2019年年初,一個遠在北歐的故事被傳播了開來。一位來自挪威的《魔獸世界》玩家麥斯.史汀(Mats Steen)因先天性罕見疾病在2014年過世,得年25歲。史汀因基因疾病歷經十幾年肌肉嚴重萎縮、無法行動,在他過世前幾乎多年沒有離開過自家地下室的房間,然而,就在他的葬禮舉行時,他的父母遇見一群來自歐洲各地的陌生人前來哀悼。他們全都是史汀在《魔獸世界》裡的公會戰友或好友。他們悼念的,似乎也不是史汀本人,而是一位名叫「伊貝林」(Ibelin)的貴族、花花公子、偵探。他的父母一直很遺憾,認為他「無法像其他人一樣過正常的生活」,直到為他舉辦葬禮,才知道兒子的人生有多精彩。前來哀悼的友人細數與他相遇的記憶,讚揚他的情操,雖然失能,但在《魔獸世界》中,他會走、會跑,是一個善於聆聽,會幫助他人提升自己的人,他真真實實存在過。
史汀的故事告訴了我們,虛擬、數位的世界其實並非如我們所設想的那麼虛假、不真實,因為在那「不真實」的世界裡,終究連結的是一個真實的人,他有情緒、感動,也有與人相互信任,建立感情紐帶(human bonding)的需求。儘管我們或許憂慮科技可能產生的社會疏離,或許不該忘記科技背後的「人」永遠才是我們該關注的核心。
藝術世界的數位需求
隨著新冠肺炎的影響,讓高度仰賴實體交易與交流的藝術世界,從來沒有這麼依賴過數位世界。回顧過去十年,館藏共享、藝術家數據庫、價格數據、藝術歷史信息,到線上專拍、線上即時拍賣等,網際網路與科技的作用確實一定程度地影響了藝術市場,並進一步促進了藝術市場的影響力,使其擴展至全球的每個角落。在線銷售輕易地打破傳統收藏類別的界線,在同一線上平台上,當代藝術、設計與繪畫,商業與非商業、昔日大師與創作新銳、科學與藝術,乃至於藝術家個人的地理障礙與藩籬等均被瓦解。長期不透明的藝術市場對一般人而言似乎有了聯繫與溝通的管道,藝術愛好者可能被他們真正喜歡的作品吸引;此外由於藝術品銷售越來越通過網際網路進行,藝術家們也更容易依靠自己尋找新的渠道,以期作品獲利。而人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)雖然不是新玩意,卻可能在未來十年擾動藝術市場,重塑人們消費和購買藝術品的方式。
來自日本的擬人機器人Alter會學跳舞。圖為倫敦巴比肯藝術中心(Barbican Centre)「AI:超越人類」(AI: More than Human)展覽上的Alter。(攝影/朱貽安)
AI能做什麼?
創立於德國的藝術平台Artnet,在其甫於三月初推出的2020春季報告中,首要議題便是:「人工智慧如何可能永久性地重塑藝術商務?」委由機器代為思考其實早已無形地融入我們的日常生活,不管是請語音助理Siri代為撥打電話,或喜歡Spotify、Apple Music的「專為你打造」播放列表,購物平台下「你可能會喜歡……」清單,乃至於Facebook中同溫層的凝聚。雖然藝術產業經常落後於科技的前沿,但Artnet在報告中匯集了七種實用的人工智慧方法,諸如陌生作品搜尋、藉由視覺相似進行作品推薦、藉由行為背景相似進行推薦、鑑真辨偽、展場設計佈置、物流運輸估價,以及作品的估價,並簡要說明各項目目前取得的進展,藉此提示人工智慧如何可以改變藝術市場。除了物流、鑑定、市場預測外,創新也可使成本大幅減少、效率提高,並有機會進一步縮短,甚或消弭較小型競爭者與高端對手間的差異。
創立於德國的藝術平台Artnet,在其甫於三月初推出的2020春季報告中,首要議題便是:「人工智慧如何可能永久性地重塑藝術商務?」委由機器代為思考其實早已無形地融入我們的日常生活,不管是請語音助理Siri代為撥打電話,或喜歡Spotify、Apple Music的「專為你打造」播放列表,購物平台下「你可能會喜歡……」清單,乃至於Facebook中同溫層的凝聚。雖然藝術產業經常落後於科技的前沿,但Artnet在報告中匯集了七種實用的人工智慧方法,諸如陌生作品搜尋、藉由視覺相似進行作品推薦、藉由行為背景相似進行推薦、鑑真辨偽、展場設計佈置、物流運輸估價,以及作品的估價,並簡要說明各項目目前取得的進展,藉此提示人工智慧如何可以改變藝術市場。除了物流、鑑定、市場預測外,創新也可使成本大幅減少、效率提高,並有機會進一步縮短,甚或消弭較小型競爭者與高端對手間的差異。
陌生作品搜尋
就陌生作品搜尋而言,我們可能都曾有過類似的經驗,收音機或腦海裡響起了一段旋律,但卻因不知或想不起來而心癢難耐。發展了將近20年的「音樂神搜」(Shazam)便是知名的音樂搜尋與辨識軟體,使用者可開啟應用程式接收外部音樂進行辨識,「音樂神搜」便在10秒內提供如歌手、曲名、專輯等資訊,並提供歌曲下載服務。優異的導流功能,令蘋果公司在2017年以罕見的4億美元高價收購該公司。在藝術方面,便是期待任何人均可藉由上傳圖片,找到某作品相關的基本訊息。透過與數據庫進行交叉比對後,該工具可立即顯示諸如藝術家、標題、年代,甚至相關收錄到的作品價格。識別引擎還可連結到單一藝術家的線上總錄(raisonné),同時標記出據信是遺失或被掠奪的物品,甚至揭露此為偽品等。
就陌生作品搜尋而言,我們可能都曾有過類似的經驗,收音機或腦海裡響起了一段旋律,但卻因不知或想不起來而心癢難耐。發展了將近20年的「音樂神搜」(Shazam)便是知名的音樂搜尋與辨識軟體,使用者可開啟應用程式接收外部音樂進行辨識,「音樂神搜」便在10秒內提供如歌手、曲名、專輯等資訊,並提供歌曲下載服務。優異的導流功能,令蘋果公司在2017年以罕見的4億美元高價收購該公司。在藝術方面,便是期待任何人均可藉由上傳圖片,找到某作品相關的基本訊息。透過與數據庫進行交叉比對後,該工具可立即顯示諸如藝術家、標題、年代,甚至相關收錄到的作品價格。識別引擎還可連結到單一藝術家的線上總錄(raisonné),同時標記出據信是遺失或被掠奪的物品,甚至揭露此為偽品等。
瑞士藝術團隊fabric|ch於2019年「與人工智慧共存」一展中的展出現場。© Franz Wamhof
藝術市場研究者馬格努斯.雷施(Magnus Resch)2016年創作的應用程式「Magnus」便是類似的嘗試,主打藝術愛好者只要拿出手機使用App拍攝藝術品,便能快速分析出創作者、作品名稱、創作年代素材、展覽歷史,甚至連畫廊和拍賣價格都可搜尋的到。雷施的目的在於促進藝術市場透明化,認為市場透明不僅可使收藏者不必被混亂的市場價格蒙蔽,也可避免阻擋因不諳市場而退怯的潛在新進藏家。「Magnus」在2019年得到好萊塢明星同時也是當代藝術收藏家李奧納多.狄卡皮歐(Leonardo DiCaprio)的投資。然而目前「Magnus」還處於累積數據的階段,能有效快速分析的對象仍以歐美藝術大師為主,距離其目標還有一段相當的距離。
推薦系統
一如網飛(Netflix)或亞馬遜(Amazon)會透過演算法從客戶已經看過的內容中擷取特徵,以提供相似影片與書籍一樣,藝術品推薦引擎也會分析使用者的偏好和購買內容,以建議你可能會喜歡,具有相似美學屬性的其它作品。對希望建立具有連貫性、統一性收藏的收藏者,或意欲規劃展覽的策展人而言,便可利用演算法來搜尋無限的網路資源,甚至尋找到那些與其現有計畫相關,但卻尚未被發掘或年輕新進的人才;對賣家而言,這樣的系統則可分析客戶喜好。此類系統不僅可以提供視覺相似性,還可考慮買家之間的相似性,比如藉由職業屬性、年齡、作品類別、估計淨資產、年度藝術預算、收藏時間等,然後利用相似處來更有效地預測客戶在其收藏系統中,最接近其脈絡的作品。不過在Artnet的報告中也指出,目前這類技術還很初階,蘇富比2018年收購的藝術品推薦引擎Thread Genius,以及致力於建構可幫助畫廊更有效管理客戶關係的紐約新創公司Arternal,均是此類技術的嘗試。
一如網飛(Netflix)或亞馬遜(Amazon)會透過演算法從客戶已經看過的內容中擷取特徵,以提供相似影片與書籍一樣,藝術品推薦引擎也會分析使用者的偏好和購買內容,以建議你可能會喜歡,具有相似美學屬性的其它作品。對希望建立具有連貫性、統一性收藏的收藏者,或意欲規劃展覽的策展人而言,便可利用演算法來搜尋無限的網路資源,甚至尋找到那些與其現有計畫相關,但卻尚未被發掘或年輕新進的人才;對賣家而言,這樣的系統則可分析客戶喜好。此類系統不僅可以提供視覺相似性,還可考慮買家之間的相似性,比如藉由職業屬性、年齡、作品類別、估計淨資產、年度藝術預算、收藏時間等,然後利用相似處來更有效地預測客戶在其收藏系統中,最接近其脈絡的作品。不過在Artnet的報告中也指出,目前這類技術還很初階,蘇富比2018年收購的藝術品推薦引擎Thread Genius,以及致力於建構可幫助畫廊更有效管理客戶關係的紐約新創公司Arternal,均是此類技術的嘗試。
鑑真辨偽
AI可以檢測出關於作品真偽、肉眼看不見的警示信號,從而在傳統材料分析和學術研究的基礎上提供了另一層安全保護。此技術基礎在於機器學習演算法能盡可能多地研究藝術家的作品,或者至少對它們的高解析數位複製品進行研究,以建立充當藝術家美學指紋的技術詞彙。每個模型都將包含其細微特徵,例如在畫家的線條筆觸中,施加在紙張上每個點的壓力,筆實際朝哪個方向移動,由是創造的每一個痕跡,以及痕跡彼此間的關係。然後藉由演算法,將經過歷史驗證的模態與有問題的作品進行比較。此類技術的建置對畫廊、拍賣行、收藏家、保險業者等,都會取得最大程度的安心。瑞士新創公司Art Recognition便是此類技術的代表。
AI可以檢測出關於作品真偽、肉眼看不見的警示信號,從而在傳統材料分析和學術研究的基礎上提供了另一層安全保護。此技術基礎在於機器學習演算法能盡可能多地研究藝術家的作品,或者至少對它們的高解析數位複製品進行研究,以建立充當藝術家美學指紋的技術詞彙。每個模型都將包含其細微特徵,例如在畫家的線條筆觸中,施加在紙張上每個點的壓力,筆實際朝哪個方向移動,由是創造的每一個痕跡,以及痕跡彼此間的關係。然後藉由演算法,將經過歷史驗證的模態與有問題的作品進行比較。此類技術的建置對畫廊、拍賣行、收藏家、保險業者等,都會取得最大程度的安心。瑞士新創公司Art Recognition便是此類技術的代表。
Art Recognition以AI技術透過分析作品的高階照片來評估其真實性。在其官網中,便強調其優點是快速、可靠、(對作品)無創且無偏見,同時作品擁有者無需將原件寄到遙遠的國家,便可在幾分鐘而不是幾週內得到答案。該演算法從該藝術家的原始繪畫的照片複製集中獲悉該藝術家的特徵,並根據相關繪畫的照片檢查學習新舊藝術品的特徵是否相匹配。簡易的類比或許便是:如果我們利用AI將歷史博物館收藏,並對無真偽疑慮的整批常玉畫作進行特徵分析,那麼任何一張未能確定其真偽的常玉作品便能進行特徵匹配,以判斷其真偽的可能性高低。
Artfinder是一個使用AI將收藏家與藝術品相匹配的平台。(Artfinder官網截圖)
對於人力資源與預算均有限,無法聘請專業展場設計的小型畫廊或非營利空間而言,機器策展人可藉由大量自動分析,包含作品、空間、預算、地板、照明等需求,自動演算佈置各種可能性或提供優化。使用者可將其原樣實現,或作為輔助系統,此一概念已相當成熟。2019年於瑞士巴塞爾電子藝術中心(Basel’s House of Electronic Arts,HeK)舉辦的展覽「糾纏的現實:與人工智慧共存」(Entangled Realities: Living With Artificial Intelligence)一展中,瑞士藝術團隊fabric|ch的作品便是利用演算法產生流暢穩定的空間版式變化。而只要曾使用過簡易運費與車資估算系統的,便能理解AI如何利用機器學習,從過往成千上萬的估價與發票中,擷取包含包裝、運輸、安裝、儲存不同重量與尺寸作品,然後根據不同季節、路線、供應商、運輸方式等因素,以最少的時間與成本估算可靠的物流成本。自動化藝術品服務的估算過程將最大程度地提高效率、降低成本,甚至產生相關紅利,允許業者得以重新分配人力資源,在更需花費心力的藏家與藝術家經營上。
作品估價
能做到為作品估價,可謂AI運用在藝術市場的聖杯,但Artnet也指出,是否有可能實現此一目標,仍存在許多挑戰。這之中包括藝術產業本身的不透明,讓需要大量質量數據的人工智慧應用能做的有限,比如因過往偏見而導致的數據偏置(過往市場僅有西方白人男性畫家的數值,便誤以為其作品更為優異);即便是同一位藝術家的創作,作品也有其本身的質性差異。而深度學習(deep learning)的一個本質是,開發人員只能看到結果而無法得知決策過程的「黑盒子」(black box)特性,於是可能潛在存在某種缺陷,局外人無法識別,直到AI看似無誤的預測突然變得一團糟。另一方面則是,再好的預測模型也容易受到隨機性的影響,從經濟危機到有前途的藝術家是否會因某種外力停止創作。而不可預測的買方行為,以及屬於開發人員的資訊壟斷權力,都讓藝術品估價不可能這麼快達成。
能做到為作品估價,可謂AI運用在藝術市場的聖杯,但Artnet也指出,是否有可能實現此一目標,仍存在許多挑戰。這之中包括藝術產業本身的不透明,讓需要大量質量數據的人工智慧應用能做的有限,比如因過往偏見而導致的數據偏置(過往市場僅有西方白人男性畫家的數值,便誤以為其作品更為優異);即便是同一位藝術家的創作,作品也有其本身的質性差異。而深度學習(deep learning)的一個本質是,開發人員只能看到結果而無法得知決策過程的「黑盒子」(black box)特性,於是可能潛在存在某種缺陷,局外人無法識別,直到AI看似無誤的預測突然變得一團糟。另一方面則是,再好的預測模型也容易受到隨機性的影響,從經濟危機到有前途的藝術家是否會因某種外力停止創作。而不可預測的買方行為,以及屬於開發人員的資訊壟斷權力,都讓藝術品估價不可能這麼快達成。
人生智慧與人工智慧
利用AI與大數據分析藝術的運用在近五年來不斷發展,而這之中,「促進藝術市場的透明度」成為每家新創公司或多或少會提及的訴求。而這「透明度」不光僅止於價格的透明,還包含有助於我們判斷作品是否真有價、稀有或牽涉真偽等,免於我們被矇騙的資訊的透明。我們甚至不難想像,作為創作者或藝術愛好者,我們其實可以輕易藉由AI的分析與輔助,判斷「這樣的概念或形式是否已有藝術家使用過?」、「此作是否有抄襲嫌疑?」等疑問,進而決定下一步動作。
利用AI與大數據分析藝術的運用在近五年來不斷發展,而這之中,「促進藝術市場的透明度」成為每家新創公司或多或少會提及的訴求。而這「透明度」不光僅止於價格的透明,還包含有助於我們判斷作品是否真有價、稀有或牽涉真偽等,免於我們被矇騙的資訊的透明。我們甚至不難想像,作為創作者或藝術愛好者,我們其實可以輕易藉由AI的分析與輔助,判斷「這樣的概念或形式是否已有藝術家使用過?」、「此作是否有抄襲嫌疑?」等疑問,進而決定下一步動作。
Art Recognition以AI技術分析作品,藉此評估其真實性。(Art Recognition官網截圖)
面對違反過往慣例的新技術我們常常會感到遲疑,尤其當AI也開始創作作品時,這種具有高度智能的「強人工智慧」(Strong AI)總是令我們抗拒。有趣的是,台灣首位數位政委唐鳳曾在一場關於科技與閱讀的講座中提到,他將AI理解為「Assistant Intelligence輔助式科技」目的是將太多餘、麻煩,或結構過於簡單讓人沒有主觀成就感的環節自動化。也因此,AI或許可以快速將不同語言進行轉譯(文字工作),但能將譯文融入當地語境的卻是創作工作(文化工作),不同譯者會有不同的表現,而這乃是屬於「人生智慧」的部分,而「人生智慧當然不會被人工智慧取代」。或許,藝術產業對於科技的態度,也可以此觀之。
朱貽安(Yian Chu)( 131篇 )追蹤作者
大學學習西班牙文,後修讀中國藝術史,有感於前生應流有鬥牛士的血液,遂復研習拉丁美洲現代藝術。誤打誤撞進入藝術市場,從事當代藝術編輯工作。曾任《典藏投資》編輯、《典藏.今藝術&投資》企劃主編,現為典藏雜誌社(《典藏.今藝術&投資》、典藏ARTouch)副總編輯。