Từ việc trang trí hình đại diện trên mạng xã hội cho đến việc tạo ra những thiết kế thời trang đẹp mắt, nghệ thuật AI đang tạo nên sức hút khắp mọi nơi. Các trò chơi điện tử giờ đây có cảnh quan được tạo ra bởi thuật toán, trong khi các nhà quảng cáo cũng tận dụng khả năng sáng tạo của AI để tạo ra các chiến dịch quảng cáo thu hút mắt. Rõ ràng là nghệ thuật AI đang gây sốt trên nhiều lĩnh vực. Nhưng nghệ thuật AI là gì và nó hoạt động như thế nào? Hướng dẫn này sẽ khám phá cách nghệ thuật AI đang thay đổi cảnh quan hình ảnh.
AI Art là gì?
AI Art không chỉ là một nét cọ khác trong thế giới nghệ thuật kỹ thuật số. Với AI Art, bạn sẽ nhập các đề xuất (hướng dẫn dựa trên văn bản) vào công cụ sinh sản AI Art, sau đó công cụ này sẽ tạo ra các tác phẩm nghệ thuật mới và độc đáo dựa trên các hướng dẫn đó.
Công cụ này (công cụ sinh sản AI Art) tận dụng sức mạnh của thuật toán và học máy để tạo, điều chỉnh và/hoặc mô phỏng các hình ảnh hiện có. Trong khi AI có thể tạo ra những hình ảnh này một cách độc lập, đó là sự chạm đến độc đáo của bạn, sự tinh tế của con người là sự hoạt động song song với sự chính xác của máy mà đem lại cuộc sống cho tác phẩm nghệ thuật.
Hãy lấy nghệ thuật sinh sản làm ví dụ. Ở đây, thuật toán học máy tạo ra những hình ảnh cực kỳ không thể đoán trước. Người dùng có thể đặt một số quy tắc cơ bản cho AI để phát triển, hoặc để nó tự do với quá trình “sáng tạo” của riêng nó (nếu chúng ta có thể gọi như vậy).
Sau đó là chuyển đổi phong cách, “sáng tạo” thời trang do các mạng neural điều hành. Ví dụ, hãy tưởng tượng việc mượn phong cách của một bức tranh của Van Gogh và áp dụng vào một bức ảnh của một khung cảnh thành phố để tạo ra một sự pha trộn thú vị, vừa quen thuộc vừa mới mẻ.
Chắc chắn rằng AI Art đang không ngừng mở rộng khoảng cách giới hạn của sự sáng tạo mà chúng ta từng quen thuộc. Nó đang tạo ra những miền đất mới đầy tiềm năng và mở ra những cánh cửa mới cho sự thể hiện mỹ thuật.
Tuy nhiên, như bất kỳ công nghệ đột phá nào khác, AI cũng mang đến những thách thức. Khi AI ngày càng chiếm một vị trí quan trọng trong thế giới sáng tạo, các cuộc trao đổi về vai trò của nghệ sĩ và bản chất quyền sở hữu trí tuệ trong không gian nghệ thuật số trở nên cấp thiết. Bạn có thể tự hỏi, vai trò của nghệ sĩ kết thúc ở đâu và vai trò của máy móc bắt đầu? Và ai thực sự sở hữu tác phẩm nghệ thuật? Rất tiếc là vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng và khách quan cho những câu hỏi này.
Nghệ thuật AI và nghệ thuật truyền thống: Điều gì phân biệt chúng?
Ở tận cùng của nó, nghệ thuật truyền thống là tập trung vào con người. Nó có thể là một biểu đạt ngẫu hứng của những cảm xúc, ký ức và tình cảm của chúng ta. Mỗi nét vẽ, đường khắc và nốt nhạc đều phản ánh sự đam mê và tưởng tượng của nghệ sĩ. Nghệ thuật thường là một hỗn hợp của nguồn gốc, câu chuyện cuộc sống và cảm xúc, tất cả được thể hiện trong tác phẩm độc đáo của họ.
AI Art (AI) lại được tạo ra thông qua thuật toán và các mô hình học máy. Mặc dù các thuật toán này có thể do con người thiết kế và điều chỉnh, quá trình tạo ra thực tế được thực hiện bởi máy móc.
Dưới đây là những điểm khác biệt:
- Cảm hứng: Trong khi nghệ sĩ có thể lấy cảm hứng từ nỗi đau tim hoặc bình minh, AI lại dựa vào dữ liệu lạnh như sắt. Bạn có thể coi đó là sự khác biệt giữa nấu nướng “với tình yêu” và tuân thủ công thức một cách chính xác.
- Nhất quán: Hãy tưởng tượng nghệ thuật truyền thống như một buổi trình diễn ca nhạc trực tiếp huyền thoại – rất khó để tái tạo điều đó cùng với sự ma thuật. AI, đặc biệt trong các nhiệm vụ dựa trên văn bản, có thể liên tục tạo ra cùng một giai điệu. Các công cụ AI chuyển văn bản thành nghệ thuật như DALL-E 2.0 có thể tạo nên sự đổi ngẫu nhiên, nghĩa là bạn chỉ cần cho nó một chủ đề, và có thể những phiên bản khác nhau mỗi lần. Tuy nhiên, vẫn trong một phạm vi nhất định, nó dễ dự đoán hơn sự tự nhiên của con người.
- Cảm xúc: AI không khóc lóc trên bức tranh sau khi trải qua một cuộc chia tay đau buồn. Nó không “cảm nhận” – nó xử lý. Trong khi đó, nghệ thuật truyền thống thường là những cảm xúc thật sự được len lỏi trên bức tranh.
- Tiến hóa và học tập: Các công cụ AI có thể học tập và tiến hóa. Nếu một công cụ AI được thiết kế để học từ phản hồi, nó có thể hoàn thiện tác phẩm của mình theo thời gian, có thể dẫn đến sản phẩm phức tạp hoặc hấp dẫn hơn.
- Đa dụng: Trong khi nghệ sĩ truyền thống thường chuyên về các phong cách hoặc phương tiện cụ thể, AI có thể được huấn luyện trên nhiều phong cách và có thể chuyển đổi giữa chúng hoặc thậm chí kết hợp chúng một cách mượt mà.
- Ý định: Nghệ thuật truyền thống thường (mặc dù không luôn luôn) bắt đầu với một ý định hoặc thông điệp mà nghệ sĩ muốn truyền đạt. AI không có ý định theo nghĩa con người. Nó tạo ra nghệ thuật dựa trên các mô hình nó nhận ra trong dữ liệu.
AI tạo ra tác phẩm nghệ thuật như thế nào?
Tạo nghệ thuật thông qua AI liên quan đến sự tương tác thú vị giữa thuật toán và dữ liệu. Các mô hình AI khác nhau, chẳng hạn như mô hình truyền tải và Mạng chống phân biệt (GAN), đã xuất hiện như những công cụ mạnh mẽ để tạo ra nhiều hình thức nội dung nghệ thuật. Mà không đi vào chi tiết kỹ thuật, hãy cùng nhau tìm hiểu các mô hình này là gì và hoạt động như thế nào.
Diffusion Model
Diffusion Model hoạt động dựa trên khái niệm tăng cường từ từ. Chúng không tạo ra một hình ảnh ngay lập tức; mà thay vào đó, chúng bắt đầu với một cấu trúc cơ bản và từ từ tinh chỉnh nó. Quá trình này tương tự như cách những nhà điêu khắc thực hành nghề của mình – tức là bắt đầu bằng một khối to và đục cho đến khi tạo ra một tác phẩm nghệ thuật chi tiết.
Đây là một lớp mô hình tạo ra dựa trên sự phân tán ngẫu nhiên để biến đổi các phân phối dữ liệu đơn giản – như độ nhiễu Gaussian – thành những phân phối phức tạp hơn, ví dụ như hình ảnh các loài động vật. Ý tưởng này lấy cảm hứng từ vật lý phân tán, trong đó các hạt phân bố theo thời gian.
Đây là cách nó hoạt động:
- Nó bắt đầu bằng một mẫu từ dữ liệu mục tiêu của bạn – ví dụ như một hình ảnh.
- Sau đó, nó tiếp tục đưa ra nhiễu vào mẫu này dần dần. Mỗi lần lặp lại, nó trở nên hỗn loạn hơn cho đến khi nó giống như một phân phối đã biết, chẳng hạn như nhiễu Gauss. Đây được gọi là “quá trình tiến”.
- Nhiệm vụ chính của mô hình phân tán là chơi lại quá trình này theo hướng ngược lại. Bắt đầu với mẫu đơn giản, đã bị nhiễu, mô hình sẽ loại bỏ nhiễu và tái tạo lại dữ liệu ban đầu. Bánh xe đào tạo cho mô hình phân tán chủ yếu phụ thuộc vào hàm làm sạch nhiễu tối ưu cho mỗi bước tái tạo. Thường thì mạng neural được sử dụng ở đây. Khi hoàn toàn được đào tạo, mô hình có thể tạo ra các mẫu mới, bắt đầu với chỉ là nhiễu và sử dụng các chiến thuật làm sạch nhiễu đã được tinh chỉnh.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Trong hệ thống Generative Adversarial Networks (GANs), có hai mạng neural tương tác với nhau: một mạng tạo ra nghệ thuật và một mạng đánh giá. Mạng đầu tiên, gọi là generator, có nhiệm vụ tạo ra những hình ảnh.
- Generator: Nhiệm vụ của nó là tạo ra các hình ảnh. Ban đầu, nó bắt đầu bằng cách tạo ra các hình ảnh từ nhiễu ngẫu nhiên. Theo thời gian, khi nó nhận được phản hồi từ bộ phân biệt, nó sẽ hoàn thiện các hình ảnh của mình để tạo ra những hình ảnh thực tế hơn.
- Discriminator: Nhiệm vụ của nó là phân biệt giữa các hình ảnh thực và các hình ảnh giả do trình tạo ra. Nó cung cấp phản hồi cho trình tạo về chất lượng của các hình ảnh được tạo ra.
Quá trình huấn luyện liên quan đến việc generator cố gắng tạo ra những hình ảnh ngày càng thực tế hơn, trong khi discriminator ngày càng trở nên tinh tế hơn trong việc phân biệt giữa hình ảnh thực và hình ảnh do AI tạo ra. Mục tiêu cuối cùng là để generator tạo ra những hình ảnh mà discriminator không thể phân biệt được với những hình ảnh thực.
Neural Style Transfer (NST)
NST hoạt động như một máy xay nghệ thuật tối ưu. Nó bắt lấy bản chất của một hình ảnh và kết hợp với phong cách của một hình ảnh khác. Kỹ thuật này dựa trên mạng nơ-ron sâu, tối ưu hóa một hình ảnh để phù hợp với nội dung của một hình ảnh và phong cách của hình ảnh khác.
Đây là một kỹ thuật cho phép sự kết hợp hài hòa giữa nội dung và phong cách nghệ thuật, từ đó mang đến một góc nhìn mới về những hình ảnh quen thuộc.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs có khả năng hoạt động trong thế giới của sự có thể. Chúng hiểu được những đặc điểm cốt lõi của một tập hình ảnh và sau đó sản xuất ra những hình ảnh mới mà kết hợp những đặc trưng đó. Bằng cách điều hướng trong không gian phức tạp của chúng, các nghệ sĩ có thể tạo ra những hình ảnh độc đáo, mỗi hình ảnh đều mang một chút ý tưởng của nguồn cảm hứng ban đầu.
Việc tạo ra một không gian tiềm ẩn, trong đó các điểm khác nhau tương ứng với các biến thể trong nội dung được tạo ra, cho phép các nghệ sĩ điều khiển quá trình tạo ra và khám phá những khả năng nghệ thuật mới.
Ý nghĩa đạo đức của nghệ thuật AI
Sự tăng trưởng của nghệ thuật do AI tạo ra, với các chương trình như DALL·E 2, Stable Diffusion và DragGAN dẫn đầu, đã đặt ra nhiều vấn đề về đạo vị và bản quyền, cùng với những lo ngại khác. Một số vấn đề này bao gồm:
Vấn đề sở hữu và bản quyền
Nghệ thuật do AI tạo ra gây thách thức cho quan niệm truyền thống về tác giả. Ví dụ, trong tác phẩm luật về bản quyền, thiết lập tại Vương quốc Anh năm 1988, nói rõ là tác giả là người thực hiện “những sắp xếp cần thiết để tạo ra tác phẩm”.
Trong trường hợp tác phẩm văn học, kịch, âm nhạc hoặc nghệ thuật được tạo ra bởi máy tính, tác giả sẽ được coi là người thực hiện “những sắp xếp cần thiết để tạo ra tác phẩm”.
Điều này đặt ra câu hỏi: liệu tác giả có phải là người đưa thông tin vào AI hay không? Hay là nhà phát triển đã huấn luyện AI? Ví dụ, các điều khoản sử dụng của DALL·E 2 cho thấy người dùng sở hữu câu hỏi và hình ảnh kết quả, nhưng cách hiểu về mặt pháp lý rộng hơn vẫn chưa rõ ràng.
Sáng tạo và tính cách
Tòa án Công lý Liên minh châu Âu (CJEU) xác định rằng tác phẩm sẽ được bảo hộ nếu nó là “sáng tạo tư duy của tác giả”. Điều này đề cập đến việc tác phẩm nên phản ánh cá nhân của tác giả. Liệu AI, không có cảm xúc và ý thức của con người, có thể có tính cách? Nếu đầu ra của AI không phản ánh bất kỳ “tính cách” nào, liệu nó có thể được bảo vệ bản quyền hay không?
Vấn đề vi phạm bản quyền
Các mô hình AI như DALL·E 2 được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ, có thể bao gồm hình ảnh có bản quyền. Điều này đặt ra nguy cơ vi phạm bản quyền. Ví dụ, nếu DALL·E 2 tạo ra một hình ảnh giống với nhân vật hoặc phong cách có bản quyền, nó có thể xâm phạm quyền tác giả hiện có. Hơn nữa, các nhà cung cấp AI không đảm bảo rằng các hình ảnh được tạo ra không gây tranh chấp bản quyền.
Tổng quát, trong cộng đồng sáng tạo và cộng đồng luật pháp có một sự kêu gọi ngày càng tăng cho các khung pháp lý mới để đối phó với nội dung do AI tạo ra. Một số quốc gia đang xem xét cho phép khai thác dữ liệu cho mục đích đa dạng, có thể ảnh hưởng đến việc huấn luyện các mô hình AI. Hơn nữa, khi AI tiếp tục phát triển, có thể có sự đẩy mạnh để công nhận AI như một thực thể pháp lý riêng biệt.
Chúng ta nên thừa nhận rằng nghệ thuật AI mang theo tiềm năng biến đổi. Nhưng nó cũng đồng thời mang đến một mạng lưới phức tạp các thách thức về đạo đức và pháp lý. Cần có các quy định rõ ràng hơn và hiểu sâu hơn về khả năng của AI để giải quyết những vấn đề này.
Nghệ thuật do AI tạo ra có phải là nghệ thuật thực sự không?
Câu trả lời cuối cùng phụ thuộc vào cách bạn định nghĩa nghệ thuật. Đúng là các công cụ nghệ thuật AI tạo ra nghệ thuật thông qua thuật toán và mạng thần kinh. Không có trái tim và tinh thần để đổ vào bức tranh kỹ thuật số. Nhưng rồi, trong khi những công cụ AI này không có nhịp tim hay tuyến lệ, điều đó không có nghĩa là nghệ thuật do AI tạo ra không thể khơi dậy một tia lửa cảm hứng. Và điều này làm phức tạp thêm câu hỏi này – cuối cùng, không phải khơi dậy cảm xúc và kích thích trí tưởng tượng mới là đặc trưng của nghệ thuật chân chính sao?
Liệu những người sành nghệ thuật và yêu nghệ thuật có sẵn lòng đầu tư vào một tác phẩm, biết rằng nguồn gốc của nó nằm trong thuật toán chứ không phải đam mê của con người? Bản chất của nghệ thuật luôn là khả năng gợi cảm xúc – liệu nghệ thuật do AI tạo ra có thể gợi rung động một cách thực sự như vậy không? Mặc dù chúng ta có thể chưa sẵn sàng tới các trưng bày nghệ thuật AI, nhưng những công cụ này chắc chắn đang được sử dụng trong lĩnh vực kinh doanh.
Tương lai của nghệ thuật AI: Bình minh hay hoàng hôn cho sự sáng tạo?
Công cụ tạo nghệ thuật AI không chỉ là một nghệ sĩ, cây bút vẽ mà còn là bức tranh trong chính nó. Tất nhiên, những chương trình này không có sở thích cá nhân, không thể thảo luận với đồng nghiệp và chắc chắn không thể đổ tâm huyết vào những tác phẩm nghệ thuật được tạo ra.
Trong quá khứ, nghệ sĩ đã sử dụng các dụng cụ để tạo ra nghệ thuật, nhưng với AI, bây giờ, những dụng cụ này dường như tự vận hành. Liệu đây có phải là sự tách biệt tối thượng giữa nghệ thuật và nghệ sĩ?
Với sự kết hợp tất cả những yếu tố này, tương lai của AI trong nghệ thuật trở nên khó đoán. Cuối cùng, tương lai của AI trong nghệ thuật phụ thuộc vào sự tiến hóa và tích hợp của nó. Với sự phát triển và sử dụng ý thức, AI có thể đem lại một “phong trào nghệ thuật mới” trong ngành nghệ thuật và xa hơn nữa.
Những câu hỏi thường gặp
Làm thế nào để AI tạo ra tác phẩm nghệ thuật?
Việc tạo ra tác phẩm nghệ thuật thông qua AI liên quan đến sự tương tác thú vị giữa thuật toán và dữ liệu. Các mô hình AI khác nhau, chẳng hạn như mô hình lan truyền và Mạng Tranh Phát sinh (GAN), đã trở thành những công cụ mạnh mẽ để tạo ra các hình thức nghệ thuật khác nhau. Vui lòng kiểm tra hướng dẫn phía trên để hiểu cách các mô hình AI khác nhau tạo ra tác phẩm nghệ thuật.
Tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra có phải là tác phẩm nghệ thuật thực sự?
Việc xác định tác phẩm nghệ thuật là điều tương đối và trong khi các trình tạo AI Art thiếu sự phong phú về cảm xúc mà con người sở hữu, tác phẩm của chúng vẫn có thể gợi lên cảm xúc mạnh mẽ và truyền cảm hứng sáng tạo. Nếu bạn liên kết bản chất thực sự của nghệ thuật với khả năng gợi lên cảm xúc và truyền cảm hứng sáng tạo, thì có thể coi tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra là tác phẩm nghệ thuật thực sự.
Làm thế nào để xác định tác phẩm nghệ thuật do AI tạo ra?
Hình ảnh do AI tạo ra, dù ấn tượng, thường có những dấu hiệu tiết lộ nguồn gốc của chúng từ máy móc. Nhìn thoáng qua, chúng có thể trông hoàn hảo, nhưng khi xem kỹ hơn, bạn có thể nhận ra các bất thường như mắt bị thiếu hoặc những đặc điểm bị tráo trống, gợi nhớ đến nghệ thuật trào phúng. Một số khuôn mặt do AI tạo ra có thể trông thực sự cho đến khi bạn nhận ra kính cận hòa trộn vào da hoặc ngón tay thừa. Những dấu hiệu thông thường khác của AI bao gồm các hoặc không phù hợp, chữ viết nền không rõ ràng và không đối xứng khuôn mặt.
