relacyjną) i środki wyrazu (m.in. performance, instalacja, wideo). Wiele z nich podważyło przekonanie o tym, że głównym zadaniem artysty jest tworzenie obrazów. W tym świetle projekty takie jak te autorstwa Nolla czy Cohena – które sprowadzały się do uczenia komputerów, jak imitować malarstwo tworzone ręką człowieka – nie oferowały nic ciekawego. Proponowały schematyczne, oparte na bardzo opatrzonych stylistykach obrazki, które mógłby wykonać przeciętny uczeń liceum plastycznego. Zarówno pod względem intelektualnym, artystycznym, jak i rynkowym nie mogły one konkurować z progresywną sztuką.
Wydaje się więc, że dla wzrostu zainteresowania sztuką AI – także w samym świecie sztuki – więcej niż artyści zrobiły mainstreamowe media. Uświadamiały one szerokim kręgom użytkowników, że za interfejsem wielu aplikacji i urządzeń coraz częściej kryją się algorytmy, które mają pewną autonomię w swoim działaniu. Budując atmosferę zbliżającej się katastrofy, przedstawiano AI jako technologię, której funkcjonowania nie rozumieją nawet jej twórcy i która zacznie działać w swoim interesie. Apogeum narracje te osiągnęły w 2023 r. Z jednej strony na całym świecie mówiono wtedy o wypadkach powodowanych przez prototypowe autonomiczne samochody, a z drugiej strony komentowano strajki hollywoodzkich scenarzystów i aktorów, którzy obawiali się – skądinąd zasadnie – że w dużej mierze ich praca zostanie zastąpiona przez maszyny. Świat sztuk wizualnych zaczął z większym zainteresowaniem przyglądać się AI, gdy portale internetowe i media społecznościowe zaczęły informować, że skutki działania tej technologii często okazują się lepsze od twórczości ludzi. Obrazy wygenerowane przez sztuczną inteligencję osiągają całkiem niezłe rezultaty na aukcjach sztuki i – analogicznie do programu do gry w szachy, Deep Blue, który w 1997 r. pokonał Garriego Kasparowa – wygrywają konkursy artystyczne. Po raz pierwszy AI rzeczywiście wywołało dyskomfort środowiska artystycznego.
Glitch i piktorializm
Z pewnością jednak nie całego środowiska, i nie tylko dyskomfort. Bo istnieje wielu twórców, również tych z artystycznej pierwszej ligi, którzy eksplorują możliwości, jakie daje AI. Można tutaj wskazać roboczo trzy tendencje.
Pierwsza polega na generowaniu obrazów cyfrowych. Wielu artystów sięga w tym celu po tzw. GAN-y. Skrót pochodzi od słów Generative Adversial Network, systemu, który – w uproszczeniu – tworzy obrazy, opierając się na dwóch odrębnych funkcjach. Pierwszą z nich jest „generator”, który z szumu pikseli wytwarza obrazy, a drugą „dyskryminator”, który ocenia, czy dany obraz spełnia wymagane kryteria. Wśród twórców posługujących się tą metodą wymienić można np. Janka Simona, artystę pochodzącego z Krakowa, którego reprezentuje jedna z najważniejszych w Polsce prywatnych galerii, czyli warszawski Raster. Simon od wielu lat eksplorował działanie urządzeń elektronicznych (od kalkulatora po konsole do gier), wykorzystując przypadek i błędy wpisane w ich funkcjonowanie. W realizowanym od 2022 r. projekcie Meta Folklore Simon trenuje GAN, umieszczając w przygotowanej dla niego bazie danych kilkanaście tysięcy zdjęć przedstawiających szeroko rozumiane rzeźby ciała z różnych kręgów kulturowych. Na ich podstawie system tworzy nowe wizerunki, które następnie za pomocą innej aplikacji Simon przetwarza do postaci trójwymiarowej i drukuje na drukarce 3D. Powstają w efekcie figurki o wysokości 50–60 cm, będące trochę śmiesznymi, trochę niepokojącymi wizerunkami ni to „bóstw”, ni to zwierząt, ni to ludzi. Prace te Simon traktuje jako komentarz nt. tożsamości kulturowej i zintensyfikowanego mieszania się różnych tradycji w zglobalizowanym świecie. Po sztuczną inteligencję sięga w duchu ideologii DIY (ang. Do It Yourself).
Uznaje ją za narzędzie, które tworzenie sztuki demokratycznie umożliwia wszystkim, podkreślając, że sam nie ukończył żadnej szkoły artystycznej.
Surrealizujący efekt działania AI interesująco wydobyła też Weronika Gęsicka. Wydaje się jednak, że nie korzysta ona z GAN-ów, ale z szeroko dostępnych aplikacji, takich jak Dall-E czy Midjourney. Ta utytułowana artystka – w 2020 r. zdobyła Paszport „Polityki” w kategorii sztuki wizualne – użyła AI w projekcie Encyklopedia. Punktem wyjścia były fałszywe hasła, które wydawcy umieszczali w encyklopediach, broniąc się przed piractwem. Gdy takie publikacje nielegalnie kopiowano – zmieniając dla niepoznaki jedynie krój pisma, skład i format druku – zmyślone hasła często uchodziły uwadze i pozostawały w plagiatach. Gęsicka wyselekcjonowała takie hasła i za pomocą AI wygenerowała do nich ilustracje. Łącząc dwa światy, bawiła się glitchami – błędami, które celowo w publikacjach umieszczali autorzy, i takimi, jakie kojarzymy z niedoskonałymi wciąż aplikacjami AI do tworzenia obrazów. Sięgając po fałszywe hasła ze słowników i encyklopedii – symboli rzetelnego podchodzenia do gromadzenia wiedzy i informacji w „starych, dobrych” czasach tradycyjnego druku – Gęsicka pokazuje, że fake newsy to nie tylko specyfika doby internetu i social mediów. Jak powiedziała w jednym z wywiadów, przypadki zmyślonych słów, osób i zwierząt, na które natknęła się w wielu renomowanych publikacjach, uczą pokory w poszukiwaniu informacji. Potrzebna była ona kiedyś i potrzebna jest dzisiaj. Nie ma więc powodu, żeby diabolizować AI, ani też by idealizować przeszłość.
Druga tendencja w artystycznym posługiwaniu się sztuczną inteligencją polega na wykorzystaniu robotów.
Widzimy to np. w serii działań, których pomysłodawcą i współautorem – obok maszyn – jest Leonel Moura. Projektuje on i puszcza w ruch urządzenia, do których przyczepione są pisaki i które bazując na algorytmie, poruszają się po wielkoformatowych blokach papieru, tworząc abstrakcyjne rysunki. Na wystawach pokazywane są zarówno powstałe w ten sposób dzieła, jak i same roboty podczas pracy nad kolejnymi realizacjami. Innym przykładem, tym razem głośnym także poza środowiskiem artystycznym, jest Ai-Da. Tę humanoidalną robotkę – ma nie tylko żeńskie imię, ale również wyraźnie kobiecą twarz – najpierw wymyślił, a potem stworzył wspólnie z kilkoma zespołami inżynierów i programistów Aidan Meller. Projekt rozwija się od 2019 r. Ai-Da jest zawsze pogodna i bardzo pracowita. Co jakiś czas otrzymuje ulepszone wyposażenie (np. rękę) i karmiona jest nowymi algorytmami, które pozwalają jej rysować, rzeźbić i malować. Ai-Da imituje też tryb życia artysty, np. jeździ na wystawy swoich prac lub bierze udział w rezydencjach artystycznych. Po raz pierwszy zrobiło się o niej głośno, gdy wykonała swój autoportret. Stała się znana, choć trudno oprzeć się wrażeniu, że Ai-Da to raczej pastisz albo wręcz karykatura działalności artystycznej.
Trzecia i chyba najciekawsza tendencja, która używa AI w sztuce, polega na problematyzowaniu big data.
Jej przykładem może być projekt Sight Machine z 2017 r. Stworzył go Trevor Paglen, jeden z najbardziej intrygujących obecnie artystów amerykańskich (jest także geografem), który opiera swoje działania na archiwach i szeroko rozumianych bazach danych. W tym przypadku pracował ze znanym zespołem Kronos Quartet. Grupa wykonywała na scenie muzykę (interpretacje utworów m.in. Laurie Anderson i George’a Gershwina) i jednocześnie śledzona była przez kamery. Przy czym widzowie nie oglądali po prostu zarejestrowanego obrazu, lecz to, jak postrzegają nas kamery służące do nadzoru lub inwigilacji. W tle sceny pojawiały się więc filmy, na których zaznaczone były twarze, ruchy muzyków, temperatura ich ciał i które obrazowały wiele innych aspektów ich zachowania. Rejestracja i analiza tych danych możliwe są oczywiście dzięki rozwojowi AI.
Już tych kilka projektów wydobywa trzy wiodące cechy, które znajdujemy we współczesnych działaniach artystycznych opartych na sztucznej inteligencji. Po pierwsze, wykorzystują one obecny w niej element autonomii. W takich realizacjach twórcy nie tylko godzą się na przypadek, ale i podkreślają nieprzewidywalne i zaskakujące rezultaty działania algorytmów. Każdy glitch, deformację, nieoczywiste zestawienia barw, brył, motywów, postaci i przedmiotów traktują nie jako zaburzenia, tylko samą esencję współpracy z AI. Cecha ta ściśle wiąże się z drugą, czyli z dominowaniem w wielu realizacjach opartych na obrazach wygenerowanych przez GAN-y surrealistycznej, onirycznej, jakby bajkowej atmosfery. Napięcia między tym, co rozpoznajemy jako rzeczywiste, i tym, co w danym obrazie wydaje się obce. Po trzecie, istotną rolę odgrywa tu problematyzowanie bazy danych – bez nich AI nie istnieje, ale też do ich analizy i opowiadania o nich, jak w projekcie Paglena, świetnie się nadaje.
Jak widzimy, daleko tu do jakiejś rewolucji. Wszystkie wspomniane elementy – przypadek, błąd, oniryzm, tak samo jak praca z bazami danych – świetnie znamy ze sztuki ostatnich 100 lat. Przywołane wyżej projekty potrafią być dowcipne, przemyślane lub poruszające, czasem też efektowne wizualnie. Mogłyby jednak równie dobrze powstać bez AI. Bo bez AI radziły sobie surrealizm, który deformował ciało człowieka lub wykorzystywał zapis automatyczny, sztuka aleatoryczna, która eksplorowała przypadek, lub artyści pracujący z bazami danych: dokumentami archiwalnymi, materiałami z kamer przemysłowych czy obrazami czerpanymi z kultury masowej. Co dla widza zmienia fakt, że figurkom z Meta Folklore pierwotny kształt nadała AI, a nie Janek Simon? Czy tkwi jakaś istotna różnica w tym, że abstrakcyjne obrazy są tworzone przez poruszające się po papierze roboty, a nie rzucającego kostką człowieka (np. Ryszarda Winiarskiego)? Co nowego o problemie prywatności mówi projekt Trevora Paglena, poza tym, że dane z systemów inwigilacji są ogromne, a ich rejestrowanie można zwizualizować?
Innymi słowy, jak do tej pory sztuka korzystająca z AI nie zaproponowała nowego języka artystycznego. Nie wskazała też nowych problemów, do których zwizualizowania jest niezbędna lub na które pozwoliłaby popatrzeć inaczej niż znana nam sztuka.
Stąd też obecny etap rozwoju AI przypomina trochę to, co działo się z fotografią na przełomie XIX i XX w. Ówcześni malarze czy rzeźbiarze często odmawiali fotografom statusu artystów. Uważano wtedy, że prawdziwa sztuka powstaje tylko w wyniku pracy ludzkich rąk, gdy twórca ma pełną kontrolę nad procesem kreacji. Fotografia nie mogła spełnić tych wymagań, bo w jej powstawaniu jest doza przypadku. Nie rezygnując ze swoich aspiracji, fotografowie postanowili pójść nieco na skróty. Powstał popularny nurt zwany piktorializmem, w ramach którego tworzono fotografie, tak by upodobnić je do obrazów malarskich. Akademickich, impresjonistycznych, secesyjnych, wszystkiego, co miało glejt artyzmu. Jak naiwne było to myślenie, okazało się dopiero kilka dekad później, gdy kolejne pokolenie fotografów udowodniło, że medium to nie musi niczego imitować i ma swój własny język. Może wykorzystać…
