前一个问题当然是更紧迫的问题,毕竟这涉及到互联网的信任机制正在迅速地被打破,造成对舆论和意识的话语权问题。但我并不想在这篇文章涉及这个问题,我更想来谈谈的是后一个问题:生成式人工智能会对我们的审美造成什么样的影响。
大语言模型本身没有任何的创作能动性,即使是「小步快跑也在超速进展」的生成模型,它所做的东西也只是「将人类的文明做一个平均数」。没错,连加权平均也没有。因此,大模型在「要求不高」的提示词中间的缝隙中,填充的就是「人类文明的平均数」(用 fancy 一点的话来说,我们会管这个「平均数」叫做「幻觉」);我们从模型里收获的东西,也只能是「带使用者审美」的「人类文明的平均数」。
如果把生成式AI拿给拥有正常的审美和强烈的自我表达意识的创作者们,他们几乎不需要担心使用AI会对你自己的艺术造成什么影响:对他们而言,它只是一个创作工具,仅此而已。但对于更多的创作者,问题就会更严重一些。但这个问题早在模型出现之前就已经显现。
我们前面提到,生成式 AI 模型们创作的时候更喜欢「模棱两可的地方比较多」的指令,这样它们就有办法将自己学到的「平均数」都塞到输出结果里。而在信息传播过程中,这些填充的信息同样会被其他同为受众的创作者吸收。往坏了说,如果所有人都用平均数来创作,最终会令世界上所有的创作都变成了「平均数生成比赛」。
和 Claude 讨论了一下这个想法之后,我决定将这个过程称作「生成式审美反刍」,Claude 建议我把它的英文描述确定成「Generative Aesthetic Rumination」。它的意思是,在生成式人工智能广泛应用的环境下,人们利用 AI 在提示词里填充泡沫塑料(填充信息熵),然后这样的信息熵会被人们反过来吸收。最终,泡沫塑料本身成为下一个作品中表达的一部分,最后再创作、再吸收,最终令泡沫塑料变成了审美的一部分,达成一种「递归」式社会审美趋同效果。
但正如我之前所说,「生成式审美反刍」并非是凭生成式模型一己之力造成的问题,这个问题早在媒介变化的过程中就已经显现。从传统报纸电视,再到博客 RSS 以及之后的视频网站与短视频,这一轮过程中信息熵都是在急剧压缩的。特别是由字节跳动以来互联网人们亲手开启的「推荐算法」的潘多拉盒子,和「注意力经济」速来快走的特性,令「调动人们的兴趣」成为了一条有且只有一条的成功捷径,此时,「用平均数」就成为了所有创作者的「平均数」。
但现实是,现在的 AI 模型,只能躺在数据中心的服务器里,以人类的平均知识和平均价值观「和稀泥」。它无法真正感受现实世界,无法培养真正的审美,无法做到有偏见(bias),更谈不上任何的能动性。
所以,去感受、去思考、去创作吧。这是只有身为人类的你能做到的事情。
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