人工智慧,艺术的天使或魔鬼? |
思想不短路

人工智慧,艺术的天使或魔鬼?

人工智慧发展对艺术有何影响?这是一个多层次的问题。科技巨擘李开复近日在彭博社的节目Leaders with Lacqua专访中表示,最先被AI学习模式取代的是如生产链般的反复工作。笔者认为艺术的特性在于无中生有和机遇的本质,且人类的身心条件与AI的数位机制在对问题或任务的认知╱感知上仍有极大区别,因此人工智慧在推理和解决问题的模式上仍无法和人类相提并论。

人工智慧发展对艺术有何影响?这是一个多层次的问题。科技巨擘李开复近日在彭博社的节目Leaders with Lacqua专访中表示,最先被AI学习模式取代的是如生产链般的反复工作。笔者认为艺术的特性在于无中生有和机遇的本质,且人类的身心条件与AI的数位机制在对问题或任务的认知╱感知上仍有极大区别,因此人工智慧在推理和解决问题的模式上仍无法和人类相提并论。

「浏览脸书并点赞之后,脸书AI将对你的喜好与行为加以分析。点过10个赞,它将比同事更了解你;70个赞,比朋友更了解你;150个赞,比家人更了解你;300个赞,比配偶更了解你!」之前曾在Erin Burnett主持的CNN节目Out Front里看到上述报导。

「我对(未来)有个不祥的预兆,(传产出走)而成为服务及资讯经济;惊人的科技力量被掌握在极少数人的手上,对此一知半解的公权力(也束手无策);…人们的批判力衰退,失去自我设定议题或对权威据理质疑的能力,对小确幸和真实事物之间也无法分辨。…影响深远的大众传媒在节目内涵上逐渐退化,反映民众的弱智。」著名天文学家Carl Sagan(1934-96)晚年在其科普著作《魔鬼出没的世界:科学,照亮黑暗的蜡烛》(1995)第二章里,曾对美国社会发展表达无尽隐忧。当时才刚迈入静态的第一代网路,人工智慧也仍处于萌芽阶段,但如今回顾Sagan预言式的感慨,其所反映的不只是美国,而几乎涵盖全世界。

多面向的人类里程碑

社会变迁的速度日益加快。以原本指积体电路上电晶体容量的「摩尔定律」比喻,大约每一年半可增加一倍,后来也引申到整体科技,甚至人类文明发展的脚步。试了解「旧石器—新石器╱农业时代—工业革命—电器时代—电子时代—网路时代」的历程,各经过多长的时间?即可明白。本专栏上月才提到第三代网路和区块链的加密特性及其对艺术家生计的潜在利基,不久后国际媒体竟爆出美国司法部新破获一宗充满戏剧性、现值高达45亿美元的比特币窃盗案!唯经初步研判并非区块链本身遭破解,而是2016年案发之初加密货币交易过程途经的伺服器被骇所致。并因区块链的专属加密特性,反让司法部得以利用特殊程式追踪洗钱金流,终于抓到夫妻档嫌犯。此一事件更加验证上月专栏所述,即使艺术家并非神偷骇客,而以NFT正当赚取应得的报酬,但难说不会被国税局的「一双天眼」如影随形地盯上!

近日还有一个代表尖端科技成就的重大事件,亦即将James Webb太空望远镜成功送上地球轨道外的L2拉格郎日点。1月底当望远镜的5层遮阳幕和18组镜片逐步展开时,复杂的过程中有344种可能的意外状况会让整个计划泡汤,且因位置离地球较远,无法像过去派太空梭升空维修哈伯太空望远镜。而这回的开启过程事先均经NASA的超级电脑多次反复计算和演练,最后得以顺利执行。这项耗资100亿美金的计划将取代已在地球低轨道运作31年的哈伯太空望远镜。笔者不禁想起1970年阿波罗13号太空船登月失败的返航途中,太空人为节省电力,必须依赖腕表计时功能,人工计算开启火箭引擎的时间点,让太空船以精准的角度切入返回地球轨道的窗口。和目前的科技相较,实不可同日而语。

多面向的AI影响与危机

著名的当代物理学家加来道雄曾表示,近年「一支智慧手机的运算能力即已超过1969年NASA登月计划所用的电脑。」而电脑和各种软体的进步实与人工智慧的发展相关,譬如日本的富岳是目前运算最快的超级电脑,每秒峰值最高可达442 petaFLOPS(1015),主要即被用来训练AI自我学习。而致力于开创元宇宙的祖克伯最新研发的超级电脑AI Research SuperCluster,近日刚公布运算数据,每秒更高达5 exaFLOPS(1018),若结合其所掌握大数据的优势,鉴于脸书接连爆发触犯用户隐私权争议和刻意助长错误或极端讯息之散布的指控,未来无论在社会或商业上的影响,均应被持续关注。

人工智慧发展对艺术有何影响?这是一个多层次的问题。科技巨擘李开复近日在彭博社的节目Leaders with Lacqua专访中表示,最先被AI学习模式取代的是如生产链般的反复工作。笔者认为艺术的特性在于无中生有和机遇的本质,且人类的身心条件与AI的数位机制在对问题或任务的认知╱感知上仍有极大区别,因此人工智慧在推理和解决问题的模式上仍无法和人类相提并论。值得注意的是某些音乐的传统演奏模式却不在此限,虽确实有些细微的差异与随机性,但譬如古典音乐演奏的基本型态即属于一种「反复工作」。且19世纪末叶开始强调忠于乐谱的观念(是的,之前的演奏家对此并没那么执著!)以及20世纪因唱片录音普及而养成观众对于「标准诠释」、「音符完美」的欣赏习惯与要求,如今看来都使音乐演奏终将成为可被AI轻易取代的吊诡前提。

别对此嗤之以鼻,先了解一下deepfake的潜力吧,绝非只限换一张脸~

(本文出自OPENTIX两厅院文化生活)

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