Тайваньский художник, работающий в области генеративного искусства, Ван Синьжэнь (Aluan Wang) 13 ноября опубликовал в Facebook длинный пост о новой работе, созданной им вместе с ИИ («По дороге в художественный музей»). Он написал, что за три месяца для этой работы накопилось более 300 тысяч строк кода. Их написали тысячи фрагментов работы ИИ, «и я не прочитал ни одной из этих более чем 300 тысяч строк».
На полпути он начал сомневаться, можно ли вообще считать эту работу своей. По его словам, через три месяца он нашёл простой ответ, который касается не только художников: «Среди тысяч фрагментов присутствовал только один человек».
Ван Синьжэнь уже 15 лет создаёт генеративное искусство с помощью программирования. В генеративном искусстве художник не рисует напрямую, а задаёт правила, по которым программа рисует сама. В 2021 году он стал первым тайваньским художником, чьи работы появились на платформе генеративного искусства Art Blocks.
(По дороге в музей): каждое нажатие создаёт новый городской пейзаж
По словам Ван Синьжэня, он работал над этим произведением с августа по ноябрь этого года. При каждом нажатии программа рисует новый городской пейзаж с множеством прохожих. Весь код написан ИИ, а его задача — смотреть, оценивать, говорить «нет» и помнить, что произошло накануне.
Городской пейзаж, созданный программой, из проекта «По дороге в музей» (источник изображения: Facebook Ван Синьжэня)
В проекте «По дороге в музей» каждое нажатие создаёт новый городской пейзаж (источник изображения: Facebook Ван Синьжэня)
Он считает, что ИИ — не помощник, который будет помнить о вас, а «копия без вчерашнего дня»: каждый раз, когда вы открываете новый диалог, перед вами одна и та же модель, начинающая с нуля. Можно одновременно открыть десять диалогов и закрыть их после использования — никакого опыта не накапливается. Поэтому на всём рабочем месте только он один помнит вчерашний день.
Заметки для ИИ — всё его прошлое
Ван Синьжэнь рассказывает, что в его работе есть заметка, которую каждый ИИ должен прочитать перед началом: на чём остановились, какие ошибки уже допускались и какие правила нельзя менять. За три месяца эту заметку переписывали снова и снова; для ИИ она и есть всё его вчерашнее прошлое.
Позже он обнаружил, что при длинном диалоге система сжимает предыдущий ход работы в краткое изложение, по которому ИИ продолжает работу. В итоге большая часть первоначального процесса остаётся лишь в виде резюме, написанного самим ИИ. Он признаётся, что сам устроен похожим образом и помнит только дневники, заметки и выступления. Разница в том, что его резюме написаны человеком, который действительно прожил те дни и знает, что забыл; ИИ же читает краткое изложение и считает, что в нём заключено всё.
С полуночи до пяти утра — ни слова: сон доказывает, что он был там
Ван Синьжэнь разбил на 24 временных отрезка все слова, которые говорил ИИ за три месяца. С полуночи до пяти утра нет ни одной фразы — в это время он спал. ИИ может несколько часов подряд выполнять заранее поставленные задачи, поэтому машина продолжала работать, пока он спал. Он пишет, что сон может звучать как «отсутствие», но именно этот пробел доказывает присутствие человека, который устаёт, спит и, проснувшись, помнит вчерашний день.
Ван Синьжэнь распределил по 24 часам каждую фразу, сказанную ИИ за три месяца; с полуночи до пяти утра нет ни одной (источник изображения: Facebook Ван Синьжэня)
Он также упоминает перформанс тайваньского художника Се Дэцина в Нью-Йорке в 1980 году: художник отмечался каждый час на протяжении целого года. Из 8 760 отметок он пропустил 133, в основном потому, что проспал. По мнению Ван Синьжэня, именно эти 133 пропуска — самая человечная часть всей работы.
Проверку можно делегировать, а суждение и умение сказать «нет» — нельзя
По словам Ван Синьжэня, ИИ сам проверяет, не ошибся ли он при изображении прохожих: например, не перепутал ли ноги или не уронил ли предмет из рук. Но он замечает только ошибки, которые можно измерить. Чтобы понять, выглядит ли поза неестественно, хороши ли пропорции и придаёт ли какая-то ошибка работе особый шарм, нужно, чтобы он сам посмотрел и объяснил ИИ.
Следующий уровень — решить, что вообще не следует делать. Он говорит, что технически мог бы изобразить Египет или Ближний Восток, но никогда там не бывал; такие изображения были бы скорее иллюстрациями из справочника, а не зарисовками с натуры. Поэтому он этого не делает. «ИИ не скажет “нет”. Сказать “нет” можете только вы».
Он подчёркивает, что это не миф о гении: код написал не он, а его работа совершенно обыденна — приходить каждый день, смотреть, оценивать, говорить «нет» и помнить, а на следующее утро возвращаться. В конце статьи он оставляет читателям четыре вопроса, в том числе: какие заметки вы пишете для ИИ и когда в последний раз говорили «нет»? Если не можете вспомнить, «возможно, вы уже делегируете не только работу, но и право принимать решения».
Статья «Художник генеративного искусства Ван Синьжэнь: ИИ написал более 300 тысяч строк кода, а я не прочитал ни одной» впервые опубликована на .
【Дополнительный анализ】
【Мои дополнительные мысли】
Творческий опыт Ван Синьжэня показывает, в каком направлении смещаются ключевые ценности в эпоху ИИ: роль человека меняется с «исполнителя» на «арбитра» и «хранителя контекста». Несмотря на высокую производительность и способность генерировать код, ИИ ограничен объёмом контекста и отсутствием реального жизненного опыта, поэтому не может сформировать устойчивые и субъективные ценностные суждения. В эпоху, когда затраты на творчество и разработку резко снижаются, наиболее дефицитными ресурсами становятся «способность выносить суждения» (умение знать, когда сказать «нет») и «формирование мировоззренческих ориентиров». Эта логика применима не только к генерации искусства, но и к разработке ПО, дизайну продуктов и формированию финансовых стратегий.
【Влияние на рынок】
* **Рынок акций США (позитивный настрой):** Помощь ИИ в написании кода значительно повышает эффективность разработки и подтверждает, что инструменты типа ИИ-копилотов находят глубокое применение в реальных отраслях. В долгосрочной перспективе эта тенденция выгодна таким гигантам, как Microsoft (MSFT), Alphabet (GOOGL) и Nvidia (NVDA), которые предлагают инструменты для разработки ИИ и вычислительную инфраструктуру. Если порог входа в разработку ПО продолжит снижаться, это ускорит цифровую трансформацию ещё большего числа компаний и повысит общую производительность технологического сектора.
* **Рынки криптовалют и Web3 (нейтральная оценка):** Рынки генеративного искусства и ончейн-активов NFT могут развиваться поляризованно. Инструменты ИИ снижают технический порог для творчества, что в краткосрочной перспективе может привести к избытку низкокачественных NFT и произведений генеративного искусства (негативный фактор). Однако уникальность и коллекционная ценность ведущих произведений генеративного искусства, обладающих выразительным авторским повествованием, человеческим суждением и премией за бренд (например, качественных проектов на платформе Art Blocks), могут, напротив, стать ещё заметнее (позитивный фактор).
* **Рынок акций Тайваня (позитивный настрой):** Широкое распространение генеративного контента и вычислений на базе ИИ будет и дальше стимулировать спрос на высокопроизводительные вычислительные мощности и серверы, обеспечивая долгосрочную фундаментальную поддержку акциям компаний из цепочки поставок ИИ, таким как TSMC (2330) и Quanta (2382).
【За чем следить дальше】
В дальнейшем следует следить за судебными прецедентами и решениями ведомств по интеллектуальной собственности разных стран относительно авторских прав на «код, полностью написанный ИИ, и произведения искусства, полностью созданные ИИ», а также за тем, введут ли ведущие платформы Web3 для генеративного искусства, например Art Blocks, новые стандарты проверки и правила торговли в зависимости от доли творчества с помощью ИИ.
【Предупреждение о рисках】
Если нормы авторского права на активы, созданные генеративным ИИ, ужесточатся, это может привести к пересмотру оценки связанных с ними цифровых арт-NFT. Кроме того, если рынок будет переполнен дешёвыми копиями, созданными ИИ, следует учитывать риск размывания ликвидности и образования пузыря на рынке цифровых активов.