「如果人工智能向藝術家學習，可能會導致人工智能創作出獨特和富有創意的藝術作品，模糊人類和機器創造藝術之間的界限。然而，它也可能引發對人工智能創作藝術的真實性和價值的問題。」

—— ChatGPT 回答「假如人工智能向藝術家學習」

身邊愈來愈多人開始使用ChatGPT，筆者使用後也開始上癮。ChatGPT是由OpenAI創建的人工智能語言模型，目的是回答問題並根據其接受的訓練訊息生成類似人類話語的內容。除了仿真性高，ChatGPT的優勢還在於能提供言簡意賅的回答，應對複雜的概念和問題，似乎亦有不俗的表現，引文中ChatGPT對假如人工智能向藝術家學習的回應，便是很好的例子。

但當我們嘗試理解ChatGPT的原理，會發現這個模型只是根據其訓練的結果生成了很像真實話語的內容，它亦可能由於訓練局限而產生不實訊息或偏見。《紐約時報》評論人Ezra Klein在一個訪談節目中與嘉賓如此評論：「ChatGPT其實在胡說八道，並不理解自己在說甚麼，因為它並沒有接近人類的意識。」人類真實語言千差萬別，有着複雜的語境，難以預測且富有創造性。唯有對人類認知模式有更深入了解，才可能讓人工智能技術產生質的突破。

令筆者好奇的是，假如藝術反映了人類更複雜的認知和表達模式，那讓人工智能向藝術家學習會如何？好奇者似乎不在少數。巴黎的創作群體Obvious就此進行了實驗，向人工智能系統載入一萬五千幅14至20世紀的人像畫，讓機器學習，再生成一系列家族肖像，並於2018年的佳士得拍賣會上，第一次將人工智能藝術（圖一）拍賣出售。事件引發一輪討論，這是藝術嗎？如果將藝術定義為具有美感的形式，那麼它是的；但若將藝術定義為創作者對偌大世界的表達，反映創作者對世界的情感與感應，那麼人工智能尚力有不逮，它並沒有這種表達的需要。

圖一、Edmond Belamy 肖像（來源：Obvious）

更甚者，如同ChatGPT不知道自己在說甚麼，人工智能創作機器同樣雲裡霧裡。OpenAI近年推出了Dall-E這款人工智能圖像生成工具，輸入提示詞即能產生新的圖像。這款工具雖然能𣊬間製作出唯肖唯妙的圖像，但其「創作」方式與人類截然不同。谷歌軟件工程師François Chollet曾在Twitter分析，人類繪畫的簡陋單車和人工智能生成有五、六條腿的逼真馬匹之間有着重大的區別：人類不擅長複製視覺內容，但他們知道事物如何被構成，小孩都能知道單車是由2個輪子、2個踏板、把手和鞍座組成（圖二）。而深度學習模型雖擅長視覺複製，卻沒有對構造的抽象理解，因此有時會生成殘缺的形象（圖三）。哲學研究者Attay Kremer概括得頗有意思：機器以內容來想像，人類則透過形式。人類對抽象形式的概括、理解和想像能力，乃至當代藝術家進一步對形式、概念的顛覆，都在人工智能的智慧之上。

圖二、素人繪畫的單車（來源：François Chollet的Twitter）

圖三、人工智能生成的馬匹（來源：François Chollet的Twitter）